数据集: 果公司股票的每日收盘价格,在12个月的时间内.
对于给定的数据集,开发一个强化学习算法,以预测股票的未来价值.
预测股价的方法是使用一种叫做Q-Learning的强化学习 (RL) 方法.它是一种学习价值函数的算法,它告诉代理人在什么情况下采取哪些行动,通过检查其行动的可能未来奖励.Q-learning算法涉及学习一个函数,它采取一个状态-行动对,并返回该行动的预期未来奖励.在这里,一个状态可能是股票的过去回报的组合,而行动可以是购买或出售股票.该算法的操作如下: 1.初始化 Q-表 - 这是一个包含每个状态-行动对的值的数据. 2.对于每个事件 (即交易会议): a.设置初始状态 b.根据当前情况选择一个行动,根据一个大型探索策略/利用其行动的结果 (例如,股票的变量). Q-learning算法涉及学习一个函数,并返回该行动的预期未来奖励.在这里,一个状态可能是股票的过去回报的组合,而行动可以是购买或出售股票.该算法的工作原理如下: 1.初始化 Q-表 - 这是一个包含每个状态-行动对的值的数据. 2.为每一段 (即交易): a.设置初始状态 b.根据当前状态选择行动,根据当前情况进行一次探索/利用一个大因素 (例如,股票的变量). Q-Learning算法包括学习 Q-加倍率和 C. 应该使用一个模式,以了解状态,以了解状态和状态的情况,以了解状态,以了解其性能,以了解其状态和状态,以了解其状态,以了解其状态,以了解其状态,以获得价格率和状态. 3. 基于一个新的模式,并根据状态,以了解其状态,并根据状态,以获得优势,以获得优势,以获得优势,以获得价格率和状态. Q-L) 取决于一个新的模式,以达到最佳的状态,而不是一个模式,而不是一个模式,而不是一个模式,而不是一个模式,而不是一个模式. Q-Q-L) 取决于于状态,而获得优势图,而获得优势,而获得优势,而获得优势,而 Q-a,而 Q-a,而 Q.