Использование алгоритмов обучения с подкреплением (RL) в MetaTrader 5 может значительно повысить эффективность алгоритмической торговли. В статье рассматриваются методы, ориентированные на улучшение обобщающей способности моделей, такие как Prioritized Experience Replay (PER). Этот метод позволяет моделям обучаться более эффективно, обрабатывая опыт, основанный на приоритетах, что решает проблему переобучения. Независимо от способа реализации, будь то пропорциональное или ранговое распределение приоритетов, такие подходы улучшают баланс между эксплуатацией и исследованием, повышая стабильность и адаптивность моделей в условиях ограниченных данных.

👉 Читай | Календарь | @mql5ru