内容简介:最近一段时间,受到新冠疫情的影响,股市接连下跌,作为一棵小白菜兼小韭菜,竟然产生了抄底的大胆想法,拿出仅存的一点私房钱梭哈了一把。第二天,暴跌,俺加仓第三天,又跌,俺加仓
:bulb: 初衷
最近一段时间,受到新冠疫情的影响,股市接连下跌,作为一棵小白菜兼小韭菜,竟然产生了抄底的大胆想法,拿出仅存的一点私房钱梭哈了一把。
第二天,暴跌,俺加仓
第三天,又跌,俺加仓
第三天,又跌,俺又加仓...
一番错误操作后,结果惨不忍睹,第一次买股票就被股市一段暴打,受到了媳妇无情的嘲讽。痛定思痛,俺决定换一个思路: 如何用深度强化学习来自动模拟炒股? 实验验证一下能否获得收益。
:book: 监督学习与强化学习的区别
监督学习(如 LSTM)可以根据各种历史数据来预测未来的股票的价格,判断股票是涨还是跌,帮助人做决策。
而强化学习是机器学习的另一个分支,在决策的时候采取合适的行动 (Action) 使最后的奖励最大化。与监督学习预测未来的数值不同,强化学习根据输入的状态(如当日开盘价、收盘价等),输出系列动作(例如:买进、持有、卖出),使得最后的收益最大化,实现自动交易。
OpenAI Gym 股票交易环境
观测 Observation
策略网络观测的就是一只股票的各项参数,比如开盘价、收盘价、成交数量等。部分数值会是一个很大的数值,比如成交金额或者成交量,有可能百万、千万乃至更大,为了训练时网络收敛,观测的状态数据输入时,必须要进行归一化,变换到 [-1, 1]
的区间内。
参数名称 | 参数描述 | 说明 |
---|---|---|
date | 交易所行情日期 | 格式:YYYY-MM-DD |
code | 证券代码 | 格式:sh.600000。sh:上海,sz:深圳 |
open | 今开盘价格 | 精度:小数点后4位;单位:人民币元 |
high | 最高价 | 精度:小数点后4位;单位:人民币元 |
low | 最低价 | 精度:小数点后4位;单位:人民币元 |
close | 今收盘价 | 精度:小数点后4位;单位:人民币元 |
preclose | 昨日收盘价 | 精度:小数点后4位;单位:人民币元 |
volume | 成交数量 | 单位:股 |
amount | 成交金额 | 精度:小数点后4位;单位:人民币元 |
adjustflag | 复权状态 | 不复权、前复权、后复权 |
turn | 换手率 | 精度:小数点后6位;单位:% |
tradestatus | 交易状态 | 1:正常交易 0:停牌 |
pctChg | 涨跌幅(百分比) | 精度:小数点后6位 |
peTTM | 滚动市盈率 | 精度:小数点后6位 |
psTTM | 滚动市销率 | 精度:小数点后6位 |
pcfNcfTTM | 滚动市现率 | 精度:小数点后6位 |
pbMRQ | 市净率 | 精度:小数点后6位 |
动作 Action
假设交易共有 买入 、 卖出 和 保持 3 种操作,定义动作( action
)为长度为 2 的数组
action[0] action[1]
动作类型 action[0] |
说明 |
---|---|
1 | 买入 action[1] |
2 | 卖出 action[1] |
3 | 保持 |
注意,当动作类型 action[0] = 3
时,表示不买也不抛售股票,此时 action[1]
的值无实际意义,网络在训练过程中,Agent 会慢慢学习到这一信息。
奖励 Reward
奖励函数的设计,对强化学习的目标至关重要。在股票交易的环境下,最应该关心的就是当前的盈利情况,故用当前的利润作为奖励函数。即 当前本金 + 股票价值 - 初始本金 = 利润
。
# profits reward = self.net_worth - INITIAL_ACCOUNT_BALANCE reward = 1 if reward > 0 else reward = -100
为了使网络更快学习到盈利的策略,当利润为负值时,给予网络一个较大的惩罚 ( -100
)。
策略梯度
因为动作输出的数值是连续,因此使用基于策略梯度的优化算法,其中比较知名的是 PPO 算法 ,OpenAI 和许多文献已把 PPO 作为强化学习研究中首选的算法。PPO 优化算法 Python 实现参考 stable-baselines 。
️♀️ 模拟实验
环境安装
# 虚拟环境 virtualenv -p python3.6 venv source ./venv/bin/activate # 安装库依赖 pip install -r requirements.txt
股票数据获取
股票证券数据集来自于 baostock ,一个免费、开源的证券数据平台,提供 Python API。
>> pip install baostock -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
数据获取代码参考 get_stock_data.py
>> python get_stock_data.py
将过去 20 多年的股票数据划分为训练集,和末尾 1 个月数据作为测试集,来验证强化学习策略的有效性。划分如下
1990-01-01 ~ 2019-11-29 |
2019-12-01 ~ 2019-12-31 |
---|---|
训练集 | 测试集 |
验证结果
单只股票
- 初始本金
10000
- 股票代码:
sh.600036
(招商银行) - 训练集:
stockdata/train/sh.600036.招商银行.csv
- 测试集:
stockdata/test/sh.600036.招商银行.csv
- 模拟操作
20
天,最终盈利约400
多只股票
选取 1002
只股票,进行训练,共计
44.5% 46.5% 9.0%
:ghost: 最后
- 股票 Gym 环境主要参考 Stock-Trading-Environment ,对观测状态、奖励函数和训练集做了修改。
- 俺完全是股票没入门的新手,难免存在错误,欢迎指正!
- 数据和方法皆来源于网络,无法保证有效性。
- Just For Fun !
:books: 参考资料
- Y. Deng, F. Bao, Y. Kong, Z. Ren and Q. Dai, "Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading," in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 28, no. 3, pp. 653-664, March 2017.
- Yuqin Dai, Chris Wang, Iris Wang, Yilun Xu, "Reinforcement Learning for FX trading"
- Chien Yi Huang. Financial trading as a game: A deep reinforcement learning approach. arXiv preprint arXiv:1807.02787, 2018.
- Create custom gym environments from scratch — A stock market example
- notadamking/Stock-Trading-Environment
- Welcome to Stable Baselines docs! - RL Baselines Made Easy
源码
Github 源码地址: https://github.com/wangshub/RL-Stock
以上所述就是小编给大家介绍的《如何用深度强化学习模拟炒股》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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