# shenyichen105/Deep-Reinforcement-Learning-in-Stock-Trading

<https://repo.masters-masters.com/repos/shenyichen105/Deep-Reinforcement-Learning-in-Stock-Trading>

[Accueil](https://repo.masters-masters.com/) › [shenyichen105](https://repo.masters-masters.com/owners/shenyichen105) › [Deep-Reinforcement-Learning-in-Stock-Trading](https://repo.masters-masters.com/repos/shenyichen105/Deep-Reinforcement-Learning-in-Stock-Trading)

shenyichen105/Deep-Reinforcement-Learning-in-Stock-Trading, dépôt open source à 323 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. Langage : Python.

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [shenyichen105](https://repo.masters-masters.com/owners/shenyichen105) |
| Étoiles | 323 |
| Forks | 122 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2017 |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [shenyichen105/Deep-Reinforcement-Learning-in-Stock-Trading](https://github.com/shenyichen105/Deep-Reinforcement-Learning-in-Stock-Trading) |

## Fiche du dépôt

Using deep actor-critic model to learn best strategies in pair trading

Rang des dépôts qui ont 250 à 699 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 20 %. Rareté : Peu commune.

## D’autres dépôts Python

- [Comfy-Org/comfy-mcp · ★ 323 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/Comfy-Org/comfy-mcp)
- [electkismet/AxData · ★ 323 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/electkismet/AxData)
- [skJack/kelip-paper-reading · ★ 323 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/skJack/kelip-paper-reading)
- [webpy/webpy.github.com · ★ 323 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/webpy/webpy.github.com)
- [EverythingMe/geodis · ★ 323 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/EverythingMe/geodis)
- [healpy/healpy · ★ 323 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/healpy/healpy)

---
Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.
