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【强化学习探索01】Win10 下gym安装

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好的，我可以帮你解答这个问题。 首先，akshare是一个开源的数据获取库，可以方便地从各种数据源中获取数据。 gym_是一个用于开发和比较 _强化学习_算法的工具包，其中包含了许多 _强化学习_环境，可以用来训练和测试 _强化学习_模型。在使用akshare和 _gym_之前，你需要先 _安装_这两个库。你可以在命令行中使用以下命令来 _安装： pip install akshare pip install _gym_ 接下来，我们将介绍如何使用akshare和 gym_来开发股票 _强化学习_代码。由于股票市场的复杂性和不确定性，股票 _强化学习_的代码会比较复杂。这里我们简单介绍一下整个流程。 首先，我们需要使用akshare获取股票数据。akshare提供了许多接口来获取不同的股票数据，例如历史K线数据、实时行情数据等。你可以根据自己的需求选择相应的接口。在这里，我们以获取历史K线数据为例，代码如下： _python_ import akshare as ak # 获取股票历史K线数据 stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000", adjust="hfq") 这里我们获取了上证指数的历史K线数据，返回的是一个pandas的DataFrame对象。你可以根据需要对数据进行处理和清洗。 接下来，我们需要将股票数据转化为 _强化学习_环境。在这里，我们使用 _gym_提供的TradingEnv来构建股票交易环境。代码如下： _python_ import _gym_ from _gym_ import spaces from _gym_.utils import seeding import numpy as np class TradingEnv(_gym_.Env): def __init__(self, df, window_size=10): self.df = df self.n_step = len(df) self.window_size = window_size self.prices, self.signal_features = self._process_data() self.action_space = spaces.Discrete(3) self.observation_space = spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(self.window_size, 5), dtype=np.float32) self.seed() self.reset() def _process_data(self): prices = self.df[["open", "high", "low", "close"]].values signal_features = self.df[["open", "high", "low", "close", "volume"]].values return prices, signal_features def reset(self): self.current_step = 0 self.account_value = 1000000 self.position = 0 self.cost_basis = 0.0 self.trades = [] self.rewards = [] self.profits = [] self.returns = [] self.signal_features_window = self.signal_features[self.current_step : self.current_step + self.window_size] obs = self.prices[self.current_step : self.current_step + self.window_size] self.initial_value = self.account_value return obs def step(self, action): assert action in [0, 1, 2] self.current_step += 1 self.signal_features_window = self.signal_features[self.current_step : self.current_step + self.window_size] obs = self.prices[self.current_step : self.current_step + self.window_size] reward = self._take_action(action) done = self.current_step == self.n_step - 1 info = {"account_value": self.account_value} return obs, reward, done, info def _take_action(self, action): if action == 0: return 0 elif action == 1: # Buy return 0 elif action == 2: # Sell return 0 def render(self, mode="human", **kwargs): return f"TradingEnv(account_value={self.account_value})" 这里我们定义了一个TradingEnv类，继承自 _gym.Env。其中，init__方法用于初始化环境，reset方法用于重置环境状态，step方法用于执行动作并返回下一个状态和奖励，还实现了_take_action方法用于执行具体的动作。 最后，我们可以使用 强化学习_算法来训练和测试股票交易模型。在这里，我们以DQN算法为例，代码如下： ` _python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import random from collections import deque class DQNAgent: def __init(self, state_size, action_size, memory_size=10000, batch_size=64, discount_factor=0.99, learning_rate=0.0 01): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.memory = deque(maxlen=memory_size) self.batch_size = batch_size self.discount_factor = discount_factor self.learning_rate = learning_rate self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0. 01 self.epsilon_decay = 0.999 self.model = self._build_model() self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.learning_rate) self.loss_fn = nn.MSELoss() def _build_model(self): model = nn.Sequential( nn.Linear(self.state_size, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, self.action_size) ) return model def act(self, state): if np.random.rand()

Original: https://blog.csdn.net/Lccca/article/details/123816715
Author: 毅哥的转码之路
Title: 【强化学习探索01】Win10 下gym安装

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