面向过程股票强化学习代码

这里是一个简单的面向过程股票强化学习代码示例：

import numpy as np

# 初始化参数
gamma = 0.9  # 折扣因子
alpha = 0.1  # 学习率
epsilon = 0.1  # 探索概率
num_episodes = 1000  # 迭代次数

# 定义环境
num_states = 10  # 状态数
num_actions = 2  # 动作数
rewards = np.random.randn(num_states, num_actions)  # 奖励矩阵

# 初始化Q表
Q = np.zeros((num_states, num_actions))

# 进行强化学习
for episode in range(num_episodes):
    # 初始化状态
    state = np.random.randint(0, num_states)

    # 进行一次迭代
    while True:
        # 探索或者利用
        if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
            action = np.random.randint(0, num_actions)
        else:
            action = np.argmax(Q[state, :])

        # 采取动作，得到新的状态和奖励
        new_state = np.random.randint(0, num_states)
        reward = rewards[state, action]

        # 更新Q表
        Q[state, action] += alpha * (reward + gamma * np.max(Q[new_state, :]) - Q[state, action])

        # 更新状态
        state = new_state

        # 判断是否结束
        if state == num_states - 1:
            break

# 输出学习结果
print(Q)

该代码实现了一个简单的强化学习算法，用于学习一个股票交易策略。在该代码中，我们使用了Q-learning算法，并且使用了一个随机生成的奖励矩阵来模拟环境。该算法通过不断地更新Q表来学习最佳策略，最终输出学习结果。