Deep-Portfolio-Management-Reinforcement-Learning:该存储库介绍了我们在哥伦比亚大学IEOR 8100 RL课程的背景下实现的项目中的工作-源码

针对金融组合管理问题的深度强化学习框架 该存储库介绍了在哥伦比亚大学的背景下实现的项目中我们的工作。 这个深度政策网络强化学习项目是我们对原始论文实施和进一步研究 。 目标：问题是自动化投资组合管理的一个问题：给定一组股票，如何在一定数量的时间步长结束时最佳地通过时间分配资金以最大化回报。 通过这种方式，我们的目标是建立一个自动代理，以最佳地在不同股票之间分配其投资权重。 数据：姜等。 使用Poloniex交易所的13种加密货币。 他们考虑了每分钟的开盘价，最高价，最低价，收盘价（OHLC）。 它们使投资组合每30分钟重新平衡一次。 他们重新处理数据并基于最近的50个时间步创建张量。 我们使用每日数据和每日重新平衡的日内数据框架将实验扩展到股票市场。 该项目分为三个部分： 数据预处理 环境设置 深度政策网络设计 代理商的培训和测试 这些文件是： data_pipe.ipynb