Aprendizagem de reforço de estratégia de negociação

Redes neurais para negociação algorítmica. Previsão simples de séries temporais.
ATUALIZAÇÃO IMPORTANTE:
Esta é a primeira parte das minhas experiências na aplicação de aprendizado profundo ao financiamento, em particular ao comércio algorítmico.
Eu quero implementar o sistema de negociação do zero baseado apenas em abordagens de aprendizagem profunda, então para qualquer problema que temos aqui (previsão de preço, estratégia de negociação, gerenciamento de risco) nós vamos usar diferentes variações de redes neurais artificiais (RNAs) e verificar quão bem elas podem lidar com isso.
Agora pretendo trabalhar nas próximas seções:
Previsão de séries temporais com dados brutos Previsão de séries temporais com recursos personalizados Otimização de hiperparâmetros Implementação de estratégia de negociação, backtesting e gerenciamento de riscos Estratégias de negociação mais sofisticadas, aprendizado de reforço Indo em direto, API de corretores, ganhando dinheiro (l̶o̶s̶i̶n̶g̶).
Eu recomendo fortemente que você verifique o código e o IPython Notebook neste repositório.
Nesta primeira parte, quero mostrar como MLPs, CNNs e RNNs podem ser usados ​​para previsão de séries temporais financeiras. Nesta parte, não vamos usar nenhuma engenharia de recursos. Vamos considerar apenas o conjunto de dados históricos dos movimentos do preço do índice S & P 500. Temos informações de 1950 a 2016 sobre preços abertos, próximos, altos e baixos para todos os dias do ano e volume de negócios. Em primeiro lugar, vamos tentar apenas prever preço próximo no final do dia seguinte, em segundo lugar, vamos tentar prever o retorno (preço próximo - preço aberto). Faça o download do conjunto de dados do Yahoo Finance ou deste repositório.
Problema definiton.
Consideraremos nosso problema como 1) problema de regressão (tentando prever preço exatamente próximo ou retorno no dia seguinte) 2) problema de classificação binária (o preço subirá [1; 0] ou diminuirá [0; 1]).
Para treinar NNs, vamos usar o framework Keras.
Primeiro, vamos preparar nossos dados para treinamento. Queremos prever o valor de t + 1 com base nas informações de N dias anteriores. Por exemplo, ter preços próximos dos últimos 30 dias no mercado que queremos prever, qual será o preço amanhã, no dia 31.
Usamos primeiro 90% das séries temporais como conjunto de treinamento (consideramos como dados históricos) e duramos 10% como conjunto de testes para avaliação de modelo.
Aqui está um exemplo de carregamento, divisão em amostras de treinamento e pré-processamento de dados de entrada brutos:
Problema de regressão. MLP.
Será apenas perceptron de camada 2-escondida. Número de neurônios ocultos é escolhido empiricamente, vamos trabalhar na otimização de hiperparâmetros nas próximas seções. Entre duas camadas ocultas, adicionamos uma camada de eliminação para evitar overfitting.
O importante é Denso (1), Ativação ("linear") e "mse" na seção de compilação. Queremos uma saída que possa estar em qualquer intervalo (predizemos valor real) e nossa função de perda é definida como erro quadrático médio.
Vejamos o que acontece se apenas passarmos pedaços de 20 dias para fechar preços e prever preço no 21º dia. MSE final = 46,3635263557, mas não é uma informação muito representativa. Abaixo está o gráfico das previsões para os primeiros 150 pontos do conjunto de dados de teste. A linha preta é dados reais, um azul - previsto. Podemos ver claramente que nosso algoritmo não é nem próximo por valor, mas pode aprender a tendência.
Vamos escalar nossos dados usando o método preprocessing. scale () de sklearn para termos a média zero e a variação de unidade da série temporal e treinar o mesmo MLP. Agora temos MSE = 0,0040424330518 (mas é em dados escalados). No gráfico abaixo, você pode ver as séries temporais reais escalonadas (preto) e nossa previsão (azul) para ele:
Para usar este modelo no mundo real, devemos voltar para as séries temporais sem escala. Podemos fazê-lo, multiplicando ou predizendo por desvio padrão de séries temporais que usamos para fazer previsões (20 etapas de tempo não escalonadas) e adicionando seu valor médio:
MSE neste caso é igual a 937.963649937. Aqui está o gráfico de previsões restauradas (vermelho) e dados reais (verde):
Não é ruim, não é? Mas vamos tentar algoritmos mais sofisticados para esse problema!
