Применение фреймворка FinRL для моделирования торгового агента // Курс «Reinforcement Learning» скачать в хорошем качестве

Применение фреймворка FinRL для моделирования торгового агента // Курс «Reinforcement Learning»

Мы напишем простую модель и поговорим как ее можно улучшить. Посмотрим как сделать что-то сложнее и интереснее, но уже не "ручками", а с использованием инструментов. Моделировать финансовый рынок задача непростая, а когда мы хотим обучить торгового агента для эффективной работы, она становится непосильной для одного человека. Так что же, удел обычных людей только идти на поводу крупных корпораций, готовых содержать штат высококлассных программистов? Конечно нет. Мир полон свободных инструментов, помогающих нам использовать опыт и наработки гигантов индустрии. Не надо изобретать велосипед или быть Генри Фордом, что бы ездить на автомобиле. На занятии мы посмотрим на один из свободно распространяемых фреймворков для моделирования финансового рынка. Этот фреймфорк предлагает реализованные алгоритмы обучения с подкреплением для разработки своего собственного торгового агента. Вам не придется разбираться с тонкостями программирования нейросетей и реализаций сложных математических концепций. Вы сосредоточитесь на финансовой стратегии, а детали реализации алгоритма фреймворк возьмет на себя. К концу урока вы узнаете как реализовать модель финансового рынка и построить торгового агента в несколько строк кода с использованием специализированного фреймворка FinRL. Для кого: инвесторы, финансисты, DS/ML/DL специалисты, IT-специалисты, которые хотят погрузиться в обучение с подкреплением. «Reinforcement Learning» - https://otus.pw/3k7g/ Преподаватель: Игорь Стурейко - Teamlead, главный инженер Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/CWVu/ Следите за новостями проекта: Telegram: https://t.me/Otusjava ВКонтакте: https://otus.pw/850t LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/ Хабр: https://otus.pw/S0nM/