【转载+评论】强化学习入门：基于Q-learning算法的日内择时策略初窥

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评论：qlearning的核心是计算最优q 函数q(S,A)，S是状态，A是操作（买、卖）本文采取最简单的q table的方式来构造q 函数，即用当期k线来表示S状态，提升空间较大。更进一步的方式是利用神经网络构造q 函数q(S,A)，输入：状态S为多期k线、A操作，输出：q value。具体可以参考Deep Q Network的文章

原贴地址：https://www.joinquant.com/community/post/detailMobile?postId=15441&page=&limit=20&replyId=&tag=

本篇文章所使用的数据，来源于JQData本地量化金融数据库。下面我将粗略的介绍一个强化学习在证券市场中应用的简单实例。
关于强化学习的算法理论及发展历史，我们不做过多的解释。我们可以很容易在互联网上找到强化学习的理论知识，虽然可能都是一些只言片语，但对于初学者来说基本也就够用了。到目前为止，还没有出现广受业内好评的中文教材，更多的参考资料还是英文版的。例如，Richard S.Sutton和Andrew G.Barto所著的《Reinforcement Learning: An Introduction》。这是比较好的强化学习教材，想要系统的、深入的学习强化学习，这本书值得一看。虽然国内学术界有很多关于强化学习的文章，但它们都看起来比较专业，我不建议初学者一上来就开始啃理论。最好的学习方式是你先入门，弄懂强化学习可以干什么？然后应用一些简单的算法搭建一个你当前正想解决的问题，再不断的去改进你的算法，并在这个过程中深入地学习。对于这篇文章而言，我们假设你已经有了一些强化学习的基础知识了，这里只是给出了一个十分简单的关于量化分析的应用demo而已。
作为量化分析领域的专业人员，我们可能对用强化学习解决玩游戏、找宝藏的Demo不感兴趣。我们更希望能够有一个简单的强化学习demo：当输入K线数据，就可以告诉我什么时候该买，什么时候该卖，即使给出的买卖点并不准确，但我们总算可以看看强化学习模型是怎么给出这个买卖点的。这篇文章就做了这样一个demo，主要是想介绍怎样在构建证券市场构建一个简单的强化学习模型。
强化学习相比于神经网络等常见的机器学习算法而言，强化学习更灵活多变。深度神经网络、卷积神经网络已经算是比较难的算法了，但对于应用人员来说，你只需要搞懂输入输出基本就能用了。但强化学习完全不行，必须要对特征的问题抽象建模，这往往是最难的。怎样从一堆证券数据中抽象各种各样的状态，以及这些状态是怎么转换的，怎么定义动作、回报等等。这些问题直接决定你的模型的质量。
在这篇文章中，我们需要解决的问题是：怎么利用一天内的48根5分钟的K线数据探索在每个5分钟结束的时候，我们是该买入（B），还是该卖出（S），或者是继续观望（W），并用一段时间内所有的5分钟数据训练这个模型，看哪个时间点最适合买入，哪个时间点最适合卖出。我们以时间点作为一个状态标识，则状态(S)转移就比较好定义了：935（早上9点35，这个时间点产生了第一根K线）->940->945->…->1455->1500，状态s->s’可以采取的动作(A)包含B、S、W。我们使用Q-learning算法来解决这个问题。因此，Q表应该是这样的：
关于Reward，我们是这样定义的：未来一段时间的收益率，比如未来3根K的涨跌幅。有了这些之后，我们基本就可以开始着手编写程序了。


首先创建一个环境类：

times = [935, 940, 945, 950, 955, 1000, 1005, 1010, 1015,
         1020, 1025, 1030, 1035, 1040, 1045, 1050, 1055,
         1100, 1105, 1110, 1115, 1120, 1125, 1130, 1305,
         1310, 1315, 1320, 1325, 1330, 1335, 1340, 1345,
         1350, 1355, 1400, 1405, 1410, 1415, 1420, 1425,
         1430, 1435, 1440, 1445, 1450, 1455, 1500]


class Market:
    def __init__(self, data):
        self.action_space = ['B', 'S', 'W']  # 买进、卖出、观望
        self.n_actions = len(self.action_space)
        self.data = data  # 935 940 ... 1500 48根K线的数据
        self.time = 935
        pass

    def step(self, action):
        # 要知道当前在那个状态即时间点,用下一时间点的R（收益）作为
        # 当前采取action的reward
        tix = times.index(self.time)
        nix = tix + 1
        if self.time == 1500:
            reward = 0
            done = True
            s_ = 'terminal'
            # print('time is over.')
        else:
            reward = self.data.R.iloc[nix]
            done = False
            s_ = times[nix]
        if action == 'B':
            pass
        elif action == 'S':
            # 当R为-的时候，选择S，应该是正奖励
            reward = reward * -1
        else:
            # 选择观望，既不亏损也不会盈利，但会损失机会成本
            # 我们当前对观望的决策持客观态度，reward=0，这
            # 可能需要在不同的大盘行情下适时调整
            reward = 0
            pass
        self.time = s_
        return s_, reward, done
        pass

    def reset(self):
        self.time = 935
        return self.time
        pass

然后创建Q-learning算法类（或者称这个类为一个Agent）：

class QLearning:

