模块化金融强化学习信用分配评估框架提出

研究者 Gennadiy Chistiakov 与 Yury Yanovich 提交论文，提出一套用于评估模块化金融强化学习中信用分配的等量信息评估框架，包含等量信息重构对照、固定效用比较与预设下游护栏，并在归因引导的模块化交易架构上做三项对照研究。 结果显示：基于残差的分配在披露接口下与普通损失预算控制完全一致；直接缺口监督提升了组件预测，却未保持解码结果；组件级 critic 监督在固定效用下，相比标量监督恶化了风险条件确定性等价与回撤。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。