Gym-Trading-Env

<h1 align='center'> <img src = 'https://github.com/ClementPerroud/Gym-Trading-Env/raw/main/docs/source/images/logo_light-bg.png' width='500'> </h1> <section class="shields" align="center"> <a href="https://www.python.org/"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/3e043b7d-8905-40cc-893f-8a5e10bb6efb.svg" alt="python"> </a> <a href="https://pypi.org/project/gym-trading-env/"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/0950d47b-15c2-41f8-b881-79053df1bdaf.svg" alt="PyPI"> </a> <a href="https://github.com/ClementPerroud/Gym-Trading-Env/blob/main/LICENSE.txt"> <img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT%202.0%20Clause-green" alt="Apache 2.0 with Commons Clause"> </a> <a href='https://gym-trading-env.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest'> <img src='https://readthedocs.org/projects/gym-trading-env/badge/?version=latest' alt='Documentation Status' /> </a> <a href="https://github.com/ClementPerroud/Gym-Trading-Env"> <img src="https://img.shields.io/github/stars/ClementPerroud/gym-trading-env?style=social" alt="Github stars"> </a> </section>

Gym Trading Env 是一个用于模拟股票和训练强化学习（RL）交易代理的 Gymnasium 环境。它旨在快速且可定制，以便轻松实现 RL 交易算法。

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主要特点

这个包旨在通过提供以下功能大大简化研究阶段：

• 在多个交易所轻松快速下载技术数据
• 为用户和 AI 提供简单快速的环境，同时允许复杂操作（做空、保证金交易）
• 高性能渲染（可同时显示数十万个蜡烛图），可定制以可视化代理的行为及其结果
• （即将推出）一种简单的方法来回测任何 RL 代理或任何类型的代理

安装

Gym Trading Env 支持 Windows、Mac 和 Linux 上的 Python 3.9+。您可以使用 pip 安装：

pip install gym-trading-env

或使用 git：

git clone https://github.com/ClementPerroud/Gym-Trading-Env

文档在此处可用