. The plot of this book revolves around the concept of Reinforcement Learning, its evolution, applications, and impact on the world of finance. The author, Yves Hilpisch, explores the history and development of Reinforcement Learning (RL) and its significance in the field of Artificial Intelligence (AI). He highlights the breakthroughs made possible by RL and its potential to revolutionize various aspects of finance, including trading, investment, and risk management. The book begins with a brief overview of the fundamentals of RL, explaining the basic principles of Q-learning, one of the most popular RL algorithms. This is followed by a detailed discussion of the evolution of RL, from its early beginnings to its current status as a powerful tool for solving complex problems. The author emphasizes the need for a personal paradigm for understanding the technological process of developing modern knowledge, highlighting the importance of adapting to new technologies and approaches. The text is written in an accessible and simplified format, making it easy for readers to grasp even complex concepts. The author provides practical examples and self-contained Python code to help readers understand the implementation of RL algorithms in real-world financial applications. The book covers topics such as Bayesian learning, deep Q-learning, and the application of RL to financial problems, providing a comprehensive introduction to RL for finance practitioners. Throughout the book, Hilpisch stresses the significance of Reinforcement Learning in modern finance, emphasizing its potential to enhance decision-making processes and improve financial outcomes. He argues that understanding RL is essential for survival in a rapidly changing world, where technology is constantly evolving and shaping the future of humanity. The author also emphasizes the importance of adaptation and change in approaching the study of new technologies, encouraging readers to embrace new ideas and perspectives.

. Сюжет этой книги вращается вокруг концепции обучения подкреплению, ее эволюции, приложений и влияния на мир финансов. Автор, Ив Хилпиш, исследует историю и развитие обучения подкреплению (РЛ) и его значение в области искусственного интеллекта (ИИ) .Он подчеркивает прорывы, которые сделал возможным РЛ, и его потенциал, чтобы революционизировать различные аспекты финансов, включая торговлю, инвестиции и управление рисками. Книга начинается с краткого обзора основ RL, объясняющего основные принципы Q-обучения, одного из самых популярных алгоритмов RL. Далее следует детальное обсуждение эволюции RL, от его ранних зачатков до нынешнего статуса мощного инструмента решения сложных задач. Автор подчеркивает необходимость личностной парадигмы понимания технологического процесса развития современных знаний, подчеркивая важность адаптации к новым технологиям и подходам. Текст написан в доступном и упрощенном формате, что позволяет читателям легко уловить даже сложные понятия. Автор приводит практические примеры и самодостаточный Python-код, помогающий читателям понять реализацию алгоритмов RL в реальных финансовых приложениях. Книга охватывает такие темы, как байесовское обучение, глубокое Q-обучение и применение RL к финансовым проблемам, предоставляя всестороннее введение в RL для практиков финансов. На протяжении всей книги Хилпиш подчеркивает значение «Обучения подкреплению» в современных финансах, подчеркивая его потенциал для улучшения процессов принятия решений и улучшения финансовых результатов. Он утверждает, что понимание RL необходимо для выживания в быстро меняющемся мире, где технологии постоянно развиваются и формируют будущее человечества. Автор также подчеркивает важность адаптации и изменений в подходе к изучению новых технологий, поощряя читателей к принятию новых идей и перспектив.

