（9-3）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：数据预处理
1.1.6 数据预处理
数据预处理是训练高质量机器学习模型的关键步骤，在这一步需要检查缺失数据并进行特征工程，以将数据转换为适合模型训练的状态。本项目的数据预处理江湾城以下工作：
- 添加技术指标：在实际交易中，需要考虑各种信息，例如历史股价、当前持仓股票、技术指标等。本文演示了两个趋势跟踪技术指标：MACD和RSI。
- 添加紧急指数：风险厌恶反映了投资者是否选择保留资本，它还在面对不同市场波动水平时影响交易策略。为了在最坏的情况下控制风险，比如2007-2008年的金融危机，FinRL使用了金融紧急指数来衡量极端资产价格波动。
注意：风险厌恶是指个体或投资者对于面临潜在风险时的心理和行为倾向。在金融领域，风险厌恶通常表现为投资者更倾向于选择相对较低的风险投资，即使这可能意味着较低的收益。
1. 技术指标
（1）使用类FeatureEngineer对金融数据进行预处理和特征工程。通过设置参数use_technical_indicator=True，启用了技术指标（如MACD和RSI），为模型提供更多市场趋势和力量的信息。通过user_defined_feature = False禁用了风险紧急指数，表示不考虑极端波动对模型的影响。最后，通过preprocess_data方法对数据进行标准化和处理缺失值等操作，为后续的强化学习模型训练提供准备。这些步骤旨在提高模型的性能和对金融市场行为的理解。
fe = FeatureEngineer(
use_technical_indicator=True,
use_turbulence=False,
user_defined_feature = False)
df = fe.preprocess_data(df)（2）获取数据框 df 的形状，返回一个表示数据框维度的元组（行数，列数）。
df.shape上述代码的目的是查看数据经过预处理和特征工程后的规模，即数据框中的行数和列数。通过df.shape，可以确认处理后的数据的规模，确保数据准备步骤没有导致数据维度的意外变化。执行后会输出：
(97524, 17)（3）通过如下代码显示 DataFrame df 的前几行数据，目的是展示经过预处理和特征工程后的数据的头部，以便查看数据的结构和内容。
df.head()执行后会输出：
# 将协方差矩阵作为状态添加
df = df.sort_values(['date', 'tic'], ignore_index=True)
df.index = df.date.factorize()[0]
cov_list = [] # 存储协方差矩阵
return_list = [] # 存储收益率
# 回看窗口为一年
lookback = 252
for i in range(lookback, len(df.index.unique())):
# 提取过去一年的数据
data_lookback = df.loc[i - lookback:i, :]
price_lookback = data_lookback.pivot_table(index='date', columns='tic', values='close')
return_lookback = price_lookback.pct_change().dropna()
return_list.append(return_lookback)
# 计算协方差矩阵
covs = return_lookback.cov().values
cov_list.append(covs)
# 创建包含协方差矩阵和收益率的数据框
df_cov = pd.DataFrame({'date': df.date.unique()[lookback:], 'cov_list': cov_list, 'return_list': return_list})
df = df.merge(df_cov, on='date')
df = df.sort_values(['date', 'tic']).reset_index(drop=True)
2. 将协方差矩阵添加为状态
在金融建模的背景下，特别是在投资组合优化和风险管理中，协方差矩阵是一个关键的度量标准。它捕捉了投资组合中不同资产之间运动关系的程度，为整体风险和分散化提供了洞察。通过将协方差矩阵添加为状态，模型能能够更全面地理解不同资产之间的相互关系和依赖性。这有助于提高模型对整体市场风险和资产关联性的认识。
（1）如下代码将协方差矩阵作为状态加入数据集，实现了对金融数据的处理。通过对过去一年的股票收益率数据计算协方差矩阵，提取了相应的协方差和收益率信息，并将其添加到数据框中。这有助于模型更全面地理解股票之间的关联性和风险特征，为后续强化学习模型的训练提供更丰富的状态信息。
# 将协方差矩阵作为状态添加
df = df.sort_values(['date', 'tic'], ignore_index=True)
df.index = df.date.factorize()[0]
cov_list = [] # 存储协方差矩阵
return_list = [] # 存储收益率
# 回看窗口为一年
lookback = 252
for i in range(lookback, len(df.index.unique())):
# 提取过去一年的数据
data_lookback = df.loc[i - lookback:i, :]
price_lookback = data_lookback.pivot_table(index='date', columns='tic', values='close')
return_lookback = price_lookback.pct_change().dropna()
return_list.append(return_lookback)
# 计算协方差矩阵
covs = return_lookback.cov().values
cov_list.append(covs)
# 创建包含协方差矩阵和收益率的数据框
df_cov = pd.DataFrame({'date': df.date.unique()[lookback:], 'cov_list': cov_list, 'return_list': return_list})
df = df.merge(df_cov, on='date')
df = df.sort_values(['date', 'tic']).reset_index(drop=True)
（2）通过df.shape获取 DataFrame df 的形状，返回一个表示数据框维度的元组（行数，列数）。
df.shape上述代码的目的是查看数据框 df 经过协方差矩阵添加后的规模，即数据框中的行数和列数。通过df.shape，你可以确认处理后的数据的规模，确保数据维度的正确性。执行后会输出：
(90468, 19)（3）通过如下代码显示 DataFrame df 的前几行数据。这行代码的目的是展示经过协方差矩阵添加后的数据的头部，以便查看数据的结构和内容。通过这种方式，你可以快速了解处理后数据的格式，包括日期、股票代码、技术指标、协方差矩阵等信息。这有助于确保数据准备过程的正确性，为后续建模和分析提供良好的基础。
df.head()执行后会输出：
date open high low close adjcp volume tic day macd boll_ub boll_lb rsi_30 cci_30 dx_30 close_30_sma close_60_sma cov_list return_list
0 2008-12-31 3.070357 3.133571 3.047857 3.048214 2.602662 607541200 AAPL 2 -0.097446 3.649552 2.895305 42.254771 -80.847207 16.129793 3.243631 3.375887 [[0.001348968986171653, 0.00042841264280825875... tic AAPL AMGN AXP ...
1 2008-12-31 57.110001 58.220001 57.060001 57.750000 43.587837 6287200 AMGN 2 0.216368 58.947401 56.388599 51.060614 51.895357 10.432018 56.671334 56.044333 [[0.001348968986171653, 0.00042841264280825875... tic AAPL AMGN AXP ...
2 2008-12-31 17.969999 18.750000 17.910000 18.549999 14.852879 9625600 AXP 2 -1.191668 23.723023 16.106977 42.521170 -74.811722 25.776759 20.030000 22.412000 [[0.001348968986171653, 0.00042841264280825875... tic AAPL AMGN AXP ...
3 2008-12-31 41.590000 43.049999 41.500000 42.669998 32.005894 5443100 BA 2 -0.391219 42.894634 38.486366 47.290375 157.922391 5.366299 40.432000 43.304500 [[0.001348968986171653, 0.00042841264280825875... tic AAPL AMGN AXP ...
4 2008-12-31 43.700001 45.099998 43.700001 44.669998 30.416977 6277400 CAT 2 0.979845 45.785565 38.404435 51.073052 98.904653 26.331746 40.266000 39.918333 [[0.001348968986171653, 0.00042841264280825875... tic AAPL AMGN AXP ...