다중자산 포트폴리오 선택은 다양한 자산을 포함하는 자산배분 전략이다. 개별 자산 및 자산군의 동적 시장 특성을 고려하는 적응형 투자 전략은 수익을 극대화하고 위험을 최소화하는 데 필수적이다. 본 연구는 계층형 정책 네트워크(Hierarchical Policy Network)가 결합된 Soft-Actor-Critic(SAC) 프레임워크를 활용하는 다중자산 포트폴리오 선택을 위한 새로운 계산 방법 HADAPS를 제안한다. 자산배분을 구성하기 위해 휴리스틱에 의존해 온 선행 접근과 달리, HADAPS는 현재의 시장 상황에 따라 연속적인 행동 값 벡터를 직접 출력한다. 또한 HADAPS는 다수의 자산군을 포함하는 다중자산 포트폴리오 선택을 수행한다. 실험 결과, HADAPS는 누적 수익뿐 아니라 위험조정 지표에서도 기초(베이스라인) 접근을 능가함을 보였다. 이러한 결과는 다양한 행동 특성을 지닌 섹터의 시장 가격 데이터에 기반한다. 더 나아가 질적 분석에 따르면, HADAPS는 서로 상관되지 않은 자산군 및 서로 다른 자산이 존재하는 역동적 시장 조건에서 포트폴리오 선택 전략을 적응적으로 전환할 수 있는 능력이 있음을 보여준다.

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