DRL_GBI:我项目的代码和相关工作-结合（深度）强化学习和基于目标的投资-源码

DRL_GBI 我项目的代码和相关工作-结合（深度）强化学习和基于目标的投资 该项目已被选为2020年Spring商务毕业项目中的顶级项目。 还可以在Hanlon实验室网站上找到简短说明： : DDPG的代码设计 关于： 到目前为止，我已经上传了一个目标的DDPG代码。 我主要使用Stable_Baselines实现DDPG，并根据Gym界面自定义环境，以解决退休计划中指定的投资组合优化问题。 通过设置步长，我可以定期调整重量。 用法： 运行“ main_ddpg.py”并查看结果。 或者只是检查文件“结果”即可快速查看我的图。 我使用Callback监视我的训练并加载best_model来绘制结果。 数据集： 根据霍姆斯库博士的建议，我使用的投资组合包括： 4种股票指数：iShares罗素中型ETF，iShares罗素200强ETF，S＆P 500指数和SPDR MSCI