Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Python, Искусственный интеллект, Криптовалюты, Машинное обучение

Цель данной статьи - предоставить полное техническое руководство по созданию торгового агента, обученного с помощью Reinforcement Learning, на основе архитектуры Dueling Double Deep Q-Network с использованием Prioritized Experience Replay.

Агент разработан для ведения краткосрочной торговли на Binance Futures. Он принимает решения на основе минутных рыночных данных, включая: open, high, low, close, volume, volume_weighted_average, num_trades.

Основная цель агента — максимизировать итоговую прибыль PnL с учётом комиссий и проскальзываний, в данном проекте ключевым этапом оценки стратегии агента выступает реалистичный бэктест, моделирующий поведение в условиях, максимально приближенных к реальной торговле.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro