10.26 创建用于训练的盈透enviroment类,

博客介绍了将金融历史数据编写成类似游戏模块 IbEnv 的过程,涉及强化学习中观察空间和动作空间的定义,以及 IbEnv 的初始化、重置和状态返回等工作流程。还展示了开发进度,包括解决盈透 api 问题、完成相关类编写,以及后续完成机器人编写、实盘数据流编写等计划。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、这个 IbEnv 模仿 OpenAIGym 把金融历史数据 编写成 类似游戏的模块

2、基本概念 强化学习中 需要定义 (1)观察空间 class observation_space()

                                                        (2)动作空间 class action_space()

3、IbEnv 工作过程(1)初始化 获取并处理ohlc数据(2)reset()初始化环境

(3)step(action)给环境一个动作,返回下一个状态state

 4、结果展示

阶段总结 接下来计划

10.25 解决了盈透api问题

10.26 finance类的编写 完成了 IbEnv 用于learn train model 类的编写

10.27 计划 完成 IbRebot 的编写 训练机器人 保存agent model

10.28 计划 完成 Ib_trading_Env 实盘数据流的编写 接入agent

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