最新 | 用深度强化学习打造不亏钱的交易机器人（附代码）( 二 ) 原标题：最新

正文

本文中，我们将使用Zielak生成的Kaggle数据集。 .csv数据文件在这里下载：

https://www.kaggle.com/mczielinski/bitcoin-historical-data

首先，让我们导入所有必要的库。

----最新 | 用深度强化学习打造不亏钱的交易机器人（附代码）//----江苏龙网 http://www.jiangsulong.com //

本文原始标题为：最新 | 用深度强化学习打造不亏钱的交易机器人（附代码）---来源是：

本文原始标题为：最新 | 用深度强化学习打造不亏钱的交易机器人（附代码）---来源是：

接下来，让我们为环境创建类。我们将需要传入一个pandasdataframe ，以及一个可选的initial_balance和一个lookback_window_size ，它将指示agent在过去的每一步将观察多少时间步长。我们将把每笔交易的佣金默认为0.075% ，即Bitmex的当前利率，把serial参数默认为false ，这意味着我们的dataframe将在默认情况下以随机切片的形式遍历。

我们还在数据帧上调用dropna()和reset_index()来首先删除任何带有NaN值的行，然后重置frame的索引，因为我们已经删除了数据。