深度强化学习A2C算法不收敛有可能是环境的原因吗？

是 很有可能 的。

题主是自建的环境，而且是 不具有完整状态转移概率 的环境，只是从csv表中读取数据作为输出，设计不当会存在问题（当然也不排除是算法参数选择的问题，得看源码才知道）。

这种 基于csv数据的RL环境 ，我首先想到RL for stock trading，贴一个GitHub：

可以参考他们封装环境、数据处理的方法，以及如何设计状态、动作空间，奖励函数等。

这个博客也讲的很详细：

不过具体细节问题得上手代码才能发现，不收敛的原因可太多了。

另外， gym-anm 是一个 电力系统方向的RL环境 ，也可以借鉴其设计思路：

毕竟环境编写时需要考虑的问题 非常多 ，包括且不限于：

• 状态/动作空间是否过大；
• 状态空间中是否冗余信息过多；
• 如何进行状态信息的预处理；
• 动作空间是否高效，如何处理非法动作；
• 是否存在混合动作空间（离散+连续），如何处理；
• reward设计是否稀疏、合理；

这也是RL落地的难点所在，自建环境时， 80% 的精力 都放在环境的设计上，推荐专栏：

另外题主说loss function特别小，是不是没有做 state归一化 ，或者 冗余信息过多 ？导致state变化不大，体现在loss上更小，智能体学不到知识。

建议题主可以更详细地描述问题，然后继续沟通~