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FinRL-Trading

FinRL-Trading

基于机器学习的股票选择与交易策略平台

FinRL-Trading是一个开源的交易策略开发平台，基于FinRL框架构建。该平台整合了监督学习和深度强化学习技术，用于股票选择和投资组合管理。FinRL-Trading提供金融数据处理、技术指标分析、股票筛选、资产配置和回测等功能，并支持部署到在线交易平台进行模拟交易。这个项目为研究人员和开发者提供了一个探索和实现AI驱动交易策略的工具，结合了机器学习、金融科技和算法交易等先进技术，旨在推动智能投资决策的发展。

FinRLAI交易股票选择投资组合配置强化学习Github开源项目
GitHub论文
<div align="center"> <img align="center" width="30%" alt="图片" src="https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT/assets/31713746/e0371951-1ce1-488e-aa25-0992dafcc139"> </div>

FinRL用于交易

访问者

目的：基于FinRL (https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL)，使用监督学习（SL）和深度强化学习（DRL）开发人工智能股票选择和交易策略，并将其部署到在线交易平台。

第一阶段：金融数据处理和技术指标

  1. 下载道琼斯30指数、纳斯达克100指数或标准普尔500指数数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量（OHLCV）以及基本面指标。

  2. 获取技术指标并进行特征工程：技术指标，如MACD、RSI；以及基本面指标，如每股收益（EPS）、投资回报率（ROI）、股本回报率（ROE）、市盈率（P/E）、市销率（P/S）。

第二阶段：股票选择和投资组合配置及回测结果

  1. 股票选择：使用经典机器学习算法（LSTM、随机森林、SVM、线性回归、Lasso、Ridge）对基本面多因子数据进行监督学习，每季度选择排名前25%的股票； • 参考论文：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3302088 • GitHub代码：https://github.com/AI4Finance-Foundation/Machine-Learning-for-Stock-Recommendation-IEEE-2018

  2. 投资组合配置：在FinRL中使用DRL集成策略（包括PPO、DDPG、A2C、SAC和TD3）对所选股票进行资产配置，使用每日数据进行交易，并输出持仓； • 参考论文：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3690996 • GitHub代码：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL-Meta/blob/master/tutorials/1-Introduction/FinRL_PortfolioAllocation_NeurIPS_2020.ipynb

第三阶段：将DRL代理部署到在线交易平台

  1. 部署：将策略部署到Alpaca等在线交易平台进行模拟交易

• GitHub代码：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL-Meta/blob/master/tutorials/3-Practical/FinRL_PaperTrading_Demo.ipynb

免责声明：本文内容不构成财务建议，也不是交易真实资金的推荐。请运用常识，并在交易或投资前务必先咨询专业人士。

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