RL Trading Web Tool

Scopo e ambito sono rendere possibile una valutazione riproducibile delle politiche di trading basate su reinforcement learning in un ambiente di backtesting controllato. Accetta dati di mercato, un'interfaccia politica e impostazioni di backtest per produrre metriche di performance e di rischio per confronti. L'logica centrale simula l'andamento dei prezzi, applica azioni dell'agente e tiene conto di costi e vincoli di esecuzione. Uscite includono esposizione per asset, curve di capitale e statistiche riassuntive adatte a notebook di ricerca e pipeline ML.
Gli utenti possono eseguire sweep di parametri, confrontare varianti di policy e valutare la robustezza tra seed e regimi di mercato. Il framework enfatizza riproducibilità deterministica quando seed e dati sono fissi, permettendo anche valutazione probabilistica per analisi di robustezza.
Il valore unico risiede in una pipeline di valutazione incentrata sul RL con risultati strutturati ed esportabili e controlli espliciti di shaping della ricompensa, allineati ai flussi di lavoro di ricerca comuni. Supporta configurazioni di backtest multiple, controlli di qualità dei dati e reportistica standardizzata per risultati pronti alla pubblicazione.