. L'histoire de ce livre tourne autour du concept d'apprentissage du renforcement, de son évolution, de ses applications et de son impact sur le monde de la finance. L'auteur, Yves Hilpisch, explore l'histoire et le développement de l'apprentissage du renforcement (RL) et son importance dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). livre commence par un bref aperçu des bases de RL, expliquant les principes de base de Q-learning, l'un des algorithmes les plus populaires de RL. Ensuite, une discussion détaillée de l'évolution de RL, de ses débuts à son statut actuel d'outil puissant pour résoudre des problèmes complexes. L'auteur souligne la nécessité d'un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes, soulignant l'importance de s'adapter aux nouvelles technologies et approches. texte est écrit dans un format accessible et simplifié, ce qui permet aux lecteurs de comprendre facilement des concepts même complexes. L'auteur donne des exemples pratiques et un code Python autosuffisant qui aide les lecteurs à comprendre la mise en œuvre des algorithmes RL dans les applications financières réelles. livre aborde des sujets tels que la formation bayésienne, la formation approfondie Q et l'application de la RL aux problèmes financiers, offrant une introduction complète à la RL pour les praticiens de la finance. Tout au long du livre, Hilpish souligne l'importance de « l'apprentissage du renforcement » dans la finance moderne, soulignant son potentiel pour améliorer les processus décisionnels et les résultats financiers. Il affirme que la compréhension de la LR est nécessaire pour survivre dans un monde en mutation rapide, où la technologie évolue constamment et façonne l'avenir de l'humanité. L'auteur souligne également l'importance de l'adaptation et du changement dans l'approche de l'apprentissage des nouvelles technologies, en encourageant les lecteurs à adopter de nouvelles idées et perspectives.

. La trama de este libro gira en torno al concepto de aprendizaje de refuerzos, su evolución, aplicaciones e impacto en el mundo de las finanzas. autor, Yves Hilpish, explora la historia y el desarrollo del aprendizaje de refuerzo (RL) y su importancia en el campo de la inteligencia artificial (IA) .Resalta los avances que ha hecho posible el RL y su potencial para revolucionar diversos aspectos de las finanzas, incluyendo el comercio, la inversión y la gestión de riesgos. libro comienza con una breve revisión de los fundamentos de RL explicando los principios básicos del aprendizaje Q, uno de los algoritmos de RL más populares. Lo que sigue es una discusión detallada sobre la evolución del LR, desde sus primeros inicios hasta el estado actual de una poderosa herramienta para resolver problemas complejos. autor subraya la necesidad de un paradigma personal para comprender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, destacando la importancia de adaptarse a las nuevas tecnologías y enfoques. texto está escrito en un formato accesible y simplificado, lo que permite a los lectores captar fácilmente incluso conceptos complejos. autor da ejemplos prácticos y un código Python autosuficiente que ayuda a los lectores a entender la implementación de algoritmos RL en aplicaciones financieras reales. libro cubre temas como el aprendizaje bayesiano, el aprendizaje profundo Q y la aplicación de RL a problemas financieros, proporcionando una introducción integral a RL para los practicantes de finanzas. A lo largo del libro, Hilpisch destaca la importancia de «Formación en refuerzos» en las finanzas modernas, destacando su potencial para mejorar los procesos de toma de decisiones y mejorar los resultados financieros. Afirma que la comprensión de RL es necesaria para sobrevivir en un mundo que cambia rápidamente, donde la tecnología evoluciona constantemente y forma el futuro de la humanidad. autor también destaca la importancia de adaptar y cambiar el enfoque al estudio de las nuevas tecnologías, animando a los lectores a adoptar nuevas ideas y perspectivas.

