TensorFlow练习26: AI操盘手

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探讨了利用强化学习训练AI操盘手的可能性，通过Deep Q-learning算法让AI学会在股市中买卖股票，以实现最大化的投资回报。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Deep Q-learning玩游戏玩的不错，使用类似的方法，本帖尝试使用强化学习训练一个 AI操盘手。这个AI可以决定一支股票什么时候买入，什么时候卖出，当然，终极目标是高回报。

我是小小程序猿，非金融玩家，本帖只是一点个人观点，纯属娱乐。如有错误，欢迎指正。

话说股票价格到底能不能预测

先来看一下<随机游走假说-Random Walk>。

随机游走假说（英语：Random walk hypothesis）是金融学上的一个假说，认为股票市场的价格，会形成随机游走模式，因此它是无法被预测的。（摘自wiki）

生成一个随机游走时间序列数据：

 
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        10
       
        import
         
        random
       
        from
         
        matplotlib 
        import
         
        pyplot
       
        random_walk
         
        =
         
        [
        -
        1
         
        if
         
        random
        .
        random
        (
        )
         
        <
         
        0.5
         
        else
         
        1
        ]
       
        for
         
        i
         
        in
         
        range
        (
        1
        ,
         
        1000
        )
        :
       
        random_walk
        .
        append
        (
        random_walk
        [
        i
         
        -
        1
        ]
         
        +
         
        (
        -
        1
         
        if
         
        random
        .
        random
        (
        )
         
        <
         
        0.5
         
        else
         
        1
        )
        )
       
        pyplot
        .
        plot
        (
        random_walk
        )
       
        pyplot
        .
        show
        (
        )

TensorFlow练习26: 使用AI替代操盘手-股价预测

上面生成的这个数据序列像不像股票走势，这个数据序列是无法有效预测的。难道股票价格真的无迹可寻吗？

不要忘了股票价格是受外界环境影响的，如公司、股人、大佬、政治、甚至太阳的活动周期等等。人是情感动物，一个人不好预测，大众的行为还是可预测的。当你的模型将所有的因素全都考虑进来，那么股价的预测是不是就可行了呢？从量子力学的角度来看，未来是测不准的，只能求出概率。记住，当你预判别人的同时，别人也在预判你（镜中镜）。

新闻头条预测股票，Kaggle：Daily News for Stock Market Prediction
各路大神的评论：股票价格真的能预测吗? 用人工智能计算股票的涨和跌可行吗？
川普喜好在推特上喷人，首创“推特治国”模式。于是有人做个了Trump2Cash，对Trump发的推特进行实时情绪分析，然后依据他对某公司/产业的积极/消极态度自动交易股票。

TensorFlow练习26: AI操盘手-股价预测

上图是比特币的近期走势图，这货在去年12月份经历了一次大涨，涨的过程像不像阶梯。媒体一看比特币涨了，就会大肆报道，这就吸引了投资者眼球（贪婪），如果你查这段时间的搜索趋势，你会看到比特币的搜索量明显增多了。

当然有涨就有跌，这货不可能一直涨，最后一根稻草一旦被压断，就会出现断崖式下跌(恐慌)，随之而来又是一段稳定期。

比特币涨了，我该不该入手？（如果你是投资者）
比特币跌了，我该不该出手？
当你发现你问这两个问题时，就已经晚了。在金融市场，不先人一两步怎么能成。

AI操盘手

AI操盘手从复杂环境中学到交易规则，然后应用action（买、卖，憋着）反作用到环境，借助强化学习，这个AI操盘手会不断进化。

%e5%b1%8f%e5%b9%95%e5%bf%ab%e7%85%a7-2016-11-19-%e4%b8%8a%e5%8d%8810-09-08

Deep Q-learning可以从原始数据中进行端到端的学习策略。

本帖只是一个简单的示例，只是看看能不能把Deep Q-learning应用到股票交易。

首先获得一些股票数据：

  
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         9
       
        from
         
        yahoo_finance 
        import
         
        Share
       
        import
         
        pandas 
        as
         
        pd
       
        share
         
        =
         
        Share
        (
        "IBM"
        )
       
        stock_history
         
        =
         
        share
        .
        get_historical
        (
        "1989-01-01"
        ,
         
        "2017-01-01"
        )
       
        ibm_df
         
        =
         
        pd
        .
        DataFrame
        (
        stock_history
        )
       
        ibm_df
         
        =
         
        ibm_df
        .
        iloc
        [
        ::
        -
        1
        ]
       
        ibm_df
        .
        to_csv
        (
        "ibm_stock_data.csv"
        ,
         
        index
        =
        False
        )