Python 3.6.5用于入门强化学习在算法交易的马尔科夫决策Matlab源码。建议创建虚拟环境以避免依赖问题。您可以使用Virtualenv在当前的Python解释器中创建虚拟环境。当前依赖关系列在requirements-cpu.txt或其GPU等效文件中,可以使用以下命令进行安装: pip3 install virtualenv python3 -m virtualenv source env/bin/activate pip install -r requirements-cpu.txt GPU支持的等效要求在requirements-gpu.txt中。我们正在优化两种资产之间的资金分配。您可以运行python main.py [source type],其中源类型包括markov,markov2,iid,mix,real。这些选项将填充Q表并显示策略遵循的结果。
使用Matlab进行强化学习在算法交易中的应用 Marco Decision Code
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通过强化学习,系统不再仅仅依赖于静态的历史数据,而是能够实时调整,提升推荐质量。你可以把推荐系统看作是一个智能体,它不断地探索如何为用户更优的内容。而且这种方法是动态的,随着用户行为的变化,推荐的结果也在不断优化。
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比如你可以看看基于强化学习模型的选择数据拟合代码,或者尝试一下多目标优化的深度强化学习项目。除了这些,你还可以通过链接快速访问到一些经典的强化学习文献和教程,像是关于马尔可夫决策过程到深度强化学习的文章,也可以帮你更好地理解底层的理论。
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先说 DDPG,结构简单,Actor-Critic的基本套路,加了点噪声探索就能跑起来。不过碰到复杂任务容易不稳定,调参也挺麻烦。
再看 TD3,多了双 Q 网络和策略延迟更新,抖动少了不少。关键代码也给得比较清楚,比如Q1, Q2 = Critic(s, a)这种双输出方式,还蛮好理解的。
SAC 的玩法就比较新了,最大化策略熵这个点挺。温度参数自动调节,探索效率高。代码结构也不错,比如:
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