Je vais créer un bot de trading quantitatif basé sur l'IA

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Sudipta S
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À propos de ce service

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Ce projet fournit un système de trading IA personnalisé construit avec TensorFlow, OpenAI Gymnasium, un RL personnalisé et des architectures récurrentes basées sur LSTM, spécialement conçu pour l’apprentissage des séries temporelles financières dans des conditions de marché bruyantes et biaisées, avec une détection précise des régimes pendant l’entraînement.


Le principal objectif de ce travail est de réduire le biais de la politique, d’améliorer la précision directionnelle et de stabiliser l’apprentissage dans des environnements où la plupart des agents de trading échouent.


Les résultats clés de cette approche incluent :


Concevoir des agents PPO presque sans biais, même lorsqu’ils sont entraînés sur des données de marché fortement biaisées

Réduire la sensibilité au bruit de prix à court terme qui pousse généralement les agents à engager du capital dans la mauvaise direction

Atteindre un entraînement stable sans clipping de récompense ni perte d’informations

Gérer des données de marché non stationnaires en utilisant des politiques PPO et récurrentes (basées sur LSTM) personnalisées.

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Sudipta S

ML Engineer

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  • DeInde
  • Membre depuismai 2022
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    Bengali, Anglais, Hindi
I build automated trading agents for crypto, forex, ETFs, and traditional brokers, focused on unbiased predictions, regime detection, execution reliability, noise control, and risk management. I am specialize in Python-based execution engines and machine learning driven strategies, including custom reinforcement learning (OpenAI Gymnasium, PPO variants). Tech Stack: Python, TensorFlow, Scikit Learn, OpenAI Gymnasium, Pandas

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