Sistema di trading algoritmico basato su microservizi

Apprendimento per rinforzo di trading crypto

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    apprendimento per rinforzo di trading crypto

    Quindi, in un sistema di Reinforcement Learning un agente agent software compie osservazioni observation in un ambiente environmenteseguendo in esso delle azioni action e ricevendo in cambio delle ricompense rewardche non per forza sono positive.

    A differenza delle altre due non richiede alcun dato per il condizionamento.

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    Questa è divisa in righe, contenenti tutte le osservazioni possibili e in colonne che riportano tutte le azioni possibili. La rappresentazione visiva funziona solo in un observation space di piccole dimensioni. Campi di applicazione del Reinforcement Learning Gli algoritmi di Reinforcement Learning non sono utilizzati solo per fini di ricerca ma, da alcuni anni, sono già impiegati in diversi ambiti pratici.

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    Il colosso statunitense usa questo tipo di apprendimento per controllare gli impianti di climatizzazione nei data center. Nel mondo dei servizi finanziari il Reinforcement Learning permette di ottimizzare la gestione dei portafogli, pricing di opzioni, nonché applicazione di strategie di trading automatizzate.

    Infine, in ambito sanitario è impiegato per aiutare ad individuare alcuni tipi di patologie o per fornire suggerimenti per possibili terapie sulla base dei dati raccolti sul paziente.

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