股票交易AI系统启动与配置教程-优快云博客

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股票交易AI系统启动与配置教程

stock_trading 🚀一个结合了LSTM股票价格预测与强化学习交易策略的智能股票交易系统。通过深度学习对股市数据进行精准预测，并利用强化学习自动优化交易决策，实现了从数据获取、趋势预测到自动交易的全流程智能化。系统不仅提供了强大的数据处理和预测功能，还内置交互式可视化界面，帮助用户实时查看预测结果与交易决策，适用于多支股票的批量处理，帮助投资者更好地捕捉市场机会，提升交易效率与收益。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stock_trading

1. 项目目录结构及介绍

本项目是一个结合了LSTM股票价格预测与强化学习交易策略的智能股票交易系统。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

stock_trading/
├── data/                   # 存储股票数据
├── results/                # 存储结果
│   ├── predictions/        # 预测结果
│   ├── transactions/       # 交易记录
│   └── pic/               # 可视化图表
├── process_stock_data.py   # 数据处理模块
├── stock_prediction_lstm.py# LSTM预测模块
├── RLagent.py             # 强化学习交易模块
├── visualization.py        # 可视化工具
├── gradio_interface.py     # Web界面
└── README.md              # 项目文档

data/：存放从Yahoo Finance下载的股票数据和处理后的技术指标数据。
results/：包含预测结果、交易记录和可视化图表。
process_stock_data.py：用于获取和预处理股票数据的脚本。
stock_prediction_lstm.py：使用LSTM模型进行股票价格预测的脚本。
RLagent.py：实现强化学习交易策略的脚本。
visualization.py：提供数据可视化的工具。
gradio_interface.py：创建交互式Web界面的脚本。
README.md：项目文档，包含项目说明和使用指南。

2. 项目的启动文件介绍

本项目的主要启动文件如下：

process_stock_data.py：运行此脚本开始获取和预处理股票数据。它将自动从Yahoo Finance下载股票数据，计算技术指标，并进行数据预处理和清洗。
stock_prediction_lstm.py：运行此脚本以启动LSTM模型的训练和预测过程。它会训练LSTM模型，对股票价格进行预测，并将结果保存在results/predictions目录中。
RLagent.py：运行此脚本以启动强化学习交易代理。代理将自动学习交易策略，分析交易结果，并将结果保存在results/transactions目录中。
gradio_interface.py：运行此脚本将启动Web界面，用户可以通过该界面进行交互，查看预测结果和交易决策，调整参数，并进行实时预测。

3. 项目的配置文件介绍

本项目使用pyproject.toml作为配置文件，该文件位于项目根目录下。它用于管理项目的依赖关系和构建系统。以下是配置文件的基本结构：

[tool.poetry]
name = "stock_trading"
version = "0.1.0"
description = "A smart stock trading system combining LSTM price prediction and reinforcement learning trading strategy."
authors = ["MilleXi <your_email@example.com>"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.12"
torch = "^1.12"
gradio = "^2.0"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2"

配置文件定义了项目名称、版本、描述、作者和依赖项。在使用前，您需要将your_email@example.com替换为您的实际电子邮件地址。

在开始使用项目之前，您需要使用以下命令安装依赖项：