写出股票强化学习完整示例代码

以下是一个示例代码，展示了如何使用强化学习算法（这里使用了简单的 Q-learning 算法）来进行股票交易，并绘制买卖点的图表：

import pandas as pd
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取股票历史数据
df = pd.read_csv('600000.csv')

# 定义强化学习算法的参数
epsilon = 0.1  # 探索率
alpha = 0.2  # 学习率
gamma = 0.9  # 折扣因子

# 定义 Q 表格
num_states = 100  # 状态空间大小（假设有100个状态）
num_actions = 2  # 动作空间大小（0表示卖出，1表示买入）
q_table = np.zeros((num_states, num_actions))

# 将股票价格离散化为状态值
prices = df['Close'].values
price_max = np.max(prices)
price_min = np.min(prices)
price_range = price_max - price_min
state_values = ((prices - price_min) / price_range * (num_states - 1)).astype(int)

# Q-learning 算法训练过程
rewards = []
for episode in range(1000):  # 设置训练的轮数
    state = 0  # 初始状态
    total_reward = 0

    for step in range(len(state_values) - 1):
        # 根据 epsilon-greedy 策略选择动作
        if random.uniform(0, 1) < epsilon:
            action = random.randint(0, num_actions - 1)
        else:
            action = np.argmax(q_table[state])

        # 执行动作并观察下一个状态和奖励
        next_state = state + 1
        reward = state_values[next_state] - state_values[state]

        # 更新 Q 表格
        q_table[state][action] += alpha * (reward + gamma * np.max(q_table[next_state]) - q_table[state][action])

        total_reward += reward
        state = next_state

    rewards.append(total_reward)

# 绘制训练过程中的累积奖励变化图
plt.plot(rewards)
plt.xlabel('Episode')
plt.ylabel('Total Reward')
plt.title('Training Process')
plt.show()

# 应用训练好的 Q 表格并绘制买卖点图表
actions = np.argmax(q_table, axis=1)

# 绘制股票价格图表
plt.plot(prices, label='Price')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Price')
plt.legend()

# 标注买卖点
buys = [i for i, a in enumerate(actions) if a == 1]
sells = [i for i, a in enumerate(actions) if a == 0]

plt.scatter(buys, prices[buys], marker='^', color='g', label='Buy')
plt.scatter(sells, prices[sells], marker='v', color='r', label='Sell')
plt.legend()

plt.show()

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用时可能需要更复杂的模型和策略。同时，强化学习算法的性能也会受到参数选择、状态表示以及奖励设计等因素的影响。希望这个示例能对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。