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FinRL은 AI4Finance 커뮤니티가 유지 관리하는 최초의 엔드투엔드 금융 강화학습 라이브러리입니다. 시장 환경, DRL 에이전트, 금융 애플리케이션을 중심으로 구성되어 있으며, 별도의 학습, 테스트, 트레이딩 스크립트를 사용하는 학습-테스트-트레이딩 워크플로를 사용합니다. 이 저장소는 학습자, 개발자, 연구자를 대상으로 하며, 현대적인 프로덕션 또는 실거래 시스템을 구축하는 사용자는 별도의 FinRL-X / FinRL-Trading 프로젝트를 이용하도록 안내합니다. 포함된 주식 트레이딩 튜토리얼은 Yahoo Finance에서 Dow 30 데이터를 다운로드하고, MACD와 RSI 같은 기술적 지표와 VIX 및 turbulence 데이터를 추가하고, 데이터셋을 학습 기간과 트레이딩 기간으로 분할하고, 에이전트를 학습시키고, 백테스트를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 예제는 Stable Baselines3를 통해 A2C, DDPG, PPO, TD3, SAC 에이전트를 학습시키고, 생성된 모델을 저장하며, 에이전트 성능을 Mean Variance Optimization 및 DJIA 지수와 비교합니다. 이 패키지에는 주식 트레이딩, 암호화폐 트레이딩, 고빈도 트레이딩, 포트폴리오 배분, 모방 학습, NeurIPS 2018 주식 트레이딩 과제를 위한 애플리케이션 예제가 포함되어 있습니다. 에이전트 통합에는 Stable Baselines3, ElegantRL, RLlib가 포함됩니다. 메타 계층은 데이터 프로세서, 전처리, 티커 구성, 그리고 주식, 암호화폐, 포트폴리오 배분을 위한 환경 구현을 제공합니다. FinRL은 Yahoo Finance, Alpaca, Binance, CCXT, Akshare, Baostock, Tushare, JoinQuant, RiceQuant, WRDS, IEX Cloud, QuantConnect, EOD Historical Data, Sinopac, FXMacroData를 포함한 여러 데이터 소스를 문서화합니다. 프로세서는 일반적으로 OHLCV 데이터와 함께 작동하며 가격과 MACD, Bollinger Bands, RSI, DX, 이동평균 같은 기술적 지표를 생성할 수 있습니다. 사용자는 사용자 정의 피처를 추가할 수도 있습니다. 이 저장소는 설치 지침, 예제, 환경 및 데이터 다운로더를 위한 단위 테스트, 문서 링크, 인용 정보를 제공합니다. MIT License로 배포되며, FinRL 이름과 로고에 대한 별도의 상표 고지가 있습니다. README는 이 코드가 학술적 목적으로 공유되며 금융 조언이나 실제 자금 거래 권유를 구성하지 않는다고 명시합니다.