notadamking/RLTrader

Allow user-defined prediction models to replace SARIMAX with LSTM, FB Prophet, etc.

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#15 aberto em 7 de jun. de 2019

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Description

Instead of using the SARIMAX model's predictions to be fed as a feature / observation into the agent at every time step, maybe using the predictions of a separately trained LSTM may perform better. I've found that LSTM's trained on stationary time series usually perform ok, in that their prediction "direction" (up or down) is generally correct. Also, the slope (change in log returns with respect to time) of the LSTM prediction can be used as an additional input feature as an indicator for the severity of the predicted change (will the price jump up or down suddenly?).

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Examine a integração SARIMAX existente na base de código do RLTrader para entender como as previsões são fornecidas ao agente. Revise os dois comentários nesta issue para contexto adicional. Em seguida, projete uma interface genérica para modelos de previsão definidos pelo usuário, como LSTM ou FB Prophet, que possam substituir o SARIMAX. Considere o uso de bibliotecas como PyTorch ou TensorFlow para LSTM e garanta a compatibilidade com o ambiente de negociação existente.
Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learning
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
4
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
Mais de 1 semana
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Antigo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Precisa de investigação
Prerequisites
Python programmingReinforcement learning basicsTime series forecastingDeep learning (LSTM)
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
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