强化学习是机器学习的一个子领域，涉及代理学习与环境交互以实现特定目标。代理在环境中采取行动，接收奖励形式的反馈，并学会随着时间的推移最大化累积奖励。代理的目标是发现一个将状态映射到行动的最优策略，从而导致最好的可能结果。
Gym Anytrading
Gym Anytrading是一个建立在OpenAI Gym之上的开源库，它提供了一系列金融交易环境。它允许我们模拟各种交易场景，并使用RL算法测试不同的交易策略。
安装依赖
将使用的主要库是TensorFlow, stable-baselines3和Gym Anytrading。运行以下代码来安装所需的依赖项:
!pip install tensorflow
!pip install stable_baselines3
!pip install gym
!pip install gym-anytrading
!pip install tensorflow-gpu导入库
导入必要的库和设置环境开始:
# Gym stuff
import gym
import gym_anytrading
# Stable baselines - RL stuff
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines3 import A2C
# Processing libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt加载GME交易数据
将使用GameStop Corp. (GME)的历史交易数据作为示例。我们假设您拥有CSV格式的GME交易数据，没有的话可以通过搜索引擎找到下载地址。
加载GME交易数据并为Gym Anytrading环境做准备:
# Load GME trading data
df = pd.read_csv('gmedata.csv')
# Convert data to datetime type
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.dtypes
# Set Date as the index
df.set_index('Date', inplace=True)
df.head()通过Gym创建交易环境
下一步就是使用Gym Anytrading创建交易环境。环境将代表GME交易数据，我们的代理将通过购买、出售和持有股票等行为与环境进行交互。
# Create the environment
env = gym.make('stocks-v0', df=df, frame_bound=(5, 100), window_size=5)
# View environment features
env.signal_features
# View environment prices
env.prices探索环境
在继续构建RL模型之前，可以先对环境可视化了解其特征。
# Explore the environment
env.action_space
state = env.reset()
while True:
action = env.action_space.sample()
n_state, reward, done, info = env.step(action)
if done:
print("info", info)
break
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.cla()
env.render_all()
plt.show()该图显示了GME交易数据的一部分，以及Gym Anytrading环境生成的买入和卖出信号。
构建强化学习模型
我们将使用stable-baselines3库构建RL模型。我们将使用A2C(Advantage Actor-Critic)算法
# Creating our dummy vectorizing environment
env_maker = lambda: gym.make('stocks-v0', df=df, frame_bound=(5, 100), window_size=5)
env = DummyVecEnv([env_maker])
# Initializing and training the A2C model
model = A2C('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=1000000)评估模型
在训练模型之后，可以评估它在GME交易数据的不同部分上的表现。
# Create a new environment for evaluation
env = gym.make('stocks-v0', df=df, frame_bound=(90, 110), window_size=5)
obs = env.reset()
while True:
obs = obs[np.newaxis, ...]
action, _states = model.predict(obs)
obs, rewards, done, info = env.step(action)
if done:
print("info", info)
break
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.cla()
env.render_all()
plt.show()总结
在这篇文章中，我们介绍了如何使用Gym Anytrading环境和stable-baselines3库来构建一个基于强化学习的交易机器人。本文只是一个起点，构建一个成功的交易机器人需要仔细考虑各种因素并不断改进。
