Применение обучения с подкреплением на финансовых рынках // Курс «Reinforcement Learning»

Людей всегда манила возможность предсказывать поведение финансового рынка с целью получения выгоды. Человеческий мозг не в состоянии охватить все многообразие факторов, влияющих на колебания курсов. Кажется, что это удел профессиональных трейдеров, понимать и предсказывать цены акций и управлять колоссальными финансами.
Вы узнаете как можно обучить искусственный интеллект делать это за вас. Более того, мы покажем как создать модель, которая учится без вашего участия.
Современный рынок - это состязание алгоритмов и больших нейронный сетей и на этом занятии наши преподаватели расскажут вам какие алгоритмы лежат в основе этих процессов.
К концу урока вы узнаете, какие алгоритмы необходимы для прогнозирования поведения финансового рынка и что нужно сделать для построения торгового робота.
Для кого: инвесторы, финансисты, DS/ML/DL специалисты, IT-специалисты, которые хотят погрузиться в обучение с подкреплением
«Reinforcement Learning» - otus.pw/Bbdv/
Преподаватель: Игорь Стурейко - (к.ф.-м.н.) Teamlead, главный инженер
Пройдите опрос по итогам мероприятия - otus.pw/ixBn/
Презентация - otus.pw/TytGp/
Код (ноутбук) - otus.pw/KCIa/
Следите за новостями проекта:
- Telegram: t.me/Otusjava
- ВКонтакте: otus.pw/850t
- LinkedIn: otus.pw/yQwQ/
- Хабр: otus.pw/S0nM/

[@HOOKAH10]

Это интересно

[@glebyanchenko3832]

Я правильно понял, что мы обучили модель на данных, а потом запустив ее на тех же данных получили результат хуже, чем если бы просто держали бумаги?

[@somebody5186]

У кого нибудь получилось воспроизвести этот код . У меня - нет . В коллабе правда получалось, но графики совсем другие.

[@otus_education]

Презентация и notebook drive.google.com/drive/folders/1M2zo4FCGw75Tkuq6gYuA9vB42BrLUiFI?usp=sharing