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ist的matlab代码-AutomatedStockTrading-DeepQ-Learning:每天,全球数以百万计的交易员...
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2021-05-26
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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
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AutomatedStockTrading-DeepQ-Learning-master.zip (22个子文件)
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
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