16.關於強化式學習(Reinforcement Learning, RL)在選擇權風險管理中的應用，下列何者最正確？
(A)強化式學習只用來預測選擇權到期時的價格
(B)強化式學習可透過市場狀態、避險動作與報酬函數，學習動態避險策略
(C)強化式學習必須假設市場報酬完全服從常態分配
(D)強化式學習的目標是使每一期交易獲利最大，而不考慮交易成本與風險

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