난양 폴리테크닉, 15가지 강화 학습 알고리즘을 다루는 정량 거래 마스터 TradeMaster 출시

최근 퀀트 플랫폼 제품군에 강화 학습 기반 오픈 소스 플랫폼인 TradeMaster—Trading Master가 추가되었습니다.

Nanyang Technological University에서 개발한 TradeMaster는 4개의 주요 금융 시장, 6개의 주요 거래 시나리오, 15개의 강화 학습 알고리즘 및 일련의 시각적 요소를 포괄하는 통합 플랫폼입니다. 평가 도구, 엔드투엔드, 사용자 친화적인 퀀트 거래 플랫폼!

플랫폼 주소: https://github.com/TradeMaster-NTU/TradeMaster

배경 소개

최근 몇 년 동안 인공 지능 기술은 양적 거래 전략에서 점점 더 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 복잡한 환경에서의 탁월한 의사결정 능력으로 인해 강화학습 기술을 퀀트 트레이딩 업무에 적용할 수 있는 잠재력이 큽니다. 그러나 금융 시장의 낮은 신호 대 잡음비와 강화 학습 알고리즘의 불안정한 훈련으로 인해 현재 강화 학습 알고리즘을 실제 금융 시장에 대규모로 배포하는 것은 불가능합니다. 구체적인 과제는 다음과 같습니다.

1. 개발 프로세스가 복잡하고 대규모 엔지니어링 프로젝트가 필요합니다. 수량, 달성하기 어렵습니다.
2. 알고리즘 성능은 테스트 당시 시장 상태에 크게 의존하고 위험이 높으며 체계적으로 평가하기 어렵습니다
3. 알고리즘의 설계, 최적화 및 유지 관리는 기술적 한계가 높으며 대규모로 배포하기가 어렵습니다.

TradeMaster의 출시는 위에서 언급한 세 가지 문제를 해결하기 위한 소프트웨어 도구, 업계 벤치마크 및 산업용 등급 제품 인터페이스를 이 분야에 제공합니다.

TradeMaster는 산업, 학계, 연구 및 응용의 심층 통합에 대한 잠재적 기여

TradeMaster 프레임워크

TradeMaster는 강화 학습 알고리즘을 포함하여 6개의 핵심 모듈으로 구성됩니다. 양적 Trading 우리는 아래에서 설계, 구현, 테스트 및 배포의 전체 프로세스를 자세히 소개합니다.

TradeMaster 플랫폼의 프레임워크 구조

데이터 모듈: TradeMaster는 장주기 멀티를 제공합니다. - 중국, 미국 주식, 외환 등 4개 주요 시장을 포괄하는 다양한 세부 수준(분 수준에서 일일 수준)의 모달(K-라인 및 주문 흐름) 재무 데이터입니다.

전처리 모듈: TradeMaster는 6단계를 포함하는 표준화된 금융 시계열 데이터 전처리 파이프라인을 제공합니다. 1. 데이터 정리 2. 데이터 채우기 3. 정규화 4. 자동 기능 마이닝 5. 기능 임베딩 6. 기능 선택

시뮬레이터 모듈: TradeMaster는 6가지 주요 정량 거래 작업을 지원하는 일련의 데이터 기반 고품질 금융 시장 시뮬레이터를 제공합니다: 1. 통화 거래 2. 포트폴리오 관리 3. 일중 거래 4. 주문 실행 5. 초단타 거래 6. 시장 만들기

알고리즘 모듈: TradeMaster는 7개의 최신 강화 학습 기반 거래 알고리즘(DeepScalper, OPD, DeepTrader, SARL, ETTO, Investor-Imitator, EIIE)과 8개의 클래식 향상된 알고리즘(PPO, A2C, Rainbow, SAC, DDPG, DQN, PG, TD3). 동시에 TradeMaster는 자동화된 기계 학습 기술을 도입하여 사용자가 훈련 강화 학습 알고리즘의 하이퍼파라미터를 효율적으로 조정할 수 있도록 돕습니다.

평가 모듈: TradeMaster는 17개의 평가 지표와 시각화 도구를 구현하여 수익성, 위험 제어, 다양성, 해석 가능성, 견고성 및 다양성의 6가지 차원에서 체계적인 평가를 제공합니다. 다음은 두 가지 예입니다.

수익성, 위험 제어 및 전략 다양성을 나타내는 레이더 차트

금융 시계열 데이터 시각화

실행 프로세스 의사 코드

TradeMaster는 객체 지향 프로그래밍 아이디어를 기반으로 다양한 기능 모듈을 캡슐화하며 다양한 모듈의 기능적 분리 및 캡슐화를 실현합니다. 확장성과 재사용성이 우수합니다. 구체적인 프로세스에는 다음과 같은 6단계가 포함됩니다.

테스트 결과

Dow Jones 30 Index에 투자하는 고전적인 작업인 EIIE를 예로 들어 보겠습니다. 알고리즘은 테스트 세트에서 안정적인 플러스 수익과 높은 샤프 비율을 달성했습니다.

TradeMaster 튜토리얼

TradeMaster는 다음을 위한 일련의 튜토리얼을 제공합니다. 사용자가 빠르게 시작할 수 있도록 다양한 시장 거래 작업이 Jupyter Notebook 형식으로 제공됩니다.

자세한 내용은 https://github.com/TradeMaster-NTU/TradeMaster/를 참조하세요. 트리 /1.0.0/tutorial

위 내용은 난양 폴리테크닉, 15가지 강화 학습 알고리즘을 다루는 정량 거래 마스터 TradeMaster 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!