https://github.com/esscova/qlearning-acoes
trading bot using q-learning
https://github.com/esscova/qlearning-acoes
machine-learning machinelearning-python python q-learning q-learning-algorithm
Last synced: 8 months ago
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trading bot using q-learning
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/esscova/qlearning-acoes
- Owner: esscova
- Created: 2023-12-29T00:16:04.000Z (almost 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-12-29T16:33:14.000Z (almost 2 years ago)
- Last Synced: 2024-12-29T18:36:37.616Z (10 months ago)
- Topics: machine-learning, machinelearning-python, python, q-learning, q-learning-algorithm
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 1.31 MB
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Robo-Trading com Aprendizado por Reforço
Este projeto implementa um sistema de robo-trading usando aprendizado por reforço para tomar decisões automatizadas de compra e venda em mercados financeiros. O modelo é treinado em dados históricos e ajusta suas estratégias com base em recompensas acumuladas.
## Como Usar
1. **Configuração do Ambiente:** Instale as dependências necessárias listadas no arquivo notebook.
2. **Ativos**: escolha o ativo e obtenha seus dados através do *yfinance*.
3. **Treinamento do Modelo:** Execute o script de treinamento para permitir que o agente aprenda com dados históricos.
## Funcionalidades Principais
- **Dados históricos**: Obtenção de dados financeiros para treinamento de modelo.
- **Aprendizado por Reforço:** Implementação do algoritmo Q-learning para treinar um agente em decisões de compra e venda.
## Estrutura do Projeto
- `/src`: Código-fonte do projeto, incluindo implementação do algoritmo Q-learning e lógica de negociação.
- `/data`: Dados históricos utilizados para treinamento e avaliação do modelo.
- `/notebooks`: Notebooks Jupyter com análises exploratórias e experimentos.
## Tecnologias
- Linguagem Python
- Jupyter notebook
- yFinance
- Pandas
- Plotly
- NumPy
## Aprendizado
Este projeto de robo-trading com aprendizado por reforço proporcionou uma compreensão prática dos fundamentos, incluindo a implementação de algoritmo Q-learning. A integração de dados financeiros permitiu a construção de um sistema automatizado de tomada de decisões de compra e venda.
## Contribua
Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues, propor melhorias ou fazer pull requests.
## Contatos
**Wellington Moreira** -[Linkedin](https://www.linkedin.com/in/wellington-moreira-santos/) - wsantos08@hotmail.com
**Link Projeto:** - [https://github.com/wellington-moreira-santos/qlearning-acoes](https://github.com/wellington-moreira-santos/qlearning-acoes)