AI4Finance-Foundation/FinRL-Trading

Что это?

Ключевые возможности

• 01Конвейер, построенный вокруг весов: модули отбора, распределения активов, выбора момента входа и управления рисками можно заменять.
• 02Загрузка данных из Yahoo Finance, FMP и WRDS с кэшированием в SQLite.
• 03Бэктестинг с помощью движка bt, сопоставлением с несколькими бенчмарками и учётом транзакционных издержек.
• 04Бумажная и реальная торговля через Alpaca с поддержкой нескольких аккаунтов и проверками рисков перед сделкой.
• 05Встроенные стратегии: отбор акций с помощью ML, распределение активов на основе DRL (PPO/SAC) и адаптивная ротация между несколькими классами активов.

Сценарии использования

• Исследование отбора акций и распределения активов в портфеле американских акций с помощью ML или DRL.
• Бэктестинг стратегий с несколькими классами активов и сравнением с бенчмарками SPY и QQQ.
• Проведение экспериментов с бумажной торговлей через Alpaca перед запуском реальной торговли.
• Обучение количественным финансам с использованием воспроизводимого рабочего процесса на Python.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

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

   Создайте виртуальное окружение (Python 3.11 или новее), затем активируйте его

   python3 -m venv venv
3. 3

   Установите зависимости

   pip install -r requirements.txt
4. 4

   Запустите бэктест адаптивной ротации с помощью deploy.sh

   ./deploy.sh --strategy adaptive_rotation --mode backtest

Что важно знать

• !Требуется Python 3.11 или новее.
• !Для бумажной торговли и торговли на реальном счёте нужны учётные данные Alpaca API в файле .env.
• !Результаты эффективности в README получены авторами в собственных бэктестах и при бумажной торговле за определённые периоды.

Темы

Частые вопросы

Что такое FinRL-Trading?

Модульный Python-фреймворк для количественной торговли: от отбора акций и распределения портфеля до бэктестинга и исполнения сделок через Alpaca — с единым интерфейсом на основе весов. FinRL-X — инфраструктура для количественной торговли на основе AI от AI4Finance Foundation, пришедшая на смену исходному фреймворку FinRL. Она выстраивает стратегии в виде конвейера, который формирует вектор целевых весов портфеля. Одни и те же веса используются и в движке бэктестинга, и при исполнении сделок в реальном времени.

FinRL-Trading можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

FinRL-Trading распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

FinRL-Trading всё ещё поддерживается?

Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в FinRL-Trading — 18 сент. 2026 г..

Для чего можно использовать FinRL-Trading?

Исследование отбора акций и распределения активов в портфеле американских акций с помощью ML или DRL. Бэктестинг стратегий с несколькими классами активов и сравнением с бенчмарками SPY и QQQ. Проведение экспериментов с бумажной торговлей через Alpaca перед запуском реальной торговли. Обучение количественным финансам с использованием воспроизводимого рабочего процесса на Python.

Как установить FinRL-Trading?

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL-Trading.git Создайте виртуальное окружение (Python 3.11 или новее), затем активируйте его: python3 -m venv venv Установите зависимости: pip install -r requirements.txt Запустите бэктест адаптивной ротации с помощью deploy.sh: ./deploy.sh --strategy adaptive_rotation --mode backtest

Где скачать FinRL-Trading?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL-Trading