- Étape 1 : Cloner le dépôt depuis GitHub.
- Étape 2 : Installer les dépendances Python via pip.
- Étape 3 : Télécharger et préparer les données historiques du marché.
- Étape 4 : Configurer les paramètres de l'environnement et les fonctions de récompense.
- Étape 5 : Entraîner l'agent d'apprentissage par renforcement sur les données.
- Étape 6 : Effectuer des tests rétroactifs pour évaluer la performance de la stratégie.
- Étape 7 : Connecter à une API de courtier pour la simulation en direct ou le déploiement.