利用深度强化学习预测股价

作者介绍：王茂霖，北京航空航天大学飞行器设计专业博士在读，python、C++入门小白。个人公众号：(vvrn1_field)

       

0.总体思路

本文灵感来源于Siraj Raval的youtube频道：

https://www.youtube.com/watch?v=05NqKJ0v7EE

本文的基本思路是，利用强化Q学习，通过学习历史股价，学习在得知历史趋势的情况下，如何采取简答的买卖策略，从而获得收益，是监督学习和强化学习的一次简单结合。

1.DQN简介

DQN（deep Q learning）是将传统强化学习中Q-学习与深度神经网络相结合的一种算法。本质上是利用神经网络拟合非线性Q-table，从而解决高维的强化学习问题。DQN由DeepMind在2013年发表在arkiv上的论文“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”中首次提出，并在近几年不断发展，提出了DDPG等一系列改进后的算法。其基本算法思路如下图所示。

DQN中有许多开创性的想法，例如local网络与target网络，Replay Buffer等，极大地提高了强化学习的效率与收敛性。著名的Alpha Go以及Alpha Zero等也是基于DQN算法开发的。2016年DeepMind提出的DDPG（深度策略梯度下降算法）在DQN的基础上引入了评价器与动作器系统，可以解决高维连续空间中的决策问题，其基本思路如下图所示，（图片来源：https://blog.csdn.net/kenneth_yu/article/details/78478356），在此不多作讨论。

2.DQN代码编写

DQN代码的编写基于Pytorch框架，参考了github上udacity的深度强化学习代码，地址：(https://github.com/udacity/deep-reinforcement-learning)，并在其基础上进行改进，主要分为神经网络搭建与agent创建两部分。

神经网络搭建

利用Pytorch搭建神经网络十分方便，本次搭建的神经网络输入为状态，输出为动作值，神经网络包含三个全连接层，前两层使用relu函数激活，第三层为线性连接。

# 新建一个Q神经网络
# 输入为状态，输出为动作
# 神经网络包含三个全连接层，前两层使用relu函数激活

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class QNetwork(nn.Module):
def __init__(self, state_size, action_size, fc1_units=64, fc2_units=64):
super(QNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_size, fc1_units)
self.fc2 = nn.Linear(fc1_units, fc2_units)
self.fc3 = nn.Linear(fc2_units, action_size)

def forward(self, state):
        x = F.relu(self.fc1(state))
        x = F.relu(self.fc2(x))
return self.fc3(x)

agent创建

Agent的搭建基本上按照伪代码的逻辑，获取奖励值，通过贝尔曼方程迭代，梯度下降目标网络和动作网络的差值。代码包含了Agent类和ReplayBuffer类，其中目标网络的更新参考了DDPG中的方式，使用了softupdate方法。

import numpy as np
import random
from collections import namedtuple, deque

from model import QNetwork

import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

#初始化超参数
BUFFER_SIZE = int(1e5)
BATCH_SIZE = 64
GAMMA = 0.99
TAU = 1e-3
LR = 5e-4
UPDATE_EVERY = 4

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")


class ReplayBuffer:
def __init__(self, action_size, buffer_size, batch_size):# 初始化记忆库
        self.action_size = action_size
self.memory = deque(maxlen=buffer_size)
self.batch_size = batch_size
self.experience = namedtuple("Experience", field_names=["state", "action", "reward", "next_state", "done"])

def add(self, state, action, reward, next_state, done):# 向记忆库中加入一个记忆
        e = self.experience(state, action, reward, next_state, done)
self.memory.append(e)

def sample(self):# 随机取出一个minibatch
        experiences = random.sample(self.memory, k=self.batch_size)
        states = torch.from_numpy(np.vstack([e.state for e in experiences if e is not None])).float().to(device)
        actions = torch.from_numpy(np.vstack([e.action for e in experiences if e is not None])).float().to(device)
        rewards = torch.from_numpy(np.vstack([e.reward for e in experiences if e is not None])).float().to(device)
        next_states = torch.from_numpy(np.vstack([e.next_state for e in experiences if e is not None])).float().to(device)
        dones = torch.from_numpy(np.vstack([e.done for e in experiences if e is not None])).float().to(device)

return (states, actions, rewards, next_states, dones)

def __len__(self):
return len(self.memory)


class Agent:

def __init__(self, state_size, action_size):
self.state_size = state_size
self.action_size = action_size

