FinRL

finRL源解读 required = { ‘yfinance’, ‘pandas’, ‘matplotlib’, ‘stockstats’, ‘stable-baselines’, ‘gym’} 数据处理 获取股票日价格以及加入各种指标作为state，如果是多只股票，排列方式为根据每日每只股票排列。index累加。 分成训练集和测试集 建模 state_space： state_spac

1、创建agent agent = DRLAgent(env = env_train) SAC_PARAMS = { "batch_size": 128, "buffer_size": 1000000, "learning_rate": 0.0001, "learning_starts": 100, "ent_coef": "auto_0.1", "

FinRL-Meta: 一个金融强化学习框架 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.03107.pdf 1. 引言 在金融领域，预测股票趋势和制定交易策略是一项具有挑战性的任务。数据驱动强化学习已经成为一种流行的方法来解决这个问题。然而，建立高质量市场环境和基准是一个挑战。为了解决这个问题，我们介绍了一个名为FinRL-Meta的开源库。 FinRL-Meta是一个基于P

深入了解 “FinRL：量化金融中自动化股票交易的深度强化学习库” 论文 论文地址： 一、引言 介绍量化交易中的深度强化学习应用 简述FinRL库的目标和功能 想象一下，你是一位初学者，想要涉足量化金融世界，却发现训练一个实用的DRL交易代理需要进行容易出错和费力的开发和调试。这时候，FinRL库就像救世主一样出现在你面前！ 二、论文做了什么事 提出了一种基于深度强化学习的自动化股票交易框架 设计

1、env(gym.env) 创建一个gym.env为父类的 金融环境 2、DRLAgent() 创建一个类 用于导入stable_baselines3里面的强化学习模型 如(A2C,SAC..等等) 3、model.learn 通过stable_baselines3导入的强化学习模型 用learn函数进行训练模型 4、tensorboard 通过stable_baselines3 中包含的 te

先说结论。别用Fin RL了，就那个bug和国内体验，建议直接上手ElegantRL，粗看了下，只要是有开发基础和简单的深度学习经验的，全看得懂，无门槛，更何况还有一堆demo和tutorial。 先挖个坑，后面来填

我正在写学士论文。 我的主题是强化学习。设置： Unity3D （C#） 自己的神经网络框架 通过测试来训练正弦函数，确认网络工作正常。它可以近似。好有些价值观达不到他们的期望值，但这已经足够好了。当用单个值训练它时，它总是收敛的。 这是我的问题： 我试着教我的网络一个简单游戏的Q值函数，接球：在这个游戏中，它只需要接住一个从随机位置和随机角度落下的球。1如果接住-1如果失败 我的网络模型有 1

本节将讨论优化与深度学习的关系，以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中，我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后，我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中，这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数（objective function）。依据惯例，优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实，任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题，只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可

我计划编写一个国际象棋引擎，它使用深度卷积神经网络来评估国际象棋的位置。我将使用位板来表示棋盘状态，这意味着输入层应该有12*64个神经元用于位置，1个用于玩家移动（0表示黑色，1表示白色）和4个神经元用于铸币权（wks、bks、wqs、bqs）。将有两个隐藏层，每个层有515个神经元，一个输出神经元的值介于-1表示黑色获胜，1表示白色获胜，0表示相等的位置。所有神经元都将使用tanh（）激活函数

主要内容 课程列表 基础知识 专项课程学习 参考书籍 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 MDP和RL介绍8 9 10 11 Berkeley 暂无 链接 MDP简介 暂无 Shaping and policy search in Reinforcement learning 链接 强化学习 UCL An Introduction to Reinforcement Lea

强化学习（Reinforcement Learning）的输入数据作为对模型的反馈，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。 Deep Q Learning.

问题内容： 我目前正在从事一个项目，该项目依赖于几个数学/统计/财务工具，我希望将其包含在一个（也许几个）库中。我想拥有的是： 统计量度-模式，方差等 概率分布+可用的抽样 期权定价等财务模型 有谁知道哪个库可能有用？ 问题答案： 我在Java和Clojure中进行了大量数值工作，因此希望我的观点会有所帮助。 对于1.和2.，有一些可供探索的选项： 并行Colt-非常全面的高性能数学库。非常适合您

探索和利用。马尔科夫决策过程。Q 学习，策略学习和深度强化学习。 我刚刚吃了一些巧克力来完成最后这部分。 在监督学习中，训练数据带有来自神一般的“监督者”的答案。如果生活可以这样，该多好！ 在强化学习（RL）中，没有这种答案，但是你的强化学习智能体仍然可以决定如何执行它的任务。在缺少现有训练数据的情况下，智能体从经验中学习。在它尝试任务的时候，它通过尝试和错误收集训练样本（这个动作非常好，或者非常

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，也是最老的领域之一。自从 1950 年被发明出来后，它被用于一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和机器控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，在多数游戏中，比人类玩的还好，它仅