Криптовалюта [Красный Циркуль][Владислав Кузьменков] Торговый агент на основе сверточной сети (2019)

ОПИСАНИЕ:

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

  • 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

СКАЧАТЬ КУРС:
 

Обратите внимание

Назад
Сверху