{"text": "### Human: Untuk dataset yang diberikan, mengembangkan Algoritma Pembelajaran Penguatan untuk memprediksi nilai saham di masa depan.. ### Assistant: Untuk memprediksi harga saham di masa depan, kita dapat menggunakan jenis penguatan pembelajaran (RL) yang disebut Q-Learning. Ini adalah algoritma untuk mempelajari fungsi nilai, yang memberi tahu agen tindakan apa yang harus dilakukan dalam keadaan apa, dengan memeriksa kemungkinan imbalan masa depan dari tindakannya. Algoritma Q-learning melibatkan belajar fungsi yang mengambil pasangan tindakan negara dan mengembalikan imbalan masa depan yang diharapkan dari tindakan itu. Di sini, sebuah negara bisa menjadi kombinasi dari pengembalian saham yang lalu, sementara tindakan dapat membeli atau menjual saham. Algoritma pembelajaran bekerja sebagai berikut: 1. Inisialisasi Q-tabel - ini adalah tabel yang berisi nilai-nilai untuk setiap pasangan tindakan negara. 2. Untuk setiap episode (misalnya, sesi perdagangan): a. Setel negara awal b. Pilih tindakan berdasarkan kondisi saat ini strategi eksplorasi / eksploitasi besar (misalnya, faktor saham). Q-learning algoritma melibatkan belajar fungsi yang mengambil pasangan tindakan negara dan mengembalikan imbalan masa depan yang diharapkan dari tindakan itu. Di sini, sebuah negara dapat menjadi kombinasi dari pengembalian saham yang lalu, sementara tindakan dapat membeli atau menjual saham. Sebagai gantinya, mengambil model belajar Q-tabel - ini adalah tabel yang berisi nilai-nilai Q untuk setiap episode (misalnya, sesi perdagangan): a. Setel negara awal b. Memilih tindakan berdasarkan kondisi saat ini. Keterangan faktor-faktor eksplorasi Q-faktor Q-kekuasi dan tindakan yang diperlukan untuk memperbarui nilai-nilai yang baik, sehingga tidak hanya tergantung pada kondisi yang ada di atas, sehingga model belajar dari tingkat kinerja dan tingkat harga-model baru."}