- Регистрация
- Сен 1, 2020
- Сообщения
- 116,769
- Реакции
- 165,107
Вы можете создать множество моделей, которые с некоторым успехом прогнозирует цену, но разве это вам нужно? Трейдера зарабатывают не на прогнозах, а на верных решениях. Как научить модель не предсказывать, а принимать решения?
Представим трейдинг в виде игры и осуществим небольшое погружение в обучение с подкреплением. Напишем очень простое своё gym окружение для торговли индексом РТС. Реализуем метод обучения Policy Gradient и посмотрим на результаты эмуляции торговли нашей нейронной сети.
Программа
Занятие 1
СКАЧАТЬ
Представим трейдинг в виде игры и осуществим небольшое погружение в обучение с подкреплением. Напишем очень простое своё gym окружение для торговли индексом РТС. Реализуем метод обучения Policy Gradient и посмотрим на результаты эмуляции торговли нашей нейронной сети.
Программа
Занятие 1
- Что такое обучение с подкреплением и где оно используется
- Зачем нужен OpenAI Gym и как он работает
- Интуитивное представление о методе обучения Policy Gradient
- Пишем gym environment на Python
- Как работает Policy Gradient
- Реализация Policy Gradient на Python
- Результаты обучения нейронной сети
- Целесообразность такого подхода. Над чем нужно ещё работать
Зарегистрируйтесь для просмотра данного контента
СКАЧАТЬ
Зарегистрируйтесь для просмотра данного контента
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Пульс рынка с NZT Rusfond [NZT Rusfond] [Сергей Попов, Игорь Шимко]
- Разумный трейдер [dmitxx] [Тариф Базовый]
- Мастер класс 10.06 [Аврора] [Игорь Тощаков]
- Аналитика. Подписка июль 2023 [sponsr.ru] [Виктор Скороходов]
- Тактики на 1 год [Олег Клоченок]
- Аналитика. Подписка июнь 2023 [sponsr.ru] [Виктор Скороходов]
- Практикум. Пишем стратегию. Второй поток [Арина Веспер]