    #Agent


    def __init__(self, actions, q_table=None, learning_rate=0.01,
                 discount_factor=0.9, e_greedy=0.1):
        self.actions = actions  # action 列表
        self.lr = learning_rate  # 学习速率
        self.gamma = discount_factor  # 折扣因子
        self.epsilon = e_greedy  # 贪婪度
        # 列是action。
        if q_table is None:
            self.q_table = pd.DataFrame(columns=self.actions, dtype=np.float32)  # Q 表
        else:
            self.q_table = q_table

    # 检测 q_table 中有没有这个 state
    # 如果还没有当前 state, 那我们就插入一组全 0 数据, 作为这个 state 的所有 action 的初始值
    def check_state_exist(self, state):
        # state对应每一行，如果不在Q表中。
        if state not in self.q_table.index:
            # 插入一组全 0 数据，给每个action赋值为0
            self.q_table = self.q_table.append(
                pd.Series(
                    [0] * len(self.actions),
                    index=self.q_table.columns,
                    name=state,
                )
            )

    # 根据 state 来选择 action
    def choose_action(self, state):
        self.check_state_exist(state)  # 检测此 state 是否在 q_table 中存在
        # 选行为，用 Epsilon Greedy 贪婪方法
        if np.random.uniform() < self.epsilon:
            # 随机选择 action
            action = np.random.choice(self.actions)
        else:  # 选择 Q 值最高的 action
            state_action = self.q_table.loc[state, :]
            # 同一个 state, 可能会有多个相同的 Q action 值, 所以我们乱序一下
            state_action = state_action.reindex(np.random.permutation(state_action.index))
            # 每一行中取到Q值最大的那个
            action = state_action.idxmax()
        return action

    # 学习。更新 Q 表中的值
    def learn(self, s, a, r, s_):
        # s_是下一个状态
        self.check_state_exist(s_)  # 检测 q_table 中是否存在 s_

        # Q(S,A) <- Q(S,A)+a*[R+v*max(Q(S',a))-Q(S,A)]

        q_predict = self.q_table.loc[s, a]  # 根据 Q 表得到的 估计（predict）值

        # q_target 是现实值
        if s_ != 'terminal':  # 下个 state 不是 终止符
            q_target = r + self.gamma * self.q_table.loc[s_, :].max()
        else:
            q_target = r  # 下个 state 是 终止符

        # 更新 Q 表中 state-action 的值
        self.q_table.loc[s, a] += self.lr * (q_target - q_predict)

最后就是创建一个文件来协调上面两个类开始工作：

def update(data, q_table=None):
    env = Market(data)
    RL = QLearning(actions=env.action_space, q_table=q_table)

    for episode in range(100):
        # 初始化 state（状态）
        state = env.reset()

        step_count = 0  # 记录走过的步数

        while True:
            # 更新可视化环境
            # env.render()
            # RL 大脑根据 state 挑选 action
            action = RL.choose_action(str(state))
            # 探索者在环境中实施这个 action, 并得到环境返回的下一个 state, reward 和 done (是否到了1500)
            state_, reward, done = env.step(action)
            step_count += 1  # 增加步数
            # 机器人大脑从这个过渡（transition） (state, action, reward, state_) 中学习
            RL.learn(str(state), action, reward, str(state_))
            # 机器人移动到下一个 state
            state = state_
            # 如果时间到了1500, 这回合就结束了，或者是某个止损条件达到了
            if done:
                # print("回合 {} 结束. 总步数 : {}\n".format(episode + 1, step_count))
                break

    # print('模拟交易结束了。')
    # print('\nQ 表:')
    # print(RL.q_table)
    return RL.q_table


def train():
    code = '000001'  # 上证指数
    sd = dt.datetime(2018, 10, 1)
    ed = dt.datetime(2018, 11, 1)
    # 我已经把从jqdata读取到了数据存在了本地，这里只是读取出来
    data = md().read_data('index_min5', stock_code=code,
                          date={'gte': sd, 'lt': ed},
                          field={'_id': 0, 'time': 1, 'close': 1, 'date': 1})
    data = data.sort_values(['date', 'time'], ascending=False)
    # 计算每根K线收盘时未来三根K线的涨跌幅
    data['R'] = (data.close.shift(3) / data.close - 1) * 100
    data.fillna(0, inplace=True)
    data = data.round({'R': 3})
    data = data.sort_values(['date', 'time'], ascending=True)
    qtb = None
    for k, g in data.groupby(['date']):
        print('train to:', k)
        try:
            # 开始一天一天的训练
            qtb = update(g, qtb)
        except Exception as e:
            ExceptionInfo(e)
        print('\nQ 表:')
        print(qtb)
    qtb['time'] = qtb.index
    qtb.to_csv(path_or_buf='E:\wv\ReinfL\model_param\qtb({})_{}.csv'.
               format(code, sd.strftime('%Y_%m_%d')), index=False)
    pass


train()

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