FinRL 教程与项目结构指南

最新推荐文章于 2025-06-07 10:27:31 发布

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FinRL 教程与项目结构指南

FinRL-TutorialsTutorials. Please star. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FinRL-Tutorials

1. 项目目录结构及介绍

FinRL 的目录结构设计清晰，方便用户理解和使用。以下是主要目录的简要介绍：

FinRL-Tutorials/
├── data/          # 存放数据集和示例交易日志
├── tutorials/     # 包含不同层次的教程笔记本
│   ├── 1-Introduction/      # 初级教程
│   ├── 2-Advance/           # 进阶教程
│   ├── 3-Practical/         # 实战教程（如纸面交易）
│   ├── 4-Optimization/       # 超参数优化教程
│   └── 5-Others/             # 其他相关教程
├── src/           # 代码库，包含核心算法和工具函数
└── requirements.txt # 必要的依赖包列表

在 tutorials 目录下，你可以找到一系列按照难易程度分类的 Jupyter 笔记本，从基础的股票交易到复杂的策略分析和优化。

2. 项目的启动文件介绍

FinRL 是基于 Python 的项目，因此没有传统的 "启动文件"。但用户通常可以通过运行特定的教程笔记本开始体验。例如，如果你想了解基本的股票交易，可以使用 tutorials/1-Introduction/FinnRL_StockTrading_NeurIPS_2018.ipynb。这些教程笔记本提供了详细的步骤来引导你设置环境、加载数据、训练模型和执行交易。