Deep Trading Agent
0 BewertungenDeep Trading Agent ist ein Python-basiertes Framework für Reinforcement Learning, das intelligente Handelsbots erstellt, trainiert und bereitstellt. Durch den Einsatz tiefer neuronaler Netzwerke analysiert es Marktdaten, lernt optimale Handelsstrategien durch Simulationen und führt Kauf-/Verkaufsaufträge automatisch aus. Es unterstützt anpassbare Belohnungsfunktionen, Backtesting-Tools und die Integration mit Broker-APIs für den Live-Handel.
KI-Plattformen & Frameworks
Finanzen & Buchhaltung
Prädiktive Analytik
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Deep Trading Agent
Deep Trading Agent ist ein Python-basiertes Framework für Reinforcement Learning, das intelligente Handelsbots erstellt, trainiert und bereitstellt. Durch den Einsatz tiefer neuronaler Netzwerke analysiert es Marktdaten, lernt optimale Handelsstrategien durch Simulationen und führt Kauf-/Verkaufsaufträge automatisch aus. Es unterstützt anpassbare Belohnungsfunktionen, Backtesting-Tools und die Integration mit Broker-APIs für den Live-Handel.
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Was ist Deep Trading Agent?
Deep Trading Agent bietet eine vollständige Pipeline für algorithmischen Handel: Datenaufnahme, Umweltsimulation gemäß OpenAI Gym, Training von Deep-RL-Modellen (z.B. DQN, PPO, A2C), Leistungsvisualisierung, Backtesting auf historischen Daten und Live-Bereitstellung über Broker-API-Connector. Nutzer können benutzerdefinierte Belohnungsmetriken definieren, Hyperparameter anpassen und die Leistung des Agenten in Echtzeit überwachen. Die modulare Architektur unterstützt Aktien-, Forex- und Kryptowährungsmärkte und ermöglicht eine nahtlose Erweiterung auf neue Asset-Klassen.
Wer wird Deep Trading Agent verwenden?
- Quantitative Händler
- Forscher im Bereich algorithmischer Handel
- Datenwissenschaftler in der Finanzbranche
- Python-Entwickler mit Interesse an RL
- Kryptowährungshandelsenthusiasten
Wie verwendet man Deep Trading Agent?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/samre12/deep-trading-agent.git
- Schritt 2: Installieren Sie die Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt
- Schritt 3: Bereiten Sie Marktdaten im CSV-Format oder via API-Connector vor
- Schritt 4: Konfigurieren Sie Umwelt und Hyperparameter in config.yaml
- Schritt 5: Trainieren Sie den Agenten: python train.py --config config.yaml
- Schritt 6: Backtesten Sie das trainierte Modell: python backtest.py --model checkpoints/agent.pth
- Schritt 7: Führen Sie den Live-Handel durch: python live_trade.py --model checkpoints/agent.pth --broker Ihr_Broker_API
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Deep Trading Agent
Die Hauptfunktionen
- Module für Datenaufnahme und Vorverarbeitung
- Trading-Umgebung kompatibel mit OpenAI Gym
- Deep RL-Algorithmen: DQN, PPO, A2C
- Backtesting auf historischen Daten
- API-Integration für Live-Handel
- Leistungsvisualisierungs-Dashboards
Die Vorteile
- Automatisiert Strategienfindung mittels Deep RL
- Reduziert manuellen Handelsbias
- Flexible Anpassung für jeden Markt
- Integriertes Backtesting zur Risikobewertung
- Skalierbares Design für produktiven Einsatz
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Deep Trading Agent
- Automatisierter Aktienhandel mit Reinforcement Learning
- Bereitstellung eines Kryptowährungshandelsbots
- Backtesting von Forex-Strategien auf historischen Daten
- Forschung zu Deep RL in Finanzmärkten
- Schnelles Prototyping von algorithmischen Handelsideen
FAQs zu Deep Trading Agent
Unternehmensinformationen zu Deep Trading Agent
Deep Trading Agent Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Deep Trading Agent?
- FinRL
- TensorTrade
- Zipline
- Backtrader
- Catalyst
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