#5044

Matteo Alberti
Partecipante

Ciao Alberto,
Mi chiedi una cosa non semplice in realtà in quanto il codice implementato rappresentava una versione semplificata di paper molto piu complessi. Un esempio l’autoencoder era relativamente shallow (non stacked o v-ae). Comunque sia la base di riferimento la puoi consultare dal seguente paper:

A deep learning framework for financial time series using stacked autoencoders and long-short term memory
Wei Bao, Jun Yue, Yulei Rao

Che racchiude tutto l’essenziale sia come preprocessing, come unsupervised reduction che di prediction con lstm.

La parte basata su RL (ne puoi trovare sicuramente di migliori e più complesse) era la seguente: https://github.com/edwardhdlu/q-trader?files=1

Ma ti consiglio di approfondire principalmente a livello matematico in primis dando una lettura ai seguente link:

https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/02/19/a-long-peek-into-reinforcement-learning.html

https://www.kaggle.com/itoeiji/deep-reinforcement-learning-on-stock-data

Spero di esserti stato d’aiuto

Matteo