چرا یادگیری تقویت عمیق آینده تجارت خودکار است؟

حسن نیت ارائه می دهد تصویر: – Pexels.com

طراحی استراتژی معاملات سهام با توجه به پویایی بازار به طور کلی آسان نیست. با این حال ، اگر ما بخواهیم یک استراتژی معاملات خودکار هوای بسته که صندوق های تامینی و شرکت های سرمایه گذاری را بر اساس نسبت بازگشت به ریسک طبقه بندی می کند ، تکیه بر مفاهیم حداکثر بازده ضروری است.

دوباره ، ارزیابی حداکثر بازده در سهام پویا و پیچیده و حتی بازار فارکس غیر ممکن است ، مگر اینکه یک استراتژی تجاری با پشتیبانی DRL وجود داشته باشد که بتوانید به آن اعتماد کنید.

ارتباط یادگیری تقویت عمیق در تجارت

در نظر بگیرید که شما روزی علاقه مند به ایجاد یک ربات معاملاتی هستید که از Reinforcement Learning برای سنجش توالی ها ، معاملات عامل موجود و حتی کار در مورد ناهنجاری های موجود استفاده می کند. تقویت تقویت یکی از بخشهای یادگیری ماشین است که در آن کشورهای دریافت کننده اطلاعات تجاری کنترل می شوند و مراحل مختلف توسط ربات یا سیستم برای یادگیری استفاده می شود.

در حالی که آموزش تقویت مفهومی است که در آن سیستم به صورت تدریجی و تکراری از یک محیط مستقل یاد می گیرد ، یادگیری تقویت عمیق نیز ورودی ها را از یک منبع کاملاً واگرا آدرس می دهد و به شما امکان جفت کردن …