[Перевод] FinRL: Библиотека глубокого обучения с подкреплением для автоматизированной торговли акциями

Глубокое обучение с подкреплением (Deep Reinforcement Learning — DRL) является эффективным подходом в количественных финансах. Однако обучение торгового агента DRL, который бы решал, где торговать, по какой цене и в каком количестве, сопряжено с ошибками, а так же со сложной разработкой и отладкой.

Библиотека FinRL облегчает новичкам знакомство с количественными финансами и разработку собственных стратегий торговли акциями. Она позволяет пользователям оптимизировать свои собственные разработки и легко сравнивать их с существующими схемами. В рамках FinRL виртуальные среды настраиваются с помощью наборов данных фондового рынка, торговые агенты обучаются с помощью нейронных сетей, а функционал обратного тестирования (backtesting) анализирует эффективность торговли. Кроме того, в систему включены важные торговые ограничения, такие как стоимость сделки, ликвидность рынка и степень неприятия риска инвестором. FinRL отличается полнотой, хорошим практическим руководством и воспроизводимостью, что упрощает работу новичкам.

Читать далее