投资指令内部化：投资组合配置的神经符号强化学习方法

原文：Internalizing Investment Mandates: A Neurosymbolic RL Approach to Portfolio Allocation

机构投资组合根据指定资产配置限制的投资政策声明进行运作，通常以市场状况信息为条件。深度强化学习已被证明可以优化财务绩效，但通常不会强制遵守规则，因此不适合实际部署。现有的神经符号方法，例如概率逻辑策略 Gr

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