{"behavior":"degenerate_repetition","label_filter":null,"limit":10,"next_offset":19856,"offset":19846,"previous_offset":null,"rows":[{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434! \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0430\u043a\u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Actor-Critic. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 `\"No gradients provided for any variable\"` \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0435\u0439. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0431\u043b\u043e\u043a \u0437\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 **\u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438** \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c.\n\n---\n\n### **1. \u0414\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438**\n\n\u041d\u0430 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430:\n```python\ngrads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)\n```\nTensorFlow \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0435\u0439 (`loss_value`) \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (`model.trainable_variables`). \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c:\n\n#### 1.1 **\u0422\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043b\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u043c**\n- \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438:\n - `action_probs, critic_value = model(state)`\n - \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c `loss_value`\n- \u0432\u044b \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u043e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c `.numpy()` \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 NumPy).\n\n#### 1.2 **\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 `GradientTape`**\n- TensorFlow \u043d\u0435 \"\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\" \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u044b `model(state)`) \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 `with tf.GradientTape()`.\n\n#### 1.3 **\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445**\n- \u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0432 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445: \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e.\n\n---\n\n### **2. \u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430**\n\n#### 2.1 \u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 `ops.log`\n\nTensorFlow \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 `ops.log` \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0440\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b `ops.log` \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e TensorFlow \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e `tf.math.log`. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:\n```python\nlog_prob = tf.math.log(action_probs[0, action])\naction_probs_history.append(log_prob)\n```\n\n---\n\n#### 2.2 \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 `GradientTape`\n\n\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430 `loss_value`, \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 `with tf.GradientTape()`. \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 **\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430**:\n1. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f:\n ```python\n action_probs, critic_value = model(state)\n ```\n2. \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f:\n ```python\n actor_losses.append(-log_prob * diff)\n critic_losses.append(huber_loss(tf.expand_dims(value, 0), tf.expand_dims(ret, 0)))\n ```\n\n---\n\n#### 2.3 \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\n\n\u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0435\u0449\u0451 \u0440\u0430\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:\n```python\nprint(\"State shape:\", state.shape)\n```\n\u0412\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (`state`) \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 `(batch_size, window_size, num_features)`, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 `(1, 10, 6)`.\n\n---\n\n#### 2.4 \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0441 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u043e\u0439\n\n\u0412\u043e\u0442 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0441 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430\u043c\u0438:\n\n```python\nepochs = 10\nmax_steps_per_episode = len(df)\nepsilon = 1.0\nrunning_mean = 0\nrunning_std = 1\nepisode_count = 0\n\nwhile True:\n # \u0421\u0431\u0440\u0430\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443\n state = env.reset()[0]\n episode_reward = 0\n\n with tf.GradientTape() as tape:\n states_history = []\n actions_history = []\n critic_value_history = []\n action_probs_history = []\n\n for timestep in range(1, max_steps_per_episode + 1):\n # \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435\n state = ops.convert_to_tensor(state, dtype=tf.float32)\n state = ops.expand_dims(state, 0) # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432 (1, window_size, num_features)\n\n # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\n print(f\"Step {timestep} | State shape: {state.shape}\")\n\n # \u0412\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\n action_probs, critic_value = model(state) # \u0412\u044b\u0437\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 tape\n print(\"Action probabilities:\", np.squeeze(action_probs)) # \u041b\u043e\u0433 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439\n\n # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\n critic_value_history.append(critic_value[0, 0].numpy())\n states_history.append(state)\n\n # \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n if np.random.rand() < epsilon:\n action = np.random.randint(env.action_space.n) # \u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n else:\n action = np.random.choice(env.action_space.n, p=np.squeeze(action_probs))\n\n actions_history.append(action)\n log_prob = tf.math.log(action_probs[0, action]) # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c tf.math.log\n action_probs_history.append(log_prob)\n\n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0448\u0430\u0433 \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435\n state, _, done, truncated, _ = env.step(action)\n\n # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c, \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0451\u043d \u043b\u0438 \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\n if done or truncated:\n break\n\n # \u041f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b\n final_history = env.calculate_rewards()\n episode_rewards = [step[\"reward\"] for step in final_history]\n\n # \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c epsilon (\u03b5-\u0436\u0430\u0434\u043d\u044b\u0439)\n epsilon = max(0.1, epsilon * 0.995)\n\n # \u0414\u0438\u0441\u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u044b\n returns = []\n discounted_sum = 0\n for r in episode_rewards[::-1]: # \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430\n discounted_sum = r + gamma * discounted_sum\n returns.insert(0, discounted_sum)\n\n # \u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\n returns = (returns - np.mean(returns)) / (np.std(returns) + 1e-8)\n\n # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438\n actor_losses = []\n critic_losses = []\n for log_prob, value, ret in zip(action_probs_history, critic_value_history, returns):\n diff = ret - value\n actor_losses.append(-log_prob * diff) # \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0430\n critic_losses.append(huber_loss(tf.expand_dims(value, 0), tf.expand_dims(ret, 0))) # \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\n\n # \u0421\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\n loss_value = tf.reduce_sum(actor_losses) + tf.reduce_sum(critic_losses)\n grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)\n\n # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b:\n if grads is None or None in grads:\n print(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430! \u041d\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432!