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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。

Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算
Finance-Python是一个开源的金融计算库,使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具,包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成,并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能,适用于金融分析和量化交易研究。
FinRL-Meta - 开源金融市场模拟与基准测试环境平台
FinRL-MetaGithub市场环境开源开源项目数据驱动金融强化学习
FinRL-Meta构建了多元化的金融市场模拟环境,提供数据驱动的金融强化学习基准测试,支持多场景与插件式运作。其完善的‘训练-测试-交易’流水线桥接了模拟与现实间的差距,增强了模型的实用性和效率。从数据操作到策略评估,FinRL-Meta为金融科技研究提供了一流的支持和灵活的工作流程。
safe-control-gym - 安全控制与强化学习的物理仿真平台
Githubsafe-control-gym仿真环境安全约束开源项目强化学习机器人控制
'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台,为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学,实现多种扰动和约束条件,集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力,探索安全学习和控制领域的创新。
freqtrade - Python加密货币交易机器人 支持多交易所及策略优化
FreqtradeGithubPython交易机器人加密货币交易开源软件开源项目
Freqtrade是基于Python的开源加密货币交易机器人,支持主流交易所。通过Telegram或WebUI可控制交易,提供回测、绘图和资金管理工具。特色功能包括机器学习策略优化、干运行模式、自适应预测建模和边缘仓位调整。该项目适合需要自动化加密货币交易的用户。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架,兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口,内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验,自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式,确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果,帮助选择最佳解决方案,专注于强化学习的关键研究,如算法、策略、记忆和参数调优。
FinRL-Tutorials - FinRL金融强化学习实践教程与应用案例集
FinRLGithub开源项目投资组合管理深度强化学习量化交易金融市场
FinRL-Tutorials项目提供强化学习在金融交易中的实践教程。内容涵盖股票交易、投资组合管理和加密货币等领域,从入门到高级逐步深入。教程展示FinRL框架应用,同时介绍可解释AI和集成学习等技术。项目为研究人员和从业者提供了将AI应用于金融市场的学习资源。
envpool - 高性能并行强化学习环境执行引擎
EnvPoolGithub并行处理开源项目强化学习环境仿真高性能计算
EnvPool是一款基于C++的高性能并行强化学习环境引擎。它支持Atari、Mujoco等多种环境,提供同步和异步执行模式,适用于单玩家和多玩家场景。EnvPool易于集成新环境,在高端硬件上可达到每秒100万Atari帧或300万Mujoco步骤的模拟速度,比传统Python子进程方法快约20倍。作为通用解决方案,EnvPool可显著加速各类强化学习环境的并行化执行。
robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境
GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习
robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境,模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置,支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法,为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。
android_env - 基于Android的强化学习平台
AndroidEnvAndroid系统Github开源项目强化学习环境模拟触摸屏界面
AndroidEnv是一个将Android设备转化为强化学习环境的Python库。该平台支持在Android系统上定义自定义任务,涵盖所有Android应用。智能体通过模拟触摸屏操作与设备交互,库则处理这些操作并返回像素观察和奖励信号。AndroidEnv适用于多种研究场景,如页面滚动、邮件发送或游戏得分等任务,为强化学习研究提供了丰富的实验环境。
leetcode-hard-gym - 用于评估代码生成智能体的LeetCode强化学习环境
GithubLeetcode-Hard Gym代码生成开源项目强化学习环境接口编程语言
leetcode-hard-gym是一个基于OpenAI gym的强化学习环境,连接LeetCode提交服务器,用于评估代码生成智能体。该项目支持多种编程语言,并提供脚本构建未污染的LeetCode困难题目数据集。研究人员可以通过此环境设置、提交代码并获取评估结果,为代码生成研究提供便利工具。项目还包含一个排行榜,展示了不同AI模型在LeetCode困难题目上的表现,如GPT-4和Codex等。环境支持包括Python、Java、JavaScript在内的18种编程语言,为研究人员提供了广泛的评估选择。
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