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TradeMaster

파이썬

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상표 : 거래를위한 RL 플랫폼

Trademaster는 RL 기반 알고리즘의 설계, 구현, 평가 및 배포를위한 전체 파이프 라인을 다루는 RL (Renforcement Learning) 이 권한을 부여받은 최초의 종류의 동급 최고의 오픈 소스 플랫폼 입니다.

새로운 것! ⏰

업데이트	상태
Finagent와 Earnmore를 추가하십시오	? 2024 년 10 월 29 일에 업데이트
상표 웹 사이트 업데이트 (Market Simualtor)	? 2023 년 9 월 21 일에 업데이트되었습니다
상표 웹 사이트 업데이트 (Market Dynamics Modeling Tool)	? 2023 년 7 월 7 일에 업데이트되었습니다
자동 기능 생성 및 선택을 지원합니다	? 2023 년 5 월 11 일에 튜토리얼을 업데이트하십시오
릴리스 상표 파이썬 패키지	? 2023 년 5 월 11 일에 업데이트
상표 웹 사이트를 구축하십시오	? 4 월 23 일에 여기에서 구할 수 있습니다
상표 소프트웨어 문서를 작성하십시오	2023 년 4 월 11 일에 업데이트되었습니다
Colab 버전을 출시하십시오	2023 년 3 월 29 일에 업데이트
HK 주식 및 미래 데이터 세트를 포함시킵니다	? 2023 년 3 월 27 일에 #131 #132 업데이트
Alpha158 지원	? 2023 년 3 월 20 일에 #123 #124 업데이트
릴리스 상표 1.0.0	2023 년 3 월 5 일에 V1.0.0을 출시했습니다

개요

상표 : 거래를위한 RL 플랫폼
- 개요
- 개요
- 설치
- 지도 시간
- 유용한 스크립트
- 데이터 세트
- 모델 동물원
- 시각화 툴킷
- 파일 구조
- 출판물
- 소식
- 팀
- 경쟁
- 저희에게 연락하십시오

개요

상표는 6 개의 주요 모듈로 구성됩니다. 1) 다중 세분화에서 다른 금융 자산의 다중 유산 시장 데이터; 2) 전체 데이터 전처리 파이프 라인; 3) 주류 QT 작업을위한 일련의 고급 데이터 중심 시장 시뮬레이터; 4) 13 개가 넘는 새로운 RL 기반 거래 알고리즘의 효율적인 구현; 5) 6 축 및 17 개의 측정 값을 가진 체계적인 평가 툴킷; 6) 학제 간 사용자를위한 다른 인터페이스.

설치

다음은 다양한 운영 체제 및 Docker를위한 설치 자습서입니다.

Linux/Windows/MacOS에 설치
Docker와의 설치

지도 시간

우리는 사용자가 시작할 수 있도록 상표의 핵심 기능을 다루는 자습서를 제공합니다.

연산	데이터 세트	시장	일	코드 링크
eiie	DJ 30	미국 주식	포트폴리오 관리	지도 시간
깊은 스카퍼	BTC	암호화	정맥 내 거래	지도 시간
사어	DJ 30	미국 주식	포트폴리오 관리	지도 시간
PPO	SSE 50	중국 주식	포트폴리오 관리	지도 시간
에토	비트 코인	암호화	주문 실행	지도 시간
이중 DQN	비트 코인	암호화	고주파 거래	지도 시간

또한 직접 실행할 수있는이 튜토리얼의 Colab 버전을 제공합니다. (Colab 튜토리얼)

유용한 스크립트

자동 하이퍼 파라미터 튜닝
자동 기능 생성
확산 모델과의 재무 데이터 대치
Alpha158 기술 지표로 RL 에이전트를 훈련시킵니다

상표 샌드 박스

백
시장 역학 모델링
웹 사이트 API
1. 에이전트 훈련 데모
2. 시장 역학 모델링 도구
3. 시장 시뮬레이터 웹 서비스

데이터 세트

데이터 세트	데이터 소스	유형	범위와 주파수	원시 데이터	데이터 시트
S & P500	야후	미국 주식	2000/01/01-2022/01/01, 1 일	OHLCV	SP500
DJ30	야후	미국 주식	2012/01/01-2021/12/31, 1 일	OHLCV	DJ30
BTC	Kaggle	외환	2000/01/01-2019/12/31, 1 일	OHLCV	FX
암호화	Kaggle	암호화	2013/04/29-2021/07/06, 1 일	OHLCV	암호화
SSE50	야후	중국 주식	2009/01/02-2021/01/01, 1 일	OHLCV	SSE50
비트 코인	이항	암호화	2021/04/07-2021/04/19, 1 분	맥없이 걷다	이항
미래	Akshare	미래	2023/03/07-2023/03/28, 5 분	OHLCV	미래
HS30	Akshare	HK 주식	1988/12/30-2023/03/27, 1 일	OHLCV	HS30

날짜는 YY/MM/DD 형식입니다.

