《强化学习与金融应用基础》旨在揭开强化学习的神秘面纱,使其成为应用领域特别是金融领域的研究和工作的实用工具

https://www.routledge.com/Foundations-of-Reinforcement-Learning-with-Applications-in-Finance/Rao-Jelvis/p/book/9781032124124

强化学习是一种强大的技术,用于解决各种复杂的行业问题,涉及不确定性下的顺序最优决策。它在自动驾驶汽车、机器人和战略游戏等备受瞩目的问题上的渗透,表明未来强化学习算法的决策能力将远远优于人类。但当涉及到这一领域的教育时,人们似乎不愿意直接投入其中,因为强化学习似乎已经获得了神秘和具有技术挑战性的名声。这本书通过强调基础数学,用设计良好的Python代码实现模型和算法,以及对几个可以用强化学习解决的金融交易问题的稳健覆盖,努力传递对该主题的清晰和深刻的理解。这本书是在这些主题的教育学上经过多年的迭代实验而创建的,同时被教授给大学生以及行业从业者。特性

  • 重点研究强化学习的基础理论以及相应模型和算法的软件设计
  • 适合作为强化学习课程的主要文本,也可以作为应用/金融数学、编程和其他相关课程的补充阅读
  • 适合定量分析师或数据科学家的专业观众
  • 将理论/数学、编程/算法和现实世界的金融细微差别融合在一起,同时始终努力保持简单,建立直观的理解。

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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