FinRL量化金融的深度強化學(xué)習(xí)

FinRL 是一個面向研究人員和從業(yè)者的開源深度強化學(xué)習(xí) (DRL) 框架。

使命：有效地實現(xiàn)交易自動化。

愿景：在過去的十年中，人工智能社區(qū)已經(jīng)積累了一個開源的代碼海洋。將這些知識和工程特性應(yīng)用于金融，將啟動一個范式的轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的交易常規(guī)到自動化的機器學(xué)習(xí)方法，甚至是金融業(yè)的 RLOps。

FinRL（網(wǎng)站）是第一個探索深度強化學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域巨大潛力的開源項目，旨在幫助從業(yè)者使用深度強化學(xué)習(xí)（DRL）來制定交易策略。

FinRL 生態(tài)系統(tǒng)是一個統(tǒng)一的框架，包括各種市場、最先進的算法、金融任務(wù)（投資組合管理、加密貨幣交易、高頻交易）、實時交易等。

FinRL 具有三層：應(yīng)用程序、drl 代理和市場環(huán)境。

對于交易任務(wù)（頂部），代理（中間）與環(huán)境（底部）交互，做出順序決策。

Contributions

• FinRL 是第一個展示在量化金融中應(yīng)用 DRL 算法的巨大潛力的開源框架。我們圍繞 FinRL 框架構(gòu)建了一個生態(tài)系統(tǒng)，為快速發(fā)展的 AI4Finance 社區(qū)提供了種子。
• 應(yīng)用層為用戶提供接口來定制 FinRL 到他們自己的交易任務(wù)。提供自動回測工具和性能指標(biāo)，以幫助量化交易者以高周轉(zhuǎn)率迭代交易策略。有利可圖的交易策略是可重復(fù)的，并且以對初學(xué)者友好的方式提供了動手教程。也可以根據(jù)快速變化的市場調(diào)整訓(xùn)練好的模型。
• 代理層提供了最先進的 DRL 算法，這些算法適用于通過微調(diào)的超參數(shù)進行融資。用戶可以添加新的 DRL 算法。
• 環(huán)境層不僅包括歷史數(shù)據(jù) API 的集合，還包括實時交易 API。它們被重新配置為標(biāo)準的 OpenAI 健身房風(fēng)格環(huán)境。此外，它結(jié)合了市場摩擦，并允許用戶自定義交易時間粒度。