Discusión sobre el artículo "Aplicación de la teoría de juegos a algoritmos comerciales"
Tsetlin Machine también es interesante para datos pequeños pero menos conocido: https: //github.com/cair/TsetlinMachine
https://www.literal-labs.ai/tsetlin-machines/ pero me parece difícil de implementar.
- cair
- github.com
La máquina Tsetlin también es interesante para datos pequeños pero menos conocida: https: //github.com/cair/TsetlinMachine
https://www.literal-labs.ai/tsetlin-machines/ pero me parece difícil de implementar.
Cosa original, estoy rebosante de deleite como de un objeto de arte, gracias :) Pero es deseable probarlo en garrapatas reales, porque es superficial con ofertas.
Saludos, estoy muy interesado en su proyecto, pero soy nuevo en este campo. No puedo entender cómo ejecutar el Asesor Experto en el probador de estrategias. Según tengo entendido es imposible configurarlo completamente y entrenarlo a través del tester? ¿O estoy haciendo algo mal? Agradecería el SO
¿Dónde tengo parientes en los Países Bajos? 👀
Ahahahahah, no en los Países Bajos)))) VPN es una cosa)))))
PS: línea de fondo en el probador de estrategia es posible ejecutar la formación o no? Según la captura de pantalla del gráfico de balance es un probador de estrategias, pero haga lo que haga ni me acerco al + en él
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Artículo publicado Aplicación de la teoría de juegos a algoritmos comerciales:
En un entorno en el que la rapidez en la toma de decisiones resulta fundamental y el mercado se caracteriza por un alto grado de incertidumbre, se requiere un enfoque diferente para el diseño de sistemas comerciales. AdaptiveQ Enhanced es un asesor comercial desarrollado sobre la base del aprendizaje profundo por refuerzo (DQN), la teoría de juegos y el análisis causal.
El asesor experto analiza el mercado simulando 531.441 estados únicos, considerando las interrelaciones entre los siete principales pares de divisas. El elemento clave del algoritmo es el equilibrio de Nash usado para seleccionar la estrategia óptima bajo la influencia mutua de los instrumentos.
El artículo analiza la aplicación práctica de estos enfoques en MQL5 y demuestra cómo la combinación de aprendizaje adaptativo, teoría de juegos e IA permite construir estrategias comerciales más precisas y sostenibles.
Autor: Yevgeniy Koshtenko