DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | BENAHMED, DJawed | - |
dc.date.accessioned | 2022-11-09T13:17:37Z | - |
dc.date.available | 2022-11-09T13:17:37Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/338 | - |
dc.description | Supervisor : Mr. KHALDI Belkacem | en_US |
dc.description.abstract | Artificial intelligence has been increasingly popular in financial sectors
such as stock and currency trading in recent years. Reinforcement learning is
one of AI widely used branches in financial markets problems.
In this thesis, we’ll try to describe the problem in detail and talk about the
project’s goals and requirements. Furthermore, we will explain the procedures
and steps we took and the techniques that were selected to implement this
project.***
L’intelligence artificielle est de plus en plus populaire dans les secteurs financiers
tels que le commerce des actions et des devises ces dernières années.
L’apprentissage par renforcement est l’une des branches de l’IA largement
utilisées dans les problèmes de marché financier.
Dans cette thèse, nous essaierons de décrire le problème en détail et de
parler des objectifs et des exigences du projet. De plus, nous expliquerons les
procédures et les étapes que nous avons suivies et les techniques qui ont été
sélectionnées pour mettre en oeuvre ce projet. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.subject | Crypto Market | en_US |
dc.subject | Currency Trading | en_US |
dc.subject | Automated Trading | en_US |
dc.subject | Reinforcement Learning | en_US |
dc.subject | Deep Learning | en_US |
dc.subject | Advantage Actor Critic (A2C) | en_US |
dc.subject | Proximal Policy Optimization (PPO | en_US |
dc.title | Trading bot based on Reinforcement Learning | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Ingénieur
|