金融交易的强化学习？ 如何使用 MATLAB 使用模拟股票数据将强化学习用于金融交易。
设置跑步：
打开 RL_trading_demo.prj 打开工作流.mlx 运行工作流.mlx 环境和奖励可以在：myStepFunction.m 中找到
概述：
强化学习代理的目标很简单。 了解如何在不损失资金的情况下进行金融市场交易。 请注意，这与学习如何交易市场并尽可能多地赚钱不同。
这个例子的目的是展示：
1.什么是强化学习2. 如何将其应用于金融市场交易3. 为金融专业人士留下一个起点，让他们利用自己的领域专业知识来使用和增强。
该示例使用的环境由 3 只股票、20000 美元现金和 15 年的历史数据组成。
股票是： 通过几何布朗运动或历史市场数据（来源：AlphaVantage： www.alphavantage.co ）
版权所有2020 The MathWorks，
2022-05-06 05:23:29
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2022智能风控资料合集，共28份。
风控决策引擎的演进与实践
风控领域系统架构设计与实践
风控实验平台的架构与实践
特征平台在数禾的建设与应用
人工智能在金融风控和监管领域的应用
语音分析在金融风控领域的探索应用
融合用户行为及内容信息的虎牙直播风控引擎
图深度学习在内容风控和APT检测中的应用
AngelGraph图计算及在智能风控中的应用
图算法在数科安全集群上的应用
图链接预测技术及其潜在应用
安全两方计算系统及其高效实现
多方安全计算与数据使用控制
纵向联邦学习计算特点分析及性能优化
内容风控产业观察和评测体系解读
人工智能与内容安全风控
内容风控场景下的Data Centric AI
内容风控的护航与未来
内容聚合决策在社交业务风控的实践
对抗样本技术在互联网安全领域的应用
金融人脸识别线上身份认证应用风险和安全防控建议
图数据库技术在金融风控中的应用
多任务学习在风控场景的应用探索
知识图谱在金融交易风控的应用实践
基于用户行为的交易反欺诈应用实践
数字生活中，商家安全算法的道与术
验证码如何进行流量识别
在线诈骗导流风险的多模识别及应用
2022-04-17 16:08:23
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Enhancement_learning_financial_trading：有关如何使用强化学习开发金融交易模型的MATLAB示例
2021-10-12 21:29:57
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贸易商
用Go编写的金融交易，包括完整的订单簿，修订协议和市场数据分发。
使用quickfixgo或gRPC进行客户端/服务器通信。
使用UDP多播进行市场分发。
它使用了高性能的定点库 。
有一个带有命令行GUI的示例客户端，一个示例“做市商”和一个示例“播放”。
交易所本身具有裸露的Web界面，该界面使用Web套接字提供实时的书本更新。
交易所的目的是使交易策略易于回测。 它支持限价单和市价单。
有一个非常简单的示例“算法”。 该程序结构适用于使用入场价和退出价的许多策略。 可以与“做市商”样本一起运行以测试“算法”。 提示：除必须考虑做市商的买/卖价差之外，它有50/50的
2021-09-26 20:18:23
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