. A história deste livro gira em torno do conceito de aprendizado de reforços, sua evolução, aplicativos e influência no mundo das finanças. O autor, Yves Hilpish, explora a história e o desenvolvimento da formação de reforços (RL) e sua importância na inteligência artificial (IA). Ele enfatiza os avanços que a RL tornou possível e seu potencial para revolucionar vários aspectos das finanças, incluindo comércio, investimento e gestão de riscos. O livro começa com uma breve revisão dos fundamentos do RL, que explica os princípios básicos do ensino Q, um dos algoritmos mais populares do RL. A seguir, há uma discussão detalhada sobre a evolução do RL, desde suas gestações iniciais até o status atual de uma poderosa ferramenta de tarefas complexas. O autor ressalta a necessidade de um paradigma pessoal de compreensão do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno, enfatizando a importância da adaptação às novas tecnologias e abordagens. O texto está escrito em um formato acessível e simplificado, permitindo que os leitores possam facilmente capturar conceitos complexos. O autor apresenta exemplos práticos e um código Python autônomo que ajuda os leitores a compreender a implementação de algoritmos RL em aplicações financeiras reais. O livro abrange temas como o ensino baiano, o ensino profundo Q e a aplicação da RL aos problemas financeiros, fornecendo uma introdução abrangente à RL para os praticantes de finanças. Ao longo do livro, Hilpish enfatizou a importância de «Treinar reforços» nas finanças modernas, enfatizando seu potencial para melhorar os processos decisórios e melhorar os resultados financeiros. Ele afirma que a compreensão da RL é necessária para sobreviver em um mundo em rápida mudança, onde a tecnologia está em constante evolução e moldando o futuro da humanidade. O autor também ressalta a importância da adaptação e mudanças na abordagem das novas tecnologias, encorajando os leitores a adotar novas ideias e perspectivas.

. La trama di questo libro ruota intorno al concetto di apprendimento dei rinforzi, alla sua evoluzione, alle sue applicazioni e all'impatto sul mondo finanziario. L'autore, Eve Hilpish, sta esplorando la storia e lo sviluppo dell'apprendimento dei rinforzi (RL) e la sua importanza nel campo dell'intelligenza artificiale (IA). Il libro inizia con una breve panoramica delle basi di RL che spiega i principi di base dell'apprendimento Q, uno degli algoritmi più popolari di RL. Poi c'è un dibattito dettagliato sull'evoluzione della RL, dai suoi primi concepimenti allo status attuale di potente strumento per affrontare le sfide. L'autore sottolinea la necessità di un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna, sottolineando l'importanza di adattarsi alle nuove tecnologie e approcci. Il testo è scritto in un formato accessibile e semplificato, che permette ai lettori di cogliere facilmente i concetti anche complessi. L'autore fornisce esempi pratici e un codice Python autosufficiente per aiutare i lettori a comprendere l'implementazione degli algoritmi RL in applicazioni finanziarie reali. Il libro affronta argomenti come l'apprendimento in Bayes, l'apprendimento in Q profondo e l'applicazione della RL ai problemi finanziari, fornendo un'introduzione completa alla RL per i professionisti della finanza. In tutto il libro, Hilpish sottolinea l'importanza di «Apprendimento dei rinforzi» nella finanza moderna, sottolineando il suo potenziale per migliorare i processi decisionali e migliorare i risultati finanziari. Sostiene che la comprensione della RL è necessaria per sopravvivere in un mondo in rapida evoluzione, dove la tecnologia è in continua evoluzione e forma il futuro dell'umanità. L'autore sottolinea anche l'importanza di adattarsi e cambiare l'approccio allo studio delle nuove tecnologie, incoraggiando i lettori ad adottare nuove idee e nuove prospettive.

