TensorTrade项目教程：使用Ray强化学习框架训练交易策略

前言

在量化交易领域，开发一个有效的交易算法往往需要经过多次迭代和测试。本教程将介绍如何结合TensorTrade交易框架和Ray强化学习框架，在一个简单的正弦曲线环境中训练交易策略。这种方法可以帮助开发者在进入复杂市场环境前，先验证其交易策略的基本有效性。

环境准备

首先需要安装必要的依赖库：

pip install ray==0.8.7
pip install symfit

交易环境构建

1. 定义交易品种

我们使用两种交易品种：美元(USD)和TensorTrade Coin(TTC)：

from tensortrade.oms.instruments import Instrument

USD = Instrument("USD", 2, "U.S. Dollar")
TTC = Instrument("TTC", 8, "TensorTrade Coin")

2. 价格曲线

我们使用正弦曲线作为价格基准，理想情况下，交易策略应该在波峰卖出，在波谷买入。

3. 自定义动作方案(BSH)

我们设计了一个简单的三状态动作方案：买入(buy)、卖出(sell)和持有(hold)：

class BSH(TensorTradeActionScheme):
    # 实现代码见完整教程

该方案使用proportion_order函数，可以按比例转移资金到目标钱包。

4. 自定义奖励方案(PBR)

我们设计了一个基于持仓状态的奖励方案(Position-Based Reward)：

class PBR(TensorTradeRewardScheme):
    # 实现代码见完整教程

该方案根据价格变动方向和持仓状态给予相应奖励，具体规则如下：

状态	价格上涨	价格下跌
全部资金在现金钱包(0)	-	+
全部资金在资产钱包(1)	+	-

5. 可视化渲染器

为了直观展示交易决策，我们实现了一个基于Matplotlib的渲染器：

class PositionChangeChart(Renderer):
    # 实现代码见完整教程

Ray训练环境配置

1. 创建训练环境

我们需要定义一个函数来创建TensorTrade交易环境：

def create_env(config):
    # 实现代码见完整教程

该环境包含：

• 正弦曲线价格数据
• 交易平台和钱包配置
• 数据流(价格、移动平均等)
• 自定义的动作和奖励方案
• 可视化组件

2. 注册环境

register_env("TradingEnv", create_env)

使用PPO算法训练

我们使用Ray实现的PPO(Proximal Policy Optimization)算法进行训练：

analysis = tune.run(
    "PPO",
    # 配置参数见完整教程
)

关键训练参数包括：

• 学习率及调度策略
• 折扣因子gamma
• 价值函数损失系数
• 熵系数等

模型评估与部署

1. 恢复训练好的模型

agent = ppo.PPOTrainer(...)
agent.restore(checkpoint_path)

2. 在正弦曲线环境测试

env = create_env({"window_size": 25})
# 运行测试代码见完整教程
env.render()

3. 在更复杂环境测试

我们使用傅里叶级数拟合的几何布朗运动(GBM)生成更复杂的测试曲线：

def fourier_gbm(price, mu, sigma, dt, n, order):
    # 实现代码见完整教程

创建评估环境并测试：

env = create_eval_env({
    "window_size": 25,
    "y": fourier_gbm(...)
})
# 运行测试代码见完整教程

结果分析

在正弦曲线环境中，智能体能够做出接近最优的决策。在更复杂的测试环境中，智能体表现如下：

1. 对于频率较低、波动较小的曲线，能够做出正确的交易决策
2. 对于高频、波动剧烈的曲线，决策能力有所下降
3. 在某些情况下会出现停止决策的现象

总结

通过本教程，我们学习了：

1. 如何在TensorTrade中创建交易环境
2. 如何自定义动作方案、奖励方案和可视化组件
3. 使用简单价格曲线验证交易策略的基本逻辑
4. 使用Ray框架训练和部署强化学习智能体
5. 创建评估环境分析智能体的决策行为

这种方法为开发更复杂的交易策略提供了坚实的基础框架和验证方法。