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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。

SimpleStockAnalysisPython - Python股票分析入门教程 从数据获取到策略构建
GitHub项目GithubPython开源项目技术分析数据处理股票分析
该项目提供Python股票分析入门教程,内容涵盖数据获取、分析、技术指标、绘图和简单交易策略构建。教程分为Jupyter和Python两个版本,包含26个主题,循序渐进地介绍Python编程和股票分析基础知识。适合初学者逐步掌握Python股票分析技能。
gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架
GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真
此项目提供了一个基于ScenarIO的框架,用于创建可复现的机器人环境,适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层,开发者能更专注于决策逻辑的开发,而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers,并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发,同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。
alpaca-trade-api-python - Alpaca交易API Python库支持快速算法开发和实时数据访问
AlpacaGithubPython SDK交易API历史数据开源项目数据服务
alpaca-trade-api-python是一个用于访问Alpaca交易API的Python库。该库支持REST和实时数据接口,方便开发者构建交易算法。它提供历史数据查询、实时数据流、账户和投资组合管理等功能,支持Python 3.7及以上版本。通过环境变量配置,用户可以轻松获取股票历史行情、报价和交易数据,并支持自定义时间框架和数据处理方式。
Gym.NET - OpenAI Gym的C#移植版,适用于强化学习环境
C#GithubGym.NETOpenAI Gym工具包开源项目强化学习
Gym.NET是OpenAI Gym的C#移植版本,提供标准化的强化学习开发环境。用户可通过NuGet安装Gym.NET及其多种环境和渲染模块,支持例如CartPole-v1等经典环境的运行和渲染。项目目标是逐步实现多种OpenAI Gym环境,包括经典、Mujoco、Box2D和Atari等。详细的安装步骤和示例代码请参考项目的GitHub页面。
FinRL_Podracer - 高效轻量的强化学习量化交易框架
GithubPodracer开源项目强化学习算法策略量化交易金融科技
FinRL_Podracer是基于ElegantRL和FinRL构建的中级强化学习量化交易框架。该框架为开发者和专业人士提供轻量级、高效和稳定的算法交易策略开发解决方案。FinRL_Podracer支持DDPG、TD3、SAC等多种深度强化学习算法,适用于连续和离散动作空间。框架采用Pythonic设计原则,注重研究人员和算法交易者需求,支持灵活的代码迭代和精细控制。
rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现
GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习
rl_games是一个高性能强化学习库,实现了PPO、A2C等算法,支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能,可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手,在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具,rl_games兼具高性能和易用性。
yfinance - Python库实现高效获取雅虎财经市场数据
GithubPython库Yahoo Financeyfinance开源项目股票数据金融数据
yfinance是一个Python库,通过线程化方式从雅虎财经API获取市场数据。它能够下载股票信息、历史数据、财务报表、持股情况和分析师推荐等多种数据。yfinance支持处理单个或多个股票代码,提供灵活的数据获取选项。这个库主要用于金融研究和教育目的,使用时需遵守雅虎的相关条款。
blankly - 优化量化交易模型开发与部署的一站式生态系统
BlanklyGithub回测多资产交易开源项目算法交易量化交易
Blankly是一个专为算法交易者设计的生态系统,支持股票、加密货币、期货和外汇等多种资产类型。该平台提供高精度的模拟和实盘交易功能,实现回测、模拟交易和实盘运行的无缝切换。Blankly支持本地开发,并提供部署、迭代和分享功能。其统一的API接口兼容多个交易所,同时具备强大的回测和事件处理能力,为量化交易策略的开发和优化提供全面支持。
Minigrid - 离散网格世界强化学习环境库 支持多样化任务和语言指令
BabyAIGithubGymnasiumMinigrid开源项目强化学习网格世界环境
Minigrid是一个用于强化学习研究的离散网格世界环境库。它采用Gymnasium标准API,具有轻量、快速和易定制的特点。该库包含原始Minigrid和BabyAI两类环境,提供多种目标导向和分层任务,如物品操作、门禁管理和迷宫导航等。BabyAI环境还集成了基于语言的任务指令生成功能,有助于语言学习研究。Minigrid支持通过编程调整环境复杂度,便于实施课程学习和难度优化。
Deep_Learning_Machine_Learning_Stock - 深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习算法股票预测
本项目深入探讨了深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用。从数据收集到模型训练,涵盖了算法选择、过拟合处理和性能优化等关键环节。项目融合了技术分析和基本面分析,并探讨了长短期预测策略。这是一个面向研究者和开发者的综合性资源,旨在展示人工智能在金融市场分析中的潜力。
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