Deep Reinforcement Learning for Futures Trading (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Paperback. Reactive PublishingThis book is your definitive guide to building, training, and deploying deep reinforcement learning systems for modern futures markets. Designed for quantitative analysts, systematic traders, and advanced practitioners, it bridges cutting-edge academic research with real-world execution logic.The futures market is a shifting landscape of volatility, liquidity, and structural regime changes. Traditional models fail when conditions move too quickly. Reinforcement learning thrives in this environment. By learning directly from reward structures, market transitions, and agent-environment feedback loops, RL becomes a powerful engine for signal discovery and autonomous strategy optimization.This book delivers a complete, end-to-end framework for RL-powered trading: - How to design an RL environment that reflects market reality- State representation: volatility tensors, price transforms, microstructure features- Reward engineering that aligns the agent with real P&L- Policy networks, deep Q-learning, PPO, and actor-critic architectures- Training pipelines that prevent overfitting and mode collapse- Detecting and adapting to structural market regimes- Execution-aware RL: slippage, latency, and position sizing- Building an RL trading engine that can operate in productionYou also receive practical blueprints, including walkthrough Python examples, environment templates, and agent-training workflows tailored for futures contracts across equities, commodities, FX, and rates.James Preston presents a direct, technical, and actionable guide built for traders who demand measurable edge. If you are ready to integrate reinforcement learning into your systematic futures strategies, this book gives you the tools, architecture, and methodology required to compete at the frontier of AI-driven markets. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798277014097
- Título
- Deep Reinforcement Learning for Futures Trading (Paperback)
- Autor
- Alice Schwartz
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798277014097
- Serie
- Libro 1 de 9: Reinforcement Learning Applied
This book is your definitive guide to building, training, and deploying deep reinforcement learning systems for modern futures markets. Designed for quantitative analysts, systematic traders, and advanced practitioners, it bridges cutting-edge academic research with real-world execution logic.
The futures market is a shifting landscape of volatility, liquidity, and structural regime changes. Traditional models fail when conditions move too quickly. Reinforcement learning thrives in this environment. By learning directly from reward structures, market transitions, and agent-environment feedback loops, RL becomes a powerful engine for signal discovery and autonomous strategy optimization.
This book delivers a complete, end-to-end framework for RL-powered trading:
• How to design an RL environment that reflects market reality
• State representation: volatility tensors, price transforms, microstructure features
• Reward engineering that aligns the agent with real P&L
• Policy networks, deep Q-learning, PPO, and actor–critic architectures
• Training pipelines that prevent overfitting and mode collapse
• Detecting and adapting to structural market regimes
• Execution-aware RL: slippage, latency, and position sizing
• Building an RL trading engine that can operate in production
You also receive practical blueprints, including walkthrough Python examples, environment templates, and agent-training workflows tailored for futures contracts across equities, commodities, FX, and rates.
James Preston presents a direct, technical, and actionable guide built for traders who demand measurable edge. If you are ready to integrate reinforcement learning into your systematic futures strategies, this book gives you the tools, architecture, and methodology required to compete at the frontier of AI-driven markets.
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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