# Q-Network
        self.qnetwork_local = QNetwork(state_size, action_size).to(device)
self.qnetwork_target = QNetwork(state_size, action_size).to(device)
self.optimizer = optim.Adam(self.qnetwork_local.parameters(), lr=LR)

# Replay Buffer
        self.memory = ReplayBuffer(action_size, buffer_size=BUFFER_SIZE,batch_size=BATCH_SIZE)
# 初始化迭代步数
        self.t_step = 0
        # 初始化持仓
        self.inventory = []

def step(self, state, action, reward, next_state, done):
# 每一步需要先存储记忆库
        self.memory.add(state, action, reward, next_state, done)

# 每隔若干步学习一次
        self.t_step = (self.t_step + 1) % UPDATE_EVERY
if self.t_step == 0:
if len(self.memory) > BATCH_SIZE:
                experience = self.memory.sample()
self.learn(experience, GAMMA)

def learn(self, experience, gamma):
# 更新迭代
        states, actions, rewards, next_states, dones = experience

# target network
        Q_targets_next = self.qnetwork_target(next_states).detach().max(1)[0].unsqueeze(1)
        Q_targets = rewards + (gamma * Q_targets_next * (1 - dones))

        Q_expected = self.qnetwork_local(states).gather(1, actions.long())

        loss = F.mse_loss(Q_expected, Q_targets)
self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
self.optimizer.step()

self.soft_update(self.qnetwork_local, self.qnetwork_target, tau=TAU)

def soft_update(self, local_model, target_model, tau):
for target_param, local_param in zip(target_model.parameters(), local_model.parameters()):
            target_param.data.copy_(tau * local_param.data + (1.0 - tau) * target_param.data)

def act(self, state, eps = 0.):
# 返回动作值
        state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0).to(device)
self.qnetwork_local.eval()
with torch.no_grad():
            action_values = self.qnetwork_local(state)
self.qnetwork_local.train()

if random.random() > eps:
return np.argmax(action_values.cpu().data.numpy())
else:
return random.choice(np.arange(self.action_size))

3.学习历史股价

所有代码已经发布在我的github：https://github.com/vvrn1/stockPrediction

本次学习的股价是600967内蒙一机，因为我在这个股票上吃过甜头。。。（此处鸣谢ljm师兄）。从国泰君安交易平台将历史数据下载下来，如下图。

下载数据包括十九列，包括简单的开盘价、收盘价和成交量等，以及进阶的五日均线，十日均线等数据，限于我的水平，就用十日收盘价作为状态量，即本日的操作只取决于前十日的涨跌幅。

读取数据代码如下：

stockData = []
file = open("600967.txt").read().splitlines()
# 打开数据文件
for item in file[1:]:
    stockData.append(float(item.split("\t")[4]))

4.学习效果

取从2016年12月14日到2018年6月8日的历史股价作为学习样本，取2018年6月11日到2018年8月30日的历史股价作为验证样本。这种处理有一种监督学习的味道，但又不完全一样。以总收益为验证指标，此处不用收益率的原因在于模型太简单，没有设置初始投资额，也没有考虑仓位，后续模型可以在此处改进。训练1000个Episode，在我这个破本上要花大概三分钟时间，训练效果如图所示。

训练效果比较符合强化学习的特征，由于Replay Buffer的不断扩充以及e-探索策略的存在，所以并不会像传统监督学习一样严格收敛，而是呈现一种震荡的收敛趋势。利用matplotlib库做可视化，可以看到基本上已经掌握了低买高卖的基本原理。

取验证样本试验，得到的操作策略如图，总收益为3.29。

5.结语

本次和科研无关的事情告诉大家：

投资有风险，入市需谨慎；

万般皆下品，惟有科研高。

——沃.兹基硕德

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