Форекс и инвестиции [Владислав Кузьменков] Торговый агент на основе сверточной нейронной сети

  • ОСЕНЬ — ОТЛИЧНОЕ ВРЕМЯ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ!

    Оригинальный адрес - Infobiza.Info остерегайтесь Сайты-клоны мошенников!

    Получите вечный Премиум доступ к более чем 190 000 курсов + приватный раздел за 550  400 рублей

    Премиум MAX + Guard.ws + Elements.Envato + доступ к удалённым курсам и книгам 1000  750 рублей

    Акция действительна до 21 Октября включительно!

    Оформить подписку Подробнее
  • Мы опубликовали новых материалов за сутки 144 за неделю 895

Smoky

Smoky

Редактор
Регистрация
13.06.19
Сообщения
37,957
Реакции
319,842
Автор: Владислав Кузьменков
Название: Торговый агент на основе сверточной нейронной сети
21917

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 обучения "Торговый агент на основе сверточной нейронной сети"

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
Занятие 2
  • Как работает Policy Gradient
  • Реализация Policy Gradient на Python
  • Результаты обучения нейронной сети
  • Целесообразность такого подхода. Над чем нужно ещё работать
Подробнее:
Скачать: