تهدف هذه الدراسة إلى استخدام التعلم المعزّز العميق وخوارزميات التداول المبنية على كل من استراتيجيتي الزخم والمعاكسة لإدارة ثلاثة أنواع من المحافظ الاستثمارية المستمرة ومقارنة أداءها. تتكون المحافظ من أسهم منتقاة من سوق دمشق للأوراق المالية باستخدام مجموعة من المعايير. حيث تم جمع أسعار الأسهم عن الفترة من 09/01/2011 إلى 30/07/2020. كما تم إعادة الدراسة في بورصة عمّان وجمع أسعار الأسهم عن الفترة من 09/01/2011 إلى 30/07/2020. 
لإجراء المقارنة تم استخدام معايير العائد السنوي، الانحراف المعياري للعوائد، قيمة المحفظة التراكمية، نسبة شارب، ونسبة الخسارة العظمى. ولاختبار المعنوية الإحصائية للفروقات بين أزواج المحافظ الثلاث تم استخدام اختبار (Opdyke, 2007) الإحصائي المخصص لنسبة شارب. حيث أظهرت النتائج تفوق محفظة نموذج التعلم المعزّز العميق على محفظتي الزخم والمعاكسة في كل من سوق دمشق وبورصة عمّان. وتم تفسيرها بقدرة نموذج التعلم المعزّز العميق على تعلم الأنماط المختلفة من البيانات التاريخية واستخدامها بشكل فعّال لتحقيق العوائد المرتفعة. كما أظهرت نتائج المقارنة بين أداء محفظة الزخم ومحفظة المعاكسة تفوق محفظة الزخم على محفظة المعاكسة وذلك في كل من السوقين، الأمر الذي يعزى إلى فترة التداول القصيرة التي تعطي الأفضلية لاستراتيجية الزخم.
توصي الدراسة باستخدام نموذج التعلم المعزّز العميق، واستخدام خوارزميات الزخم والابتعاد عن خوارزميات المعاكسة في الأجل القصير. كما توصي المستمرين غير المحبذين للمخاطر باستخدام خوارزمية الزخم ONS التي أظهرت مؤشرات خطر منخفضة.