如何用深度强化学习模拟炒股

: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

源码

Github 源码地址: https://github.com/wangshub/RL-Stock

我来评几句
登录后评论

已发表评论数()

相关站点

+订阅
热门文章