Problema de regressão. CNN.
Eu não vou mergulhar na teoria das redes neurais convolucionais, você pode conferir esses recursos incríveis:
Vamos definir uma rede neural convolucional de duas camadas (combinação de camadas de convolução e de pool máximo) com uma camada totalmente conectada e a mesma saída da anterior:
Vamos verificar os resultados. MSEs para dados escalados e restaurados são: 0.227074542433; 935.520550172. As parcelas estão abaixo:
Mesmo olhando no MSE em dados escalonados, esta rede aprendeu muito pior. Muito provavelmente, a arquitetura mais profunda precisa de mais dados para treinamento ou é super adaptada devido ao grande número de filtros ou camadas. Vamos considerar esse problema mais tarde.
Problema de regressão. RNN
Como arquitetura recorrente, eu quero usar duas camadas LSTM empilhadas (leia mais sobre LSTMs aqui).
As parcelas das previsões estão abaixo, MSEs = 0,0246238639582; 939.948636707.
A previsão de RNN parece mais com o modelo de média móvel, não pode aprender e prever todas as flutuações.
Então, é um resultado um pouco imprevisível, mas podemos ver que os MLPs funcionam melhor para essa previsão de séries temporais. Vamos verificar o que acontecerá se mudarmos da regressão para o problema de classificação. Agora, usaremos preços não próximos, mas retorno diário (preço de fechamento de preço fechado) e queremos prever se o preço de fechamento é maior ou menor do que o preço de abertura com base nos retornos dos últimos 20 dias.
Problema de classificação. MLP.
O código é alterado apenas um pouco - nós mudamos nossa última camada Densa para ter saída [0; 1] ou [1; 0] e adicione a saída softmax para esperar uma saída probabilística.
Para carregar saídas binárias, altere a seguinte linha de código:
Também mudamos a função de perda para entropia cruzada binária e adicionamos métricas de precisão.
Ah, não é melhor do que adivinhar aleatoriamente (50% de precisão), vamos tentar algo melhor. Confira os resultados abaixo.
Problema de classificação. CNN.
Problema de classificação. RNN
Conclusões
Podemos ver, que tratar a previsão de séries temporais financeiras como o problema de regressão é melhor abordagem, pode aprender a tendência e os preços próximos do real.
O que foi surpreendente para mim é que os MLPs estão tratando melhor os dados de sequência como CNNs ou RNNs, que devem funcionar melhor com séries temporais. Eu explico com um conjunto de dados muito pequeno (
16k time stamps) e hiperparâmetros dummy.
Você pode reproduzir resultados e melhorar usando código do repositório.
Acho que podemos obter melhores resultados tanto na regressão quanto na classificação usando diferentes características (não apenas séries temporais escalonadas) como alguns indicadores técnicos, volume de vendas. Além disso, podemos experimentar dados mais frequentes, digamos, pulsos minuto a minuto para ter mais dados de treinamento. Todas essas coisas eu vou fazer depois, fique atento :)
Ao aplaudir mais ou menos, você pode nos indicar quais histórias realmente se destacam.
Alex Honchar.
máquinas de ensino e rap.
Mundo de aprendizado de máquina.
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Aprendizado de reforço da estratégia de negociação
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Este projeto usa aprendizado de reforço no mercado de ações e agente tenta aprender negociação. O objetivo é verificar se o agente pode aprender a ler a fita. O projeto é dedicado ao herói na vida grande Jesse Livermore e um dos melhores humanos que conheço Ryan Booth github / ryanabooth.
Um ponto a ser observado, o código dentro do reforço de tensor é o código mais recente e você deve estar lendo / executando se estiver interessado em projeto. Deixe outros diretórios, não estou trabalhando neles por enquanto.
Agora eu gerencio uma empresa na negociação de RL, então não posso responder a perguntas relacionadas ao projeto.
a) cd tensor-reforço.
b) Crie um diretório saved_networks dentro de tensor_reinforcement para salvar redes.
c) python dqn_model. py.
a) cd tensor-reforço.
b) Crie um diretório saved_networks dentro de tensor_reinforcement para salvar redes.
c) python pg_model. py.
