学习在不稳定的世界中选择正确的投资：基于强盗问题的实验证据-研究论文

当资产回报不稳定时，投资表现直接取决于对其模式的最佳了解。 没有最佳学习，就不可能有强劲的投资业绩。 然而，最佳学习通常被认为过于复杂，投资者无法实现。 为了通过实验来测试这一点，我们使用多臂机模拟不稳定资产的回报曲线，其中臂的预期回报跳过了实验。 尽管任务难度很大，但我们发现了优化学习的大量证据。 这一发现表明，投资者实际上至少可以在不稳定的金融环境中进行最佳学习。