（9-2）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：准备环境+下载数据

已于 2024-11-09 10:58:56 修改
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分类专栏： 金融大模型 文章标签： 算法 python 人工智能 机器学习 深度学习
于 2024-01-19 11:13:02 首次发布
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本文介绍了FinRL库，一个专注于金融领域的强化学习库，它提供了强化学习环境、数据处理工具、DRL算法实现以及性能评估功能。文章详细讲解了如何准备环境，如安装库、导入相关包、创建目录结构，以及如何下载和处理YahooFinance数据以支持金融交易策略的开发和评估。

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9.4  准备环境

1. 库FinRL

本项目通过著名的库FinRL实现，这是是一个专注于金融领域的强化学习库，旨在为研究人员和开发者提供一个便捷的工具，用于开发、训练和评估金融交易策略。该库建立在强化学习的理论基础之上，通过提供易用的接口和实用的功能，帮助用户在金融市场中应用深度强化学习算法。库FinRL的主要特点和组件如下所示：

  1. 强化学习环境：FinRL提供了金融领域特定的强化学习环境，使用户能够模拟和测试交易策略。这包括定义动作、状态、奖励函数等。
  2. 集成的数据处理工具：FinRL库包括用于金融数据处理的工具，简化了从不同数据源获取、清理和准备数据的过程。
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（21-4）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：深度强化学习算法模型
码农三叔
11-11 204
SAC_PARAMS 包含了 SAC 模型的关键参数设置，这个模型使用了 FinRL 库中的 get_model 方法，并指定模型类型为 "sac"，同时传递了 SAC 模型的参数。具体来说，model=model_ddpg表示使用之前创建的DDPG模型，tb_log_name='ddpg'表示TensorBoard日志的名称，total_timesteps=50000表示总的训练步数。（2）使用上面创建的PPO模型在环境中进行了8万步的训练，这将对模型进行学习，以在股票交易环境中执行交易决策。
深度强化学习:量化交易思路与数据获取
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
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文章目录经典案例:AI4fin强化学习金融量化思路强化学习整体思路数据获取数据范围说明股票数据指数数据季度财务数据季度公司报告API登录和退出下期介绍 经典案例:AI4fin FinRL官方 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yrixYA2J-1634214811862)(https://raw.githubusercontent.com/errolyan/tuchuang/master/uPic/8mNvi9.png)] 强化学习金融量化思路 强化学习 强
强化学习在量化交易中的应用
sinat_28375239的博客
06-07 806
强化学习在量化交易中的应用 如何构建环境 如何定义state 如何定义action 如何定义reward 如何操作 数据 FinRL框架 核心部件简介ElegantRL 图中Agent.py中的智能体使用Net.py中的网络，并且通过与Env.py中的环境进行交互在Run.py中进行了训练。 https://github.com/AI4Finance-LLC/FinRL https://github.com/AI4Finance-LLC/ElegantRL 数据处理 Pyt
量化投资中的深度强化学习：自适应交易策略的探索
云策量化的博客
03-15 1092
在量化投资中，奖励函数通常与交易利润直接相关。一个简单的奖励函数可能是单次交易的利润，但更复杂的函数可能会考虑风险调整后的回报、交易频率等因素。我们的奖励函数基于每次交易的利润。如果交易盈利，智能体将获得正奖励；如果亏损，则获得负奖励。深度强化学习在量化投资中的应用仍处于起步阶段，但它已经显示出巨大的潜力。随着技术的进步和数据的积累，我们有理由相信，深度强化学习将在量化投资领域扮演越来越重要的角色。
量化交易 | MATLAB基于强化学习开发金融交易模型
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
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量化交易 | MATLAB基于强化学习开发金融交易模型
（9-5）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：深度强化学习算法模型
码农三叔
01-20 1723
SAC_PARAMS 包含了 SAC 模型的关键参数设置，这个模型使用了 FinRL 库中的 get_model 方法，并指定模型类型为 "sac"，同时传递了 SAC 模型的参数。具体来说，model=model_ddpg表示使用之前创建的DDPG模型，tb_log_name='ddpg'表示TensorBoard日志的名称，total_timesteps=50000表示总的训练步数。（2）使用上面创建的PPO模型在环境中进行了8万步的训练，这将对模型进行学习，以在股票交易环境中执行交易决策。
（21-3）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：数据预处理+构建交易环境
码农三叔
11-09 342
这种环境的向量化可以带来训练速度的显著提升，特别是在使用深度学习模型进行训练时，因为模型的计算可以在多个环境之间并行进行。这行代码的目的是展示经过协方差矩阵添加后的数据的头部，以便查看数据的结构和内容。通过使用get_sb_env()方法，原始的股票交易环境被包装成了Stable-Baselines3库中的向量化环境，以便与该库中的强化学习算法进行集成。上述代码的目的可能是在股票交易环境中设置环境参数，其中stock_dimension表示股票的数量，而state_space表示状态空间的维度。
（21-6）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：最小方差投资组合分配
码农三叔
11-14 263
