文章 "蒙特卡罗方法在强化学习中的应用"

MetaQuotes 2019.03.04 09:51

在本文中，我们将应用强化学习来开发可以自主学习的EA交易。在前一篇文章中，我们考虑了随机决策森林算法，并编写了一个简单的基于强化学习的自学习EA，概述了这种方法的主要优点（交易算法的开发简单和“培训”速度快）。强化学习（RL）可以很容易地融入到任何交易EA中，并加速其优化。

停止优化后，只需启用单一测试模式（因为最佳模型已写入文件，并且只上载该模型）：

让我们滚动两个月前的历史记录，看看该模型在整个四个月内是如何工作的：

我们可以看到结果模型持续了另一个月（几乎整个9月），而在8月崩溃。