基于Gym Anytrading 的强化学习简单实例

近年来强化学习(RL)在算法交易领域受到了极大的关注。强化学习算法从经验中学习并基于奖励优化行动使其非常适合交易机器人。在这篇文章，我们将简单介绍如何使用Gym Anytrading环境和GME (GameStop Corp.)交易数据集构建一个基于强化学习的交易机器人。

强化学习是机器学习的一个子领域，涉及代理学习与环境交互以实现特定目标。代理在环境中采取行动，接收奖励形式的反馈，并学会随着时间的推移最大化累积奖励。代理的目标是发现一个将状态映射到行动的最优策略，从而导致最好的可能结果。