OHLCV : 개방형, 높음, 낮음 및 가까운 가격; 볼륨 : 해당 거래량; LOB : 제한 주문서.

사용자는 Google Drive 또는 Baidu Cloud (추출 코드 : X24B)에서 위의 데이터 세트의 데이터를 다운로드 할 수 있습니다.

모델 동물원

상표는 다음 알고리즘의 효율적인 구현을 제공합니다.

Pytorch를 기반으로 한 DeepScalper (Shuo Sun et al, Cikm 22)

Pytorch를 기반으로 한 OPD (Fang et al, AAAI 21)

Pytorch를 기반으로 한 DeepTrader (Wang et al, AAAI 21)

Pytorch 기반 Sarl (Yunan Ye et al, AAAI 20)

Pytorch를 기반으로 한 Eteo (Lin et al, 20)

Pytorch를 기반으로 한 투자자-이미이터 (Yi Ding et al, KDD 18)

Pytorch를 기반으로 한 Eiie (Jiang et al, 17)

Pytorch 및 Ray 기반 클래식 RL : PPO A2C Rainbow Sac DDPG DQN PG TD3

시각화 툴킷

상표는 RL 기반 정량적 거래 방법의 체계적인 평가를위한 많은 시각화 툴킷을 제공합니다. 자세한 내용은이 논문과 저장소를 확인하십시오. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

Pride-Star 는 수익성, 위험 제어 및 다양성을 평가하기 위해 총 수익률 (TR) 및 Sharpe 비율 (SR)과 같은 8 개의 주요 재무 측정 점수를 포함하는 스타 플롯입니다.

파일 구조

 | TradeMaster
| ├── configs
| ├── data
| │   ├── algorithmic_trading 
| │   ├── high_frequency_trading  
| │   ├── order_excution          
| │   └── porfolio_management
| ├── deploy
| │   ├── backend_client.py
| │   ├── backend_client_test.py 
| │   └── backend_service.py        
| │   ├── backend_service_test.py  
| ├── docs
| ├── figure
| ├── installation
| │   ├── docker.md
| │   ├── requirements.md
| ├── tools
| │   ├── algorithmic_trading          
| │   ├── data_preprocessor
| │   ├── high_frequency_trading
| │   ├── market_dynamics_labeling
| │   ├── missing_value_imputation  
| │   ├── order_excution  
| │   ├── porfolio_management  
| │   ├── __init__.py      
| ├── tradmaster       
| │   ├── agents   
| │   ├── datasets 
| │   ├── enviornments 
| │   ├── evaluation 
| │   ├── imputation 
| │   ├── losses
| │   ├── nets
| │   ├── preprocessor
| │   ├── optimizers
| │   ├── pretrained
| │   ├── trainers
| │   ├── transition
| │   ├── utils
| │   └── __init__.py     
| ├── unit_testing
| ├── Dockerfile
| ├── LICENSE
| ├── README.md
| ├── pyproject.toml
| └── requirements.txt

출판물

Prudex-Compass : 금융 시장에서 강화 학습의 체계적인 평가를 향해 (기계 학습 연구에 관한 거래 2023)

정량 거래를위한 강화 학습 (설문 조사) (지능형 시스템 및 기술에 대한 ACM 거래 2023)

정량적 거래를위한 깊은 강화 학습 : 도전과 기회 (IEEE Intelligent Systems 2022)

DeepScalper : 맹렬한 거래 내 거래 기회를 포착하기위한 위험 인식 강화 학습 프레임 워크 (CIKM 2022)

커미션 수수료는 충분하지 않습니다 : 포트폴리오 관리를위한 계층 적 강화 프레임 워크 (AAAI 21)

소식

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[중간] 상표에 대한 소개
[AAAI-23 Bridge Program] 상표와의 정량적 거래를위한 강화 학습에 관한 자습서를 주최합니다.

팀

이 저장소는 Nanyang Technological University의 AMI Group이 개발하고 유지 관리합니다.
우리는 소프트웨어 엔지니어, 리서치 어소시에이트 및 박사후 직책을 맡고 있습니다. RL의 교차로 및 정량적 거래에서 일하는 데 관심이 있다면 CV와 함께 이메일을 보내 주시기 바랍니다.