該策略由深度 Q 學習 (DQN) 的一種形式組成，它是一種強化學習技術，用於根據與環境的交互做出決策。在這種情況下，環境是兩種加密資產的回報，決策是在這些資產中做多（買入）還是做空（賣出）頭寸。
該策略的基本步驟：
初始化：
創建一個主神經網絡來預測 Q 值，該值指示給定狀態下的動作質量。
創建目標神經網絡並定期更新以穩定學習。
探索對比開發：
首先，選擇隨機動作來探索環境。
隨着時間的推移，更多基於神經網絡的動作被選擇來利用所獲得的知識。
與環境的互動：
代理（您的模型）在環境中採取行動，並根據所採取的行動和達到的新狀態獲得獎勵。
該信息（狀態、動作、獎勵、新狀態）存儲在體驗記憶中。
訓練：
定期從經驗記憶中抽取隨機樣本並用於訓練主神經網絡。
目標神經網絡定期更新以反映主網絡的權重。
政策更新：
代理的策略（交易策略）根據神經網絡的學習不斷調整。
您想知道如何在您的交易中實施此交易策略以及其他交易策略嗎，關注我以獲取更多內容