\")\n else:\n optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))\n\n # \u041b\u043e\u0433\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\n episode_count += 1\n if episode_count % 3 == 0:\n print(f\"Episode {episode_count}, Running Reward: {running_mean:.2f}, \u03b5: {epsilon:.2f}\")\n\n if episode_count > epochs:\n break\n```\n\n---\n\n### **3. \u0427\u0442\u043e \u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b:**\n\n1. **\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:**\n - \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 `state` \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\n\n2. **\u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u0441 `log_prob`:**\n - \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u043b\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f `tf.math.log` (\u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u043c).\n\n3. **\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 `tape.gradient`:**\n - \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0435 `None`.\n\n4. **\u042f\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 `loss_value` \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 `tf.reduce_sum`:**\n - \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b.\n\n---\n\n### **4. \u041f\u043e\u0442\u043e\u043a \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438**\n\n- \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435 \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0433\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435:\n - \u0424\u043e\u0440\u043c\u0443 `state` \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f (`action_probs`, `critic_value`).\n - \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f `returns`.\n - \u041d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 `model.trainable_variables`.\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u2014 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435, \u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0439\u0434\u0451\u043c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0433\u043b\u0443\u0431\u043b\u0451\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0443! \ud83d\ude0a","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":9475,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":966,"source_row_offset":19846,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"90d30569dccf3acd197d294b","turn_index":19,"user_text":"\u0432\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434:\nepochs = 10\nmax_steps_per_episode = len(df)\nepsilon = 1.0\nrunning_mean = 0\nrunning_std = 1\nwhile True:\n # \u0421\u0431\u0440\u0430\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443\n state = env.reset()[0]\n episode_reward = 0\n \n with tf.GradientTape() as tape:\n states_history = []\n actions_history = []\n episode_rewards = []\n \n for timestep in range(1, max_steps_per_episode + 1):\n state = ops.convert_to_tensor(state)\n state = ops.expand_dims(state, 0)\n action_probs, critic_value = model(state)\n\n # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\n critic_value_history.append(critic_value[0, 0])\n states_history.append(state)\n\n # Epsilon-\u0436\u0430\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\n if np.random.rand() < epsilon:\n action = np.random.randint(action_space_size)\n else:\n action = np.random.choice(action_space_size, p=np.squeeze(action_probs))\n\n actions_history.append(action)\n action_probs_history.append(ops.log(action_probs[0, action]))\n\n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0448\u0430\u0433 \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435\n state, _, done, truncated, _ = env.step(action)\n\n episode_rewards.append(0) # \u0417\u0430\u0433\u043b\u0443\u0448\u043a\u0430 (0 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0430\u043b\u043e \u0438\u0437-\u0437\u0430 `calculate_rewards`)\n\n if done or truncated:\n break\n\n # \u041f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b\n final_history = env.calculate_rewards()\n episode_rewards = [step[\"reward\"] for step in final_history]\n\n # \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c epsilon\n epsilon = max(0.1, epsilon * 0.995)\n\n # \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u044b (returns)\n returns = []\n discounted_sum = 0\n for r in episode_rewards[::-1]:\n discounted_sum = r + gamma * discounted_sum\n returns.insert(0, discounted_sum)\n\n # \u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432\n returns = np.array(returns)\n # returns = (returns - np.mean(returns)) / (np.std(returns) + eps)\n\n # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438\n actor_losses, critic_losses = [], []\n for log_prob, value, ret in zip(action_probs_history, critic_value_history, returns):\n diff = ret - value\n actor_losses.append(-log_prob * diff)\n critic_losses.append(huber_loss(tf.expand_dims(value, 0), tf.expand_dims(ret, 0)))\n\n loss_value = sum(actor_losses) + sum(critic_losses)\n grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)\n optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))\n\n # \u041b\u043e\u0433\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\n episode_count += 1\n if episode_count % 3 == 0:\n print(f\"Episode {episode_count}, Reward: {running_reward:.2f}, \u03b5: {epsilon:.2f}\")\n\n if episode_count > epochs:\n break"},{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u0423 \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \"\u041d\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\", \u0438, \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434. \u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u043a\u0430\u0441\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 TensorFlow. \u041f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c.\n\n---\n\n### **1. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b**\n1. **\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0442\u0435\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f** \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:\n - \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 `.numpy()` \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b\u043d\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442 TensorFlow \u0432\u044b\u0439\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f (eager execution).