Przejdź do głównej treści

Infolinia 690 590 426 ❕ Darmowa dostawa od 220 zł ❕ Promocje do -40%

Darmowa dostawa od 220 zł 
Ulubione
Produkty w koszyku: 0. Zobacz szczegóły
Przejdź do sekcji Opinie

Uczenie przez wzmacnianie w finansach

HELION

Uczenie przez wzmacnianie okazało się przełomowym rozwiązaniem. Jednym z najciekawszych algorytmów jest Deep Q-Learning (DQL), który może być stosowany do zmieniających się warunków decyzyjnych.

Przejdź do pełnego opisu
Cena 79,00 zł
szt.
Zapytaj o produkt
Czas wysyłki: 3 dni
Udostępnij
Dostawa od 9,00 zł - DHL Punkt Odbioru

Opis produktu

Uczenie przez wzmacnianie okazało się przełomowym rozwiązaniem. Jednym z najciekawszych algorytmów jest Deep Q-Learning (DQL), który może być stosowany do zmieniających się warunków decyzyjnych. DQL w wielu przypadkach wykazuje skuteczność nieosiągalną dla człowieka. Nic dziwnego, że użycie tego rodzaju algorytmów w branży finansowej wydaje się wyjątkowo atrakcyjną opcją.

Ta książka jest zwięzłym wprowadzeniem do głównych zagadnień i aspektów uczenia przez wzmacnianie i algorytmów DQL. Docenią ją zarówno naukowcy, jak i praktycy poszukujący skutecznych algorytmów, przydatnych w pracy z finansami. Znajdziesz tu wiele interesujących przykładów w języku Python, zaprezentowanych w formie najciekawszych algorytmów gotowych do samodzielnego modyfikowania i testowania.

W książce między innymi:

uczenie przez wzmacnianie

algorytm DQL

algorytm aktor-krytyk

implementacja powyższych algorytmów w Pythonie

rozwiązywanie problemów handlu algorytmicznego, hedgingu dynamicznego i dynamicznej alokacji środków w aktywa

Książka ta doskonale wypełnia lukę między teorią a praktyką dzięki jasnym objaśnieniom i szczegółowemu kodowi w Pythonie!



EAN: 9788328925786