강화학습 툴

최신 강화학습 툴 & 금융 분야 활용 툴

1. 최신 강화학습 툴

• Ray RLlib: 대규모 분산 학습, PPO/DQN 등 다양한 알고리즘 지원
• Stable-Baselines3 (SB3): PyTorch 기반, 깔끔한 API
• CleanRL: 한 파일로 구성된 간결한 알고리즘 구현체
• PettingZoo + SuperSuit: 멀티에이전트 환경 지원
• Gymnasium: OpenAI Gym의 진화판, 강화학습 실험의 표준
• DeepMind Acme: DeepMind에서 개발, 연구자 친화적
• Google Dopamine: 간결한 구조, DQN 중심
• Intel Coach: 산업용 강화학습 프레임워크
• Unity ML-Agents: 게임 및 시뮬레이션 환경 기반 RL 학습
• Brax / EnvPool: JAX 기반 빠른 시뮬레이터, 대규모 환경 처리

2. 금융에 특화된 강화학습 툴

• FinRL: 금융시장 전용 RL 툴킷, 주식·ETF·옵션 트레이딩 적용 가능
• ElegantRL: 고성능 분산 학습, 고빈도 거래 및 옵션 헤징에 적합
• TensorTrade: 강화학습 기반 트레이딩 전략, 모듈형 구조
• Gym-Anytrading: 간단한 트레이딩 환경 제공 (주가, 환율 기반)
• 논문 기반 구현체: DeepPortfolio, Q-Trader 등 다양한 GitHub 프로젝트 존재
• QuantConnect: 알고리즘 트레이딩 플랫폼, RL 연동 가능 (Python, C#)
• Backtrader + RL: 백테스트 프레임워크와 RL 알고리즘 연계 활용 가능