买卖股票最大收益

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。

示例 1

输入: [7,1,5,3,6,4]

输出: 7

解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 ,随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。

示例 2

输入: [1,2,3,4,5]

输出: 4

解释: 在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

示例 3

输入: [7,6,4,3,1]

输出: 0

解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

<?php

/**
 * 获取股票最大收益
 * @param  [type] $list 股票序列
 * @return [type] array ['income':最大收益,'os' : 单次收益的明细]返回最大收益,每次收益的入手出手时间,本次收益,
 * 如仅限出手一次的最大收益,从数组中获取最大的收益即可
 */
function getStockMaxIncome($list){
	if( !is_array($list) || count($list) <= 1){
		return 0;		
	}
	$income = 0;
	$length = count($list);
	$temp = [];
	$in  = 0;
	$out = 0;
	$os = 1;	
	for ($i=0; $i < $length-1; $i++) { 
		if ($list[$i] < $list[$i+1]) {
			$out = $i + 1;
			if($out == $length-1){
				$income += $list[$out] - $list[$in];
				$temp[$os] = ['in'=>$in, 'out'=>$out, 'income'=>$list[$out] - $list[$in]];
				$os += 1;	
			}
		} else {
			if($in < $out){
				$income += $list[$out] - $list[$in];
				$temp[$os] = ['in'=>$in, 'out'=>$out, 'income'=>$list[$out] - $list[$in]];
				$os += 1;	
			}
			$in = $i+1;
		}
		
	}
	return ['income'=>$income, 'os'=>$temp];
}


$list = [1,3,2,4,2,5,8,9,10];
$data = getStockMaxIncome($list);
print_r( $data );

 

### 如何使用强化学习实现股票最大收益 #### 1. 强化学习简介 强化学习是一种机器学习方法,通过代理(agent)与环境(environment)交互来最大化累积奖励(reward)[^2]。 #### 2. 股票市场作为强化学习环境 在股票交易场景中,可以将市场的状态视为环境的状态(state),而买入卖出或持有某只股票的操作则构成动作(action)。目标是在一系列操作之后获得最大的投资回报(cumulative reward)。为了达到这个目的,设计合理的奖励函数至关重要[^1]。 #### 3. Actor-Critic 方法应用于股票预测 Actor-Critic 是一种结合了价值基(value-based)和策略基(policy-based)两种思路的优势的方法,在处理连续控制问题上表现良好。对于股票价格波动这样的序列决策过程尤为适用。该框架中的两个主要组件分别是负责评估当前政策好坏的价值网络(Critic),以及根据此评价调整行为的概率分布的行动者网络(Actor)[^3]。 ```python import torch from torch import nn, optim import gymnasium as gym import numpy as np class PolicyNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(PolicyNetwork, self).__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, output_size), nn.Softmax(dim=-1)) def forward(self, x): return self.fc(x) def select_action(state, policy_net): state_tensor = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0) probs = policy_net(state_tensor) m = torch.distributions.Categorical(probs) action = m.sample() log_prob = m.log_prob(action) return action.item(), log_prob env = gym.make('StockTradingEnv') # 假设存在这样一个环境 policy_network = PolicyNetwork(env.observation_space.shape[0], 128, env.action_space.n) optimizer = optim.Adam(policy_network.parameters()) for episode in range(num_episodes): observation = env.reset()[0] rewards = [] log_probs = [] while True: action, log_prob = select_action(observation, policy_network) next_observation, reward, done, _, _ = env.step(action) rewards.append(reward) log_probs.append(log_prob) if done: break observation = next_observation optimizer.zero_grad() discounted_rewards = calculate_discounted_rewards(rewards) loss = (-torch.stack(log_probs) * discounted_rewards).mean() loss.backward() optimizer.step() def calculate_discounted_rewards(r, gamma=0.99): """Calculate the future discounted reward.""" discounted_r = np.zeros_like(r) running_add = 0 for t in reversed(range(len(r))): running_add = r[t] + gamma*running_add discounted_r[t] = running_add return discounted_r ``` 上述代码展示了如何构建一个简单的Policy Gradient算法用于模拟股票买卖决策的过程。需要注意的是这里假设了一个名为`StockTradingEnv`的自定义Gym环境,实际应用时需依据具体需求创建相应的仿真平台。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值