Ich erstelle einen AI-quantitativen Trading-Bot

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ai quantitative trading bot
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Über diesen Service

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Dieses Projekt liefert ein maßgeschneidertes AI-Handelssystem, das mit TensorFlow, OpenAI Gymnasium, eigenem RL und LSTM-basierten rekurrenten Architekturen entwickelt wurde. Es ist speziell für das Lernen an Finanzzeitreihen unter allen rauschhaften und voreingenommenen Marktbedingungen konzipiert, mit genauer Regimeerkennung während des Trainings.


Der zentrale Fokus dieser Arbeit liegt darauf, Policy-Bias zu verringern, die Richtungsgenauigkeit zu verbessern und das Lernen in Umgebungen zu stabilisieren, in denen die meisten Handelsagenten scheitern.


Wichtige Ergebnisse dieses Ansatzes sind:


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

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

Stabiles Training ohne Reward-Clipping oder Informationsverlust

Umgang mit nicht-stationären Marktdaten durch maßgeschneiderte PPO- und rekurrente (LSTM-basierte) Politiken.

  • KI-Engine

    • Stable Diffusion
    • tensorflow

  • Programmiersprache

    • Python

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Sudipta S

ML Engineer

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

  • Sprachen

    Bengalisch, Englisch, Hindi
I build automated trading agents for crypto, forex, ETFs, and traditional brokers, focused on unbiased predictions, regime detection, execution reliability, noise control, and risk management. I am specialize in Python-based execution engines and machine learning driven strategies, including custom reinforcement learning (OpenAI Gymnasium, PPO variants). Tech Stack: Python, TensorFlow, Scikit Learn, OpenAI Gymnasium, Pandas

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