量化投资 强化学习 环境 框架 算法

最新推荐文章于 2025-05-01 18:40:50 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： 强化学习 量化投资
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量化投资与算法交易
AI天才研究院
08-08 2510
量化投资（Quantitative investment）和算法交易（Algorithmic Trading），两者是近几年兴起的两个热门词汇。市场对这两个词汇的认识也是逐渐加深。在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价和仓位的走向，并据此自动进行交易。因此，人们希望通过利用算法交易提高个人效率、减少风险和节约成本，降低交易成本、提升回报。
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
Deep Reinforcement Learning
weixin_43316082的博客
04-17 1778
最近在看有关深度强化学习的内容，阅读了这篇综述性论文。本文对论文部分内容进行了整理，并翻译了文章的第12部分多智能体强化学习(Multi-Agent RL)。部分内容参考了https://mp.weixin.qq.com/s/MRS8to_Cy_p0niIkEaWsFA 深度强化学习 开始深度强化学习之前先来了解深度强化学习、深度学习、强化学习、监督学习、无监督学习、机器学习和人工智能之间的关系。...
强化学习用于金融时序问题（Q，DQN，AC）
nakaizura
07-01 8871
前一篇博文所整理的模型中，主要有ARMA、RL、SVM、LSTM方法，本篇主要以强化学习方法来解决相关问题。强化学习是关于Agent与环境之间进行的互动，通过不断与环境状况的交互来进行“学习”，在诸多的场景都取得了成功如alphaGo等，同样的，在金融市场中也通过交互来捕捉股票市场特征，用于指导交易进程也一定有效。 Q-Learning 话不多说，应用Q-Learning（博主博客已整理，不再赘述...
强化学习入门：基于Q-learning算法的日内择时策略初窥
joinquantdata的博客
02-14 2710
—— 本篇文章 by 。大咖 本篇文章所使用的数据，来源于JQData本地量化金融数据库。 下面我将粗略的介绍一个强化学习在证券市场中应用的简单实例。 关于强化学习的算法理论及发展历史，我们不做过多的解释。我们可以很容易在互联网上找到强化学习的理论知识，虽然可能都是一些只言片语，但对于初学者来说基本也就够用了。到目前为止，还没有出现广受业内好评的中文教材，更多的参考资料还是英文版的。例如，Ri...
如何使用强化学习进行量化投资？
郭建鹏的博客
03-18 2582
强化学习迄今为止主要用于游戏的人工智能。然而，强化学习的应用范围是无限的。在本文中，我们将了解如何将强化学习应用于股票投资。让我们看看如何将强化学习应用于股票，不需要很难的公式或术语。
将强化学习运用到量化投资中实战篇（强化学习架构设计）
郭建鹏的博客
03-19 2430
通过分析股票投资强化学习中必要的参与因素和作用，RLTrader 的架构主要有数据管理模块（data_manage,py)、主模块(main.py)、学习模块(learners.py)、可视化模块(visualizer.py)组成，其中主模块又分为环境模块(environment.py)、代理模块(agent.py)、神经网络模块组成(networks.py)
基于深度强化学习构建量化投资策略
北风吹过的秋
04-29 4072
关注微信公众号：NLP分享汇。【喜欢的扫波关注，每天都在更新自己之前的积累】 文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/g5GaJrUpWOzYjL0f4-8npw
学习笔记：Qlib 量化投资平台框架 — MAIN COMPONENTS Part Ⅳ
最新发布
船长Q的博客
05-01 1057
Qlib 是微软亚洲研究院开源的一个面向人工智能的量化投资平台，旨在实现人工智能技术在量化投资中的潜力，赋能研究，并创造价值，从探索想法到实施生产。Qlib 支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习。借助 Qlib，用户可以轻松尝试他们的想法，以创建更优秀的量化投资策略。
学习笔记：Qlib 量化投资平台框架 — MAIN COMPONENTS Part Ⅱ
船长Q的博客
04-29 1258
Qlib 是微软亚洲研究院开源的一个面向人工智能的量化投资平台，旨在实现人工智能技术在量化投资中的潜力，赋能研究，并创造价值，从探索想法到实施生产。Qlib 支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习。借助 Qlib，用户可以轻松尝试他们的想法，以创建更优秀的量化投资策略。
基于Python强化学习PPO算法在中国A股市场的应用（构建投资组合）
06-14
此外，还需要使用像stable-baselines3这样的强化学习框架，它封装了PPO算法的实现，方便我们在Python中快速搭建和训练模型。 总的来说，这个项目结合了Python编程、量化投资和强化学习，通过PPO算法探索了自动化...
基于深度强化学习PPO算法，实现期货量化交易框架
07-13
【作品名称】：基于深度强化学习PPO算法，实现期货量化交易框架 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： ...
基于深度学习/强化学习/知识图谱的金融量化投资AI实验室设计源码
10-05
随着人工智能技术的不断进步，深度学习、强化学习和知识图谱在金融量化投资领域的应用展现出巨大的潜力。本项目集成了96个文件，涵盖了从源代码到数据集、从交互界面到技术文档的全方位内容，为构建一个金融量化投资...
基于深度强化学习方法构建的以沪深300指数为标的的量化择时策略（采用DQN算法和基于OpenAI的Gym框架搭建智能体与交易环境的行为交互）
03-05
基于深度强化学习方法构建的以沪深300指数为标的的量化择时策略（采用DQN算法和基于OpenAI的Gym框架搭建智能体与交易环境的行为交互）.zip 基于深度强化学习方法构建的以沪深300指数为标的的量化择时策略（采用DQN...
