实例介绍
【实例简介】
:chart_increasing:如何用深度强化学习自动炒股 :light_bulb:初衷 最近发生的事故，受到新冠疫情的影响，股市接连下降，作为一棵小白菜兼小韭菜，竟然产生了抄底的大胆想法，拿出仅存的一点私房钱梭哈了一把。 第二天，暴跌，俺加仓 第三天，又跌，俺加仓 第三天，又跌，俺又加仓... 一番错误操作后，结果严重不堪重负，第一次买股票就被股市一段暴打，受到了媳妇无情的嘲讽。痛定思痛，俺决定换一个思路：如何用深度强化学习来自动模拟炒股？实验验证一下能否获得收益。 :open_book:监督学习与强化学习的区别 监督学习（如LSTM）可以根据各种历史数据来预测未来的股票的价格，判断股票是涨还是跌，帮助人做决策。 而强化学习是机器学习的另一个分支，在决策的时候采取适当的行动（Action）使最后的奖励最大化。与监督学习预测未来的数值不同，强化学习根据输入的状态（如当日开盘价，收盘价等），输出系列动作（例如：买进，持有，卖出），从而最后的收益最大化，实现自
【实例截图】
【核心代码】
16359647360063996864.zip
└── RL-Stock-master
├── font
│ ├── simhei.ttf
│ └── wqy-microhei.ttc
├── get_stock_data.py
├── img
│ ├── 2020-03-25-17-05-58.png
│ ├── 2020-03-25-18-19-03.png
│ ├── 2020-03-25-18-55-13.png
│ ├── 2020-03-25-18-58-52.png
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│ ├── 2020-03-28-10-34-20.png
│ ├── 2020-03-28-10-34-46.png
│ ├── hist.png
│ ├── pie.png
│ └── sh.600036.png
├── LICENSE
├── main.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── rlenv
│ ├── __init__.py
│ └── StockTradingEnv0.py
└── vis.ipynb
4 directories, 22 files
:chart_increasing:如何用深度强化学习自动炒股 :light_bulb:初衷 最近发生的事故，受到新冠疫情的影响，股市接连下降，作为一棵小白菜兼小韭菜，竟然产生了抄底的大胆想法，拿出仅存的一点私房钱梭哈了一把。 第二天，暴跌，俺加仓 第三天，又跌，俺加仓 第三天，又跌，俺又加仓... 一番错误操作后，结果严重不堪重负，第一次买股票就被股市一段暴打，受到了媳妇无情的嘲讽。痛定思痛，俺决定换一个思路：如何用深度强化学习来自动模拟炒股？实验验证一下能否获得收益。 :open_book:监督学习与强化学习的区别 监督学习（如LSTM）可以根据各种历史数据来预测未来的股票的价格，判断股票是涨还是跌，帮助人做决策。 而强化学习是机器学习的另一个分支，在决策的时候采取适当的行动（Action）使最后的奖励最大化。与监督学习预测未来的数值不同，强化学习根据输入的状态（如当日开盘价，收盘价等），输出系列动作（例如：买进，持有，卖出），从而最后的收益最大化，实现自
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│ ├── simhei.ttf
│ └── wqy-microhei.ttc
├── get_stock_data.py
├── img
│ ├── 2020-03-25-17-05-58.png
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│ ├── 2020-03-27-10-22-58.png
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│ ├── hist.png
│ ├── pie.png
│ └── sh.600036.png
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