FinRL是一个面向研究人员和从业者的开源深度强化学习(DRL)框架。
使命：有效地实现交易自动化。
愿景：在过去的十年中，人工智能社区已经积累了一个开源的代码海洋。将这些知识和工程特性应用于金融，将启动一个范式的转变，从传统的交易常规到自动化的机器学习方法，甚至是金融业的RLOps。
FinRL（网站）是第一个探索深度强化学习在金融领域巨大潜力的开源项目，旨在帮助从业者使用深度强化学习（DRL）来制定交易策略。
FinRL生态系统是一个统一的框架，包括各种市场、最先进的算法、金融任务（投资组合管理、加密货币交易、高频交易）、实时交易等。
FinRL具有三层：应用程序、drl代理和市场环境。对于交易任务（顶部），代理（中间）与环境（底部）交互，做出顺序决策。ContributionsFinRL是第一个展示在量化金融中应用DRL算法的巨大潜力的开源框架。我们围绕FinRL框架构建了一个生态系统，为快速发展的AI4Finance社区提供了种子。应用层为用户提供接口来定制FinRL到他们自己的交易任务。提供自动回测工具和性能指标，以帮助量化交易者以高周转率迭代交易策略。有利可图的交易策略是可重复的，并且以对初学者友好的方式提供了动手教程。也可以根据快速变化的市场调整训练好的模型。代理层提供了最先进的DRL算法，这些算法适用于通过微调的超参数进行融资。用户可以添加新的DRL算法。环境层不仅包括历史数据API的集合，还包括实时交易API。它们被重新配置为标准的OpenAI健身房风格环境。此外，它结合了市场摩擦，并允许用户自定义交易时间粒度。
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