title: Deep Reinforcement Learning in High Frequency Trading
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мосин Владислав Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Mosin Vladislav Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ушаков Владислав Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Usakov Vladislav Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Авдюшенко Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Avdusenko Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:02:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:02:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 075915
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42068
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Дипломная работа посвящена применению глубокого обучения с подкреплением в высокочастотном трейдинге. Целью работы является создание практического применения глубокого обучения с подкреплением для оптимизации параметров торгового алгоритма. 
  Работа состоит из введения, 3 глав, заключения, списка использованной литературы. 
  В первой главе описаны основные алгоритмы глубокого обучения с подкреплением и изучена возможность использования системы Ape-X.
  Во второй главе подробно описаны улучшения среды и исследованы варианты архитектур.
  В третьей главе приведены результаты проведенных экспериментов и проведена оценка эффективности разработанного подхода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis is devoted to the application of deep reinforcement learning in high-frequency trading. The aim of the thesis is to create a practical application of deep reinforcement learning to optimize the parameters of a trading algorithm. 
  This paper consists of introduction, 3 chapters, conclusion, list of references. 
  The first chapter describes basic deep reinforcement learning algorithms and studies the use of Ape-X system.
  The second chapter details environment improvements and explores architecture options.
  The third chapter presents the results of the experiments performed and evaluates the effectiveness of the developed approach.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: высокочастотный трейдинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reinforcement learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: high frequency trading
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Deep Reinforcement Learning in High Frequency Trading
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Глубокое обучение с подкреплением в высокочастотном трейдинге
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st075915.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42068/2/st075915.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 643,65 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Usakov_podpisannyj.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42068/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Usakov_podpisannyj.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 90,52 kB
resources.filename: reviewSV_st075915_Usakov_Vladislav_Dmitrievic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42068/4/reviewSV_st075915_Usakov_Vladislav_Dmitrievic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,06 kB