强化学习在金融投资方面是通过市场基准标准对强化学习模型进行评估，确保智能体正确做出持有、购买或是出售的决定，以保证较佳收益。通过强化学习，金融贸易不再像从前那样由分析师做出每一个决策，真正实现机器的自动决策。例如，IBM构建有一个强大的、面向金融交易的强化学习平台，该平台根据每一笔金融交易的损失或利润来调整奖励函数。下面是一个深度强化学习中的AC模型。

强化学习在金融投资方面的较常见的就是股票预测，除此之外，像黄金、外汇、期货等这些投资产品都可以使用强化学习的模型来预测。但是投资市场毕竟受不确定性的因素影响过多，比如政策变化、企业突发事件、国际局势等外力都是影响投资产品上涨和下跌的因素，而这些因素模型是很难预测的。所以很多时候股票的上涨和下跌，并不能够被正确的预测出来。这主要和外界因素有关，有时候也和模型有一定的关系。