Что такое «периодическое обучение с подкреплением»?
Рекуррентное обучение с подкреплением ( RRL ) впервые было введено для обучения торговых систем нейронных сетей в 1996 году. «Рекуррентный» означает, что предыдущий результат вводится в модель как часть ввода. Вскоре он был распространен на торговлю на валютном рынке.
Метод RRL был признан успешным методом машинного обучения для построения систем финансовой торговли.
В чем разница между «периодическим обучением с подкреплением» и обычным «обучением с подкреплением» (как алгоритм Q-Learning)?
В РРЛАХ подход явно отличается от динамического программирования и алгоритмов усиливающих такие как TD-обучение и Q-обучения , которые пытаются оценить значение функции для задачи управления.
Структура RRL позволяет создать простое и элегантное представление проблемы, избегает проклятия размерности Беллмана и предлагает убедительные преимущества в эффективности:
RRL производит реальные ценные действия (веса портфеля), естественно, не прибегая к методу дискретизации в Q-Learning .
RRL имеет более стабильную производительность по сравнению с Q-learning при работе с шумными наборами данных. Алгоритм Q-обучения более чувствителен к выбору функции значения (возможно) из-за рекурсивного свойства динамической оптимизации, в то время как алгоритм RRL более гибок в выборе целевой функции и экономит время вычислений.
С помощью RRL торговые системы могут быть оптимизированы путем максимизации функций производительности , таких как «прибыль» (доход после транзакций), «богатство», функции полезности богатства или коэффициенты производительности с поправкой на риск, такие как «коэффициент Шарпа».U( )
Здесь вы найдете реализацию алгоритма RRL в Matlab.
Ссылки
Усиление обучения для торговли
Укрепление обучения для торговых систем и портфелей
Форекс торговля через периодическое обучение подкрепления
Торговля акциями с периодическим обучением подкреплению (RRL)
Алгоритм трейдинга с использованием Q-Learning и рекуррентного обучения
ИЗУЧЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ТОРГОВЛИ FX - СОЗДАНИЕ ГИБРИДНОЙ МОДЕЛИ
Отличие (Deep) Recurrent RL в том, что функция, отображающая наблюдения агентов на выходное действие, является Recurrent Neural Network.
Рекуррентная нейронная сеть - это тип нейронной сети, которая обрабатывает каждое наблюдение последовательно, одинаково для каждого временного шага.
Оригинальная статья: Глубокое рекуррентное Q-Learning для частично наблюдаемых MDP
источник