Phương pháp kết hợp học tăng cường và học sâu: Áp dụng cho giao dịch BITCOIN tự động

Những diễn biến trong vài năm gần đây cho thấy, AI đóng một vai trò ngày càng quan trọng và lan rộng trong nhiều khía cạnh của đời sống, từ công việc hàng ngày đến các lĩnh vực công nghệ cao. AI đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực của đời sống, cải thiện hiệu quả chất lượng cuộc sống của con người. Từ y tế, giáo dục, giao thông đến nhà thông minh và giải trí, AI mang lại những thay đổi đáng kể và tạo ra những cơ hội mới cho sự phát triển và sáng tạo. Trong lĩnh vực đầu tư, giao dịch tự động được nhiều chuyên gia và các nhà khoa học trong lĩnh vực phát triển các kỹ thuật đổi mới và triển khai các công nghệ tiên tiến để giao dịch trên các thị trường khác nhau. Trong bối cảnh này, tiền điện tử là mối quan tâm của các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vì liên quan đến dự đoán giá tương lai của một tài sản tài chính. Đặc biệt, AI có khả năng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn, tối ưu hóa danh mục đầu tư bằng cách phân tích rủi ro và lợi nhuận của các tài sản khác nhau, giúp nhà giao dịch dựa trên thông tin cập nhật, chính xác từ đó đề xuất các chiến lược đầu tư tối ưu dựa trên dữ liệu thị trường hiện tại và lịch sử. Học sâu (Deep Learning:DL) cải thiện các chiến lược giao dịch theo thuật toán bằng cách tận dụng các mô hình tiên tiến để phân tích các tập dữ liệu lớn, xác định các mẫu và đưa ra dự đoán với độ chính xác cao. Khả năng vượt trội của học tăng cường (Reinforcement Learning:RL) so với các chiến lược giao dịch truyền thống là khả năng học hỏi từ các tương tác thị trường theo thời gian thực. Trong bài báo này, chúng tôi kết hợp học tăng cường và học sâu để giao dịch Bitcoin một cách tự động. Chúng tôi chọn hàm phần thưởng cho tác nhân giao dịch là hàm lợi nhuận.

Từ khóa: Học tăng cường sâu, Mạng Q-learning sâu, Tiền điện tử, Giao dịch tự động.

Nội dung chi tiết xem tại file đính kèm

Tải tài liệu đính kèm

File	File size	Downloads
020424	1 MB	38