. Die Handlung dieses Buches dreht sich um das Konzept des Verstärkungstrainings, seine Entwicklung, Anwendungen und Auswirkungen auf die Finanzwelt. Der Autor, Yves Hilpisch, untersucht die Geschichte und Entwicklung des Verstärkungstrainings (RL) und seine Bedeutung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Er hebt die Durchbrüche hervor, die RL ermöglicht hat, und sein Potenzial, verschiedene Aspekte des Finanzwesens zu revolutionieren, einschließlich Handel, Investitionen und Risikomanagement. Das Buch beginnt mit einem kurzen Überblick über die Grundlagen von RL und erklärt die Grundprinzipien von Q-arning, einem der beliebtesten RL-Algorithmen. Es folgt eine detaillierte Diskussion über die Entwicklung von RL, von seinen frühen Anfängen bis zum aktuellen Status eines mächtigen Instruments zur Lösung komplexer Probleme. Der Autor betont die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas zum Verständnis des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens und betont die Bedeutung der Anpassung an neue Technologien und Ansätze. Der Text ist in einem zugänglichen und vereinfachten Format geschrieben, das es den sern ermöglicht, auch komplexe Konzepte leicht zu erfassen. Der Autor liefert praktische Beispiele und einen autarken Python-Code, der den sern hilft, die Implementierung von RL-Algorithmen in realen Finanzanwendungen zu verstehen. Das Buch behandelt Themen wie Bayes'sches rnen, tiefes Q-rnen und die Anwendung von RL auf finanzielle Probleme und bietet eine umfassende Einführung in RL für Finanzpraktiker. Im Laufe des Buches betont Hilpisch die Bedeutung von „Enhancement arning“ im modernen Finanzwesen und betont sein Potenzial, Entscheidungsprozesse zu verbessern und die finanziellen Ergebnisse zu verbessern. Er argumentiert, dass das Verständnis von RL notwendig ist, um in einer sich schnell verändernden Welt zu überleben, in der sich die Technologie ständig weiterentwickelt und die Zukunft der Menschheit gestaltet. Der Autor betont auch die Bedeutung der Anpassung und Änderung der Herangehensweise an das Studium neuer Technologien und ermutigt die ser, neue Ideen und Perspektiven anzunehmen.

. Fabuła tej książki obraca się wokół koncepcji uczenia się wzmacniania, jego ewolucji, zastosowań i wpływu na świat finansów. Autor, Yves Hilpisch, bada historię i rozwój szkolenia wzmacniającego (RL) i jego wpływ na sztuczną inteligencję (AI). Podkreśla przełomy, jakie RL umożliwiła i potencjał zrewolucjonizowania różnych aspektów finansowania, w tym handlu, inwestycji i zarządzania ryzykiem. Książka zaczyna się od krótkiego przeglądu podstaw RL, wyjaśniającego podstawowe zasady Q-learning, jeden z najpopularniejszych algorytmów RL. Następnie szczegółowa dyskusja na temat ewolucji RL, począwszy od jej wczesnych początków aż po obecny status jako potężnego narzędzia rozwiązywania złożonych problemów. Autor podkreśla potrzebę osobistego paradygmatu zrozumienia procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy, podkreślając znaczenie przystosowania się do nowych technologii i podejść. Tekst jest napisany w dostępnym i uproszczonym formacie, co pozwala czytelnikom łatwo złapać nawet skomplikowane koncepcje. Autor dostarcza praktyczne przykłady i samodzielny kod Pythona, który pomaga czytelnikom zrozumieć wdrażanie algorytmów RL w rzeczywistych aplikacjach finansowych. Książka obejmuje takie tematy, jak nauka w języku bayesowskim, głębokie uczenie się Q i stosowanie RL do problemów finansowych, zapewniając wszechstronne wprowadzenie do RL praktyków finansowych. W książce Hilpisch podkreśla znaczenie „Szkolenia wzmacniającego” we współczesnym finansowaniu, podkreślając jego potencjał w zakresie poprawy procesów decyzyjnych i poprawy wyników finansowych. Twierdzi, że zrozumienie RL jest niezbędne dla przetrwania w szybko zmieniającym się świecie, w którym technologia stale ewoluuje i kształtuje przyszłość ludzkości. Autor podkreśla również znaczenie adaptacji i zmian w podejściu do badań nad nowymi technologiami, zachęcając czytelników do przyjmowania nowych pomysłów i perspektyw.

