self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6,))

这行代码定义了一个observation space，它是一个6维的Box空间，每个维度的取值范围都在[0, 1]之间。Box空间在强化学习中常用于表示连续的状态空间。在这个例子中，6个维度代表了不同的状态信息，可能包括机器人的位置、速度、方向等。这个observation space会在训练神经网络时作为输入。

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self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=np.inf, shape=(6,), dtype=np.float32)

这行代码定义了环境的观测空间（observation space），即智能体可以观测到的状态的取值范围。这里采用的是一个 Box 空间，形状为 (6,)，表示智能体可以观测到一个由 6 个数值组成的状态。具体来说，这个状态包括当前的股价、持有的股票数量、当前的现金余额、当前的总资产、历史收益率和历史动作收益率。其中，当前的股价、持有的股票数量、当前的现金余额、当前的总资产以及历史收益率都是非负数，因此下界被设为 0。而历史动作收益率可以取任意实数，因此上下界都被设为正无穷。数据类型为 np.float32。

class StockTradingEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human']} def __init__(self, data, window_size): super(StockTradingEnv, self).__init__() self.data = data self.window_size = window_size self.action_space = spaces.Discrete(3) # 买入，卖出，持有 self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6, self.window_size + 1), dtype=np.float32) self.profit = 0 self.total_reward = 0 self.current_step = self.window_size self.done = False

这段代码是一个基于 Gym 库实现的股票交易环境 StockTradingEnv，其中包括了环境的初始化、动作空间、状态空间、当前状态等信息。具体来说，这个环境中的动作空间为三个离散值，分别代表买入、卖出和持有；状态空间为一个 6x(window_size+1) 的矩阵，其中包括了当前股票的开、高、低、收、成交量以及当前持有的股票数量；当前状态为当前时间步的窗口大小加一。