背景

为什么选择 FinRL-Meta？

金融领域对于深度强化学习（DRL）来说是一个特别困难的试验场。现有的一些工作已经展示了DRL在金融应用中的巨大潜力。然而，为金融强化学习建立高质量的市场环境和基准具有挑战性，并且需求很大。因此，我们提出并启动了 FinRL-Meta。

环境与基准

MuJoCo 和 OpenAI 的 XLand 在强化学习领域是著名的库，它们为机器人、游戏和强化学习学术界及工业界广泛使用的常见任务构建了深度强化学习环境。然而，它们几乎没有为金融任务提供任何高质量的环境。FinRL-Meta，之前称为 Neo-FinRL（用于数据驱动金融强化学习的接近真实市场环境），正在努力为金融强化学习提供数百个市场环境和数十个基准。

金融强化学习的元宇宙

为了实现上述数百个市场环境和基准的目标，我们致力于为金融强化学习构建一个元宇宙。像 XLand 一样，我们将提供一个开放的市场世界，包含不同的任务，例如股票、加密货币等，供智能体探索和学习。

贡献金融领域

我们相信深度强化学习的潜力。我们希望在我们为金融强化学习构建元宇宙之后，我们的智能体有机会成为市场模拟器，或者探索风险评估或市场脆弱性。