Ak47tutu
- Bibliotheken
- Dian Zhou
- Version: 1.0
- Aktivierungen: 5
Als ich tief in den Bereich der Finanz- und Handelsstrategien eintauchte, beschloss ich, eine Reihe von Experimenten durchzuführen und dabei sowohl Ansätze zu untersuchen, die auf Reinforcement Learning basieren, als auch solche, die ohne dieses auskommen. Durch die Anwendung dieser Methoden gelang es mir, eine differenzierte Schlussfolgerung zu formulieren, die für das Verständnis der Bedeutung einzigartiger Strategien im modernen Handel von entscheidender Bedeutung ist. Obwohl neuronale Netzwerkberater in der Anfangsphase eine beeindruckende Effizienz zeigten, erwiesen sie sich auf lange Sicht als äußerst instabil. Verschiedene Faktoren wie Marktvolatilität, Trendänderungen und externe Ereignisse führten zu Chaos in ihrem Betrieb und letztendlich zu Instabilität. Mit dieser Erfahrung ausgestattet, nahm ich die Herausforderung an und begann, meinen eigenen Ansatz zu entwickeln. Mein Fokus lag auf der Entwicklung eines Beraters, der die besten gesammelten Indikatoren nutzt, jedoch mit unterschiedlichen Parametereinstellungen. Dieser Berater basiert auf meiner einzigartigen Strategie und verwendet gleichzeitig 14 Indikatoren mit unterschiedlichen Parametereinstellungen. Er entstand aus stundenlanger Datenanalyse und sorgfältigen Tests.