Торговля акциями с использованием алгоритмов обучения с подкреплением является активной областью исследований. Основным компонентом обучения с подкреплением является окружающая среда. Чтобы использовать любые алгоритмы подкрепления, нам нужно создать среду. Создание надлежащей среды имеет решающее значение для успеха любых алгоритмов обучения с подкреплением. В этой статье мы рассмотрим, как создать среду для торговли акциями. Это исходный код, который мы создали для среды торговли..

По крайней мере, для LSTM я использую в этой статье. Большинство алгоритмов машинного обучения - не более чем своего рода регрессионная модель. А именно, когда алгоритмы машинного обучения пытаются предсказать будущее, они будут предсказывать тенденцию, предполагая, что любые отклонения от тенденции обратятся. Это особенно актуально, когда вы применяете функцию потерь из семейства ошибок в квадрате. Чтобы понять это интуитивно, давайте рассмотрим пример. Представьте, что вокруг сигнала..