Python-股票市场用于算法交易的人类反馈强化学习 (RLHF)

ChatGPT 的成功使人类反馈强化学习 (RLHF) 技术成为人们关注的焦点。RLHF 是一种机器学习方法，它结合了强化学习 (RL) 和人类反馈 (HF) 来改进学习过程。这篇文章将使您对 RLHF 有一个全面的了解。它描述了 RLHF 在算法交易（algo transactions）中的应用，并提供了可执行的 Python 代码示例。在代码示例中，我将呈现一个没有 RLHF 的代码示例，然后将 RLHF 添加到代码示例中。我相信这是学习某个主题的自然方式。我将逐步带您深入了解 RLHF 中的组件，包括 Epsilon 贪婪策略和 Q 学习更新规则。这将为 RLHF 的算法交易者提供装备。

什么是通过人类反馈强化学习？

用经典游戏吃豆人来解释强化学习会很有趣。吃豆人会追踪食物并避开鬼魂，以获得更高的分数。食物每次采取行动都会强化其行动。在传统强化学习 (RL) 术语中，吃豆人