FinRL-Library: 开源的深度强化学习库助力金融自动化交易

这个库强调的是，强化学习（RL）和深度强化学习（DRL）中的代理（Agent）通过不断地与环境进行交互，进行试错学习，以此在不确定性中做出顺序决策，并在探索（exploration）与利用（exploitation）之间找到平衡。FinRL的目标是实现交易自动化，并且背后有一个专注于深度强化学习在金融领域应用的开源社区AI4Finance支持。 FinRL的特色功能包括支持多种市场（如股票市场、加密货币市场等）、集成最新技术的DRL算法、以及提供一系列基准财务任务，如投资组合分配、加密货币交易和高频交易等。这些任务可用于教育目的，也可以作为研究和开发的起点。FinRL特别提供了Jupyter Notebook示例，让初学者能够通过实践的方式快速上手。 该库的版本规划分为两个阶段： FinRL 1.0：面向初学者的入门级教学活动，主要以示范性和教育性为主。 FinRL 2.0：面向全栈开发人员和专业人士，提供了更高级的框架和工具，以便开发更加复杂和先进的交易策略。 FinRL-Library的核心标签包括： - finance（金融）：代表库的主要应用领域。 - deep-reinforcement-learning（深度强化学习）：库的主要技术领域。 - openai-gym（OpenAI Gym）：一种用于开发和比较强化学习算法的工具包，虽然在FinRL的描述中没有直接提及，但从库的功能看，它很可能与之兼容或具有相关性。 - fintech（金融科技）：金融与技术的交叉领域，代表库在该领域的应用。 - stock-trading（股票交易）、multi-agent-learning（多智能体学习）、stock-markets（股票市场）、pytorch（一种深度学习框架）、tensorflow2（另一种深度学习框架）、drl-trading-agents（交易领域的深度强化学习智能体）、drl-algorithms（深度强化学习算法）、finrl-library（FinRL库自身）、drl-framework（深度强化学习框架）、trading-tasks（交易任务）、JupyterNotebook（一种交互式计算环境）：这些标签均反映了FinRL的特点和应用范围。 压缩包子文件的文件名称列表“FinRL-Library-master”表明这是一个主分支的代码库，可能包含了所有版本的源代码和文档，以及与FinRL相关的各种资源和示例。"