https://mp.weixin.qq.com/s/RPjcdyX1HN-6kguxuu9yQg 市面上有很多研究机构和高校正在研究强化学习技术解决量化交易问题，其中比较知名的有“FinRL”，它是一个解决量化交易的开放源代码库，可为从业人员提供流水线式的策略开发的统一框架。 编者按 ...

gym入门 gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包。它不对代理的结构做任何假设，并且与任何数字计算库(例如TensorFlow或Theano)兼容。 gym库是测试问题(环境)的集合，您可以用来制定强化学习算法。这些环境具有共享的接口，使您可以编写常规算法。 安装 首先，您需要安装 ...

平时不怎么写博客，这次是因为环境的配置花费了我大概一个星期的时间。所以简单的记录一下搭建的整个过程，其中有些部分我直接推荐别人的博客的基本教程，都是我亲自尝试过成功的。同时，也希望这篇博客可以帮到您。 ...

openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台 gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装。 openAI公司的主页： https://www.openai.com/systems/ 从主页上我们可以看到openAI 公司其实给出了多个强化学习的平台，不过最主要 ...

multiagent-particle-envs是OpenAI开源的多智能体学习环境。 一、安装 Link：https://github.com/openai/multiagent-particle-envs 简称小球环境，也是MADDPG用的环境，基本上可以看做 ...

　　　　在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL)，本篇我们讨论最后一种强化学习流派，基于模型的强化学习(Model Based RL)，以及基于模型的强化学习算法框架Dyna。 　　　　本篇主要参考了UCL强化学习 ...

(元)强化学习相关开源代码调研 本地代码：https://github.com/lucifer2859/meta-RL 元强化学习简介：https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13603979.html 一、Meta-RL 1、Learning ...

摘要：本文尝试以一种通俗易懂的形式对强化学习进行说明，将不会包含一个公式。 本文分享自华为云社区《强化学习浅述》，作者： yanghuaili 人。 机器学习可以大致分为三个研究领域：监督学习，无监督学习和强化学习（Reinforcement Learning，RL）。监督学习是大家最为 ...