Ich erstelle einen AI-quantitativen Trading-Bot

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ai quantitative trading bot

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Dieses Projekt liefert ein maßgeschneidertes KI-Handelssystem, das mit TensorFlow, OpenAI Gymnasium, RL und LSTM-basierten rekurrenten Architekturen entwickelt wurde. Es ist speziell für das Lernen von Finanzzeitreihen unter noisy und biased Marktbedingungen konzipiert.


Der zentrale Fokus dieser Arbeit liegt darauf, Policy Bias zu reduzieren, die Richtungsgenauigkeit zu verbessern und das Lernen in Umgebungen zu stabilisieren, in denen die meisten Handelsagenten scheitern – insbesondere in hoch unidirektionalen oder verzerrten Marktregimen, in denen Standard-RL-Agenten oft in triviale oder voreingenommene Strategien kollabieren.


Wichtige Ergebnisse dieses Ansatzes sind:


Die Entwicklung von nahezu unvoreingenommenen PPO-Agenten, selbst wenn sie auf stark verzerrten Marktdaten trainiert werden

Die Verringerung der Empfindlichkeit gegenüber kurzfristigem Preisschlag, der dazu führt, dass Agenten Kapital in die falsche Richtung binden

Das Erreichen eines stabilen Trainings ohne Reward Clipping oder Informationsverlust

Der Umgang mit Marktnonstationarität durch rekurrente (LSTM-basierte) Politiken


Das Ergebnis ist ein forschungsreifer, marktunabhängiger Handelsagent, der auf historischen Daten trainiert werden kann und anschließend genutzt wird, um Aktionen in verschiedenen Märkten wie Aktien, Krypto oder Forex vorherzusagen.

  • KI-Engine

    • Stable Diffusion
    • tensorflow

  • Programmiersprache

    • Python

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Sudipta S

TFjs Laravel and NodeJs developer

5,0(1)
  • AusIndien
  • Mitglied seitMai 2022
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Letzte Lieferung2 Jahre

  • Sprachen

    Bengalisch, Englisch, Hindi
I build automated trading systems for crypto, forex, ETFs, and traditional brokers, focused on unbiased predictions, execution reliability, noise control, and risk management. I specialize in Python-based execution engines and machine-learning–driven strategies, including custom reinforcement learning (OpenAI Gymnasium, PPO variants) and XGBoost/TensorFlow models designed to remain stable in noisy and skewed training dataset. Tech Stack: Python • TensorFlow/Keras • XGBoost • OpenAI Gymnasium • NumPy/Pandas

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