（3）下面的代码用于计算最小方差投资组合的资产价值。在上述代码中，trace0_portfolio 表示 A2C 模型的投资组合收益曲线，trace1_portfolio 表示 DJIA 的收益曲线，trace2_portfolio 表示最小方差投资组合的收益曲线。（2）使用 Plotly 创建了一个可视化图 (fig)，将之前定义的三个散点图 (trace0_portfolio、trace1_portfolio、trace2_portfolio) 添加到图表中，并进行一些布局的调整，以提高图表的可读性。
（21-2）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：准备环境+下载数据
码农三叔
11-09 203
本项目通过著名的库FinRL实现，这是是一个专注于金融领域的强化学习库，旨在为研究人员和开发者提供一个便捷的工具，用于开发、训练和评估金融交易策略。这行代码的目的是查看下载的金融数据的规模，即数据框中的行数和列数。（3）通过df.head()显示DataFrame df 的前几行数据，目的是展示下载的金融数据的头部，以便查看数据的结构和内容。总体而言，FinRL是一个为金融领域设计的强化学习库，为开发者提供了一套完整的工具和资源，以在金融市场中应用深度强化学习技术。
（9-6）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：交易
码农三叔
01-21 755
（1）下面的代码划分了名为df的数据集，选择了日期范围从'2020-07-01'到'2021-10-31'，并使用之前定义的参数env_kwargs创建了一个名为e_trade_gym的股票交易环境。（5）将df_daily_return数据框保存为 CSV 文件（df_daily_return.csv），并显示了 df_actions 数据框的前几行内容，其中包含了每个交易日的交易动作信息。（4）下面的代码显示了 df_daily_return 数据框的前几行内容，该数据框包含了每日的回报率信息。
21量化交易必读-算法交易和强化学习
lqfarmer的博客
08-21 1083
本书描述 算法股票交易已经成为当今金融市场的主流，大多数交易现在已经完全自动化。深度强化学习(DRL)agent被证明是许多复杂游戏中需要考虑的一种力量，如象棋和围棋。我们可以把股票市场的历史价格序列和走势看作是一个复杂的不完全信息环境，在这个环境中，我们努力实现收益最大化和风险最小化。 bshq:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNDgzNDg3NQ==&mid=2247494964&idx=2&sn=c770f5...
q_trading:基于深度学习和强化学习的量化交易系统
05-15
基于深度学习和强化学习的量化交易系统（基于深度学习和强化学习的定量交易系统） （中文版本在英文版本的下面，请拖动查看） 大纲： 主要结构 仍在努力 结论 主要结构： 该系统包括： 数据处理模块 价格预测模块 强化学习模块基于： 6个动作的设计（卖出，卖空，卖出持有，卖空，卖出，覆盖） 强化学习模块基于： 使用VWAP或BBIBOLL的上下线将价格转换为（-1,1） 分别设计两个增强学习模型，分别用于（买入，卖出持有）和（卖空，覆盖，持有） 设置两个模型的优先级，并决定应输出哪个操作 基于价格预测和RL收益的库存拣货策略 数据处理模块 我从Kaggle获得了数据集，该数据集是美国股票市场的每日价格和数量数据。 数据集包括开盘价，收盘价，高价，低价和数量。 但是，这种数据在深度学习和强化学习的训练中效果不佳。 因此，我创建了数十个技术分析功能以为输入生成更多功能。 通过这种方式
Elegant-FinRL:优雅的FinRL
04-04
优雅的FinRL 该项目是的解决方案：面向全栈开发人员和专业人员的中级框架。 该项目借鉴了和想法 我们维护了一个优雅（轻巧，高效且稳定）的FinRL库，使研究人员和定量交易者可以轻松地开发算法策略。 轻量级：使用PyTorch，OpenAI Gym和NumPy，核心代码少于800条代码行。 高效：其性能可与Ray RLlib媲美。 稳定：与“稳定基准3”一样稳定。 设计原则 精通Python ：量化交易者，数据科学家和机器学习工程师熟悉开源Python生态系统：其编程模型和工具，例如NumPy。 首先将研究人员和算法交易者放在首位：基于PyTorch，我们支持研究人员手动控制代码的执行，从而使他们能够提高自动图书馆的性能。 精益求精的算法策略：拥有一个优雅的（可能是稍微不完整的）解决方案比一个全面但复杂且难以遵循的设计（例如Ray RLlib要好。 它允许快速的代码迭代。 D
强化学习在量化投资中应用（理论简介）
weixin_30685029的博客
11-13 626
什么是强化学习？ 强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间A，若某个动作a∈A作用在当前状态s上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态，在转移到另一个状态的同时，环境会根据潜在的“奖赏”（Rewa...
强化学习和量化交易-你选对了吗？
Hiking_Yu的专栏
04-06 1472
强化学习是一个非常优秀的机器学习的一种方式，不但AlphaGo使用了，很多量化交易系统也是使用此学习方式。 强化学习中的智能体agent就是一个综合状态state、行动action，奖励reward来围绕环境env的一个系统，根基行动对环境的影响确定每步step的环境env对action奖励reward或者在每个回合episode中确定reward来计算agent的行动函数的一个过程。 在对强化学...
量化交易中的强化学习模型是如何应用的？
最新发布
股票量化的博客
03-21 536
强化学习的核心在于智能体通过与环境的交互来学习最优策略。在这个过程中，智能体执行动作（Action），环境给予反馈（Reward），智能体根据反馈调整策略，以期望在未来获得更高的累积奖励。
深度学习9-使用强化学习进行股票交易
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强化学习
强化学习论文解读之Deep Reinforcement Learning for Automated Stock Trading: An Ensemble Strategy-深度强化学习在自动股票交易
weixin_43744732的博客
04-20 684
股票交易一直是高风险、高回报的领域，因此许多投资者都希望能够找到一种有效的自动化交易策略来获得更高的投资回报率。最近，一篇关于使用深度强化学习算法实现自动化股票交易策略的论文引起了广泛关注。本篇博客将介绍该论文的方法和实验结果，以幽默的例子讲解如何利用深度强化学习算法构建集成策略，并在股票交易中实现自动化交易。如果你是量化交易员或AI工作者，那么本篇博客将为你提供有用的思路和实践指导。
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