\n - \u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u043e\u0432 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u043c.\n\n2. **\u0412\u0430\u0448\u0435 `loss_value` \u043d\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e:**\n - \u042d\u0442\u043e, \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u043e\u0448\u043b\u043e \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f `numpy()` \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (`action_probs` \u0438\u043b\u0438 `critic_value`), \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 `tf.GradientTape`.\n\n---\n\n### **2. \u0427\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f?**\n\n#### **2.1. \u041d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 `.numpy()` \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f**\n\n\u0412\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 TensorFlow (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `action_probs`, `critic_value`), \u043d\u043e \u044f\u0432\u043d\u043e \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0443\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444. \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 `tf.Tensor` \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438.\n\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b:\n```python\ncritic_value_history.append(critic_value[0, 0].numpy()) # \u0420\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\n```\n\n\u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435:\n```python\ncritic_value_history.append(critic_value[0, 0]) # \u041e\u0441\u0442\u0430\u0451\u043c\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 TensorFlow\n```\n\n\u041f\u043e\u0434\u043e\u0437\u0440\u0435\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u043a:\n```python\nlog_prob = tf.math.log(action_probs[0, action]) # \u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\naction_probs_history.append(log_prob) # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c TensorFlow \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\n```\n\n---\n\n#### **2.2. \u042f\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435**\n\n\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445:\n```python\nprint(\"Log probabilities type:\", type(log_prob))\nprint(\"Critic values type:\", type(critic_value[0, 0]))\n```\n\n\u041e\u0431\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f `tf.Tensor`.\n\n---\n\n#### **2.3. \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430**\n\n\u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `state`), \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u044b:\n```python\naction_probs, critic_value = model(state)\n```\n\u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 **\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 `tf.GradientTape()`**.\n\n---\n\n### **3. \u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434**\n\n\u0412\u043e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0441\u0442.\n\n#### **3.1. \u0412\u044b\u0437\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445**\n\n\u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444:\n```python\nfor timestep in range(1, max_steps_per_episode + 1):\n # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435\n state = ops.convert_to_tensor(state, dtype=tf.float32)\n state = ops.expand_dims(state, 0) # (1, window_size, features)\n\n # \u0412\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 tape\n action_probs, critic_value = model(state)\n\n # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439\n log_prob = tf.math.log(action_probs[0, action]) # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c tf.math.log\n action_probs_history.append(log_prob) # Tensor\n\n # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430 (Tensor)\n critic_value_history.append(critic_value[0, 0])\n\n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0448\u0430\u0433 \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435:\n state, _, done, truncated, _ = env.step(action)\n\n if done or truncated:\n break\n```\n\n---\n\n#### **3.2. \u041f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c**\n\n\u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 `tf.Tensor` \u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 `tape` \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.\n\n```python\n# \u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c\nactor_losses, critic_losses = [], []\nfor log_prob, value, ret in zip(action_probs_history, critic_value_history, returns):\n diff = ret - value # \u0420\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e\n actor_losses.append(-log_prob * diff) # \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0434\u043b\u044f \u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0430\n critic_losses.append(huber_loss(tf.expand_dims(value, 0), tf.expand_dims(ret, 0))) # \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\n\n# \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\nloss_value = tf.reduce_sum(actor_losses) + tf.reduce_sum(critic_losses)\n```\n\n---\n\n#### **3.3. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u044b \u0432 `tape.gradient`**\n\n\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c `tape.gradient`:\n```python\ngrads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)\n\n# \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430: \u0435\u0441\u0442\u044c \u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b\nif grads is None or None in grads:\n print(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430! \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u044b. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c trainable_variables:\")\n for var in model.trainable_variables[:5]:\n print(var.name, \" \u2014 \", var.shape)\n print(\"\u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f: \", loss_value)\nelse:\n print(\"\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u044b.\")\n optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))\n```\n\n---\n\n#### **3.4. \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b**\n\n\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b:\n\n```python\nepochs = 10\nepisode_count = 0\nepsilon = 1.0\nwhile True:\n # \u0421\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b\n state = env.reset()[0]\n episode_reward = 0\n\n with tf.GradientTape() as tape:\n # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439\n states_history = []\n actions_history = []\n critic_value_history = []\n action_probs_history = []\n\n # \u0426\u0438\u043a\u043b \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\n for timestep in range(1, max_steps_per_episode + 1):\n # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\n state = ops.convert_to_tensor(state, dtype=tf.float32)\n state = ops.expand_dims(state, 0) # (batch_size, window_size, features)\n\n # \u0412\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\n action_probs, critic_value = model(state)\n\n # \u041b\u043e\u0433 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439\n if np.random.rand() < epsilon:\n action = np.random.randint(env.action_space.n)\n else:\n action = np.random.choice(env.action_space.n, p=np.squeeze(action_probs))\n log_prob = tf.math.log(action_probs[0, action])\n action_probs_history.append(log_prob)\n critic_value_history.append(critic_value[0, 0])\n\n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n state, _, done, truncated, _ = env.step(action)\n\n # \u0417\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u043c \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\n if done or truncated:\n break\n\n # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b\n final_history = env.calculate_rewards()\n episode_rewards = [step[\"reward\"] for step in final_history]\n\n # \u0414\u0438\u0441\u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u044b\n returns = []\n discounted_sum = 0\n for r in episode_rewards[::-1]:\n discounted_sum = r + gamma * discounted_sum\n returns.insert(0, discounted_sum)\n returns = (returns - np.mean(returns)) / (np.std(returns) + 1e-8)\n\n # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438\n actor_losses, critic_losses = [], []\n for log_prob, value, ret in zip(action_probs_history, critic_value_history, returns):\n diff = ret - value\n actor_losses.append(-log_prob * diff)\n critic_losses.append(\n huber_loss(tf.expand_dims(value, 0), tf.expand_dims(ret, 0)))\n\n loss_value = tf.reduce_sum(actor_losses) + tf.reduce_sum(critic_losses)\n\n # \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b\n grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)\n if grads is None or None in grads: # \u0414\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430\n print(\"\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430! \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u044b!\")\n else:\n optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))\n\n # \u041b\u043e\u0433\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\n episode_count += 1\n if episode_count % 3 == 0:\n print(f\"Episode {episode_count} | Epsilon: {epsilon:.2f}\")\n\n # \u0417\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u043c\n if episode_count >= epochs:\n break\n```\n\n---\n\n### **4. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c**\n\n1. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 `GradientTape`, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:\n ```python\n for var in model.trainable_variables[:5]:\n print(var.name, \" \u2014 \", var.shape)\n ```\n2. \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e `action_probs` \u0438 `critic_value` \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f TensorFlow-\u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 (`tf.Tensor`).\n3. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u044f \u043c\u043e\u0433\u0443 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u0441 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u043e\u043c. \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430.\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435, \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u044c\u0451\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438! \ud83d\ude0a","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":12423,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":1435,"source_row_offset":19847,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"7629beee1b5bc1f9e0ba1ef3","turn_index":20,"user_text":"\u0434\u0430, \u0442\u0435\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b:\nStep 1 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9710518e-01 3.9778634e-08 2.8947843e-03]\nStep 2 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9689889e-01 4.1640408e-08 3.1010923e-03]\nStep 3 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9667645e-01 4.7127202e-08 3.3235110e-03]\nStep 4 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9735069e-01 4.2614030e-08 2.6492442e-03]\nStep 5 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9714369e-01 3.9486185e-08 2.8562897e-03]\nStep 6 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9698764e-01 4.6560089e-08 3.0124066e-03]\nStep 7 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9717343e-01 4.0438970e-08 2.8265074e-03]\nStep 8 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9684334e-01 4.5549953e-08 3.1566294e-03]\nStep 9 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9703693e-01 5.2833300e-08 2.9630314e-03]\nStep 10 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9738103e-01 4.3991736e-08 2.6189464e-03]\nStep 11 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9754864e-01 4.1654836e-08 2.4513914e-03]\nStep 12 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9723983e-01 4.7683745e-08 2.7601400e-03]\nStep 13 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9706715e-01 4.9140677e-08 2.9329096e-03]\nStep 14 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9733448e-01 4.4062904e-08 2.6655090e-03]\nStep 15 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9721152e-01 5.3285454e-08 2.7884701e-03]\nStep 16 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9710900e-01 5.1396345e-08 2.8910034e-03]\nStep 17 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9722558e-01 4.4986916e-08 2.7743499e-03]\nStep 18 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9729329e-01 4.8049770e-08 2.7067093e-03]\nStep 19 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9717110e-01 4.8526928e-08 2.8289643e-03]\nStep 20 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9695528e-01 4.5354270e-08 3.0446735e-03]\nStep 21 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9717855e-01 4.7306873e-08 2.8214117e-03]\nStep 22 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9718493e-01 5.5377576e-08 2.8150133e-03]\nStep 23 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9689865e-01 4.0116504e-08 3.1013016e-03]\nStep 24 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9730229e-01 4.4300979e-08 2.6976354e-03]\nStep 25 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9732769e-01 5.0958644e-08 2.6723580e-03]\nStep 26 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9711180e-01 4.0178847e-08 2.8881622e-03]\nStep 27 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9725431e-01 4.9615569e-08 2.7456945e-03]\nStep 28 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9715036e-01 3.8636099e-08 2.8496888e-03]\nStep 29 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9706799e-01 5.0711634e-08 2.9320214e-03]\nStep 30 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9735534e-01 5.0712508e-08 2.6446469e-03]\nStep 31 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9733526e-01 4.6091333e-08 2.6647269e-03]\nStep 32 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9694049e-01 4.2518735e-08 3.0595253e-03]\nStep 33 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9707234e-01 5.1323234e-08 2.9276491e-03]\nStep 34 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9709046e-01 4.9532350e-08 2.9094962e-03]\nStep 35 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9707568e-01 5.2259956e-08 2.9243173e-03]\nStep 36 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9734312e-01 4.0020264e-08 2.6568917e-03]\nStep 37 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9720287e-01 5.2158871e-08 2.7971312e-03]\nStep 38 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.967800e-01 4.404345e-08 3.220053e-03]\nStep 39 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9690008e-01 