Торговый агент на основе сверточной нейронной сети

Трейдинг можно рассматривать как игру, где успех зависит не от точности прогноза цены, а от качества принятых решений. Материал предлагает отойти от классического предсказания котировок и освоить методы обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) для создания автономных торговых агентов. В процессе обучения вы разработаете собственное окружение в стиле OpenAI Gym для индекса РТС и реализуете алгоритм Policy Gradient. Вы научите нейронную сеть самостоятельно определять стратегию совершения сделок в эмулируемой среде и проанализируете эффективность полученных результатов.