Inicialmente eu comecei usando Chainer para o projeto tanto para aprendizado supervisionado quanto para reforço. No meio disso, AlphaGo (research. googleblog / 2016/01 / alphago-mastering-ancient-game-of-go. html) veio por causa disso eu mudei para ler o livro de Sutton na RL (webdocs. cs. ualberta. ca/
sutton / book / the-book. html), AlphaGo e artigos relacionados, palestras David Silver (www0.cs. ucl. ac. uk/staff/d. silver/web/Teaching. html, eles são ótimos).
Estou voltando ao projeto depois de muito tempo ter mudado. Todos os garotos legais até mesmo os DeepMind (os deuses) começaram a usar o TensorFlow. Por isso, estou abandonando o Chainer e usarei o Tensorflow a partir de agora. Tempos emocionantes pela frente.
Eu vou começar com uma simples rede feed-forward. Embora eu também esteja inclinado a usar a razão de rede convolucional, eles se dão muito bem quando a pequena alteração na entrada não deve alterar a saída. Por exemplo: No reconhecimento de imagem, uma pequena alteração de valores de pixel não altera a imagem. Intuitivamente, os números das ações parecem iguais para mim, uma pequena mudança não deve desencadear uma negociação, mas novamente o problema aqui vem com a normalização. Com a normalização, a grande mudança no número será reduzida para uma quantidade muito pequena de insumos, portanto, é bom começar com o feed-forward.
Eu quero começar com 2 camadas primeiro, sim que apenas baunilha, mas vamos ver como ele funciona do que mudar para uma rede mais profunda. No lado da saída, usarei uma função sigmoide não linear para obter valor de 0 e 1. Na camada oculta, todos os neurônios serão RELU. Com 2 camadas, estou assumindo que a primeira camada w1 pode decidir se o mercado é de alta, baixa e estável. A segunda camada pode decidir qual ação tomar com base na camada baseada.
Eu vou rodar x episódio de treinamento e cada um terá y intervalo de tempo nele. A rede de políticas terá que tomar x * y vezes a decisão de manter, comprar ou curto. Depois disso, com base em nossa recompensa, eu irei rotular cada decisão se ela é boa / ruim e atualizo a rede. Eu irei novamente executar o episódio x na rede melhorada e continuarei fazendo isso. Assim como o MCTS, onde as coisas estão próximas da otimização, nossa política também começará a tomar decisões mais positivas e menos negativas, embora no treinamento vejamos a política fazendo algumas escolhas erradas, mas em média funcionará porque faremos a mesma coisa milhões de vezes.
Eu pretendo começar com treinamento episódico ao invés de treinamento contínuo. A principal razão para isso é que não vou ter que calcular a recompensa depois de cada ação que o agente fará, o que é complexo de fazer na negociação, posso apenas recompensar o valor do portfólio após um episódio inteiro (valor final da carteira - transação custo ocorrer dentro do episódio - valor inicial da carteira). A outra razão para fazê-lo é que acredito que isso motivará o agente a aprender a negociar em episódios, o que diminui o risco de quaisquer eventos discrepantes ou mudança de sentimento no mercado.
Isso também significa que eu tenho que verificar a hipótese sobre:
a) Episódios de duração diferente.
b) Em recompensas terminais diferentes recompensas ou recompensas após cada passo dentro de um episódio também.
Como de costume, como todos os projetos de IA, haverá muito sucesso e julgamento. Eu deveria escrever melhor código e armazenar todos os resultados corretamente para que eu possa compará-los para ver o que funciona e o que não funciona. É claro que a ideia é garantir que o agente permaneça lucrativo durante a negociação.
Para executar este repo diretamente, use essa fonte de dados e você está pronto: drive. google/open? id=0B6ZrYxEMNGR-MEd5Ti0tTEJjMTQ.
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Negociando Bitcoin com Aprendizado por Reforço.
Introdução ao comércio algorítmico.
O comércio algorítmico existe há décadas e, na maioria das vezes, teve uma boa quantidade de sucesso em suas variadas formas. Tradicionalmente, o comércio algorítmico envolve a seleção de regras de negociação que são cuidadosamente projetadas, otimizadas e testadas por seres humanos. Embora essas estratégias tenham a vantagem de serem sistemáticas e capazes de operar em velocidades e freqüências além dos comerciantes humanos, elas são suscetíveis a todos os tipos de vieses de seleção e são incapazes de se adaptar às mudanças nas condições do mercado.
