Reinforcement Learning в трейдинге простыми словами — разбор Gymnasium среды

В этом видео ты простыми словами разберёшься, как реально работает Reinforcement Learning (RL) на практическом примере трейдинга. Мы с нуля создадим и подробно разберём среду Gymnasium, без сложной математики, нейросетей и абстрактной теории. Ты увидишь, как агент взаимодействует с рынком, что такое action, observation, reward и почему награда в RL — это не то же самое, что реальная прибыль. Видео подойдёт: - начинающим в Reinforcement Learning - Python-разработчикам - трейдерам, которые хотят понять RL без “магии” - тем, кто хочет писать свои Gymnasium-среды 🔍 Что ты узнаешь из видео - Что такое Reinforcement Learning простыми словами - Как устроена среда Gymnasium - Что делают reset() и step() - Как задать action_space и observation_space - Как считается reward в трейдинг-RL - Почему большинство RL-ботов в трейдинге сливаются - В чём разница между reward и реальной прибылью 🧠 Практика В видео мы: - напишем простую трейдинг-среду на Gymnasium - разберём код построчно - посмотрим реальный вывод программы - объясним каждую строку лога Без: ❌ нейросетей ❌ PPO / DQN ❌ сложной математики Только фундамент, который реально нужен. Весь код максимально простой и подходит для самостоятельных экспериментов и доработок: - добавление комиссий - изменение reward - подключение RL-алгоритмов 🚀 Что дальше В следующих видео: - сделаем reward более реалистичным - добавим комиссии и риск - подключим PPO - разберём, почему RL в трейдинге почти всегда проигрывает...