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免责声明：本文内容均不构成财务建议，也非真实资金交易建议。请运用常识，并在进行交易或投资前务必咨询专业人士。
AI4Finance 社区提供了这个演示和教育资源，以有效地实现自动化交易。FinRL 是第一个用于金融强化学习的开源框架。
强化学习 (RL) 通过试错来训练智能体解决任务，而 DRL 使用深度神经网络作为函数逼近器。DRL 平衡了探索（未知领域）和利用（现有知识），并被认为是自动化交易的竞争优势。DRL 框架通过与未知环境的交互学习来解决动态决策问题，因此展现出两个主要优势：投资组合可扩展性和市场模型独立性。自动化交易本质上是在高度随机和复杂的股市中做出动态决策，即 决定在哪里交易，以什么价格，以及多少数量。考虑到许多复杂的金融因素，DRL 交易智能体构建多因素模型并提供算法交易策略，这对人类交易者来说是困难的。
FinRL 提供了一个框架，支持各种市场、SOTA DRL 算法、许多量化金融任务的基准测试、实盘交易等。
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