背景

为什么选择FinRL-Meta？

金融是深度强化学习（DRL）的一个特别困难的领域。一些现有的工作已经展示了DRL在金融应用中的巨大潜力。然而，建立高质量的金融市场环境和金融强化学习的基准是具有挑战性且高度需求的。因此，我们提出并启动了FinRL-Meta。

环境和基准

MuJoCo 和 OpenAI 的 XLand 是强化学习（RL）领域中著名的库，它们为机器人、游戏和常见任务中的深度强化学习构建了环境，这些环境在 RL 学术界和工业界广泛使用。然而，它们几乎没有为金融任务提供任何高质量的环境。FinRL-Meta，以前称为 Neo-FinRL（用于数据驱动金融 RL 的近真实市场环境），正在努力为金融强化学习提供数百个市场环境和数十个基准。

金融强化学习的元宇宙

为了实现上述描述的数百个市场环境和基准的目标，我们旨在构建一个用于金融强化学习的元宇宙。像XLand一样，我们将提供一个开放式的市场世界，包含不同的任务，例如股票、加密货币等，供代理探索和学习。

为金融做出贡献

我们相信深度强化学习的潜力。我们希望在我们为金融强化学习构建元宇宙之后，我们的代理有机会成为市场模拟器，或者探索风险评估或市场脆弱性。