Kann Deep Reinforcement Learning die Backtest-Überanpassung für den Handel mit Kryptowährungen verbessern?

Könnten Sie näher auf das Potenzial von Deep Reinforcement Learning eingehen, um die Backtest-Überanpassung beim Handel mit Kryptowährungen zu mildern? Viele Praktiker haben Schwierigkeiten mit der Optimierung von Strategien auf den schnell schwankenden Kryptowährungsmärkten. Ist Deep Reinforcement Learning eine praktikable Lösung für diese Herausforderung? Wie ist der Vergleich mit herkömmlichen Backtesting-Methoden? Welche Schlüsselfaktoren sind bei der Implementierung von Deep Reinforcement Learning für den Handel mit Kryptowährungen zu berücksichtigen und wie könnte dies die Robustheit und Generalisierbarkeit von Handelsstrategien verbessern?