Самые читаемые статьи за неделю
Разработка торговой системы на основе индикатора Force Index
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Индекса силы (Force Index) и будем учиться создавать на его основе торговые системы.
Нейросети — это просто (Часть 28): Policy gradient алгоритм
Продолжаем изучение методов обучение с подкреплением. В предыдущей статье мы познакомились с методом глубокого Q-обучения. В котором мы обучаем модель прогнозирования предстоящей награды в зависимости от совершаемого действия в конкретной ситуации. И далее совершаем действие в соответствии с нашей политикой и ожидаемой наградой. Но не всегда возможно аппроксимировать Q-функцию. Или её аппроксимация не даёт желаемого результата. В таких случаях используют методы аппроксимации не функции полезности, а на прямую политику (стратегию) действий. Именно к таким методам относится policy gradient.
Нейросети — это просто (Часть 27): Глубокое Q-обучение (DQN)
Продолжаем изучение обучения с подкреплением. И в этой статье мы познакомимся с методом глубокого Q-обучения. Использование данного метода позволило команде DeepMind создать модель, способную превзойти человека при игре в компьютерные игры Atari. Думаю, будет полезно оценить возможности подобной технологии для решения задач трейдинга.
