| name | tensortrade |
| description | Guides TensorTrade and TensorTrade-NG reinforcement-learning trading environments with composable ActionScheme, RewardScheme, and Stable-Baselines3 integration. Use when building RL trading agents, custom gym environments, or crypto strategy RL research for ION DEX. |
TensorTrade
主仓: https://github.com/tensortrade-org/tensortrade
维护 fork: https://github.com/erhardtconsulting/tensortrade-ng(文档 https://tensortrade-ng.io/)
定位: 可组合 RL 交易环境(非完整 broker)。
何时使用
- 训练 PPO/SAC 等 RL agent 做买卖持有决策。
- 自定义 observation / reward / action scheme。
- 新开发优先评估 TensorTrade-NG(API 清理、Gymnasium、SB3)。
核心组件
| 组件 | 作用 |
|---|
ActionScheme | agent 输出 → 订单(默认 BSH) |
RewardScheme | 学习信号(如 PBR) |
Observer | 窗口化特征 |
Portfolio | 钱包与持仓 |
Exchange | 撮合与手续费模拟 |
快速开始(概念)
from stable_baselines3 import PPO
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(10_000)
开发要点
- 手续费与交易频率是 RL 盈利关键;见仓库
EXPERIMENTS.md。
- 接 ION DEX:RL 输出「目标权重/信号」,执行层单独模拟滑点与 gas。
- 原版 tensortrade 维护较弱;生产研究用 NG fork。
限制
详见 references.md.