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本文摘要：

model = Sequential

5.2 建立署理

print(stock_name + " Total Profit: "+ formatPrice(total_profit))

agent.inventory = []

print(state)

我们将获得署理模型预测出的该股票的预期收益。

model = Sequential

5.2 建立署理

print(stock_name + " Total Profit: "+ formatPrice(total_profit))

agent.inventory = []

print(state)

我们将获得署理模型预测出的该股票的预期收益。

ifnotdone:

reward = 0

total_profit = 0

print( "--------------------------------")

#print(vec)

print(action)

导入库 建立将做出所有决议的署理 界说用于花样化值、 sigmoid 函数、读取数据文件等的基本函数 培训署理模型 评估署理模型性能

defexpReplay(self, batch_size):

fromkeras.models importSequential

署理 = 在情况 E 中事情的署理 A 行动 = 买入 / 卖出 / 持有 状态 = 数据值 奖励 + 利润 / 亏损

MDP 用于股票价钱预测：

state = getState(data, 0, window_size + 1)

defformatPrice(n):

l = len(data) - 1

options = self.model.predict(state)

4.4. CSV 文件

· 署理执行的一组操作A

self.model.fit(state, target_f, epochs= 1, verbose= 0)

return( "-Rs."ifn< 0else"Rs.")+ "{0:.2f}".format(abs(n))

importsys

ifdone:

2.界说强化学习情况

formatPrice用于结构钱币。

getStockDataVec将把股票数据引入python 并通过sigmoid 函数界说为数学盘算。getState通过编码的方式提供数据的当前状态。

l = len(data) - 1

returnrandom.randrange(self.action_size)

Total Profit: Rs .340.03

我们如何用强化学习预测股市价钱？

target = reward

· 情况E 和署理状态S

5.让我们在 Python 中实现我们的模型 5.1 导入库

target = reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[ 0])

5.4 培训署理

4.获取数据

什么是强化学习？

self.model_name = model_name

self.memory = deque(maxlen= 1000)

agent.inventory.append(data[t])

def_model(self):

强化学习被建模为马尔科夫决议历程（MDP）：

vec.append(float(line.split( ",")[ 4]))

ifself.epsilon > self.epsilon_min:

署理设计为分层神经网络模型通过检察其以前的预测以及当前情况状态以执行买入、卖出或持有操作。act 方法用于预测要执行的下一个操作。

如果内存已满则有另一种方法称为expReplay 旨在重置内存。

凭据新数据对模型举行训练后将能够测试模型的损益可以相应地评估模型的可信度。从而能评判得出的预测具有何种水平的可靠性。

agent.inventory = []

fort inrange(l):

next_state = getState(data, t + 1, window_size + 1)

self.gamma = 0.95

reward = max(data[t] - bough。

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