FinRL:修订间差异

(创建页面,内容为“FinRL是一个开源的金融相关的深度强化学习框架。 ==简介== ===时间轴=== ===安装=== ubuntu上安装: *1.安装Anaconda。 *2.安装…”)
 
无编辑摘要
 
第5行: 第5行:


===安装===
===安装===
==== Linux ====
[[ubuntu]]上安装:
[[ubuntu]]上安装:
*1.安装[[Anaconda]]。
*1.安装[[Anaconda]]。
第22行: 第23行:


*3.安装 FinRL:
*3.安装 FinRL:
  pip install git+https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git
<syntaxhighlight lang="bash">
pip install git+https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git
</syntaxhighlight>
{{了解更多
|[https://ai4finance.medium.com/finrl-for-quantitative-finance-install-and-setup-tutorial-for-beginners-1db80ad39159  Medium:Bruce Yang - FinRL用于量化金融:初学者安装和设置教程]
}}
 
==== docker ====
方案一,基于[[Jupyter]]的[https://hub.docker.com/r/jupyter/tensorflow-notebook/tags/ jupyter/tensorflow-notebook]镜像,该镜像涵盖Python流行的深度学习库包括tensorflow 和 keras等,但是镜像很大7G左右。
<syntaxhighlight lang="bash">
# 启动一个容器,名称jupyter-tf,挂载本地目录
docker run --name jupyter-tf -d  -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes \
                -v /your/jupyter/work:/home/jovyan/work \
                -v /your/data:/home/jovyan/data \
                --restart=always jupyter/tensorflow-notebook
 
# 在主机终端上以root身份进入容器,安装依赖
docker exec -it -u 0 jupyter-tf bash
apt update
apt install swig g++
 
# 查看jupyter-tf容器IP,token。根据获取IP在浏览器登录http://IP:8888
docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' jupyter-tf
docker logs jupyter-tf  #查看token
 
# 在jupyter-tf浏览器页面中打开一个终端
# 克隆openai/baselines源代码,并安装
git clone https://github.com/openai/baselines.git
cd baselines
pip install -e .
# 安装FinRL
pip install git+https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git
</syntaxhighlight>


{{了解更多
{{了解更多

2022年1月12日 (三) 03:00的最新版本

FinRL是一个开源的金融相关的深度强化学习框架。

简介

时间轴

安装

Linux

ubuntu上安装:

# 安装依赖
sudo apt-get update && sudo apt-get install cmake libopenmpi-dev python3-dev zlib1g-dev

 #安装tensorflow
pip install tensorflow  

# 克隆openai/baselines源代码,并安装
git clone https://github.com/openai/baselines.git
cd baselines
pip install -e .
  • 3.安装 FinRL:
pip install git+https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git

了解更多 >> Medium:Bruce Yang - FinRL用于量化金融:初学者安装和设置教程


docker

方案一,基于Jupyterjupyter/tensorflow-notebook镜像,该镜像涵盖Python流行的深度学习库包括tensorflow 和 keras等,但是镜像很大7G左右。

# 启动一个容器,名称jupyter-tf,挂载本地目录
docker run --name jupyter-tf -d  -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes \
                 -v /your/jupyter/work:/home/jovyan/work \
                -v /your/data:/home/jovyan/data \
                 --restart=always  jupyter/tensorflow-notebook

# 在主机终端上以root身份进入容器,安装依赖
docker exec -it -u 0 jupyter-tf bash
apt update
apt install swig g++

# 查看jupyter-tf容器IP,token。根据获取IP在浏览器登录http://IP:8888
docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' jupyter-tf
docker logs jupyter-tf   #查看token

# 在jupyter-tf浏览器页面中打开一个终端
# 克隆openai/baselines源代码,并安装
git clone https://github.com/openai/baselines.git
cd baselines
pip install -e .
# 安装FinRL
pip install git+https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git

了解更多 >> Medium:Bruce Yang - FinRL用于量化金融:初学者安装和设置教程


资源

官网

相关网站

相关文章