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📈 如何用深度强化学习自动炒股

💡 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。

📖 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。

动作 Action

假设交易共有买入、卖出和保持 3 种操作，定义动作(action)为长度为 2 的数组

• action[0] 为操作类型；
• action[1] 表示买入或卖出百分比；

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

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

• 盈利： 44.5%
• 不亏不赚： 46.5%
• 亏损：9.0%

👻 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！

📚 参考资料

• Y. Deng, F. Bao, Y. Kong, Z. Ren and Q. Dai, "Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading," in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 28, no. 3, pp. 653-664, March 2017.
• Yuqin Dai, Chris Wang, Iris Wang, Yilun Xu, "Reinforcement Learning for FX trading"
• Chien Yi Huang. Financial trading as a game: A deep reinforcement learning approach. arXiv preprint arXiv:1807.02787, 2018.
• Create custom gym environments from scratch — A stock market example
• notadamking/Stock-Trading-Environment
• Welcome to Stable Baselines docs! - RL Baselines Made Easy