热门
导航
快讯
推荐文章
热门
导航
快讯
推荐文章
#算法策略
FinRL-Podracer: 高性能可扩展的量化金融深度强化学习框架
2 个月前
FinRL-Podracer是一个基于云原生的金融强化学习框架,旨在加速深度强化学习驱动的交易策略开发流程,并提高交易性能和训练效率。它采用了代际进化机制和集成方法,可实现在云平台上的高性能和高可扩展性训练。
强化学习
量化交易
Podracer
金融科技
算法策略
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
FinRL_Podracer
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。
查看
使用协议
隐私政策
广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI
·
鲁ICP备2024100362号-6
·
鲁公网安备37021002001498号