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在A股(股票)市场上训练强化学习交易智能体,开箱即用

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强化学习交易股票

在A股市场上,对五个深度强化学习算法进行测试,找到比较合适的深度强化学习智能体,可以搭配 paper 一起食用

回测结果

回测结果展示(时间跨度为2019年1月1日至2021年1月1日)

reward.png

回测结果分析表(时间跨度为2019年1月1日至2021年1月1日,baseline 为上证50指数)

性能评价指标 上证 50 指数 A2C DDPG PPO SAC TD3
累计收益率 58.98% 108.49% 121.26% 110.85% 120.61% 120.14%
最大回撤率 -18.22% -35.83% -31.45% -16.75% -29.24% -30.69%
Omega比率 1.29 1.31 1.34 1.36 1.35 1.35
Sharpe比率 1.37 1.23 1.50 1.72 1.54 1.52
年化收益率 27.11% 46.37% 50.95% 47.23% 50.72% 50.55%
年化波动率 18.90% 36.25% 30.78% 24.28% 29.48% 29.89%

更加详细的回测结果可以查看 ./plot_traded_result.ipynb

快速开始

在终端中输入

git clone https://github.com/sunnyswag/RL_in_Stock.git
pip install -r requirements.txt

进入 ./learn 文件夹查看详细步骤

修改 config.py 中的相关参数,如:Tushare_Tocken、数据的开始和结束日期等

环境设计思路

state_space 由三部分组成 :

  1. 当前的现金

  2. 每只股票的持仓量

  3. 股票数 * 环境因素(总计15个)

reward 的计算方式:

  • Reward = 累计收益率 - 当前回撤率

    reward.png

action_space 的空间:

  • actions ∈ [-x, x]

  • 正数表示买入,负数表示卖出,0 表示不进行买入卖出操作

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FinRL

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在A股(股票)市场上训练强化学习交易智能体,开箱即用

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