. עלילת ספר זה סובבת סביב הרעיון של למידת חיזוק, אבולוציה, יישומים והשפעה על עולם הפיננסים. המחבר, איב הילפיש, חוקר את ההיסטוריה והפיתוח של אימוני חיזוק (RL) והשלכותיה על בינה מלאכותית (AI). הוא מדגיש את פריצות הדרך שאפשרה RL ואת הפוטנציאל שלה לחולל מהפכה בהיבטים שונים של פיננסים, כולל מסחר, השקעות וניהול סיכונים. הספר מתחיל בסקירה קצרה של היסודות של RL, ומסביר את העקרונות הבסיסיים של Q-learning, אחד האלגוריתמים הפופולריים ביותר של RL. להלן דיון מפורט על האבולוציה של RL, מראשיתה ועד למעמדה הנוכחי ככלי רב עוצמה לפתרון בעיות מורכבות. המחבר מדגיש את הצורך בפרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני, ומדגיש את החשיבות של הסתגלות לטכנולוגיות וגישות חדשות. הטקסט כתוב בפורמט נגיש ומופשט, המאפשר לקוראים לתפוס בקלות אפילו מושגים מורכבים. המחבר מספק דוגמאות מעשיות וקוד פייתון עצמאי המסייע לקוראים להבין את יישום אלגוריתמי RL ביישומים פיננסיים אמיתיים. הספר עוסק בנושאים כמו למידה בייסיאנית, למידה מעמיקה ויישום RL לבעיות כלכליות, ומספק מבוא מקיף ל-RL לעוסקים פיננסיים. לאורך הספר מדגיש הילפיש את המשמעות של ”אימון חיזוק” במימון מודרני, מדגיש את הפוטנציאל שלו לשפר את תהליכי קבלת ההחלטות ולשפר את התוצאות הכספיות. הוא טוען כי הבנת RL חיונית להישרדות בעולם משתנה במהירות שבו הטכנולוגיה כל הזמן מתפתחת ומעצבת את עתיד האנושות. המחבר גם מדגיש את חשיבות ההסתגלות והשינויים בגישה לחקר הטכנולוגיות החדשות, ומעודד את הקוראים לאמץ רעיונות חדשים ונקודות מבט.''

. Bu kitabın konusu, takviye öğrenme kavramı, evrimi, uygulamaları ve finans dünyası üzerindeki etkisi etrafında dönüyor. Yazar Yves Hilpisch, takviye eğitiminin (RL) tarihini ve gelişimini ve yapay zekadaki (AI) etkilerini araştırıyor. RL'nin mümkün kıldığı atılımları ve ticaret, yatırım ve risk yönetimi de dahil olmak üzere finansın çeşitli yönlerinde devrim yaratma potansiyelini vurgulamaktadır. Kitap, en popüler RL algoritmalarından biri olan Q-learning'in temel ilkelerini açıklayan RL'nin temellerine kısa bir bakış ile başlar. Aşağıda, RL'nin erken başlangıcından karmaşık problemleri çözmek için güçlü bir araç olarak mevcut durumuna kadar evriminin ayrıntılı bir tartışması yer almaktadır. Yazar, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecini anlamak için kişisel bir paradigmaya duyulan ihtiyacı vurgulayarak, yeni teknolojilere ve yaklaşımlara uyum sağlamanın önemini vurgulamaktadır. Metin, okuyucuların karmaşık kavramları bile kolayca yakalamalarını sağlayan erişilebilir ve basitleştirilmiş bir biçimde yazılmıştır. Yazar, okuyucuların gerçek finansal uygulamalarda RL algoritmalarının uygulanmasını anlamalarına yardımcı olan pratik örnekler ve bağımsız Python kodu sağlar. Kitap, Bayesian öğrenme, derin Q-öğrenme ve finansal problemlere RL uygulama gibi konuları kapsar ve finansal uygulayıcılar için RL'ye kapsamlı bir giriş sağlar. Kitap boyunca Hilpisch, modern finansta "Güçlendirme Eğitimi'nin önemini vurgulayarak, karar alma süreçlerini iyileştirme ve finansal sonuçları iyileştirme potansiyelini vurgulamaktadır. RL'yi anlamanın, teknolojinin sürekli geliştiği ve insanlığın geleceğini şekillendirdiği hızla değişen bir dünyada hayatta kalmak için gerekli olduğunu savunuyor. Yazar ayrıca, yeni teknolojilerin çalışmasına yaklaşımdaki adaptasyon ve değişikliklerin önemini vurgulayarak, okuyucuları yeni fikirler ve bakış açıları benimsemeye teşvik eder.

