***: Python实现Keras和TensorFlow的AI股票交易应用

资源摘要信息: "***是一个基于Python的应用程序，使用Keras和TensorFlow框架展示了AI在股票交易中的应用。这个程序的目的在于通过模拟一个基于计算机的股票交易系统来展示AI的功能，特别是通过监督学习和强化学习（深度Q学习）来训练神经网络，进行股票价格预测和决策制定。 首先，***的模拟系统包括了一个证券交易所和一系列交易者，交易所每天会向交易者发送一次询价，收集并执行所有交易订单。交易者使用交易所提供的股票市场数据来计算自己的订单。每个交易者由两个神经网络组成：第一个神经网络负责预测未来股票价格，而第二个神经网络则负责根据这些价格预测制定交易订单。这两个神经网络分别可以通过监督学习和深度Q学习两种不同的学习方式进行训练。 在实现***时，首先需要克隆这个存储库到本地环境。接着，开发者可以选择创建一个虚拟环境，这是一个好的实践，有助于避免依赖包版本冲突。创建虚拟环境后，需要安装所有必需的依赖项。依赖项的安装可以通过运行项目中的安装脚本或手动安装每个必需的Python包来完成。 开发方面，***项目鼓励使用集成开发环境（IDE），如PyCharm、VSCode或任何其他支持Python的IDE。在使用IDE时，开发者可以利用其提供的代码高亮、调试、版本控制集成和其他功能来提高开发效率。 该存储库的概述也提供了项目结构的介绍，包括了代码、文档和可能的配置文件等资源的位置。作者信息提供了开发者或维护者的联系信息，便于用户在遇到问题时寻求帮助或反馈。 ***项目在人工智能领域中提供了一个基础的入门案例，适合初学者理解神经网络的基本概念及其在实际问题中的应用。通过这个项目，开发者能够了解到AI如何应用于金融市场，并且掌握如何使用Keras和TensorFlow这两个流行的深度学习框架来构建和训练自己的神经网络模型。 总而言之，***不仅是一个实践项目，也是一个学习资源，涵盖了包括神经网络、深度学习、监督学习、强化学习和股票市场预测在内的多个知识点，是想要深入了解AI在金融领域应用的开发者的理想起点。"