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加密貨幣交易全攻略：超易懂買賣流程，比特幣等30種貨幣分析，看完立刻下單!

為了解決加密貨幣程式交易的問題，作者李云熙,高信勇,李鎔成,孫東均,金兌真,金政泰 這樣論述：

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加密貨幣程式交易進入發燒排行的影片

應用Q學習實現智慧交易代理人機制-以加密貨幣市場為例

為了解決加密貨幣程式交易的問題，作者江宇祥 這樣論述：

程式交易是根據事先定義的交易策略進行自動交易，然而，有學者指出事先定義交易策略的程式交易並不能對所有加密貨幣都產生獲利空間；而是要因應當前貨幣價格的變動趨勢來產生最適合的交易策略並產生獲利。因此，本研究將應用強化式學習之Q學習方法來建構智慧交易代理人，讓其能因應當前貨幣價格的變動趨勢來產生最適合的交易策略。再者，本研究也發現智慧代理人建構最適合交易策略的效能高低，是在於狀態(State)的描述，因此本研究也將提出狀態描述的方法並運用於加密貨幣市場中。本研究將使用6種加密貨幣，分別為BTC、ETH、VET、ADA、TRX和XRP，其中，BTC和ETH設定為上升趨勢，VET和ADA設定為盤整趨勢

，TRX和XRP設定為下降趨勢。另外，本研究也將6種加密貨幣區分成3個時間區間，分別為5分鐘、15分鐘跟1小時，最後使用強化式學習之Q學習進行回測。實證結果顯示，在上升趨勢中，ETH在1小時區間內的年化報酬為725.48%，而在盤整趨勢中，VET在1小時區間內的年化報酬為-14.95%，最後在下降趨勢中，XRP在1小時區間內的年化報酬為-3.7%。若與買入並持有的策略進行比較，本研究發現不管是上升、盤整和下降趨勢，在1小時區間內，6種加密貨幣的年化報酬都會比買入並持有策略的年化報酬還要來得更好。