À propos du projet
Agent de trading autonome utilisant le Q-Learning tabulaire pour apprendre des stratégies d’achat/vente sur des actions du Nasdaq. Le modèle évolue dans un environnement simulé où chaque état correspond à un signal de marché (moyenne mobile, momentum, volatilité, etc.).
Le modèle ajuste sa politique en fonction du ratio rendement/risque et du rendement cumulé. Des visualisations détaillent la valeur du portefeuille, les décisions buy/hold/sell et la performance comparée au marché.