Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch

Kapitel 10: Aktienhandel per Reinforcement Learning

Anstatt neue Verfahren zum Lösen von Übungsaufgaben des Reinforcement Learnings zu betrachten, werden wir in diesem Kapitel versuchen, die Kenntnisse über DQN auf eine praxisnahe Aufgabe anzuwenden: den Finanzhandel. Ich kann aber leider nicht versprechen, dass Sie mit dem Code an der Börse oder am Devisenmarkt reich werden, denn unser Ziel ist viel bescheidener, nämlich Atari-Spiele hinter uns zu lassen, und ich möchte zeigen, wie man RL auf ein anderes Gebiet anwendet.

In diesem Kapitel werden wir

• eine eigene OpenAI-Gym-Umgebung implementieren, die den Aktienmarkt simuliert, und

• die in Kapitel 6 und Kapitel 8 erworbenen Kenntnisse zum Training eines Agenten verwenden, der mit Aktien handelt, ...