جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Exploration–exploitation trade-off, multi-armed bandit, contextual bandit؟

يُعرف أيضًا باسم: exploration--exploitation trade-off · multi-armed bandit · contextual bandit

Definition 17.5 Machine Learning for Markets · الفصل 17 — Reinforcement Learning Foundations

The exploration–exploitation trade-off is the choice between the action that looks best now and an action that teaches more. A multi-armed bandit is the MDP with one state: each round an arm is chosen and its reward drawn; the loss against always playing the best arm is the regret. A contextual bandit observes a context (the order, the market) before choosing, and learns a reward model per arm; its actions do not change future contexts.

Cumulative regret of four exploration rules choosing among five execution algorithms, mean of 20 runs. Data: ml_rl.bandits.
Figure 17.2. Cumulative regret of four exploration rules choosing among five execution algorithms, mean of 20 runs. Data: ml_rl.bandits.
اقرأ في الفصل →