کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11031604 | 1645964 | 2018 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Reinforcement learning applied to Forex trading
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری تقویتی برای تجارت فارکس
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فراگیری ماشین، شبکه های عصبی، تقویت یادگیری، تجارت مالی، ارز خارجی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
This paper describes a new system for short-term speculation in the foreign exchange market, based on recent reinforcement learning (RL) developments. Neural networks with three hidden layers of ReLU neurons are trained as RL agents under the Q-learning algorithm by a novel simulated market environment framework which consistently induces stable learning that generalizes to out-of-sample data. This framework includes new state and reward signals, and a method for more efficient use of available historical tick data that provides improved training quality and testing accuracy. In the EUR/USD market from 2010 to 2017 the system yielded, over 10 tests with varying initial conditions, an average total profit of 114.0 ± 19.6% for an yearly average of 16.3 ± 2.8%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Soft Computing - Volume 73, December 2018, Pages 783-794
Journal: Applied Soft Computing - Volume 73, December 2018, Pages 783-794
نویسندگان
João Carapuço, Rui Neves, Nuno Horta,