Sobre o aprendizado por reforço profundo.

Encontrei um projeto de código aberto interessante que usa o aprendizado por reforço profundo para gerar estratégias de negociação. A SQ pode aprender algumas coisas úteis com isso?

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

artigo interessante. Fizemos alguns experimentos com aprendizagem profunda, mas não conseguimos nada robusto. Esse é um dos motivos pelos quais as redes neurais ainda não foram adicionadas ao SQ - todos os modelos de NN que tentamos eram apenas ajustes de curvas.

E quanto à floresta aleatória, etc.?

É preciso combiná-lo com entradas baseadas em regras, caso contrário, provavelmente nunca funcionará e será um ajuste de curva.

Assim, a equipe do SQx pode adicionar a função ao Improver e nós podemos testá-la.