. تدور حبكة هذا الكتاب حول مفهوم التعلم المعزز وتطوره وتطبيقاته وتأثيره على عالم التمويل. يستكشف المؤلف، إيف هيلبيش، تاريخ وتطوير تدريب التعزيز (RL) وآثاره في الذكاء الاصطناعي (AI). ويسلط الضوء على الاختراقات التي أتاحتها RL وإمكانية إحداث ثورة في مختلف جوانب التمويل، بما في ذلك التجارة والاستثمار وإدارة المخاطر. يبدأ الكتاب بلمحة عامة موجزة عن أساسيات RL، موضحًا المبادئ الأساسية لتعلم Q، وهي واحدة من أكثر خوارزميات RL شيوعًا. ما يلي هو مناقشة مفصلة لتطور RL، من بداياته المبكرة إلى وضعه الحالي كأداة قوية لحل المشكلات المعقدة. ويشدد المؤلف على ضرورة وضع نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعارف الحديثة، مع التشديد على أهمية التكيف مع التكنولوجيات والنهج الجديدة. النص مكتوب بتنسيق يسهل الوصول إليه ومبسط، مما يسمح للقراء بالتقاط المفاهيم المعقدة بسهولة. يقدم المؤلف أمثلة عملية وشفرة بايثون قائمة بذاتها تساعد القراء على فهم تنفيذ خوارزميات RL في التطبيقات المالية الحقيقية. يغطي الكتاب مواضيع مثل التعلم البايزي، والتعلم العميق، وتطبيق RL على المشاكل المالية، مما يوفر مقدمة شاملة إلى RL للممارسين الماليين. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد هيلبيش على أهمية «التدريب المعزز» في التمويل الحديث، ويسلط الضوء على إمكاناته لتحسين عمليات صنع القرار وتحسين النتائج المالية. يجادل بأن فهم RL ضروري للبقاء على قيد الحياة في عالم سريع التغير حيث تتطور التكنولوجيا باستمرار وتشكل مستقبل البشرية. ويشدد المؤلف أيضا على أهمية التكيف والتغييرات في نهج دراسة التكنولوجيات الجديدة، ويشجع القراء على تبني أفكار ووجهات نظر جديدة.

. 이 책의 음모는 강화 학습, 그 진화, 응용 및 금융 세계에 미치는 영향의 개념을 중심으로 진행됩니다. 저자 이브 힐 피쉬 (Yves Hilpisch) 는 강화 훈련 (RL) 의 역사와 개발 및 인공 지능 (AI) 에 미치는 영향을 탐구합니다. 그는 RL이 가능하게 한 혁신과 무역, 투자 및 위험 관리를 포함한 금융의 다양한 측면을 혁신 할 수있는 잠재력을 강조합니다. 이 책은 RL의 기본 사항에 대한 간략한 개요로 시작하여 가장 인기있는 RL 알고리즘 중 하나 인 Q 학습의 기본 원리를 설명합니다. 다음은 복잡한 문제를 해결하기위한 강력한 도구로서 초기부터 현재 상태까지 RL의 진화에 대한 자세한 논의입니다. 저자는 새로운 기술과 접근 방식에 적응하는 것의 중요성을 강조하면서 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스를 이해하기위한 개인 패러다임의 필요성을 강조합니다. 텍스트는 액세스 가능하고 단순화 된 형식으로 작성되어 독자가 복잡한 개념을 쉽게 잡을 수 있습니다. 저자는 독자가 실제 금융 응용 프로그램에서 RL 알고리즘의 구현을 이해하도록 돕는 실용적인 예와 독립형 파이썬 코드를 제공합니다. 이 책은 베이지안 학습, 딥 Q 학습 및 재무 문제에 RL 적용과 같은 주제를 다루며 재무 전문가를위한 RL에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다. 이 책 전체에서 Hilpisch는 현대 금융에서 "강화 교육" 의 중요성을 강조하여 의사 결정 프로세스를 개선하고 재무 성과를 향상시킬 수있는 잠재력을 강조합니다. 그는 기술이 끊임없이 발전하고 인류의 미래를 형성하는 빠르게 변화하는 세상에서 RL을 이해하는 것이 생존에 필수적이라고 주장합니다. 저자는 또한 새로운 기술 연구에 대한 접근 방식의 적응과 변화의 중요성을 강조하여 독자들이 새로운 아이디어와 관점을 채택하도록 장려합니다.

