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这个项目为想了解深度强化学习如何用于交易的人提供了一个紧凑的参考。它将交易建模为马尔可夫决策过程：智能体持有中性、多头或空头头寸，并学习最大化累计奖励，用DeepSense风格的网络在每分钟比特币价格数据上近似Q函数。仓库覆盖了从拉取和采样交易所交易历史、预处理价格，到用TensorFlow训练并在TensorBoard中观察进度的完整流程，还提供了Docker镜像，免去自己安装Python 2.7依赖的麻烦。需要留意的是，这是一个研究性质的实现，并非生产级交易系统，更适合作为学习基础和实验场所，而不是直接接入实盘下单。