开源项目教程：基于深度学习的算法交易——Awesome-Deep-Trading

1. 项目目录结构及介绍

Awesome-Deep-Trading 是一个致力于收集和整理机器学习基础的算法交易资源的项目。本项目在 GitHub 上托管，为那些对利用人工智能（AI）、深度学习（DL）、机器学习（ML）以及神经网络进行金融交易感兴趣的人提供丰富的资料。

主要目录结构：

• LICENSE: 许可证文件，说明了如何使用该项目的条款，采用 MIT 许可证。
• README.md: 此文件，提供了项目的基本介绍和重要资源链接。
• Papers: 包含了与深度学习在金融交易中应用相关的学术论文列表。
• 可能还会有其他子目录或文件，如示例代码、配置模板等，但未在提供的引用内容中具体列出。

目录结构分析：此项目重点在于文献和资源的汇总，并不包含实际运行的代码库结构，因此，具体的启动文件或配置文件在常规意义上并不存在。其“目录结构及介绍”主要关注的是教育资源和研究论文的组织方式。

2. 项目的启动文件介绍

鉴于Awesome-Deep-Trading是一个资源集合而非一个可以直接运行的应用程序，它没有传统的“启动文件”。它的“启动”指的是用户浏览和利用其中的资源来开始他们的深度学习交易项目或研究。因此，“启动”的过程更多是个人探索项目中链接的论文、工具和库的过程。

3. 项目的配置文件介绍

由于Awesome-Deep-Trading主要是文献和资源索引，不涉及具体软件的配置，所以没有直接的项目配置文件需要介绍。如果你打算使用项目中提到的某些特定机器学习框架或工具进行算法交易系统开发，那么配置文件将取决于这些第三方工具的使用，例如TensorFlow或PyTorch的环境设置，这不在本项目直接讨论范围内。

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总结来说，Awesome-Deep-Trading作为一份知识集合，其“启动”和“配置”概念非传统意义上所指，而是鼓励用户通过阅读和实践文档中的知识来“启动”自己的学习和实验旅程，没有直接对应的启动文件和配置文件需要操作。用户应侧重于理解和应用其中分享的知识点与链接资源。