AnyTrading - FXトレードを強化学習で実行⑧ Colaboratoryで実行

AnyTrading は、FXや株式のトレーディングアルゴリズムを検証するための環境です。

AnyTrading を実行するためにはいろいろとライブラリをインストールが必要なのですが、もっとも簡単に実行できるように Colaboratory で実行環境を構築してみました。

ColaboratoryでのAnyTrading環境構築

最短で環境を構築するためのコマンドは、下記の３行になります。

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!pip install gym-anytrading
!pip install stable-baselines
!pip install tensorflow==1.14.0

ここで環境をリスタートするようにメッセージが表示されるので、リスタートします。

AnyTradingサンプルコード

AnyTradingを実行するサンプルコードは以下の通りです。

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import os, gym
import gym_anytrading
import matplotlib.pyplot as plt
from gym_anytrading.envs import TradingEnv, ForexEnv, StocksEnv, Actions, Positions
from gym_anytrading.datasets import FOREX_EURUSD_1H_ASK, STOCKS_GOOGL
from stable_baselines.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines import PPO2
from stable_baselines import ACKTR
from stable_baselines.bench import Monitor
from stable_baselines.common import set_global_seeds

# ログフォルダの生成
log_dir = './logs/'
os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)

# 環境の生成
env = gym.make('forex-v0', frame_bound=(30, 1000), window_size=30)
env = Monitor(env, log_dir, allow_early_resets=True)

# シードの指定
env.seed(0)
set_global_seeds(0)

# ベクトル化環境の生成
env = DummyVecEnv([lambda: env])

# モデルの生成
model = PPO2('MlpPolicy', env, verbose=1)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1)

# モデルの読み込み
# model = PPO2.load('trading_model')

# モデルの学習
model.learn(total_timesteps=128000)

# モデルの保存
model.save('trading_model')

# モデルのテスト
env = gym.make('forex-v0', frame_bound=(1000, 2000-30), window_size=30)
env.seed(0)
state = env.reset()
while True:
    # 行動の取得
    action, _ = model.predict(state)
    # 1ステップ実行
    state, reward, done, info = env.step(action)
    # エピソード完了
    if done:
        print('info:', info)
        break
# グラフのプロット
plt.cla()
env.render_all()
plt.show()

FXトレードを実行

上記コードを実行すると次のような結果になります。

実行結果


問題なく実行できました。

これでPCにAnyTrading実行環境を構築しなくても、クラウド上で動作確認ができるようになりました。