股票最大收益强化学习

### 如何使用强化学习实现股票最大收益

#### 1. 强化学习简介
强化学习是一种机器学习方法，通过代理(agent)与环境(environment)交互来最大化累积奖励(reward)[^2]。

#### 2. 股票市场作为强化学习环境
在股票交易场景中，可以将市场的状态视为环境的状态(state)，而买入、卖出或持有某只股票的操作则构成动作(action)。目标是在一系列操作之后获得最大的投资回报(cumulative reward)。为了达到这个目的，设计合理的奖励函数至关重要[^1]。

#### 3. Actor-Critic 方法应用于股票预测
Actor-Critic 是一种结合了价值基(value-based)和策略基(policy-based)两种思路的优势的方法，在处理连续控制问题上表现良好。对于股票价格波动这样的序列决策过程尤为适用。该框架中的两个主要组件分别是负责评估当前政策好坏的价值网络(Critic),以及根据此评价调整行为的概率分布的行动者网络(Actor)[^3]。

import torch
from torch import nn, optim
import gymnasium as gym
import numpy as np


class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, output_size),
            nn.Softmax(dim=-1))

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)


def select_action(state, policy_net):
    state_tensor = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0)
    probs = policy_net(state_tensor)
    m = torch.distributions.Categorical(probs)
    action = m.sample()
    log_prob = m.log_prob(action)
    return action.item(), log_prob


env = gym.make('StockTradingEnv')  # 假设存在这样一个环境
policy_network = PolicyNetwork(env.observation_space.shape[0], 128, env.action_space.n)

optimizer = optim.Adam(policy_network.parameters())

for episode in range(num_episodes):
    observation = env.reset()[0]
    rewards = []
    log_probs = []

    while True:
        action, log_prob = select_action(observation, policy_network)
        next_observation, reward, done, _, _ = env.step(action)

        rewards.append(reward)
        log_probs.append(log_prob)

        if done:
            break
        
        observation = next_observation
    
    optimizer.zero_grad()

    discounted_rewards = calculate_discounted_rewards(rewards)
    loss = (-torch.stack(log_probs) * discounted_rewards).mean()
    
    loss.backward()
    optimizer.step()


def calculate_discounted_rewards(r, gamma=0.99):
    """Calculate the future discounted reward."""
    discounted_r = np.zeros_like(r)
    running_add = 0
    for t in reversed(range(len(r))):
        running_add = r[t] + gamma*running_add
        discounted_r[t] = running_add
    return discounted_r

上述代码展示了如何构建一个简单的Policy Gradient算法用于模拟股票买卖决策的过程。需要注意的是这里假设了一个名为`StockTradingEnv`的自定义Gym环境，实际应用时需依据具体需求创建相应的仿真平台。