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使用Python和Keras进行深度学习/强化学习股票投资-定量投资和算法交易的前沿解决方案简介（修订版） 强化学习是一种很好的应用于股票数据学习的自学习机器学习技术。 本书介绍了如何使用Python进行基于强化学习的股票投资模拟程序的开发。 为此，我在理论和代码级别上添加了详细的说明。 通过本书，您将能够理解深度学习和强化学习，并将其用于包括股票投资在内的多个领域。 购买链接 本书涵盖的内容 深度学习与强化学习理论 如何将强化学习应用于股票投资 基于强化学习的股票投资系统开发 采集和处理实际库存数据以进行强化学习 如何通过强化学习来学习库存数据 如何使用学习型强化学习模型 如何基于强化学习定制股票投资系统 首选项 pip install tensorflow==1.15.2 pip install plaidml-keras==0.6.2 pip install mplfinan

Py FX交易机器人 介绍 Deleveop是一款部署在外汇市场上的交易机器人，它使用不同的短期交易策略，以系统和算法的方式捕获交易机会。 交易策略 波动突破策略 乌龟交易者追随趋势 基于支撑和阻力的简单水平交易

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马尔科夫决策matlab源码算法交易的强化学习 入门 的Python 3.6.5 我建议创建一个虚拟环境以避免依赖问题。 如果您尚未在当前的python解释器中安装虚拟环境，则可以使用Virtualenv创建虚拟环境。 当前依赖关系在requirements-cpu.txt或gpu等效文件中，可以通过以下命令安装。 pip3 install virtualenv python3 -m virtualenv env source env/bin/activate pip install -r requirements-cpu.txt gpu支持的等效要求在requirements-gpu.txt 。 训练 我们目前正在努力优化两种资产之间的资金分配。 您运行python main.py [source type] ，其中源类型如下： markov 马尔可夫记忆1和固定资产的收益率为0 markov2 马尔可夫记忆2和固定资产的回报率为0 iid IID统一随机变量和固定资产，收益率为0 mix 马尔可夫记忆1和IID统一rv real 真实数据 这将填充Q表的内容，并显示遵循策略的结果，

算法交易 测试交易算法和想法的个人空间。 当前环境基于数据科学预先配置的映像，有关更多详细信息，请阅读： : 。 所有个人令牌都保存在.env中

算法交易学习库 此仓库提供了代码和教程供初学者学习算法交易。 目录 关于此回购 此回购协议是香港大学（HKU）计算机科学系的“最后一年项目（FYP）”的一部分。 如何使用 :warning: 工作正在进行中 所有代码都可以在/code目录中找到，并且可以通过访问该文档。 （请注意， /database目录仅包含示例文件。实际的数据库存储在HKU的计算机科学系服务器中。） 代码概述 1.技术分析 以下指标已在Python中实现： 趋势 移动平均交叉 移动平均收敛散度（MACD） 抛物线停止和反向（抛物线合成Kong径雷达） 势头 商品渠道指数（CCI） 相对强度指数（RSI） 变化率（ROC） 随机振荡器（STC） 真实强度指数（TSI） 资金流量指数（MFI） 威廉姆斯％R 挥发性 布林乐队 平均真实范围（ATR） 标准偏差 体积 蔡金振荡器 平衡量（BOV） 体积变化率 2.基本

加密算法交易框架 Python中加密货币的算法交易框架 Algotrading Framework是一个存储库，其中包含用于构建和运行有效的交易机器人，回测策略，协助交易，定义简单止损和尾随止损等的工具。此框架可直接使用来自Crypto Exchanges API，DB或CSV文件的数据。 可用于数据驱动和事件驱动的系统。 目前仅针对加密市场制作，并使用Python编写。 操作模式 框架具有三种操作模式： 实时-实时，用真实货币或模拟模式进行实时数据交易。 逐笔交易-实时测试策略，因此用户可以跟踪其输入和退出策略。 回测-回测策略并呈现结果。 即时的 实时，Trading Bot使用交易所API的实时数据进行实时操作。 它不需要预先存储的数据或数据库即可工作。 在这种模式下，机器人可以根据用户定义的进入和退出策略，交易真实货币，模拟或提醒用户何时进行买卖。 还可以模拟用户策略并实时呈现结果。 逐笔 逐笔交易模式允许用户在可见的时间范围内检查策略，更好地检查条目和退出点，或者检测策略故障或新的条目和退出点。 使用CSV文件或DB中的数据。 回测 允许用户使用先前存储的数据对策略进行