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trader robot with socket communication for mql5 and python

Robot-Trader: Método actor-critic

Robo para daytrade no win da bovespa.

Aprendizagem por reforço (RL) é uma estrutura geral onde os agentes aprendem a realizar ações em um ambiente de forma a maximizar uma recompensa. Os dois componentes principais são o ambiente, que representa o problema a ser resolvido, e o agente, que representa o algoritmo de aprendizagem.

Neste caso, o ambiente é a bolsa de valores brasileira, os estados são os dados OHLC retirados do time-frame de 1 min dos ultimos 6 anos, as ações são operações de compra, venda e obsevação.O agente é uma rede neural que busca otimizar a politica. E por fim, as recompensas são os retornos das operações em pontos. Esse robô utiliza técnicas de aprendizado por reforço com tf-agents, após o treinamento é criado uma rede socket para receber e enviar dados com a plataforma Metatrader.

Código em:

• Tensor-flow
• Tf-agents
• Python
• Mql5