OpenAI 澳洲股市Gym 环境

开源  https://github.com/guidebee/asx_gym

from datetime import date
from logging import INFO

import gym
import asx_gym
# from agents.buy_and_keep_agent import BuyAndKeepAgent
from agents.random_agent import RandomAgent
from asx_gym.envs import AsxObservation

gym.logger.set_level(INFO)
start_date = date(2019, 5, 1)
simulate_company_list = [2, 3, 4, 5, 6, 44, 300, 67, 100, 200]
# simulate_company_list = [3]
env = gym.make("AsxGym-v0", start_date=start_date,
               simulate_company_list=simulate_company_list)
stock_agent = RandomAgent(env)
# stock_agent = RandomAgent(env, min_volume=100, max_volume=500)
# stock_agent = BuyAndKeepAgent(env, 3)

observation = env.reset()
for _ in range(200000 * 24):
    env.render()
    company_count = len(env.simulate_company_list)

    observation, reward, done, info = env.step(stock_agent.action())
    if done:
        env.insert_summary_images(30)
        observation = env.reset()
        stock_agent.reset()
    if observation is not None:
        asx_observation = AsxObservation(observation)
        print(asx_observation.to_json_obj())
        print(info)

env.close()

 

Dash Python 教程(7):输入状态

某些时候，你需要读取用户输入的值，当不希望用户一按键就读取，而是需要等用户输入所有信息后，再读取用户输入。比如之前我们使用Input,Output的一个例子：

app.layout = html.Div(
    [
        dcc.Input(id="input-1", type="text", value="Montréal"),
        dcc.Input(id="input-2", type="text", value="Canada"),
        html.Div(id="number-output"),
    ]
)


@app.callback(
    Output("number-output", "children"),
    [Input("input-1", "value"), Input("input-2", "value")],
)
def update_output(input1, input2):
    return u'Input 1 is "{}" and Input 2 is "{}"'.format(input1, input2)

 

用户在两个输入框输入时，下面的提示都会改变。
针对这种情况，dash.dependencies.State可以把UI组件当前的状态属性作为额外参数传给回调函数，而不会触发回调函数，比如我们把什么两个Input修改成State，添加一个按钮作为Input

app.layout = html.Div([
    dcc.Input(id='input-1-state', type='text', value='Montréal'),
    dcc.Input(id='input-2-state', type='text', value='Canada'),
    html.Button(id='submit-button-state', n_clicks=0, children='Submit'),
    html.Div(id='output-state')
])


@app.callback(Output('output-state', 'children'),
              [Input('submit-button-state', 'n_clicks')],
              [State('input-1-state', 'value'),
               State('input-2-state', 'value')])
def update_output(n_clicks, input1, input2):
    return u'''
        The Button has been pressed {} times,
        Input 1 is "{}",
        and Input 2 is "{}"
    '''.format(n_clicks, input1, input2)

 

使用State，用户输入城市和国家时Dash不会调用回调函数，而用户点击按钮时才过调用函数，但Input1和Inpupt2的当前值会作为参数传给回调函数。

Dash Python 教程(6): 多个输出以及串联回调函数

Dash 通用支持多个输出UI组件的属性。比如下面的例子给出一个数x的2次方，3次方，2的指数，3的指数，x的x指数

app.layout = html.Div([
    dcc.Input(
        id='num-multi',
        type='number',
        value=5
    ),
    html.Table([
        html.Tr([html.Td(['x', html.Sup(2)]), html.Td(id='square')]),
        html.Tr([html.Td(['x', html.Sup(3)]), html.Td(id='cube')]),
        html.Tr([html.Td([2, html.Sup('x')]), html.Td(id='twos')]),
        html.Tr([html.Td([3, html.Sup('x')]), html.Td(id='threes')]),
        html.Tr([html.Td(['x', html.Sup('x')]), html.Td(id='x^x')]),
    ]),
])


@app.callback(
    [Output('square', 'children'),
     Output('cube', 'children'),
     Output('twos', 'children'),
     Output('threes', 'children'),
     Output('x^x', 'children')],
    [Input('num-multi', 'value')])
def callback_a(x):
    return x ** 2, x ** 3, 2 ** x, 3 ** x, x ** x

 

此外也可以把多个回调函数串联起来，前一个函数的输出做为下个函数的输入：实现某些关联操作，比如选择城市，选择好国家后，城市列表应该和所选择的国家匹配：

Dash Python 教程(5):多个输入用户交互

Dash 定义回调函数时，一个输出可以对应多个输入，比如可以使用多个参数来过滤数据用来显示：比如我们使用两个下来框，两个单选框和一个滑条对应一个Graph的figure属性。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://plotly.github.io/datasets/country_indicators.csv')

available_indicators = df['Indicator Name'].unique()

app.layout = html.Div([
    html.Div([

        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='xaxis-column',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in available_indicators],
                value='Fertility rate, total (births per woman)'
            ),
            dcc.RadioItems(
                id='xaxis-type',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Linear', 'Log']],
                value='Linear',
                labelStyle={'display': 'inline-block'}
            )
        ],
        style={'width': '48%', 'display': 'inline-block'}),

        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='yaxis-column',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in available_indicators],
                value='Life expectancy at birth, total (years)'
            ),
            dcc.RadioItems(
                id='yaxis-type',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Linear', 'Log']],
                value='Linear',
                labelStyle={'display': 'inline-block'}
            )
        ],style={'width': '48%', 'float': 'right', 'display': 'inline-block'})
    ]),

    dcc.Graph(id='indicator-graphic'),

    dcc.Slider(
        id='year--slider',
        min=df['Year'].min(),
        max=df['Year'].max(),
        value=df['Year'].max(),
        marks={str(year): str(year) for year in df['Year'].unique()},
        step=None
    )
])

@app.callback(
    Output('indicator-graphic', 'figure'),
    [Input('xaxis-column', 'value'),
     Input('yaxis-column', 'value'),
     Input('xaxis-type', 'value'),
     Input('yaxis-type', 'value'),
     Input('year--slider', 'value')])
def update_graph(xaxis_column_name, yaxis_column_name,
                 xaxis_type, yaxis_type,
                 year_value):
    dff = df[df['Year'] == year_value]

    return {
        'data': [dict(
            x=dff[dff['Indicator Name'] == xaxis_column_name]['Value'],
            y=dff[dff['Indicator Name'] == yaxis_column_name]['Value'],
            text=dff[dff['Indicator Name'] == yaxis_column_name]['Country Name'],
            mode='markers',
            marker={
                'size': 15,
                'opacity': 0.5,
                'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}
            }
        )],
        'layout': dict(
            xaxis={
                'title': xaxis_column_name,
                'type': 'linear' if xaxis_type == 'Linear' else 'log'
            },
            yaxis={
                'title': yaxis_column_name,
                'type': 'linear' if yaxis_type == 'Linear' else 'log'
            },
            margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 0},
            hovermode='closest'
        )
    }

可以看到回调函数使用了5个参数。@app.callback 定义了5个Input，对应于5个不同的UI组件的属性。

Dash Python 教程(4): 使用回调函数实现界面交互

前面我们使用dash_html_components和dash_core_components构造了用户界面，但没有添加任何用户互动。

Dash中是通过回调函数(callback)来实现用户界面用户的。

from dash.dependencies import Input, Output

dash.dependencies 定义了Input,和Output 代表输入和输出，这里的Input和dash_html_components里的Input是不一样的。
dash_html_components里的Input为一文本输入框。而dash.dependencies里的Input,Output用来描述用户界面交互的回调函数。

我们先看一个简单的例子

app.layout = html.Div([
    dcc.Input(id='my-id', value='initial value', type='text'),
    html.Div(id='my-div')
])


@app.callback(
    Output(component_id='my-div', component_property='children'),
    [Input(component_id='my-id', component_property='value')]
)
def update_output_div(input_value):
    return 'You\'ve entered "{}"'.format(input_value)

 

可以试着在文本框中输入字符，可以看到下面的字符跟着变换。

Dash 中，输入输出代表了UI组件的某些属性，在本例中，输入为文本框的value属性，而输出为div的children属性。当输入属性发生变化时，Dash会调用由@app.callback修饰过的函数，如本例update_output_div。 函数的参数为输入文本框的value属性。而函数的输出用来设置输出UI部件对应的属性。component_id和component_property的参数名称是可以省略的。每个UI组件需要指定id来标明。

下面在看一个稍微复杂些的回调函数，用户可以通过拉动Slider来选择显示某一年GDP的图像：

本例的输入为Slider的value属性，而输出为Graph的figure 属性。Figure的transition = {‘duration’: 500},表示动画转换不同年份GDP。