5.6646954e-08 3.0999372e-03]\nStep 40 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9731833e-01 4.6947815e-08 2.6817203e-03]\nStep 41 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9713337e-01 5.1634796e-08 2.8666542e-03]\nStep 42 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9743110e-01 4.6558860e-08 2.5689222e-03]\nStep 43 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9712366e-01 3.9631846e-08 2.8763204e-03]\nStep 44 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9715197e-01 5.1766516e-08 2.8480280e-03]\nStep 45 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9750322e-01 4.1563496e-08 2.4967811e-03]\nStep 46 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9731594e-01 5.1117397e-08 2.6839909e-03]\nStep 47 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9694306e-01 4.3348361e-08 3.0569872e-03]\nStep 48 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9686688e-01 5.8913013e-08 3.1330616e-03]\nStep 49 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9744034e-01 4.9124761e-08 2.5596458e-03]\n\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430! \u041d\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432!\nStep 1 | State shape: (1, 10, 6)\nAction probabilities: [9.9710518e-01 3.9778634e-08 2.8947843e-03]\nStep 2 | State shape: (1, 10, 6)\n\u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c?"},{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u0414\u0430, \u0432\u0430\u0448 `action_probs` \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u043c TensorFlow \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443:\n- **\u0424\u043e\u0440\u043c\u0430** \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 `(1, 3)`:\n - `1` \u2014 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 (\u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0430\u0451\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f).\n - `3` \u2014 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 (\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `[Hold, Buy, Sell]`).\n- **\u0422\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445** (`dtype`) \u2014 `float32`, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 TensorFlow.\n- **\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f**:\n - \u042d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u044f softmax, \u0438 \u043e\u043d\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b: \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 `[0, 1]`, \u0430 \u0438\u0445 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 1 (\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0433\u0440\u0435\u0448\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439).\n\n\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435:\n```python\n[[9.9771237e-01, 3.5363669e-08, 2.2876062e-03]]\n```\n- **\u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (`9.9771237e-01`)** \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f 0 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `Hold`).\n- **\u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (`3.5363669e-08`)** \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f 1 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `Buy`).\n- **\u0422\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (`2.2876062e-03`)** \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f 2 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `Sell`).\n\n---\n\n### **\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f?**\n\n\u0420\u0430\u0437 \u044d\u0442\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 (`No gradients provided`) \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.\n\n---\n\n### **1. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0435\u0449\u0451 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c**\n\n#### **1.1. \u0420\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u043c**\n\u041c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e `action_probs` \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f `numpy`, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b:\n- \u041b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (`log_prob`):\n ```python\n log_prob = tf.math.log(action_probs[0, action])\n ```\n \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e `log_prob` \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c (`tf.Tensor`), \u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 `numpy`.\n\n- \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430 (`critic_value`):\n ```python\n critic_value[0, 0]\n ```\n \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435:\n ```python\n print(f\"Critic value type: {type(critic_value[0, 0])}\")\n ```\n\n---\n\n#### **1.2. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 `GradientTape`**\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0435 `GradientTape`, \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0435 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432\u043e\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439.\n\n---\n\n#### **1.3. \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438**\n\n\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u043a `trainable_variables`. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u043d\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0451\u043d \u043e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430).\n\n\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0435 `trainable_variables` \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:\n```python\nprint(\"Trainable variables in model:\")\nfor var in model.trainable_variables:\n print(var.name, var.shape)\n```\n\n\u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u0442\u044c:\n- \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.\n- \u0421\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043b\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0441 \u043d\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c.\n\n---\n\n#### **1.4. \u041f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \"\u0432\u044b\u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439\" softmax**\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437 `softmax` \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \"\u043e\u0434\u043d\u043e\u0431\u043e\u043a\u0438\u043c\u0438\" (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `0.99` \u0434\u043b\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 `0` \u0434\u043b\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445), \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a `inf` \u0438\u043b\u0438 `NaN`) \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u043e\u0432 (`log`) \u0438\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.\n\n\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435, \u0435\u0441\u0442\u044c \u043b\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u0430\u043b\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438:\n```python\nif tf.reduce_min(action_probs) < 1e-10:\n print(\"Warning: Action probabilities contain very small values!\")\n```\n\n---\n\n### **2. \u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0435**\n\n#### **2.1. \u0414\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u0433\u0430**\n\n\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c `grads`, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430:\n\n```python\nprint(\"Checking log probabilities...