deep learning

В статье рассмотрено, как машинное обучение с подкреплением может применяться для трейдинга финансовых рынков и криптовалютных бирж.

Академическое сообщество Deep Learning в основном находится в стороне от финансовых рынков. В силу ли того, что у финансовой индустрии не лучшая репутация, что решаемые проблемы не кажутся слишком интересными для исследований, или же просто из-за того, что биржевые данные трудно и дорого получать.

В этой статье показывается, что обучение с подкреплением для трейдинга финансовых рынков и криптовалют может быть чрезвычайно интересной исследовательской проблемой. Хотя эта область не получила достаточного внимания со стороны научного сообщества, обучение с подкреплением на примере трейдинга также представляет существенный интерес для развития многих смежных областей, например, обучения алгоритмических агентов для многопользовательских игр.

Мы сейчас живём в информационном обществе это, с одной стороны, очень хорошо, а с другой — плохо. Да, это некая философская требуха, но в данном случае она тут как всегда к месту. Дело в том, что люди по своей сути несколько инертны. Что я имею введу, спросит меня не просвещенный читатель? В том, что если какой-то очень известный в определенных кругах человек скажет, что эта вещь очень крутая, и вот прям за ней всё будущие, то это не значит то, что нужно везде его совать!

### О юный Quantitative Finance Researcher!