Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2809
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¿Y el aprendizaje por refuerzo?
El topkstarter escribió un artículo sobre DQN en hubr en R.
tienes que entender que el aprendizaje por refuerzo es sólo una optimización engañosa.
Puede funcionar en algunos casos, puede que no.
No puedo encontrar un análogo numpy para R..
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Quería aliviar el sufrimiento de Alexey ) Es ciertamente más fácil desde el principio ... pero aún así.
El topikstarter escribió un artículo sobre DQN en el hub en R
hay que entender que el aprendizaje por refuerzo no es más que una optimización inteligentemente diseñada
Puede que funcione en algunos casos, puede que no.
Bueno, en el contexto de la cuestión de la memoria.
puede ajustar los estados a los nuevos datos, pero es todo en el nivel o como Mashka, es decir, con un retraso.
Es más importante elegir una recompensa, un objetivo, básicamente. Y lanzará las operaciones en diferentes direcciones y en cada iteración será cada vez mejor.
Quería aliviar el sufrimiento de Alexey ) Es ciertamente más fácil desde el principio ... pero aún así
puede ajustar los estados a los nuevos datos, pero es todo nivelado o tipo Mashka, es decir, retardado.
Es más importante seleccionar la recompensa, es decir, el objetivo, en esencia. Y las ofertas se lanzará en diferentes direcciones por sí mismo y en cada iteración será cada vez mejor
la memoria es una NS con pesos entrenados, la entrenas en cada paso, mueves los pesos un poco... no mucho, por eso hay un desfase.
y realmente no puedes transferir eso a la terminal.
la memoria es una NS con pesos entrenados, la reentrenas a cada paso, mueves un poco los pesos... no mucho, así que el lag .
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hay todo un zoo de enfoques, puedes encontrar implementaciones en github, vi una para python.
Hay todo un zoológico de enfoques, usted puede encontrar implementaciones en github, vi uno para python
Puede haber muchas soluciones, pero ¿cuál es la calidad de estas soluciones y lo bien que funcionan en tareas reales?