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Gym-Trading-Env

Gymnasium金融交易环境 支持强化学习算法研究

Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境,专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台,为交易算法研究提供了简化的工具。

gym-anytrading - 基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境
FOREXGithubOpenAI Gym交易算法开源项目强化学习股票交易
gym-anytrading提供了一系列基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境。它包含TradingEnv、ForexEnv和StocksEnv三个环境,支持外汇和股票市场交易模拟。该项目专注于简单性、灵活性和全面性,可以轻松定制交易动作、仓位和奖励函数等。它还提供了示例代码,展示如何与Stable-Baselines3等库集成使用。项目GitHub链接:https://github.com/AminHP/gym-anytrading
gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库
GithubMetaTrader 5OpenAI Gym交易模拟回测开源项目强化学习
gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。
Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库
AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习
Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库,提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型,促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续,Gymnasium现由独立团队维护,提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性,并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。
FinRL-Trading - 基于机器学习的股票选择与交易策略平台
AI交易FinRLGithub开源项目强化学习投资组合配置股票选择
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。
ai_quant_trade - AI量化交易平台,支持策略学习与实盘操作
Github因子挖掘开源项目强化学习机器学习深度学习股票AI操盘手
此平台提供从学习、模拟到实盘的一站式AI量化交易服务,涵盖因子挖掘、机器学习、深度学习和强化学习等策略,配备辅助操盘工具。详细教程和多种策略案例适合机构和个体投资者,支持高频交易和股票推荐。最新功能包括StructBERT市场情绪分析、强化学习交易和机器学习自动挖掘因子。
AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台
AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集
AgentGym是一个框架,通过多种交互环境和统一任务格式,协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作,包含14种环境,如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval,并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示,进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。
Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库
GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境
Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。
algotrading - Python加密货币算法交易框架 支持实时回测和模拟交易
GithubPython加密货币回测开源项目框架算法交易
这个Python开发的加密货币算法交易框架支持实时交易、回测和模拟交易。它可从交易所API、数据库或CSV文件获取数据,提供多种交易策略工具如止损和追踪止损。框架支持数据驱动和事件驱动系统,可用于构建交易机器人、回测策略和辅助决策。该项目专为加密货币市场设计,提供灵活的算法交易功能。
TradeMaster - 量化交易的强化学习平台,支持从设计到部署
GithubTradeMaster开源平台开源项目强化学习数据集量化交易
TradeMaster是一个开源平台,专为量化交易(QT)设计,并由强化学习(RL)支持。平台涵盖了从设计到部署RL算法的整个流程。用户可以在平台上获取市场数据、使用数据驱动的市场模拟器、操作各种RL交易算法,并通过评估工具进行分析。主要更新包括对特征生成和选择的支持、新的Python包发布以及丰富的教程和示例。
ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库
GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习
ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码,便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具,ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。
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