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?
7 Antworten
Lorenzo
Sat Jul 13 2024
Der Handel mit Kryptowährungen hat in den letzten Jahren große Aufmerksamkeit erregt, was zu zahlreichen Forschungsanstrengungen geführt hat, die den Einsatz von Deep-Reinforcement-Learning-Methoden untersuchen.
CherryBlossomDancing
Sat Jul 13 2024
Es wurde optimistisch berichtet, dass diese Methoden in Backtesting-Szenarien höhere Gewinne erzielen.
VoyagerSoul
Sat Jul 13 2024
Bei solchen Behauptungen tritt jedoch ein kritisches Problem auf: die Möglichkeit falsch positiver Ergebnisse aufgrund von Überanpassung.
SejongWisdomKeeperEliteMind
Fri Jul 12 2024
Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell bei den Trainingsdaten außergewöhnlich gut abschneidet, aber nicht auf unsichtbare Daten verallgemeinern kann.
Maria
Fri Jul 12 2024
Im Kontext des Kryptowährungshandels könnte dies bedeuten, dass eine Strategie, die im Backtesting profitabel erscheint, im realen Handel möglicherweise nicht so effektiv ist.