À propos de l'apprentissage par renforcement profond.

J'ai trouvé un projet open source intéressant qui utilise l'apprentissage par renforcement profond pour générer des stratégies de trading. La SQ peut-elle en tirer des enseignements utiles ?

https://towardsdatascience.com/using-reinforcement-learning-to-trade-bitcoin-for-massive-profit-b69d0e8f583b

article intéressant. Nous avons fait quelques expériences avec l'apprentissage profond, mais nous n'avons rien trouvé de robuste. C'est l'une des raisons pour lesquelles les réseaux neuronaux ne sont toujours pas ajoutés à la SQ - tous les modèles de réseaux neuronaux que nous avons essayés n'étaient que des ajustements de courbes.

Qu'en est-il de la forêt aléatoire, etc.

Vous devez l'associer à des entrées basées sur des règles, faute de quoi elle ne fonctionnera probablement jamais et sera adaptée aux courbes.

L'équipe SQx peut donc ajouter la fonction à Improver et nous pouvons la tester 🙂 .