AI4Finance-Foundation/FinRL

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01A2C, DDPG, PPO, TD3, SAC 등의 DRL 에이전트를 구현합니다
• 02주식 거래와 포트폴리오 배분을 위한 Gym 스타일 시장 환경을 제공합니다
• 03Yahoo Finance, Alpaca, Binance 등을 포함한 소스에서 시장 데이터를 다운로드하고 전처리합니다
• 04MACD, RSI, Bollinger Bands 등의 기술 지표를 추가합니다
• 05백테스트를 실행하고 에이전트를 MVO 및 DJIA 기준 모델과 비교합니다

활용 사례

• 강화학습이 트레이딩 문제에 적용되는 방식을 학습합니다
• 학술 연구에서 DRL 트레이딩 전략을 프로토타이핑합니다
• 새로운 에이전트를 기존 주식 거래 환경과 비교 평가합니다
• 과거 시장 데이터로 포트폴리오 배분을 실험합니다

빠른 시작

1. 1

   저장소를 클론합니다

   git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git
2. 2

   프로젝트 폴더로 이동합니다

   cd FinRL
3. 3

   가상 환경을 만들고 활성화합니다

   python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
4. 4

   FinRL을 설치합니다

   pip install -e .

사용 전 알아둘 점

• !README에서는 이 저장소를 교육 및 연구용 오리지널 버전으로 소개하며, 프로덕션 사용에는 FinRL-X/FinRL-Trading을 안내합니다.
• !데이터를 다운로드하려면 Yahoo Finance 같은 외부 소스가 필요합니다. 또한 Alpaca나 WRDS 같은 서비스를 이용하려면 API 키나 계정이 필요할 수 있습니다.

토픽

자주 묻는 질문

FinRL은(는) 무엇인가요?

자동 주식 거래와 포트폴리오 작업에 딥 강화학습을 적용하기 위한 오픈소스 Python 프레임워크입니다. FinRL은 금융 강화학습 트레이딩 에이전트를 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다. 작업을 세 가지 계층으로 구성합니다. 거래 작업을 시뮬레이션하는 시장 환경, 의사결정 정책을 학습하는 DRL 에이전트, 주식 거래와 포트폴리오 배분 같은 금융 애플리케이션입니다. 에이전트는 시장 환경과 상호작용하며 학습, 테스트, 거래 단계를 거쳐 정책을 학습합니다.

FinRL은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

FinRL은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

FinRL은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. FinRL의 마지막 커밋은 2026년 10월 20일입니다.

FinRL은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

강화학습이 트레이딩 문제에 적용되는 방식을 학습합니다 학술 연구에서 DRL 트레이딩 전략을 프로토타이핑합니다 새로운 에이전트를 기존 주식 거래 환경과 비교 평가합니다 과거 시장 데이터로 포트폴리오 배분을 실험합니다

FinRL는 어떻게 설치하나요?

저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git 프로젝트 폴더로 이동합니다: cd FinRL 가상 환경을 만들고 활성화합니다: python3 -m venv venv && source venv/bin/activate FinRL을 설치합니다: pip install -e .

FinRL은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL