diff --git a/cli.py b/cli.py index 5ca3a41..e867b40 100644 --- a/cli.py +++ b/cli.py @@ -41,6 +41,6 @@ def run_optimize(args, logger): if args.command == 'train': trader.train(n_epochs=args.epochs) elif args.command == 'test': - trader.test(model_epoch=args.model_epoch, should_render=args.no_render) + trader.test(model_epoch=args.model_epoch, should_render=args.no_render, render_tearsheet=args.no_tearsheet) elif args.command == 'update-static-data': download_data_async() diff --git a/data/.DS_Store b/data/.DS_Store new file mode 100644 index 0000000..7871d54 Binary files /dev/null and b/data/.DS_Store differ diff --git a/data/reports/PPO2__MlpLnLstmPolicy__IncrementalProfit__0.html b/data/reports/PPO2__MlpLnLstmPolicy__IncrementalProfit__0.html new file mode 100644 index 0000000..cf056a5 --- /dev/null +++ b/data/reports/PPO2__MlpLnLstmPolicy__IncrementalProfit__0.html @@ -0,0 +1,37495 @@ + + + + + + + + + Tearsheet (generated by QuantStats) + + + + + + + +
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7 Feb, 2019 - 4 Jul, 2019

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+ + + diff --git a/lib/RLTrader.py b/lib/RLTrader.py index 850be21..bf70d0e 100644 --- a/lib/RLTrader.py +++ b/lib/RLTrader.py @@ -1,6 +1,8 @@ import os import optuna import numpy as np +import pandas as pd +import quantstats as qs from os import path from typing import Dict @@ -154,7 +156,7 @@ def optimize_params(self, trial, n_prune_evals_per_trial: int = 2, n_tests_per_e trades = train_env.get_attr('trades') if len(trades[0]) < 1: - self.logger.info('Pruning trial for not making any trades: ', eval_idx) + self.logger.info(f'Pruning trial for not making any trades: {eval_idx}') raise optuna.structs.TrialPruned() state = None @@ -195,7 +197,7 @@ def optimize(self, n_trials: int = 20, *optimize_params): return self.optuna_study.trials_dataframe() - def train(self, n_epochs: int = 10, save_every: int = 1, test_trained_model: bool = False, render_trained_model: bool = False): + def train(self, n_epochs: int = 10, save_every: int = 1, test_trained_model: bool = True, render_trained_model: bool = False, save_results: bool = True): train_provider, test_provider = self.data_provider.split_data_train_test(self.train_split_percentage) del test_provider @@ -221,11 +223,11 @@ def train(self, n_epochs: int = 10, save_every: int = 1, test_trained_model: boo model.save(model_path) if test_trained_model: - self.test(model_epoch, should_render=render_trained_model) + self.test(model_epoch, should_render=render_trained_model, render_tearsheet=False, save_tearsheet=save_results) self.logger.info(f'Trained {n_epochs} models') - def test(self, model_epoch: int = 0, should_render: bool = True): + def test(self, model_epoch: int = 0, should_render: bool = True, render_tearsheet: bool = True, save_tearsheet: bool = False): train_provider, test_provider = self.data_provider.split_data_train_test(self.train_split_percentage) del train_provider @@ -247,7 +249,7 @@ def test(self, model_epoch: int = 0, should_render: bool = True): for _ in range(len(test_provider.data_frame)): action, state = model.predict(zero_completed_obs, state=state) - obs, reward, _, __ = test_env.step([action[0]]) + obs, reward, done, info = test_env.step([action[0]]) zero_completed_obs[0, :] = obs @@ -256,5 +258,17 @@ def test(self, model_epoch: int = 0, should_render: bool = True): if should_render: test_env.render(mode='human') + if done: + net_worths = pd.DataFrame( + {'Date': info[0]['timestamps'], + 'Balance': info[0]['networths'], + }) + net_worths.set_index('Date', drop=True, inplace=True) + returns = net_worths.pct_change()[1:] + if(render_tearsheet): + qs.plots.snapshot(returns.Balance, title='RL Trader Performance') + if(save_tearsheet): + reports_path = path.join('data', 'reports', f'{self.study_name}__{model_epoch}.html') + qs.reports.html(returns.Balance, file=reports_path) self.logger.info( f'Finished testing model ({self.study_name}__{model_epoch}): ${"{:.2f}".format(np.sum(rewards))}') diff --git a/lib/cli/RLTraderCLI.py b/lib/cli/RLTraderCLI.py index 1b21ebc..869ace8 100644 --- a/lib/cli/RLTraderCLI.py +++ b/lib/cli/RLTraderCLI.py @@ -55,6 +55,7 @@ def __init__(self): test_parser = subparsers.add_parser('test', description='Test model') test_parser.add_argument('--model-epoch', type=int, default=1, help='Model epoch index') test_parser.add_argument('--no-render', action='store_false', help='Do not render test') + test_parser.add_argument('--no-tearsheet', action='store_false', help='Do not render tearsheet') subparsers.add_parser('update-static-data', description='Update static data') diff --git a/lib/data/features/indicators.py b/lib/data/features/indicators.py index 027af49..b5e8880 100644 --- a/lib/data/features/indicators.py +++ b/lib/data/features/indicators.py @@ -35,10 +35,10 @@ ('KCLI', ta.keltner_channel_lband_indicator, ['High', 'Low', 'Close']), ('DCHI', ta.donchian_channel_hband_indicator, ['Close']), ('DCLI', ta.donchian_channel_lband_indicator, ['Close']), - ('ADI', ta.acc_dist_index, ['High', 'Low', 'Close', 'volume']), - ('OBV', ta.on_balance_volume, ['close', 'volume']), + ('ADI', ta.acc_dist_index, ['High', 'Low', 'Close', 'Volume BTC']), + ('OBV', ta.on_balance_volume, ['Close', 'Volume BTC']), ('CMF', ta.chaikin_money_flow, ['High', 'Low', 'Close', 'Volume BTC']), - ('FI', ta.force_index, ['Close', 'Volume']), + ('FI', ta.force_index, ['Close', 'Volume BTC']), ('EM', ta.ease_of_movement, ['High', 'Low', 'Close', 'Volume BTC']), ('VPT', ta.volume_price_trend, ['Close', 'Volume BTC']), ('NVI', ta.negative_volume_index, ['Close', 'Volume BTC']), diff --git a/lib/env/TradingEnv.py b/lib/env/TradingEnv.py index 9f7e8d9..d827ddc 100644 --- a/lib/env/TradingEnv.py +++ b/lib/env/TradingEnv.py @@ -115,7 +115,6 @@ def _take_action(self, action: int): current_net_worth = round(self.balance + self.asset_held * self._current_price(), self.base_precision) self.net_worths.append(current_net_worth) - self.account_history = self.account_history.append({ 'balance': self.balance, 'asset_bought': asset_bought, @@ -155,6 +154,7 @@ def _reward(self): def _next_observation(self): self.current_ohlcv = self.data_provider.next_ohlcv() + self.timestamps.append(pd.to_datetime(self.current_ohlcv.Date.item(), unit='s')) self.observations = self.observations.append(self.current_ohlcv, ignore_index=True) if self.stationarize_obs: @@ -187,6 +187,7 @@ def reset(self): self.balance = self.initial_balance self.net_worths = [self.initial_balance] + self.timestamps = [] self.asset_held = 0 self.current_step = 0 @@ -210,8 +211,7 @@ def step(self, action): obs = self._next_observation() reward = self._reward() done = self._done() - - return obs, reward, done, {} + return obs, reward, done, {'networths': self.net_worths, 'timestamps': self.timestamps} def render(self, mode='human'): if mode == 'system': diff --git a/requirements.base.txt b/requirements.base.txt index f352090..3b178e5 100644 --- a/requirements.base.txt +++ b/requirements.base.txt @@ -10,4 +10,5 @@ statsmodels==0.10.0rc2 empyrical ccxt psycopg2 -configparser \ No newline at end of file +configparser +quantstats