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下载次数: 0
上传时间: 2021-03-29
详细说明：加强贸易
作者：李松浩，麻省理工学院金融硕士日期：2020/12/29 基于tensortrade的新项目
为什么要开始这个新项目：
练习RL /编程技巧
有自己的模块化，可修改的RL项目
在整个过程中学习使用一些好的框架（最有可能是TF）
探索一些机器学习的共同特征/警告，这些特征在以后的学习/工作/互动中可能很重要
目标：
模块化的。 易于实施/修改/升级
普遍的。 尽可能适合多种算法/数据集格式
高效的。 探索GPU /多核/多线程计算等技术
谈话很便宜。 给我看代码
计算核心的候选人：TF-agents 支持TF2.0 +，不太容易启动
稳定的基线
不支持TF2.0 +
1/5思考
第一个要考虑的点是环境还是按照之前的设计思路进行观察，包括市场观察和当前持仓action是交易
分两条路去做一边研究gym这个环境一边把这个DQN在本地跑通一次尝试
刘神建议学习：装饰器 ven
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