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第一版的奖励函数仅考虑第二天是否会涨跌，第二版加入了投资资金回报的计算。有意思的是，这两版后期验证的部分模型是重合的，但不是最好的。最近把用强化学习训练的第一版模型策略跟第二版模型策略交叉预测可买入的股票和转债，可以大大降低出现太多选择的问题。加上根据成交量选择活跃的股票和转债，然后根据其cci指标选取合适的时机买入，基本可以做大全胜。对转债和股票选取各自验证成功率比较高的模型，然后交叉使用，目前
我们今天使用qteasy来回测一个集合竞价选股交易策略，qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架，Github地址在这里。使用它，能轻松地获取历史数据，创建交易策略并完成回测和优化，还能实盘运行。项目文档在这里。为了继续本章的内容，您需要安装qteasy【教程1】，并下载历史数据到本地【教程2、），详情可以参考更多教程【教程3】。建议您先按照前面教程的内容了解qteasy的使用方法，然后
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