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本文将一种基于Extreme Value Theory的CVaR优化方法从强化学习推广到高维神经网络策略，得到可通过自动微分计算的可微尾部风险目标函数，并证明在极端场景下，其对冲性能优于使用经验CVaR训练的策略。