深度强化学习自动化股票交易组合策略项目教程

深度强化学习自动化股票交易组合策略项目教程

FinRL-Trading 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fin/FinRL-Trading

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于深度强化学习的自动化股票交易组合策略，其目录结构如下：

FinRL-Trading/
├── .devcontainer/
├── .idea/
├── data_processor/
│   └── ...
├── old_repo_ensemble_strategy/
│   └── ...
├── .gitignore
├── README.md
├── china_stoct_market_run.py
├── fundamental_back_testing.ipynb
├── fundamental_portfolio.ipynb
├── fundamental_portfolio_drl.py
├── fundamental_run_model.py
├── ml_model.py
├── requirements.txt
├── rl_model.py
├── stock_selection.ipynb
└── ...

• .devcontainer/: 容器开发环境配置文件。
• .idea/: PyCharm 项目配置文件。
• data_processor/: 数据处理模块，包含数据下载、清洗和预处理等脚本。
• old_repo_ensemble_strategy/: 旧版本的组合策略代码。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件和目录不纳入版本控制。
• README.md: 项目说明文件，包含项目介绍、使用方法和依赖等。
• china_stoct_market_run.py: 中国股票市场运行脚本。
• fundamental_back_testing.ipynb: 基础回测实验的 Jupyter 笔记本。
• fundamental_portfolio.ipynb: 基础投资组合的 Jupyter 笔记本。
• fundamental_portfolio_drl.py: 基础投资组合的深度强化学习脚本。
• fundamental_run_model.py: 基础模型运行脚本。
• ml_model.py: 机器学习模型脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出项目运行所需的第三方库。
• rl_model.py: 强化学习模型脚本。
• stock_selection.ipynb: 股票选择的 Jupyter 笔记本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 china_stoct_market_run.py。这个脚本负责初始化项目环境，加载配置，并启动股票交易策略的核心流程。

# 示例代码，非实际脚本内容
def main():
    # 初始化日志、配置等
    setup()

    # 加载数据
    data = load_data()

    # 运行策略
    run_strategy(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件可能是 requirements.txt 或其他配置文件，如 config.json 等。requirements.txt 文件列出了项目运行所需的所有第三方 Python 库：

numpy==1.19.2
pandas==1.1.5
scikit-learn==0.24.2
gym==0.18.0
stable_baselines3==0.12.2
...

其他配置文件（如 config.json）可能包含项目的各种设置，例如数据源、API 密钥、模型参数等。

{
    "data_source": "YahooFinance",
    "api_key": "YOUR_API_KEY",
    "model_params": {
        "learning_rate": 0.001,
        "batch_size": 64,
        ...
    }
}

以上是项目的基本介绍，实际使用时请根据具体需求和项目文档进行相应的配置和操作。

FinRL-Trading 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fin/FinRL-Trading