A aprendizagem por reforço (RL), por outro lado, é muito mais "mãos livres". Na RL, um “agente” simplesmente visa maximizar sua recompensa em qualquer ambiente e tenta melhorar sua tomada de decisão através de tentativa e erro, uma vez que experimenta mais exemplos. Ele também pode aprender a tomar decisões com base não apenas em suas crenças do meio ambiente um passo à frente, mas em como o mercado se desenrola mais adiante. Na maioria dos algoritmos de negociação tradicionais, há processos separados para previsão, transformando essa previsão em uma ação e determinando a frequência da ação com base nos custos de transação. O RL suporta uma abordagem que integra esses processos. Por todas essas razões, a RL pode descobrir ações que os humanos normalmente não encontrariam.
Como prova de conceito, projetamos e implementamos um sistema de negociação para bitcoins, já que os dados comerciais estão prontamente disponíveis. Para avaliar a eficácia do nosso agente de aprendizado de reforço, comparamos o desempenho do investimento da amostra de acordo com uma estratégia de compra e manutenção e uma estratégia de momentum. Acreditamos que essa estrutura poderia ser facilmente expandida e também poderia ser aplicada a outros ativos de investimento.
Noções Básicas de Aprimoramento de Reforço.
Aprendizado por reforço é apropriado quando o espaço de estados (a descrição quantitativa do ambiente) é grande ou mesmo contínuo. Pode ser especialmente útil quando é impraticável obter rótulos para o aprendizado supervisionado. A negociação é um bom exemplo disso, onde as ações corretas não são conhecidas e, mesmo que fossem, seriam quase impossíveis de serem aplicadas a todas as situações nas quais o agente tem que agir. RL também é apropriado quando, como na negociação, as ações têm conseqüências de longo prazo e as recompensas podem ser postergadas.
Os ingredientes essenciais para o aprendizado por reforço são estados, ações, recompensas e uma política de seleção de ações. Em um determinado problema, um agente deve selecionar a melhor ação, considerando seu estado atual. Essa ação produz uma observação do novo estado, bem como uma recompensa, e isso é repetido no que é conhecido como Processo de Decisão de Markov. Para que o agente aprenda seu comportamento ou política, o feedback de recompensa para essa sequência de ações é usado para ajustar os parâmetros do modelo.
Existem duas maneiras principais de formular o problema: baseado em valor e baseado em políticas. Em uma abordagem baseada em valor, o valor de cada par de estado ou ação de estado é estimado. A política é gerada pela estimativa precisa desses valores e, em seguida, pela seleção da ação com o valor mais alto. Em uma abordagem baseada em políticas, que é nosso método escolhido, parametrizamos diretamente a política e, depois, encontramos os parâmetros que maximizam as recompensas esperadas.
Baixamos o preço e o respectivo volume para cada transação, da bolsa GDAX (antiga Coinbase exchange) de 1º de dezembro de 2014 a 14 de junho de 2017, que agregamos em velas de 15 minutos (ou intervalos). Em seguida, dividimos isso em um conjunto de 70% / 30% de trem / teste.
Cada vela de 15 minutos é um passo e um episódio é definido como 96 passos ou aproximadamente 1 dia de negociação. Durante o treinamento, um bloco aleatório de 96 velas contíguas é selecionado para ser jogado como um episódio e um número aleatório de bitcoins entre 0 e 4 é selecionado para iniciar a sequência. O agente toma a decisão de comprar, vender ou manter em cada etapa, sujeito a um limite inferior / superior de 0 e 4 bitcoins, respectivamente. Os estoques de bitcoin em cada etapa são calculados, bem como os retornos com base nessas participações. O retorno é calculado como o número de bitcoins * [p (t) / p (t-1) -1]. No final de cada episódio, coletamos todas as entradas, ações realizadas e devoluções.
Para que nosso agente de RL aprenda uma política adequada, ele precisa de insumos que sejam representativos do estado do mercado e que sejam de alguma forma preditivos em termos agregados. Usamos 18 indicadores técnicos diferentes que expressam onde o preço atual e o volume estão em relação ao seu histórico passado, junto com 5 variáveis ​​de estado que representam os 5 possiveis acervos de bitcoins entre 0 e 4 bitcoins.
