v2 = max(v2, min_value_ab(result(board, i2), alph, beta)) if v2 >= beta: return v2 alph = max(alph, v2) return v2 def min_value_ab(board, alph, beta): if terminal(board): return utility(board) v3 = float('inf')
4天学会Python量化交易:从量化交易简介到回测框架介绍等,每天一个作业。可落地实现第一个股票策略的课程,快来跟我一起学习吧。以上是day2内容~
Alpha-Beta剪枝算法是由最大值和最小值算法得来的,该算法是一个0总和算法,即一方要在可选的情况下使其优势最大化,使对手优势最小化,而开始的时候为0. 论文总结:Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm high-performance alpha-beta search that expands a ...
Alpha-Beta剪枝实际上是一种针对极小化极大算法(Minimax)的优化技术,而非一个独立的算法。它通过引入Alpha和Beta两个参数来减少搜索树中的节点数量,从而提高搜索效率。下面将详细介绍Alpha-Beta剪枝的相关信息,包括其基础概念、优势、类型、应用场景,以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方法。 基础概念 Alpha-Beta剪枝...
Python代码 阿尔法-贝塔剪枝是最小最大算法中的一种技术,用于减少搜索树中已评估节点的数量。它通常用于博弈算法,以提高搜索效率。下面是一个如何在 Python 中实现 Alpha-Beta 剪切算法的简单示例: def minimax_alpha_beta(node, depth, alpha, beta, maximizing_player): ...
alphabeta剪枝算法 Python AlphaBeta剪枝算法是一种搜索算法,主要用于解决博弈论的决策问题,旨在减少搜索树中被评估的节点数。这个算法适用于极大极小博弈树的搜索,可以提高搜索效率、减少搜索时间和空间复杂度。 AlphaBeta剪枝算法基于极大极小算法(minimax algorithm),其原理是搜索整个博弈树,并对每个叶节点进行评估。
Python量化交易——投资组合的评价和可视化(上):计算收益率、波动率、最大回撤、阿尔法alpha、贝塔beta、夏普率Sharp等指标【源码+详解】 beta: α \alpha 完整代码 投资结果评价 投资组合评价是量化交易工作中的重要一环。 如果我们要评价一个交易策略的好坏,有很多的标准可以选用。在这篇文章里,我们就来盘点几种...
计算股票的$\beta$系数和$\alpha值$ 这里的beta和alpha系数都来自资本资产定价模型,先来看看CAPM: E(ri)=rf+β(E(rm)−rf), 其中,E(ri)是股票i的预期收益率,rf是无风险利率,E(rm)是市场指数收益率; β系数是系统性风险,在评估股市波动风险与投资机会的方法中,常用来衡量结构性与系...
问python中的Alpha-beta剪枝EN回溯算法是解决组合优化问题的一种经典方法。它通过逐步构建问题的解，同时...
简介:在使用python进行绘图时,当涉及当一些数学计算时,常常需要为我们的x、y轴以及标题添加标签,而一些特殊的数学计算符号往往在键盘上无法找到。特此,为了以后寻找方面,将一些常用的数学计算符号等进行汇总: 在使用python进行绘图时,当涉及当一些数学计算时,常常需要为我们的x、y轴以及标题添加标签,而一些特殊的数学计...