Riassunto analitico
Il Deep Q-Learning è una tecnica di machine learning che ha suscitato un grande interesse negli ultimi anni, conquistando importanti risultati in domini come i giochi elettronici e la robotica, dove in passato altre metodologie hanno fallito. Anche se i giochi sono la componente più rilevante per la crescita d'importanza riguardante il Reinforcement learning, in questa tesi si studia e si applica un particolare algoritmo appartenente a questa famiglia di algoritmi, il Deep Q-Learning, per trovare strategie proficue nel mercato del Forex.
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Abstract
Deep Reinforcement learning has been the subject of great interest in recent years, achieving interesting results in domains such as Games and Robotics, where other methods previously failed. Although games are the main reason for the growing importance of Reinforcement learning, in this thesis we study and apply a particular algorithm belonging to this family of algorithms, Deep Q-Learning, to find out profitable strategies in the Foreign Exchange Market.
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