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Deep Reinforcement learning For Financial Engineering

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  • Deep Reinforcement Learning in FinanceBy Medhat UllahUnlock the power of artificial intelligence in financial markets with Deep Reinforcement Learning in Finance — a comprehensive, practical guide bridging AI, deep learning, and quantitative finance.This book takes you beyond theory, showing how autonomous trading agents, portfolio optimizers, and market simulators can be built using deep reinforcement learning (DRL) frameworks such as PyTorch and TensorFlow. From Q-learning and policy gradients to actor-critic architectures, every concept is explained with financial intuition and real-world examples.You’ll explore how DRL can revolutionize decision-making in:Algorithmic trading and order executionRisk management and portfolio allocationMarket making and pricing strategiesCrypto and stock forecasting using dynamic agentsWhether you’re a data scientist, quant developer, or AI researcher, this book helps you understand how machines learn to trade, hedge, and adapt in unpredictable markets. What You’ll LearnCore principles of reinforcement learning and financeImplementations of DQN, PPO, A3C, and DDPG in trading systemsEnvironment design and reward engineering for financial agentsBacktesting and evaluation for AI-driven trading strategies📘 Perfect For: Quantitative analysts, financial engineers, machine learning practitioners, and students eager to explore the next frontier of intelligent finance.

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  • d. Se puede comprar una gran variedad de productos dentro de esta categoría siempre y cuando cumplan con el 4x4 y no sean para fines comerciales, por esa razón, se puede comprar máximo 3 productos iguales o similares de la misma categoría. Por ejemplo, puedes comprar hasta 3 perfumes, hasta 3 relojes y hasta 3 pares de zapatos, si te excedes de esta cantidad tu orden puede tener cargos extra por parte de la aduana.
  • Las tablets, laptops y celulares se pueden comprar a través de la Categoría C.
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