从零建造⼀个基于深度强化学习的期货⽇内⾼频交易模型（⼀）下载数据
最近刚刚接触到商品期货交易，虽然本想着能够偶尔投机赚点⼩钱，但很显然凭我个⼈的能⼒反向操作才是我应有的⽔准。然后想到是否可以使⽤深度强化学习的⽅法来帮助我进⾏交易呢，因此有了本⽂的内容。
⾸先简单介绍⼀下什么是深度强化学习。从字⾯上就可以看出，这是⼀种结合深度学习和强化学习的模型，在模型中主要采纳了深度学习对于⽆限数据处理以及处理连续数据的能⼒，同时吸收了强化学习⽆模型训练的特点。 那么接下来就不再说过多的废话开始模型的第⼀部分——下载数据
第⼀步下载
本⽂的数据是从和中通过python的API下载的5分钟数据。
采坑经验
1、根据我的经验以及实际的体验后强烈建议，下载分钟或⼩时级别的数据时，尽可能的选择点宽或者是其他平台的数据，Tushare虽然容易下载，但不知是为何感觉总有些数据是错误的。
2、选择点宽或是其他平台的数据时⼀定要注意每⼀次能够下载的限制，否则很可能会最终只能得到少部分。
3、强烈建议返回数据形式为DataFrame，但是同时也注意在后续部分使⽤时需要将数据转化为List形式。
存⼊数据库
本⽂使⽤的是Mysql数据库。在建库时建议时间的格式使⽤DateTime，这样就可以不⽤改变形式直接⼊库了。
其次点宽的数据的时间戳⽤API下载后是TimeStrap的格式，要改为Str才能⼊库。
绘制Kline
本⽂使⽤的是pyecharts绘制的图，不要问我为什么，就两个词简单、好看。
下载mysql为什么下载不了
具体代码可以看我的
还未完成的内容
建⽴环境(这个会使⽤OpenAI Gym来搭建环境)
建⽴模型(⽬前的想法是使⽤PPO)
模型训练和测试
优化模型

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