.この本のプロットは、強化学習の概念、その進化、アプリケーション、金融の世界への影響を中心に展開しています。著者のYves Hilpischは、強化訓練（RL）の歴史と開発と人工知能（AI）への影響を探求しています。彼は、RLが可能にしたブレークスルーと、貿易、投資、リスク管理など、金融のさまざまな側面に革命をもたらす可能性を強調しています。本はRLの基本の簡単な概要から始まり、最も人気のあるRLアルゴリズムの1つであるQ-learningの基本原則を説明します。RLの初期段階から複雑な問題を解決するための強力なツールとしての現在の状態まで、RLの進化について詳しく説明します。著者は、現代の知識を開発する技術プロセスを理解するための個人的なパラダイムの必要性を強調し、新しい技術やアプローチに適応することの重要性を強調しています。テキストはアクセス可能で簡略化された形式で書かれており、読者は複雑な概念を簡単にキャッチすることができます。著者は実際の金融アプリケーションでのRLアルゴリズムの実装を理解するのに役立つ実用的な例と自己完結型Pythonコードを提供します。Bayesian learning、 deep Q-learning、 RLを金融問題に適用するなどのトピックを取り上げ、金融実務家のためのRLを包括的に紹介しています。本を通じて、ヒルピッシュは現代金融における「強化トレーニング」の重要性を強調し、意思決定プロセスを改善し、財務成果を改善する可能性を強調している。テクノロジーが絶えず進化し、人類の未来を形作る急速に変化する世界において、RLを理解することは生存に不可欠であると彼は論じている。また、新技術の研究へのアプローチの適応と変化の重要性を強調し、読者に新しいアイデアや視点を採用することを奨励している。

.本書的情節圍繞著強化培訓，其演變，應用以及對金融世界的影響的概念。作者伊夫·希爾皮什（Yves Hilpish）探討了強化培訓（RL）的歷史和發展及其在人工智能（AI）領域的重要性。他強調了使RL成為可能的突破及其徹底改變金融各個方面的潛力，包括貿易，投資和風險管理。本書首先簡要介紹了RL的基本原理，解釋了Q學習的基本原理，Q學習是最受歡迎的RL算法之一。接下來是對RL演變的詳細討論，從其早期概念到解決復雜問題的強大工具的當前狀態。作者強調了理解現代知識發展的技術過程的人格範式的必要性，並強調了適應新技術和方法的重要性。文本以易於訪問和簡化的格式編寫，使讀者可以輕松地掌握甚至復雜的概念。作者提供了實例和自給自足的Python代碼，以幫助讀者了解RL算法在真實金融應用中的實現。該書涵蓋了貝葉斯學習，深度Q學習以及RL在財務問題中的應用等主題，為金融從業者提供了RL的全面介紹。在整個書中，希爾皮什（Hilpish）強調了「強化培訓」在現代金融中的重要性，強調了其改善決策過程和改善財務成果的潛力。他認為，了解RL對於在一個快速變化的世界中生存至關重要，在這個世界中，技術不斷發展並塑造了人類的未來。作者還強調了適應和改變新技術學習方法的重要性，鼓勵讀者采用新的想法和觀點。