Applicare l'apprendimento per rinforzo nel trading quantitativo
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RLQuant ha 357 stelle su GitHub. È stato forkato 104 volte. RLQuant è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2018. I suoi temi principali sono: finance-market-trading, portfolio-management, reinforcement-learning, trading.
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RLQuant è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
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[](https://opensourceai.tech/project/yuriak-rlquant.html)
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