Uczenie przez wzmacnianie okaza

Osoby które kupowały "Uczenie przez wzmacnianie w finansach. Wprowadzenie z wykorzystaniem Pythona", wybierały także:

• Django 5. Praktyczne tworzenie aplikacji internetowych w Pythonie. Wydanie V 147,78 zł, (39,90 zł -73%)
• Programowanie zorientowane obiektowo w Pythonie. Tworzenie solidnych i 147,78 zł, (39,90 zł -73%)
• Podstawy Pythona z Minecraftem. Kurs video. Piszemy pierwsze skrypty 147,78 zł, (39,90 zł -73%)
• Matematyka a programowanie. Kurs video. Od pojęcia liczby po płaszczyznę zespoloną w Pythonie 147,78 zł, (39,90 zł -73%)
• Python 3. Kurs video. Kompendium efektywnego Pythonisty 147,78 zł, (39,90 zł -73%)

Spis treści

Uczenie przez wzmacnianie w finansach. Wprowadzenie z wykorzystaniem Pythona eBook -- spis treści

Przedmowa

Część I. Podstawy

• 1. Uczenie się na podstawie interakcji
  • Uczenie bayesowskie
    • Rzuty niesymetryczną monetą
    • Rzuty niesymetryczną kością
    • Aktualizacje bayesowskie
  • Uczenie przez wzmacnianie
    • Najważniejsze przełomowe osiągnięcia
    • Główne elementy składowe
  • Deep Q-Learning (DQL)
  • Podsumowanie
  • Literatura
• 2. Deep Q-learning
  • Problemy decyzyjne
  • Programowanie dynamiczne
  • Q-Learning
  • Przykłady z grą CartPole
    • Środowisko gry
    • Losowy agent
    • Agent DQL
  • Q-Learning a uczenie nadzorowane
  • Podsumowanie
  • Literatura
• 3. Algorytm Q-learning w finansach
  • Środowisko Finance
  • Agent DQL
  • Miejsca, w których analogia zawodzi
    • Ograniczona ilość danych
    • Brak wpływu
  • Podsumowanie
  • Literatura

Część II. Rozszerzanie danych

• 4. Symulowane dane
  • Szeregi czasowe z szumem
  • Symulowane szeregi czasowe
  • Podsumowanie
  • Literatura
  • Klasa Pythona DQLAgent
• 5. Dane generowane
  • Prosty przykład
  • Przykład finansowy
  • Test Kołmogorowa-Smirnowa
  • Podsumowanie
  • Literatura

Część III. Zastosowania finansowe

• 6. Handel algorytmiczny
  • Jeszcze o grze predykcyjnej
  • Środowisko Trading
  • Agent transakcyjny
  • Podsumowanie
  • Literatura
  • Środowisko Finance
  • Klasa DQLAgent
  • Środowisko Simulation
• 7. Dynamiczny hedging
  • Delta hedging
  • Środowisko Hedging
  • Agent do hedgingu
  • Podsumowanie
  • Literatura
  • Wzór według modelu BSM (1973)
• 8. Dynamiczna alokacja w aktywa
  • Podział między dwa fundusze
  • Scenariusz z dwoma aktywami
  • Scenariusz z trzema aktywami
  • Portfel o równych wagach
  • Podsumowanie
  • Literatura
  • Kod dla scenariusza z trzema aktywami
• 9. Optymalna realizacja zleceń
  • Model
  • Implementacja modelu
  • Środowisko realizacji transakcji
  • Agent losowy
  • Agent do realizacji transakcji
  • Podsumowanie
  • Literatura
• 10. Uwagi końcowe
  • Literatura