Q Uczenie strategii handlowych. Spis treści

Proces uczenia się systemu ma za zadanie osiągnięcie rezultatów opartych na wiedzy fragmentarycznej, umożliwiać doskonalenie się, tworzyć nowe pojęcia oraz wnioskować indukcyjnie. Algorytm zaimplementowany w programie znalazł później zastosowanie w neuronauce.

RL plasuje się na styku wielu dziedzin nauki, jak pokazuje poniższy rysunek: Diagram pokazuje, że ogólny problem decyzyjny jest właściwie badany przez wiele różnych dziedzin, jako fundamentalne nauki w tych grupach.

W tym artykule omawiamy technologię jako gałąź informatyki Transakcje opcji udostepniania udzialow Science i uczenia maszynowego Machine Learning.

Uczenie się przez wzmacnianie jest nieodzownym elementem uczenia maszynowego, które łączy w sobie zarówno nadzorowane uczenie się, jak i uczenie się bez nadzoru.

Samouczek wideo Bollinger Bands Tutorial

W problemie RL nie ma nadzorcy, lecz tylko sygnały nagrody. Nasz agent podejmuje działania zgodnie z nagrodą zwrotną, a działania wpływają na otrzymywane później dane.

Powinniśmy zauważyć, że nie ma danych typu i. W tym przypadku dane zwrotne mogą być opóźnione, więc czas naprawdę ma znaczenie.

Początki uczenia maszynowego[ edytuj edytuj kod ] Pierwszym przykładem maszynowego uczenia się może być projekt Arthura Samuela z firmy IBMktóry w latach rozwijał program do szkolenia zawodników szachowych. Przełomem w dziedzinie sztucznej inteligencji i maszynowego uczenia się było powstanie systemu eksperckiego Dendral na Uniwersytecie Stanforda w System ten powstał w celu zautomatyzowania analizy i identyfikacji molekuł związków organicznych, które dotychczas nie były znane chemikom. Wyniki badań otrzymane dzięki systemowi Dendral były pierwszym w historii odkryciem dokonanym przez komputer, które zostały opublikowane w prasie specjalistycznej.

Jaki jest zestaw problemów? Problem RL to sekwencyjny problem decyzyjny — kontrolowanie agenta do interakcji z otoczeniem krok po kroku, aby osiągnąć jakiś cel. Weźmy Malphago jako przykład.

Tutaj agentem jest mózg Malphago, a środowisko gra z ludzkim graczem — Bobem.

Uczenie maszynowe

Na każdym kroku Malphago wykonuje działanie: kamień, papier lub nożyczki. Bob odbiera działanie i generuje obserwację, która jest jedną ze wszystkich możliwych sytuacji kamień kontra papier lub nożyczki kontra kamień itp. Jednocześnie jest generowana odpowiednia nagroda, ponieważ wiemy, kto wygrywa, lub gra jest powiązana zgodnie z obserwacją.

Uczenie się przez wzmacnianie opiera się na hipotezie nagrody: cel można opisać przez maksymalizację Q Uczenie strategii handlowych łącznej nagrody.

System handlu Delphi Scalper

W skrócie, Malphago ma na celu wygrać jak najwięcej razy w dłuższej perspektywie, ale nie w jednej grze. Przejdźmy głębiej do niektórych elementów w RL: Nagrodajest sygnałem sprzężenia zwrotnego, który wskazuje, jak dobrze agent wykonuje dany krok. Zadaniem agenta jest wybranie działania w celu zmaksymalizowania łącznej nagrody. Stanto informacje używane do określenia, co dzieje się dalej.

  1. Голос его угас.
  2. Все октопауки, в том числе и различные морфы, понимают наш стандартный цветовой язык.

W naszej grze Papier, kamień, nożyce stan środowiska jest w pełni obserwowalny zarówno przez Boba, jak i Malphago. W tym przypadku nazywamy to procesem decyzyjnym Markowa, w którym przypuszczamy, że przyszłość jest niezależna od przeszłości, biorąc pod uwagę teraźniejszość.

Dokładniej mówiąc, stosujemy bieżącą obserwację jako aktualny stan stan może być zaprojektowany jako bardziej skomplikowanyMalphago podejmuje decyzję zgodnie z aktualnym stanem i stale poprawia swoją strategię podejmowania decyzji. Co zawiera agent RL? Co najmniej jeden z następujących składników może odgrywać Q Uczenie strategii handlowych rolę: Polityka: Funkcja behawioralna Malphago. To znaczy, biorąc pod uwagę obecny stan, co należy wybrać jako następne działanie.

Kiedy powinienem skorzystac z moich opcji na akcje

Czy kamień kontra papier jest dobrym stanem podczas gry z Bobem, czy papier jest dobrym działaniem w tym stanie? Ta funkcja jest przeznaczona do oceny, ile otrzymamy całkowitej nagrody, jeśli zastosujemy określoną politykę.

Model:Strategia Boba z perspektywy Malphago. Jak przewidzieć następny stan i nagrodę? Malphago stosuje tak zwaną metodę Q-learning, aby ulepszyć swoją strategię gry.

Metoda ta jest podejściem bezmodelowym, wykorzystującym zarówno funkcję wartości, jak i politykę, aby stworzyć procedurę uczenia. Innymi słowy, Malphago nie przejmuje się tym, jak Bob myśli i jakie jest następne działanie Boba. Malphago ocenia tylko swoją funkcję wartości i wybiera najlepszy wybór zgodnie z jego polityką.

Podczas gry uczy Q Uczenie strategii handlowych tej funkcji i ulepsza politykę. Oto następne pytanie: do jakiego stopnia możemy podejść do funkcji wartości? Co zrobić, jeśli funkcja jest o wiele bardziej złożona, niż sobie wyobrażaliśmy, tak że nie jesteśmy w stanie właściwie ocenić wartości stanu?

Strategie handlowe do przyszlych transakcji

Głębokie uczenie się ze wzmacnianiem jest zatem dobrym sposobem na przybliżenie funkcji wartości ze względu na jej silną zdolność reprezentacji. Wniosek Podsumowując: uczenie się przez wzmacnianie jest podstawowym problemem przy sekwencyjnym podejmowaniu decyzji: Środowisko jest początkowo nieznane, a agent wchodzi w interakcję ze środowiskiem, aby ulepszyć swoją politykę.

Synonimowi opcji akcji

Przypomina to uczenie się metodą prób i błędów. Agent powinien odkryć dobrą politykę podczas doświadczeń z interakcji ze środowiskiem, nie tracąc przy tym zbytnio nagrody. Mam nadzieję, że spodoba ci się gra z Malphago, i dzięki za przeczytanie. Autor: Mao Feng Konsultant ds.