트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2813

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mytarmailS #:
수익성이 없는 거래에 대해 상담원에게 불이익을 주고 싶은 경우.
목표는 "원하는 것을 거래하되 손해 보는 거래는 하지 않고, 시장에서 살아남는 것"입니다.

이를 태그로 어떻게 설명할 수 있을까요?
기록에 무손실 표시를 남기는 것 아닐까요?
Rl은 최적의 경로를 찾는 것, 즉 최적화에 관한 것입니다. 직접 또는 그를 통해 할 수 있습니다. 엄청나게 대단한 패턴을 찾는 것이 아닙니다.

서튼, 바토, "강화 학습"을 읽어보세요. 러시아어로 되어 있습니다. 원시적인 것부터 다른 모든 것까지 다루고 있습니다. 그런 다음 DQN에 도달하게 됩니다.

거기에서 제가 기억하는 한 유전적 최적화 및 프로그래밍과 유사점을 찾을 수 있습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
에이전트 상태 또는 작업. 나는 당신이 쓴 내용을 이해하기 위해 몇 달 동안 책을 읽고 같은 결론에 도달하는 것이 좋습니다 ) 에이전트의 행동에 대한 환경의 반응 없이는 최적화 할 것이 없으며 한 번에 수행됩니다.

환경 상태, 상담원 상태, 환경의 변화를 고려한 상태 간 상담원의 전환(정책) 매트릭스가 있습니다. 환경은 정적이며 상담원의 행동으로 인해 변경되지 않습니다. 즉, 정적 환경, 즉 타깃에서 에이전트의 작업 행렬만 정의하면 됩니다. 타깃의 마킹은 한 번에 이루어집니다.
행의 상태를 수동으로 설명하는 것은 여전히 어리석은 일입니다.))))))
 
Valeriy Yastremskiy #:
행의 상태를 수동으로 설명하는 데 여전히 당황하고 있습니다.))))))
Futile
 
Maxim Dmitrievsky #:
쓸데없는 짓입니다.
논쟁의 여지는 없지만 매혹적인)))))
 
Valeriy Yastremskiy #:
논쟁의 여지는 없지만 흥미롭습니다)))))
평균 증분값을 위 또는 아래로 이동하는 두 가지 상태가 있습니다.
 
아무도 내 설정 날짜를 못 봤나요?
 
Valeriy Yastremskiy #:
시리즈의 상태를 수동으로 설명하는 데 여전히 당황하고 있습니다.))))))

최근에 상태 전환에 대한 마르코비안 접근 방식을 설명하는 비디오를 보았습니다.
이 상태를 사용해야한다는 말은 아닙니다.
이 개념을 필요하다고 생각하는 모든 상태에 적용 할 수있는 것 같습니다.
어쩌면 다른 아이디어를 줄 수 있습니다.



맥심은 다시는 힌두교도라고 놀리지 마세요 ))
나는 다른 사람을 만나지 못했습니다.)

 
Roman #:

최근에 상태 전환에 대한 마르코비안 접근법을 설명하는 동영상을 보게 되었습니다.
이 특정 상태를 사용해야 한다는 말은 아닙니다.
이 개념을 적합하다고 생각하는 모든 상태에 적용할 수 있을 것 같습니다.
아마도 다른 아이디어를 얻을 수 있을 것입니다.



맥심은 다시는 힌두교도라고 놀리지 마세요 ))
나는 다른 )

시계열 세분화에 대한 기사도 찾을 수 있습니다. 클러스터링을 클러스터링으로 대체할 수 있습니다. 각 주마다 다른 특성이 있기 때문에 각 주마다 다른 모델을 훈련하는 것이 합리적일 것입니다. 기본적으로 평균 증분값의 변화로 모델이 세분화됩니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
세분화에 사용할 수 있습니다. 클러스터링을 대체할 수 있습니다.
그럴 수 없습니다. 서로 다릅니다.

Hmm은 현재 어떤 클러스터에 속해 있는지 예측하고, 클러스터링은 사후적으로 어떤 클러스터에 속해 있었는지를 보여줍니다.
간단히 말해
 
mytarmailS #:
아니요, 다릅니다.

Hmm은 현재 어떤 클러스터에 속해 있는지 예측하고, 클러스터링은 사후에 어떤 클러스터에 속해 있었는지 보여줍니다.
간단히 말해.
생각해 보면
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