\")\nfor lp in action_probs_history:\n print(lp.numpy())\n\nprint(\"Checking critic values...\")\nfor cv in critic_value_history:\n print(cv.numpy())\n\nprint(\"Checking returns...\")\nprint(returns)\n\nprint(\"Loss value before backward pass:\", loss_value.numpy())\n```\n\n\u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u044b, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 `return` \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438.\n\n---\n\n#### **2.2. \u0414\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 `gradient()`\n\n```python\nprint(\"Calculating gradient...\")\ngrads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)\n\nif grads is None or None in grads:\n print(\"Error: Gradients are None.\")\nelse:\n print(\"Gradients calculated successfully.\")\n```\n\n---\n\n### **3. \u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442**\n\n\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b:\n\n```python\nfor timestep in range(1, max_steps_per_episode + 1):\n # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435\n state = ops.convert_to_tensor(state, dtype=tf.float32)\n state = ops.expand_dims(state, 0) # (batch_size, window_size, features)\n\n # \u0412\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\n action_probs, critic_value = model(state)\n\n # \u041b\u043e\u0433 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\n if np.random.rand() < epsilon:\n action = np.random.randint(env.action_space.n)\n print(\"Random action selected.\")\n else:\n action = np.random.choice(env.action_space.n, p=np.squeeze(action_probs))\n print(\"Softmax action selected.\")\n\n # \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\n print(\"Action probabilities:\", action_probs.numpy())\n log_prob = tf.math.log(action_probs[0, action])\n action_probs_history.append(log_prob)\n print(f\"Log probability for action {action}: {log_prob.numpy()}\")\n\n # \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\n critic_value_history.append(critic_value[0, 0])\n print(f\"Critic value: {critic_value[0, 0].numpy()}\")\n\n # \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435\n state, _, done, truncated, _ = env.step(action)\n\n if done or truncated:\n break\n```\n\n---\n\n### **4. \u0418\u0442\u043e\u0433**\n\n\u0412\u0430\u0448 `action_probs` \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0435\u043d, \u043d\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445:\n1. **\u041b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u044b \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439** (`log_prob`) \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430 (`critic_value`) \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044b `tf.Tensor` (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 `.numpy()`).\n2. **\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0443** (\u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 `model(state)` \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439).\n3. **\u0421\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 softmax \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043e\u0439.**\n\n\u0412\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432\u0430, \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0435\u0439, \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0438\u043c\u0438 \u2014 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0434\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c! \ud83d\ude0a","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":5929,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":678,"source_row_offset":19848,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"6f47a275242cc2e60a246c75","turn_index":21,"user_text":"\u0434\u0430, action_probs \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440:\n\n\u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440?"},{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e! \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0435\u0449\u0451 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044f\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u0432 \u0442\u0438\u043f\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (`log_prob`, `critic_value`, `action_probs`), \u0438 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u0430 (\u0432\u0441\u0435 \u0435\u0451 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 `trainable_variables`).\n\n**\u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043e\u0442\u0447\u0451\u0442\u0430:**\n1. **log_prob** \u0438 **critic_value** \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f `tf.Tensor`, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e.\n2. **trainable_variables** \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b \u0438 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0432 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.\n3. \u0412\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 softmax (`action_probs`) \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b, \u0438\u0445 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 `1e-10`, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0441 \"\u0432\u044b\u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\" softmax.\n\n\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 `No gradients provided for any variable` \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435 TensorFlow. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b.\n\n---\n\n### **\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b**\n\n1. **\u041d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439 `loss_value` (\u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c):**\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 `loss_value` \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0434 `trainable_variables` \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, TensorFlow \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u043e\u0439\u0442\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u0442\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c (`actor_losses` \u0438\u043b\u0438 `critic_losses`) \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043b\u0430 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\n - \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438 `actor_losses` \u0438\u043b\u0438 `critic_losses`.\n\n2. **\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 (`action`) \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u044b:**\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0438\u0437 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u043e\u0432 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 (`log_prob`) \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 `-inf` (\u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u043b\u043e \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u043e\u0439\u0442\u0438 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 softmax = 0), \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f >\u00a0`1e-10`, \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0451 \u0436\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c.