强化学习——数据量
azeyeazeye的博客
12-26 1565
前几天，毕业论文答辩，老师问你的数据量有多大，解释半天老师没懂，最后笑笑讽刺的说你这也不是大数据啊。跟不懂的人没必要瞎比比，即使是我的答辩评审老师。 人工智能领域，不知道从什么时候开始流行大数据了，只要数据量不大，通通认为不严谨，没有说服力。只有大数据训练出的模型才算好吗？ 反正这一观点，放在强化学习领域是不对的。用最少的数据，能训练出最好的结果才是好模型。如果一味追求数据量大，统计专业都没有...
pygame如何在没有屏幕的情况下训练
azeyeazeye的博客
06-25 1242
Pygame无GUI运行 pygame的一些训练环境都是需要显示画面的。但是大型服务器一般都没有屏幕，此时运行程序会报错。我们需要使程序能在没有屏幕的情况下运行。 解决方案： step1：将屏幕设置为'dummy'。 import os os.environ["SDL_VIDEODRIVER"] = "dummy" step2：修改gym的play文件的play函数，注释掉“pygame.display.flip()”，该函数作用为更新整个待显示的Surface 对象到屏幕上。 源代码：
对强化学习的几点理解
azeyeazeye的博客
07-17 961
1.强化学习的本质是在大空间中寻找最优解，是介于穷举和贪婪之间的一种探索机制，这种探索机制是学习得来的。 2.强化学习的设计是用来解决离散问题的。 3.“介于穷举和贪婪之间”：不用穷举可以减少搜索量，提升速度；不用贪婪可以尽量避免局部最优解。因此可以说是在计算时间与全局最优之间的权衡。 4.最难是建模，弄清楚什么是状态空间，什么是动作空间，什么是转移概率，什么...
Encoding Human Domain Knowledge to Warm Start Reinforcement Learning
azeyeazeye的博客
07-26 798
Encoding Human Domain Knowledge to Warm Start Reinforcement Learning1.研究动机是什么2.主要解决了什么问题3.所提方法是什么3.1总体流程3.2PROLONET决策树网络3.2.1PROLONET初始化3.2.2PROLONET推理3.2.3PROLONET动态增长4.关键结果及结论是什么4.1实验环境及对比算法4.1.1 Cart Pole4.1.2 Lunar Lander4.1.3 FindAndDefeatZerglings4.1
PopArt
azeyeazeye的博客
03-12 691
PopArt https://www.leiphone.com/news/201809/kvmsqopha3xh984s.html
强化学习量化投资环境
04-01
### 强化学习在量化投资中的应用 强化学习是一种通过试错机制来训练智能体的方法，使其能够根据当前状态选择最优动作以最大化长期回报。在量化投资领域，强化学习可以被用来模拟市场环境并制定交易策略[^4]。 #### 市场建模与环境设计 为了构建适合强化学习的量化投资环境，通常需要定义以下几个要素： 1. **状态空间 (State Space)** 状态表示的是市场的当前情况以及可能影响决策的各种因素。常见的状态变量包括价格序列、成交量、技术指标（如移动平均线）、宏观经济数据等。例如，可以通过股票的历史收盘价计算出相对强弱指数(RSI)，作为输入特征的一部分[^3]。 2. **动作空间 (Action Space)** 动作代表了可执行的操作集合，比如买入、卖出或持有某种资产。对于离散的动作空间来说，可以选择有限数量的具体操作；而对于连续的空间，则允许调整持仓比例或者设定目标价位范围[^1]。 3. **奖励函数 (Reward Function)** 设计合理的奖励函数至关重要，因为它直接影响到模型的学习效果。一般而言，奖励应该反映投资组合的表现好坏，常用的标准有收益率、风险调整后的收益(夏普比率)或者其他特定的目标导向型度量标准[^2]。 4. **转移概率 (Transition Probability)** 这部分描述了采取某个行动之后转移到下一个状态的可能性分布。由于真实世界中的金融市场具有高度复杂性和随机性，因此很难精确给出具体的转换规律，但在仿真过程中可以根据历史统计数据近似估计出来。 以下是创建一个简单的基于OpenAI Gym框架下的股票买卖环境的例子: ```python import gym from gym import spaces class StockTradingEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human']} def __init__(self, data): # 数据应包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量等信息 super().__init__() self.data = data self.current_step = 0 # 定义状态向量长度等于最近几天的价格变动百分比加上一些额外的技术指标数 num_tech_indicators = ... # 技术指标的数量 lookback_window_size = ... state_vector_length = (lookback_window_size * 4 + num_tech_indicators) self.action_space = spaces.Discrete(3) # 卖出/保持不动/购买三种行为选项 self.observation_space = spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(state_vector_length,), dtype=np.float32) ... def step(self, action): reward = 0 done = False current_price = self._get_current_price() if action == 0: # Sell reward += -(current_price - prev_holding_value) elif action == 1: # Hold pass # No change to portfolio value here. elif action == 2: # Buy reward += (current_price - prev_cash_balance) next_state = self._next_observation() return next_state, reward, done, {} def reset(self): self.current_step = 0 initial_state = np.zeros((self.observation_space.shape)) return initial_state def render(self, mode='human'): pass def close(self): pass ``` 此代码片段展示了如何初始化自定义Gym环境类`StockTradingEnv`, 并实现基本功能如重置游戏回合(`reset`) 和单步前进 (`step`). --- ### §相关问题§ 1. 如何评估不同类型的强化学习算法在量化投资上的表现差异？ 2. 在实际部署之前，怎样有效验证由强化学习得出的投资策略的有效性？ 3. 是否存在某些特定场景下更适合采用监督学习而非强化学习来进行金融数据分析的情况？如果是的话，请举例说明。 4. 当前有哪些主流开源工具包支持开发用于量化交易的强化学习系统? 5. 对于初学者而言，在尝试利用强化学习解决量化投资问题时需要注意哪些常见陷阱或误区呢?
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