Tabela 1: Lista de indicadores utilizados (r é return, p é price e v é volume).
Escolhemos um agente de gradiente de política que aprende diretamente uma política de ação sobre o espaço de estado. Para a estrutura do nosso perceptron de multicamadas (MLP), temos uma camada oculta junto com uma camada de saída, como mostrado na Figura 1. A camada oculta contém 23 neurônios com uma ativação de ReLU juntamente com uma unidade de eliminação de .5 para evitar overfitting. A camada de saída possui 3 neurônios e uma ativação softmax para produzir probabilidades de ação. Todas as camadas estão totalmente conectadas e contêm vieses. Os pesos são inicializados usando a inicialização do Xavier e os vieses são inicializados em 0. Nossa implementação é desenvolvida em Python usando o Tensorflow como backend computacional.
A recompensa é calculada como a soma dos retornos descontados da etapa em questão até o final do episódio.
A função de perda é - mean (log (saídas responsáveis) * recompensas descontadas) onde saídas responsáveis ​​é a probabilidade da ação escolhida. Em seguida, minimizamos essa perda com um otimizador do Adam.
A figura 2 mostra perdas e recompensas através de 3 milhões de episódios de treinamento. Ambas as métricas são suavizadas, considerando a média de execução de mais de 100.000 episódios, uma vez que são naturalmente extremamente ruidosos.
Figura 2: Perda média à esquerda e recompensa média à direita em função de episódios.
Para obter uma linha de base para o desempenho fora da amostra do nosso modelo, comparamos o desempenho com duas outras estratégias. A primeira é uma estratégia de compra e manutenção que mantém 2 bitcoins. A segunda é uma estratégia de momentum que conterá 4 bitcoins se o preço estiver acima do preço médio nos 30 períodos anteriores e 0 bitcoins de outra forma.
As estatísticas resumidas para o desempenho das três estratégias durante o período de amostragem, de 25 de setembro de 2016 a 14 de junho de 2017, são mostradas na Tabela 2. Os retornos de log cumulativos para as três estratégias são mostrados na Figura 3. Como os preços do bitcoin dispararam, dando à estratégia de comprar e manter um desempenho muito bom, a estratégia de RL consegue superar significativamente a estratégia estática, mesmo em uma base ajustada ao risco. E enquanto a RL tem uma maior volatilidade devido ao uso de alavancagem, ela ainda tem um melhor perfil de rebaixamento como mostrado na figura 4.
Tabela 2: Resumo das estatísticas de desempenho por estratégia.
Figura 3: Log cumulativo retorna para as três estratégias diferentes durante o período de tempo de teste.
Figura 4: Redução para as três estratégias durante o período de tempo de teste.
Como muitas das entradas para o agente RL são sinais semelhantes a momentum, é importante observar a correlação relativamente baixa de 0,63 entre RL e retornos momentum. Isso é uma indicação de que nossa estratégia de RL não está apenas replicando uma estratégia muito mais simples, mas eficaz. Ele sugere que, além dos indicadores de momentum, a RL é capaz de formar uma visão mais completa do ambiente, juntamente com indicadores de volume e volatilidade, e então tomar as medidas apropriadas.
Conclusão.
O aprendizado por reforço tem se mostrado eficaz em diversos campos, desde a robótica até o combate aos humanos em vários jogos. Mostramos que o RL também pode ser aplicado ao comércio algorítmico, produzindo uma estratégia que é única e supera as técnicas de linha de base comuns.

Aprendizado de reforço da estratégia de negociação
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Neste projeto, apresentarei um modelo de aprendizado adaptativo para negociar um único estoque sob a estrutura de aprendizado por reforço. Essa área de aprendizado de máquina consiste em treinar um agente por recompensa e punição sem precisar especificar a ação esperada. O agente aprende com sua experiência e desenvolve uma estratégia que maximiza seus lucros. Este é o meu projeto capstone para o Engenheiro de Aprendizado de Máquina Nanodegree, da Udacity. Você pode conferir meu relatório aqui e o caderno com os testes dos códigos usados ​​neste projeto aqui. O arquivo TEX foi produzido com a ajuda do Overleaf.
