rl-hmm 0.2.1

RL-HMM Trading System: Reinforcement Learning with Hidden Markov Models for Financial Trading

RL-HMM 交易系统库

一个模块化的强化学习结合隐马尔可夫模型的交易系统库，支持多时间框架分析。

安装

从 PyPI 安装（推荐）

pip install rl-hmm

安装完整版本（含强化学习依赖）

pip install rl-hmm[gym]

从源码安装

git clone https://github.com/yourusername/rl-hmm.git
cd rl-hmm
pip install -e .

功能特性

• 多时间框架支持：支持 5分钟、15分钟、1小时等多种时间框架
• 特征工程：内置多种技术指标（RSI、MACD、ATR、布林带等）
• HMM状态建模：隐马尔可夫模型捕捉市场状态
• 强化学习：支持 PPO 算法的交易策略学习
• 模块化设计：灵活配置特征、奖励机制、动作空间等

项目结构

rl_hmm/
├── __init__.py
├── config/              # 配置模块
│   ├── __init__.py
│   └── default_config.py
├── features/            # 特征工程模块
│   ├── __init__.py
│   └── base.py
├── hmm/                 # HMM模块
│   ├── __init__.py
│   ├── hmm_handler.py
│   └── multi_timeframe.py
├── environment/         # Gym环境模块
│   ├── __init__.py
│   └── trading_env.py
├── agents/              # RL Agent模块
│   ├── __init__.py
│   └── ppo_agent.py
├── data/                # 数据加载模块
│   ├── __init__.py
│   └── loader.py
├── evaluation/          # 评估模块
│   ├── __init__.py
│   └── metrics.py
└── system/              # 交易系统主类
    ├── __init__.py
    └── trading_system.py

快速开始

基础使用

from rl_hmm import TradingSystem, Config

config = Config()
system = TradingSystem(config)
system.run()

自定义配置

from rl_hmm import TradingSystem, Config

config = Config()
config.ticker = "AAPL"
config.total_timesteps = 100000
config.n_components = 4
config.win = 100
config.loss = -80

system = TradingSystem(config)
system.run()

模块化使用

from rl_hmm import Config, DataLoader, FeatureEngineer, HMMHandler
import numpy as np

config = Config()
loader = DataLoader(config)
df_15m, df_1h = loader.load_data()

hmm = HMMHandler(config.n_components)
features = df_15m['return'].values.reshape(-1, 1)
hmm.fit(features)
prediction = hmm.predict(features[-1:])

核心模块说明

Config

配置类，包含所有系统参数：

• ticker: 交易代码
• interval_15m: 15分钟K线间隔
• interval_1h: 1小时K线间隔
• train_window: 训练窗口大小
• total_timesteps: RL训练总步数
• n_components: HMM组件数量
• n_env: 并行环境数量
• win: 获胜奖励
• loss: 失败惩罚

FeatureEngineer

特征工程类，提供技术指标提取功能：

• add_all_features(): 添加所有特征
• get_feature_names(): 获取特征名称列表

HMMHandler

单个HMM处理器：

• fit(): 训练HMM模型
• predict(): 预测状态
• predict_proba(): 预测状态概率

MultiTimeframeHMM

多时间框架HMM处理器：

• update(): 更新多时间框架HMM模型
• get_regime_filter(): 获取市场状态过滤

TradingEnv

Gym交易环境，用于RL训练：

• reset(): 重置环境
• step(): 执行一步交易
• _get_observation(): 获取观察状态

PPOAgent

PPO强化学习Agent：

• train(): 训练Agent
• predict(): 预测动作
• save(): 保存模型
• load(): 加载模型

DataLoader

数据加载器：

• load_data(): 下载并加载数据

Evaluator

评估器：

• evaluate(): 评估模型性能
• plot_results(): 绘制结果

TradingSystem

交易系统主类，协调所有模块：

• run(): 运行完整的交易系统

特点

1. 模块化设计：各功能模块独立，便于扩展和维护
2. 面向对象：清晰的类结构和职责划分
3. 易于调用：提供简单易用的API
4. 多时间框架：支持多时间框架分析
5. 灵活配置：可自定义各种参数

依赖项

• numpy
• pandas
• yfinance
• hmmlearn
• gym
• stable-baselines3
• pandas-ta
• matplotlib

许可证

MIT License