文件名称：ist的matlab代码-AutomatedStockTrading-DeepQ-Learning:每天，全球数以百万计的交易员都在尝试通过交
文件大小：3.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 01:20:25
系统开源
ist的matlab代码请在Zip文件中找到包含多个文件夹的项目 状态：在此文件夹中，您将找到state.py文件 代理：在此文件夹中，您将获得Agent.py文件 包含功能的Trading.ipynb文件： 3.1数据预处理3.2代理受过51集训练。 这里输入以下参数： Stock1_name：这是第一个股票名称，即Apple-aapl.us Stock2_name：这是第二个股票名称，即亚马逊-amzn.us Episode_count：这是特工继续训练的剧集数 Start_balance：这是初始起始现金，为$ 10,000 培训：这是用于交易的记录数，即每次培训将运行的天数 测试：这是将执行测试运行的天数 3.3评估和最终计划，预测一个情节的总投资组合价值 模型保存在模型目录中 要执行该程序，您需要使用如上所述的输入来运行Trading.IPynb文件，然后查看结果 还有其他文件：Testing-Google n Walmart.ipynb和Testing-IBM n GE.ipynb。 这些可用于测试在Trading.ipynb中生成并存储在Models目录中的模型 参考 用
【文件预览】：
AutomatedStockTrading-DeepQ-Learning-master
----README.md(2KB)
----state()
--------state.py(3KB)
----Project submission 14Jan.pdf(1.8MB)
----functions.py(728B)
----LICENSE(1KB)
----agent()
--------agent.py(2KB)
----models()
--------model_ep20(30KB)
--------model_ep30(30KB)
--------model_ep10(30KB)
--------model_ep50(30KB)
--------model_ep0(30KB)
--------model_ep40(30KB)
----Trading.ipynb(297KB)
----Proposal.pdf(379KB)
----Testing- Google n Walmart.ipynb(319KB)
----data()
--------wm.us.txt(155KB)
--------ibm.us.txt(679KB)
--------aapl.us.txt(418KB)
--------googl.us.txt(149KB)
--------ge.us.txt(689KB)
--------amzn.us.txt(233KB)
----Testing-IBM n GE.ipynb(468KB)