Este projeto requer o Python 2.7 e as seguintes bibliotecas do Python instaladas:
Em um terminal ou janela de comando, navegue até o diretório de projeto de nível superior QLearning_Trading / (que contém este README) e execute um dos seguintes comandos:
python qtrader / agent. py & lt; OPÇÃO & gt;
python - m qtrader. agent & lt; OPÇÃO & gt;
Onde OPTION poderia ser train_learner, test_learner, test_random, optimize_k ou optimize_gamma. A simulação gerará arquivos de log para serem analisados ​​posteriormente. Esteja ciente de que qualquer um desses comandos leva vários minutos para ser concluído.
T. M. Mitchell. Aprendizado de Máquina. McGraw-Hill International Editions, 1997. link M. Mohri, A. Rostamizadeh, A. Talwalkar. Fundamentos de Machine Learning. 2012. link N. T. Chan, C. R. Shelton. Um criador de mercado eletrônico. 2001 link N. T. Chan Mercados Artificiais e Agentes Inteligentes. 2001 link R. Cont, k. Arseniy e S. Sasha. O impacto no preço dos eventos do livro de ordens. Jornal de econometria financeira, 2014 link Du, Xin, Jinjian Zhai e Koupin Lv. Algoritmo de Negociação usando Aprendizado de Reforço Recorrente e Q-Learning. ligação.
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Como as empresas podem alavancar o aprendizado por reforço?
Entre outras coisas, Elon Musk quer criar robôs de autotreinamento que ponham fim ao trabalho doméstico. Os especialistas em aprendizado de máquina da OpenAI demonstraram que o reforço profundo por meio de observação e exploração pode ser decisivo para facilitar muitas tarefas. Isso está levando muitos robôs a fazer o trabalho de um humano, principalmente através da observação e exploração.
O que é aprendizado por reforço?
Ela se ramifica da Inteligência Artificial e é classificada como um tipo de aprendizado de máquina. Alavancando a aprendizagem de reforço, os agentes de software e as máquinas são feitos para determinar o comportamento ideal em um contexto específico com o objetivo de maximizar seu desempenho.
O modelo de aprendizagem por reforço profetiza a interação entre dois elementos & # 8211; Ambiente e agente de aprendizagem. O agente de aprendizagem utiliza dois mecanismos, a saber, exploração e exploração. Quando o agente de aprendizagem age por tentativa e erro, ele é denominado como exploração e, quando age com base no conhecimento adquirido do ambiente, é chamado de exploração. O ambiente recompensa o agente por ações corretas, que é o sinal de reforço. Aproveitando as recompensas obtidas, o agente melhora seu conhecimento ambiental para selecionar a próxima ação.
Como as empresas buscam valor na aprendizagem por reforço?
Agora, agentes artificiais estão sendo criados para realizar as tarefas como humanos. Esses agentes fizeram com que sua presença fosse percebida nos negócios, e o uso de agentes impulsionados pelo aprendizado de reforço é cortado em todos os setores.
Robôs impulsionados pelo aprendizado de reforço na fábrica.
Uma espiada em uma fábrica fornece informações privilegiadas sobre as tarefas que são realizadas aqui. Tomemos, por exemplo, a tarefa de escolher um dispositivo de uma caixa e colocá-lo em um contêiner. Os robôs agora estão se treinando para fazer esse trabalho com grande velocidade e precisão. A Fanuc, uma empresa japonesa, orgulha-se do robô industrial que é esperto o suficiente para se treinar para fazer esse trabalho.
Este robô usa o aprendizado de reforço profundo para ser treinado para aprender e executar uma nova tarefa. Enquanto ele escolhe um objeto, ele também captura o vídeo desse processo. Quer suceda ou falhe, memoriza o objeto e ganha conhecimento como parte do modelo de aprendizagem profunda que controla as ações do robô.
Aprendizado por reforço otimiza o gerenciamento de espaço no armazém.
Otimizar a utilização do espaço é um desafio que leva os gerentes de armazém a buscar as melhores soluções. Os altos volumes de estoques, as demandas flutuantes de estoques e as taxas lentas de reabastecimento de estoque são obstáculos a serem enfrentados antes de se utilizar o espaço do depósito da melhor maneira possível. Algoritmos de aprendizado por reforço podem ser construídos para reduzir o tempo de trânsito para estocagem, bem como recuperar produtos no armazém para otimizar a utilização do espaço e as operações do armazém.
Como o preço dinâmico é possível através do aprendizado por reforço.
