Forex Trading by Deep Q-Network
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models
.gitignore
.screenrc
Dockerfile
Keras-RL_DQN_FX.ipynb
Keras-RL_DQN_FX.py
LICENSE
MyLogger.py
README.md
action.ipynb
action.py
bitcoin_trade.ipynb
bitcoin_trade.py
boot.sh
build.sh
console.sh
debug_tools.ipynb
debug_tools.py
deep_fx.ipynb
deep_fx.py
docker-compose.yml
episode_logger.ipynb
episode_logger.py
fx_trade.ipynb
fx_trade.py
google_cloud_storage.ipynb
google_cloud_storage.py
hist_data.ipynb
hist_data.py
histdata_converter.ipynb
histdata_converter.py
jupyter_notebook_config.py
model_saver.ipynb
model_saver.py
my_tensor_board.ipynb
my_tensor_board.py
position.ipynb
position.py
tensor_board.sh
test_output_logger.ipynb
test_output_logger.py

README.md

実行手順

まず、Jupyterを立ち上げる。必要なファイルをDL&インストールするので、時間がかかる。

$ docker-compose build
$ docker-compose up

historical_data 以下にCSVファイルを置く。形式は「日付、始値、高値、安値、終値、取引量」の順。 Keras-RL_DQN_FX.ipynb から実行する際、上記のファイル名を引数に与えて実行すればOK。