<prompt> Kwa mkusanyiko uliyopewa, tengeneza Algorithm ya Kuimarisha Mafunzo ili kutabiri thamani ya baadaye ya hisa.  <response>: Ili kutabiri bei za hisa za siku zijazo, tunaweza kutumia aina ya mafunzo ya uimarishaji RL inayoitwa Q-Learning. Ni algoriti ya kujifunza utendaji wa thamani, ambayo humwambia wakala ni hatua gani achukue chini ya hali gani, kwa kuchunguza zawadi zinazowezekana za hatua zake za baadaye. Kanuni ya ujifunzaji wa Q inahusisha kujifunza chaguo za kukokotoa ambazo huchukua jozi ya hatua ya serikali na kurejesha zawadi inayotarajiwa ya hatua hiyo baadaye. Hapa, hali inaweza kuwa mchanganyiko wa mapato ya zamani ya hisa, wakati hatua inaweza kuwa kununua au kuuza hisa. Kanuni hufanya kazi kama ifuatavyo: 1. Anzisha jedwali la Q - hili ni jedwali linaloshikilia thamani za Q kwa kila jozi ya hatua ya serikali. 2. Kwa kila kipindi yaani, kipindi cha biashara: a. Weka hali ya awali. b. Chagua kitendo kulingana na hali ya sasa kwa kutumia mkakati wa uchunguziunyonyaji km, epsilon-greedy. c. Chukua hatua na uangalie hali mpya na malipo. d. Sasisha jedwali la Q kwa kutumia mlingano wa Bellman: Qs,a Qs,a alfazawadi gammamaxQs, a - Qs,a , ambapo alpha ni kiwango cha kujifunza, gamma ni kipengele cha punguzo na s ni hali mpya. e. Weka hali kwa hali mpya na urudie hadi kipindi kiishe. 3. Tumia jedwali la Q ili kubaini hatua ya kuchukua kwa hali fulani. Mbinu hapo juu haina mfano, ambayo ina maana kwamba hauhitaji ujuzi wowote wa usambazaji wa msingi wa bei za hisa. Badala yake, inajifunza kwa kuingiliana na mazingira na kusasisha maadili yake ya Q kulingana na zawadi inazopokea. Unapaswa kutambua kwamba kuendeleza mfano wa kutabiri bei za hisa ni kazi ngumu na inategemea vigezo vingi. Muundo wa hapo juu wa Mafunzo ya Q ni mbinu moja tu, na utendakazi wake utategemea vipengele kadhaa kama vile mkakati wa utafutajiunyonyaji unaotumika, chaguo la uwakilishi wa serikali, kiwango cha kujifunza, kipengele cha punguzo na masharti ya soko. Pia, miundo ya RL inahitaji hifadhidata kubwa ili kutoa mafunzo, kwa hivyo utendakazi wa modeli unaweza usiwe bora ikiwa mkusanyiko wa data ni wa miezi 12 pekee. 