A precificação dinâmica é uma estratégia adequada para ajustar os preços, dependendo da oferta e da demanda para maximizar a receita dos produtos. Técnicas como o Q-learning podem ser aproveitadas para fornecer soluções que abordam problemas dinâmicos de preços. Os algoritmos de aprendizado por reforço servem às empresas para otimizar o preço durante as interações com os clientes.
Aprendizado de reforço para entrega ao cliente.
Um fabricante quer entregar produtos para clientes com uma frota de caminhões prontos para atender às demandas dos clientes. Com o objetivo de distribuir as entregas e obter economias no processo, o fabricante opta pelo Problema de Roteamento de Veículos de Entrega Dividida. O principal objetivo do fabricante é reduzir o custo total da frota e atender a todas as demandas dos clientes.
Para este fabricante, a abordagem de agente que depende da aprendizagem de reforço é boa para atingir os resultados desejados. Ao introduzir o sistema multi-agentes, os agentes são feitos para se comunicar e cooperar uns com os outros, aprender através do aprendizado por reforço. O Q-learning é então aproveitado para atender aos clientes apropriados com apenas um veículo. O fabricante obtém benefícios melhorando o tempo de execução e reduzindo o número de caminhões usados ​​para atender às demandas dos clientes.
Personalização do eCommerce trazida pelo aprendizado por reforço.
Para varejistas e comerciantes de e-commerce, tornou-se um imperativo absoluto para adaptar as comunicações e as promoções que se ajustam aos hábitos de compra dos clientes. A personalização está no centro da promoção de experiências de compras relevantes para capturar a fidelidade do cliente. Algoritmos de aprendizagem de reforço estão provando seu valor, permitindo que os comerciantes de e-commerce aprendam e analisem o comportamento do cliente e adaptem produtos e serviços para atender aos interesses do cliente.
Aprendizado de reforço que conduz decisões de investimento financeiro.
A Pit. ai está na linha de frente, alavancando o aprendizado de reforço para avaliar as estratégias de negociação. Está se tornando uma ferramenta robusta para sistemas de treinamento para otimizar objetivos financeiros. John Moody e Matthew Saffell demonstraram como o aprendizado por reforço pode ser usado para otimizar os sistemas de negociação criados para segurança única ou carteiras de negociação.
O hiHedge é a prova de como o aprendizado de reforço é aproveitado em cenários de negociação. Ele usa o operador de AI, que está envolvido no aprendizado contínuo para gerar estratégias de negociação para os usuários e ajudá-los a realizar suas metas de investimento.
Treinamento de reforço para a vantagem da indústria médica.
Um regime de tratamento dinâmico (DTR) é um assunto de regras de definição de pesquisa médica para encontrar tratamentos eficazes para os pacientes. Doenças como o câncer demandam tratamentos por um longo período em que os medicamentos e os níveis de tratamento são administrados por um longo período. O aprendizado por reforço aborda esse problema de RDD, em que algoritmos de RI ajudam no processamento de dados clínicos para criar uma estratégia de tratamento, usando vários indicadores clínicos coletados de pacientes como entradas.
Como a humanidade está procurando maneiras de fazer a máquina executar as tarefas humanas, a tecnologia emergiu como a força motriz que torna isso possível. Onde há uma grande lacuna entre a ideia e a realidade, o aprendizado por reforço deu esperança ao conduzir robôs e máquinas para executar tarefas que eram inimagináveis ​​ao mesmo tempo. Isto é apenas o começo. Está emergindo como uma tecnologia inovadora que pode gerar valor comercial.

Aprendizado de máquina para negociação.
Gordon Ritter aplica o aprendizado por reforço a estratégias dinâmicas de negociação com impacto no mercado.
Gordon Ritter 10 de outubro de 2017.
CLIQUE AQUI PARA VER O PDF.
Na negociação multiperiódica com impacto realista no mercado, pode ser difícil determinar a estratégia de negociação dinâmica que otimiza a utilidade esperada da riqueza final. Gordon Ritter mostra que, com uma escolha apropriada da função de recompensa, as técnicas de aprendizado de reforço (especificamente Q-learning) podem lidar com sucesso com o caso avesso ao risco.
Neste artigo, mostramos como o aprendizado de máquina pode ser aplicado ao problema de descobrir e implementar estratégias comerciais dinâmicas.
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