Инвестиции [Владислав Кузьменков] Торговый агент на основе сверточной нейронной сети

Smoky
Редактор
59,527
543,171
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:

 
Сверху