stock_trading
Unverified ML strategy on Indices by MilleXi. BotFinder score 18 out of 100.
🚀一个结合了LSTM股票价格预测与强化学习交易策略的智能股票交易系统。通过深度学习对股市数据进行精准预测，并利用强化学习自动优化交易决策，实现了从数据获取、趋势预测到自动交易的全流程智能化。系统不仅提供了强大的数据处理和预测功能，还内置交互式可视化界面，帮助用户实时查看预测结果与交易决策，适用于多支股票的批量处理，帮助投资者更好地捕捉市场机会，提升交易效率与
Source: github
BotFinder analysis pending.
stock_trading
还想优化一下这个项目，大家有什么好的想法或者建议吗，欢迎在issues或者discussions中提出，也非常欢迎pr Stock Trading AI 基于LSTM预测和强化学习的股票交易AI系统。该系统结合了深度学习的预测能力和强化学习的决策能力，可以自动进行股票价格预测和交易决策。 项目特点 - 使用LSTM进行股票价格走势预测 - 采用深度进化策略(Deep Evolution Strategy)进行交易决策 - 完整的数据处理和特征工程 - 可视化界面展示预测和交易结果 - 支持批量处理多支股票 环境要求 - Python 3.12+ - Poetry包管理器 - PyTorch (推荐CUDA支持) - Gradio (用于创建Web界面) 安装 1. 克隆项目: 2. 使用Poetry安装依赖: 如果需要安装PyTorch的特定CUDA版本，请参考PyTorch官方安装指南。 使用说明 项目包含四个主要模块，按以下顺序运行： 1. 数据获取与处理 - 从Yahoo Finance下载股票数据 - 计算技术指标（如MA, RSI等） - 数据预处理和清洗，包括去除缺失值、归一化等 - 结果保存在data目录中，包含处理后的历史股票数据以及技术指标 2. LSTM预测模型 - 使用LSTM模型预测股票价格 - 模型训练、验证、评估 - 预测结果可视化 - 结果保存在results/predictions目录 3. 强化学习交易代理 - 基于深度进化策略的交易代理 - 自动学习交易策略 - 交易结果分析 - 结果保存在results/transactions目录 4. 可视化界面 - 提供Web界面进行交互 - 可视化预测结果和交易决策 - 支持用户选择股票和时间区间并下载股票数据【更新！无需自行下载数据并上传csv】 - 支持参数调整和实时预测 项目结构 主要功能 1. 数据处理 - 自动下载股票数据 - 计算技术指标 - 数据归一化和预处理 2. 价格预测 - LSTM模型训练 - 预测准确率评估 - 预测结果可视化 3. 交易决策 - 强化学习策略优化 - 自动交易信号生成 - 收益率分析 4. 可视化界面 - 交互式操作 - 可自由选择股票和时间区间并下载股票数据【更新！无需自行下载数据并上传csv】 - 可自由调整参数并训练 - 预测展示 - 交易结果分析 - 提供下载Agent交易记录 备注 - 项目使用Poetry进行依赖管理 - 如果遇到网络问题，可能需要配置代理来下载股票数据 - 建议使用GPU进行模型训练以提高性能 联系方式 如有问题
⚠ No verified equity curve — no track-record source connected.
Drawdown profile
Data unavailable — contact the owner.
Verification ledger
How the score has moved
Recalculated at each data collection. Transparency means showing the bad weeks too.
No score history is stored yet — only the current score is shown.
Reviews & comments
No reviews collected from the source yet.
⚠ No live verification account connected — ask for proof before buying.
Alerts on changes: coming soon
Prop-firm compatibility not provided.
Open-source maintainer on GitHub.
Data-completeness & trust index (not a profitability rating)