В этой статье мы начинаем рассматривать практическое применение библиотеки FinRL для построения торгового агента. В предыдущей статье мы вкратце рассмотрели библиотеку FinRL, предоставляемые ей возможности моделирования рынка и обучения торговых агентов на основании алгоритмов…
Глубокое обучение с подкреплением (Deep Reinforcement Learning - DRL) является эффективным подходом в количественных финансах. Однако обучение торгового агента DRL, который бы решал, где торговать, по какой цене и в каком количестве, сопряжено с ошибками, а так же со сложной разработкой и…
Глубокое обучение с подкреплением (Deep Reinforcement Learning - DRL) является эффективным подходом в количественных финансах. Однако обучение торгового агента DRL, который бы решал, где торговать, по какой цене и в каком количестве, сопряжено с ошибками, а так же со сложной разработкой и…
Привет, Хаброжители! Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Эта…