量化金融的深度强化学习FinRL
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FinRL 是一个面向研究人员和从业者的开源深度强化学习 (DRL) 框架。
使命:有效地实现交易自动化。
愿景:在过去的十年中,人工智能社区已经积累了一个开源的代码海洋。将这些知识和工程特性应用于金融,将启动一个范式的转变,从传统的交易常规到自动化的机器学习方法,甚至是金融业的 RLOps。
FinRL(网站)是第一个探索深度强化学习在金融领域巨大潜力的开源项目,旨在帮助从业者使用深度强化学习(DRL)来制定交易策略。
FinRL 生态系统是一个统一的框架,包括各种市场、最先进的算法、金融任务(投资组合管理、加密货币交易、高频交易)、实时交易等。
FinRL 具有三层:应用程序、drl 代理和市场环境。
对于交易任务(顶部),代理(中间)与环境(底部)交互,做出顺序决策。-
FinRL 是第一个展示在量化金融中应用 DRL 算法的巨大潜力的开源框架。我们围绕 FinRL 框架构建了一个生态系统,为快速发展的 AI4Finance 社区提供了种子。
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应用层为用户提供接口来定制 FinRL 到他们自己的交易任务。提供自动回测工具和性能指标,以帮助量化交易者以高周转率迭代交易策略。有利可图的交易策略是可重复的,并且以对初学者友好的方式提供了动手教程。也可以根据快速变化的市场调整训练好的模型。
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代理层提供了最先进的 DRL 算法,这些算法适用于通过微调的超参数进行融资。用户可以添加新的 DRL 算法。
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环境层不仅包括历史数据 API 的集合,还包括实时交易 API。它们被重新配置为标准的 OpenAI 健身房风格环境。此外,它结合了市场摩擦,并允许用户自定义交易时间粒度。
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