Anwendung von Reinforcement Learning im quantitativen Handel
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RLQuant hat 357 Sterne auf GitHub. Es wurde 104-mal geforkt. RLQuant ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2018 aktiv entwickelt. Die Hauptthemen sind: finance-market-trading, portfolio-management, reinforcement-learning, trading.
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RLQuant ist ein Open-Source-Projekt.
Ja. RLQuant ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
RLQuant ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
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Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.