量化金融的深度强化学习FinRL

[kaichu497]

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。

• 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。

• 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。

• 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。

项目地址：
https://www.oschina.net/p/finrl