O'Reilly Media Реинфорсментное обучение в финансах: Введение в Python с алгоритмами Q-learning и примерами

Реинфорсмент-обучение (RL) стало основой для ряда прорывов в области искусственного интеллекта.

Использование алгоритма Q-learning (DQL) позволило разработать агентов, которые играют в аркадные и настольные игры на уровне, превосходящем человеческий.

Эта книга является одной из первых, исследующих применение методов реинфорсмент-обучения в финансах.

Автор Ив Хилпиш, основатель и генеральный директор The Python Quants, лаконично предоставляет необходимую информацию.

Специалисты в области машинного обучения, финансовые трейдеры, управляющие портфелями, стратеги и аналитики смогут сосредоточиться на реализации этих алгоритмов в виде независимого кода на Python.

Книга охватывает:

• Реинфорсмент-обучение
• Глубокое Q-обучение
• Реализации алгоритмов на Python
• Применение алгоритмов к финансовым задачам, таким как алгоритмическая торговля, динамическое хеджирование и динамическое распределение активов

Эта книга станет идеальным справочником по данной теме. Вы сможете изменить примеры в соответствии с вашими потребностями или идеями и использовать ее в работе с RL в финансах.

Доктор Ив Хилпиш является основателем и CEO The Python Quants, группой, которая фокусируется на использовании технологий с открытым исходным кодом в области финансовой науки, искусственного интеллекта, управления активами, алгоритмической торговли и вычислительных финансов.