def _get_reward(self): # 获取当前收益 current_val = self._get_val() return current_val - self.profit - self.total_reward def _get_val(self): # 获取当前资产总价值 return self.profit + self.data.at[self.current_step, 'Close']

这是一个基于当前股票价格和交易收益计算奖励的函数。具体来说：

- `_get_reward` 函数使用 `_get_val` 函数计算当前资产总价值，然后从中减去之前的交易收益 `self.profit` 和已经获得的总奖励 `self.total_reward`，得到当前步的奖励值。
- `_get_val` 函数计算当前资产总价值，即已有的交易收益加上当前股票价格。其中，`self.profit` 记录了之前所有交易的收益总和，而 `self.data.at[self.current_step, 'Close']` 则表示当前时刻的股票价格。

这两个函数可能是用于实现一个基于强化学习的股票交易策略的一部分。在该策略中，奖励值是根据当前资产总价值和已经获得的总奖励计算的，用于评估当前交易策略的效果。

相关问题

def step(self, action): # 在环境中执行一个动作 assert self.action_space.contains(action) prev_val = self._get_val() self.current_step += 1 if self.current_step == len(self.data): self.done = True if self.done: reward = self.profit - self.total_reward return self._next_observation(), reward, self.done, {} self._take_action(action) reward = self._get_reward() self.total_reward += reward obs = self._next_observation() return obs, reward, self.done, {}

这段代码是 `StockTradingEnv` 类中的 `step` 方法，用于在环境中执行一个动作，并返回执行该动作后获得的奖励、新的观察值以及是否结束交易等信息。具体来说，这个方法会执行如下步骤：

1. 首先检查动作是否在动作空间中，如果不在则会报错；
2. 调用 `_get_val` 方法获取当前股票的价值（假设在当前时间步进行交易后，股票的价值不变）；
3. 将当前时间步加 1，如果当前时间步已经达到数据长度，则将结束标志设为 True；
4. 如果结束标志为 True，那么计算得到最终的奖励（即当前收益减去之前的总奖励），并返回最终的观察值、奖励、结束标志和一个空字典；
5. 否则，执行动作并调用 `_get_reward` 方法获取奖励，累加到之前的总奖励中，调用 `_next_observation` 方法获取新的观察值，并返回新的观察值、奖励、结束标志和一个空字典。

总之，这个 `step` 方法可以让我们在股票交易环境中执行一个动作，并获得执行该动作后的奖励以及新的观察值，从而逐步训练出一个股票交易智能体。

写出股票强化学习的完整代码，并写出注释

下面是一个简单的示例，展示如何使用Python编写一个股票强化学习的完整代码，并附加注释。

import numpy as np
import pandas as pd
import gym
from gym import spaces
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers


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

    def _next_observation(self):
        # 获取下一个观察值
        obs = np.array([
            self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Open'].values / 200,
            self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'High'].values / 200,
            self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Low'].values / 200,
            self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Close'].values / 200,
            self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Volume'].values / 5000000000,
            self.profit / 10000
        ])
        return obs

    def reset(self):
        # 重置环境状态
        self.profit = 0
        self.total_reward = 0
        self.current_step = self.window_size
        self.done = False
        return self._next_observation()

    def step(self, action):
        # 在环境中执行一个动作
        assert self.action_space.contains(action)
        prev_val = self._get_val()
        self.current_step += 1
        if self.current_step == len(self.data):
            self.done = True
        if self.done:
            reward = self.profit - self.total_reward
            return self._next_observation(), reward, self.done, {}
        self._take_action(action)
        reward = self._get_reward()
        self.total_reward += reward
        obs = self._next_observation()
        return obs, reward, self.done, {}

    def _take_action(self, action):
        # 执行一个动作
        if action == 0:  # 买入
            self.profit -= self.data.at[self.current_step, 'Close']
        elif action == 1:  # 卖出
            self.profit += self.data.at[self.current_step, 'Close']
        else:  # 持有
            pass

    def _get_reward(self):
        # 获取当前收益
        current_val = self._get_val()
        return current_val - self.profit - self.total_reward

    def _get_val(self):
        # 获取当前资产总价值
        return self.profit + self.data.at[self.current_step, 'Close']


def build_model(input_shape):
    # 构建模型
    model = keras.Sequential([
        layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=input_shape),
        layers.Dense(16, activation='relu'),
        layers.Dense(3, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model


def train_model(model, env, total_episodes):
    # 训练模型
    for episode in range(total_episodes):
        state = env.reset()
        state = np.reshape(state, [1, 6, env.window_size + 1])
        done = False
        while not done:
            action = np.argmax(model.predict(state)[0])
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            next_state = np.reshape(next_state, [1, 6, env.window_size + 1])
            target = reward + np.amax(model.predict(next_state)[0])
            target_f = model.predict