این گزارش یک رویکرد جدید برای تجارت ارزهای دیجیتال با استفاده از یک عامل آموزش تقویت عمیق مبتنی بر ترانسفورماتور (DRL) ارائه میکند. این سیستم از معماریهای مدرن الهام گرفته از NLP (ترانسفورماتور)، Double DQN (DDQN)، شبکههای پر سر و صدا و سازگاری با رتبه پایین (LoRA) برای آموزش در زمان تست (TTT) استفاده میکند. با ترکیب این مؤلفهها، این عامل سازگاری بهبود یافته، شکلگیری خطمشی پایدار و سودآوری قابل توجهی را در دادههای تاریخی BTC/USDT نشان میدهد. در حالی که مقدماتی است، این نتایج نشان میدهد که این روش میتواند به مجموعه دادههای پیچیدهتر (به عنوان مثال، در سطح دفترچه سفارش) و کلاسهای دارایی متعدد گسترش یابد، و پایهای مقیاسپذیر برای استراتژیهای تجاری در سطح سازمانی فراهم کند.
یادداشت سردبیر: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی است و به منزله مشاوره سرمایه گذاری نیست. ارزهای دیجیتال سفته بازی، پیچیده و دارای ریسک بالایی هستند. این می تواند به معنای نوسان قیمت های بالا و از دست دادن احتمالی سرمایه گذاری اولیه شما باشد. شما باید وضعیت مالی، اهداف سرمایه گذاری خود را در نظر بگیرید و قبل از تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری با یک مشاور مالی مشورت کنید. تیم تحریریه HackerNoon فقط داستان را از نظر صحت گرامری تأیید کرده است و صحت، قابلیت اطمینان یا کامل بودن اطلاعات مندرج در این مطلب را تأیید یا تضمین نمی کند.