stock-trading-rl-agent

קוד פתוח

Adilbaimit2025-07-04

stable-baselines3
tensorboard
reinforcement-learning
trading
finance

סוכן למידת חיזוק שמייצר החלטות מסחר וגודל פוזיציה על חמש מניות גדולות. הוא מעניין בעיקר למי שרוצה בסיס מוכן של אלגוריתם PPO בלי לאמן רשת מודלים מאפס.

7.1 MBמשקל הקבצים
263הורדות בחודש
183לייקים

מה זה

מדובר במודל מסוג רשת רב שכבתית שנבנתה על בסיס ספריית stable baselines 3. הוא קולט חלון זמן של 60 יום עם אינדיקטורים טכניים כמו ממוצעים נעים, מדד כוח יחסי ורצועות בולינגר, יחד עם נתוני התיק עצמו, ופולט החלטה בדידה לקנות, למכור או להמתין לצד שבר רציף לקביעת גודל הפוזיציה.

היוצר מדווח על תשואה חריגה של 7,243.44% על מיקרוסופט, אבל מבט מהיר בשאר הנתונים מראה שזה מקרה בודד ולא יציב. על אמזון הוא הגיע לתשואה של 162.87% עם יחס שארפ של 0.74, על טסלה 109.91% עם שארפ שלילי, ועל אפל הוא הפסיד 74.02% מהכסף. על גוגל הוא פשוט לא ביצע אף פעולה והציג אפס אחוז פעילות, מה שמעיד על בעיית הכללה קשה בנתונים שנבדקו.

מתאים ל

מחקר אלגוריתמי
נקודת מוצא לבדיקת התנהגות אלגוריתם PPO בשוק המניות ללא צורך בהקמת ארכיטקטורת רשת מורכבת מאפס.
בדיקת סביבות סימולציה
השוואת ביצועים מול סוכן קיים בעת פיתוח סביבות מסחר חדשות מבוססות חבילת ג׳ים או ספריות דומות.
הדגמת קבלת החלטות היברידית
דוגמה מוכנה לקוד המשלב פלט רציף לגודל הפוזיציה יחד עם פלט בדיד לסוג הפעולה על נתונים טכניים.

איפה זה נופל

הנפילה הגדולה ביותר של המודל היא יציבות קיצונית לרעה ואי התאמה למסחר חי. הוא הציג נסיגת שיא של מעל 145% בכל המניות שנבדקו, מספרים שמצביעים בבירור על מחיקת חשבון או בעיות קשות בהגדרת החישובים בסביבת האימון. בנוסף, אחוזי ההצלחה בעסקאות נמוכים מאוד, כולל 6.72% בלבד על אמזון ו־7.01% על אפל.

האימון נעשה על חמש מניות ספציפיות בלבד בשנים 2019 עד 2024. אם תזינו לו מניה אחרת או סביבת שוק שונה, התנהגות המודל תהיה לא צפויה, ולכן אסור לחבר אותו למסחר בכסף אמיתי ללא כתיבה מחדש של מנגנון ניהול הסיכונים.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להשתמש במודל הזה ישירות למסחר אוטומטי בחשבון אמיתי?

לא, זה מסוכן מאוד. התוצאות מראות נסיגות הון שמגיעות ל־187% ואחוזי הצלחה נמוכים ביותר ברוב המניות, כך שחיבור ישיר לברוקר עלול למחוק את ההון.

איזה קלט צריך להעביר לפונקציית החיזוי של המודל?

המודל מצפה לווקטור תכונות שעבר עיבוד מקדים בסקיילר המצורף, הכולל חלון של 60 יום עם אינדיקטורים כמו ממוצעים נעים, מדדי עוצמה יחסית, תנודתיות ונתוני מצב התיק.

איך מריצים

המודל שוקל סביב 2.5 מגה בייט לקובץ המשקולות ונשמר בפורמט זיפ סטנדרטי של stable baselines 3 יחד עם קובץ סקיילר של סקיקיט לרן. אין שום צורך בכרטיס מסך כדי להריץ אינפרנס, וכל מעבד רגיל של מחשב נייד או שרת פשוט יריץ את הפקודה בפחות מכמה מילישניות.

הריצה דורשת סביבת פייתון 3.8 ומעלה עם התקנה של חבילות כמו פנדס, yfinance והספרייה עצמה. קיימות שתי גרסאות של המודל במאגר, אחת בשם best model והשנייה final model, אך שתיהן קטנות מאוד ונועדו להרצה מקומית מלאה ללא תלות ברשת.

pip install -U huggingface_hub
hf download Adilbai/stock-trading-rl-agent

הקבצים

37 קבצים במאגר, 7.1 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הפרויקט מופץ תחת רישיון MIT. הרישיון הזה מתיר שימוש מסחרי חופשי, שינוי של הקוד, הפצה וסגירת הקוד במוצר קנייני ללא תשלום, בתנאי ששומרים על הודעת זכויות היוצרים המקורית. אין כאן הגבלות מיוחדות למי שרוצה לשלב את הקבצים במערכת מסחרית.

שימוש מסחרי
שינוי הקוד
הפצה מחדש

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