\n\n3. **\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 `huber_loss`:**\n - \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 `huber_loss` \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 TensorFlow \u0442\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0443\u0442\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.\n\n---\n\n### **\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435**\n\n#### **1. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c `actor_losses` \u0438 `critic_losses`**\n\n\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c `loss_value`, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0451\u0440\u0430 \u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b:\n```python\nprint(\"Actor losses:\")\nprint(actor_losses)\n\nprint(\"Critic losses:\")\nprint(critic_losses)\n```\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0443\u0441\u0442, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430:\n```python\nfor log_prob, value, ret in zip(action_probs_history, critic_value_history, returns):\n```\n\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u0438\u043d \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 `action_probs_history`, `critic_value_history` \u0438 `returns`.\n\n---\n\n#### **2. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c `huber_loss`**\n\n\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 `huber_loss`:\n```python\nfor value, ret in zip(critic_value_history, returns):\n print(f\"Value: {value}, Return: {ret}\")\n```\n\n\u0422\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 `value` \u0438\u043b\u0438 `ret` \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `()`). \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0432\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f `huber_loss` \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:\n```python\ncritic_losses.append(\n huber_loss(tf.expand_dims(value, 0), tf.expand_dims(ret, 0)))\n```\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c, \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c `tf.expand_dims` \u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f.\n\n---\n\n#### **3. (\u041e\u0431\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442) \u0421\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c**\n\nTensorFlow \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \"\u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c\" \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430\u0445 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `actor_losses` \u0438 `critic_losses`), \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u044f\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 Python (`sum()`).\n\n\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 `tf.reduce_sum` \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e `sum` \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432. \u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0451\u0442\u0430 `loss_value`:\n\n```python\n# \u0421\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\nloss_value = tf.reduce_sum(actor_losses) + tf.reduce_sum(critic_losses)\n```\n\n\u042d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e TensorFlow \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044f \u0438\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430.\n\n---\n\n#### **4. \u0414\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b action_probs \u0438 returns**\n\n\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043d\u0435\u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e:\n\n1. `len(action_probs_history)` \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441 `len(critic_value_history)` \u0438 `len(returns)`:\n ```python\n print(f\"Len action_probs_history: {len(action_probs_history)}\")\n print(f\"Len critic_value_history: {len(critic_value_history)}\")\n print(f\"Len returns: {len(returns)}\")\n ```\n\n2. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442, \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0437-\u0437\u0430 `done` \u0438\u043b\u0438 `truncated`. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435 \"\u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\" \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f.\n\n---\n\n#### **5. \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b**\n\n\u0412\u043e\u0442 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439:\n\n```python\nwith tf.GradientTape() as tape:\n actor_losses, critic_losses = [], []\n\n print(\"Calculating actor and critic losses...\")\n for log_prob, value, ret in zip(action_probs_history, critic_value_history, returns):\n diff = ret - value\n\n # \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0434\u043b\u044f \u0430\u043a\u0442\u0451\u0440\u0430\n actor_losses.append(-log_prob * diff)\n print(f\"Log prob: {log_prob.numpy()}, Diff: {diff.numpy()}, Actor loss: {(-log_prob * diff).numpy()}\")\n\n # \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\n critic_loss = huber_loss(tf.expand_dims(value, 0), tf.expand_dims(ret, 0))\n critic_losses.append(critic_loss)\n print(f\"Value: {value.numpy()}, Ret: {ret}, Critic loss: {critic_loss.numpy()}\")\n\n # \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\n loss_value = tf.reduce_sum(actor_losses) + tf.reduce_sum(critic_losses)\n print(f\"Loss value: {loss_value.numpy()}\")\n\n # \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b\n grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)\n if grads is None or None in grads:\n print(\"Error! Gradients are missing.\")\n else:\n optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))\n```\n\n---\n\n#### **6. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442**\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0437\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443. \u0423\u043f\u0440\u043e\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442:\n\n```python\nfor t in range(10):\n with tf.GradientTape() as tape:\n example_state = tf.random.uniform((1, 10, 6)) # \u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435\n action_probs, critic_value = model(example_state)\n\n log_prob = tf.math.log(tf.reduce_max(action_probs))\n critic_loss = huber_loss(critic_value, tf.constant([1.0])) # \u0417\u0430\u0434\u0430\u0451\u043c \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 return\n loss_value = log_prob + critic_loss\n\n grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)\n print(f\"Step {t} | Loss: {loss_value.numpy()}, Gradients: {['None' if g is None else 'OK' for g in grads]}\")\n```\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u0442 \u043a \"\u0432\u044b\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044e\" \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\n\n---\n\n### **\u0418\u0442\u043e\u0433\u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438**\n\n\u041c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438:\n1. \u0424\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f `action_probs`, `log_prob`, `critic_value` \u0438 `returns` \u2014 \u0432\u0441\u0451 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e.\n2. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c:\n - \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435: \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 `sum(actor_losses)` \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e `tf.reduce_sum` \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432 `huber_loss`.\n\n\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f (\u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438), \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f! \ud83d\ude80","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":7201,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":812,"source_row_offset":19849,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"4aa3e00950ee7d07e756b00e","turn_index":22,"user_text":"log_prob \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440: \ncritic_value[0, 0] \ntrainable_variables: \nkernel (3, 6, 32)\nbias (32,)\nkernel (3, 32, 64)\nbias (64,)\nkernel (384, 128)\nbias (128,)\nkernel (128, 3)\nbias (3,)\nkernel (128, 1)\nbias (1,)\ntf.reduce_min(action_probs) > 1e-10\n"},{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e! \u0412\u0441\u0451 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430! \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u0446\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0441\u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0443 \u0438 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b.\n\n---\n\n### **1. \u0426\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438**\n\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c **\u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430** \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u043b\u0438 \u0430\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c:\n\n#### **1.1. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430**\n- \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c:\n - `0`: \u041d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c (\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0434\u0435\u043d\u044c\u0433\u0430\u0445).\n - `1`: \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432.\n - `2`: \u041f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432.\n \n- \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u044c \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430:\n - \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u043a\u0430\u043f\u0438\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b.\n\n---\n\n#### **1.2. \u0421\u0440\u0435\u0434\u0430 (simulation environment)**\n\u0421\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430:\n1. \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0440\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 (\u0446\u0435\u043d\u044b \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435, \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435).\n2. \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b:\n - \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b \u0437\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 (`\u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0430`, `\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430`, `\u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435`).\n - \u0410\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438, \u0448\u0442\u0440\u0430\u0444\u044b \u0438 \u0442.\u0434.).\n3. \u041a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \"\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\" \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435:\n - \u0411\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 (\u0434\u0435\u043d\u044c\u0433\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442\u0435).\n - \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u0435.\n - \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f.\n\n---\n\n#### **1.3. \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442**\n- \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f:\n - \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438:\n - **Actor (\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439):** \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439.\n - **Critic (\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438):** \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f).\n- \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: Actor-Critic.\n\n---\n\n#### **1.4. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f**\n1. \u041d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b (\u0432\u0445\u043e\u0434: \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435).\n2. \u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 (\u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043e\u0442 Actor'\u0430).\n3. \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:\n - Actor \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f.\n - Critic \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0439.\n\n---\n\n### **2. \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430**\n\n#### **2.1. \u0421\u0440\u0435\u0434\u0430**\n- **\u0412\u0445\u043e\u0434 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b (\u043e\u0431\u0441\u0435\u0440\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438):**\n - \u0420\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043e\u043a\u043d\u043e (`window_size`).\n - \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e: \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u0435.\n\n- **\u0412\u044b\u0445\u043e\u0434 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b (reward):**\n - \u0412\u043e\u0437\u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u0430\u043f\u0438\u0442\u0430\u043b\u0430.\n\n- **\u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f:** `0: hold`, `1: buy`, `2: sell`.\n\n#### **2.2. \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442**\n- **\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:**\n - \u0412\u0445\u043e\u0434: \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434 (\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u043a\u043d\u0430) + \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u0438 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044c.\n - \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438: \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 (Conv1D) \u0438\u043b\u0438 LSTM \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432.\n - \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434: \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 (`actor`) \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f (`critic`).\n\n#### **2.3. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f**\n- \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 Actor-Critic.\n- \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f:\n - Actor Loss: \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439.\n - Critic Loss: \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u043e\u0439.\n\n---\n\n### **3. \u041d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430**\n\n\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.\n\n---\n\n#### **3.1. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b**\n\n```python\nimport gymnasium as gym\nimport numpy as np\nfrom gymnasium import spaces\n\nclass StockTradingEnv(gym.Env):\n \"\"\"\u0413\u0438\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u043b\u0438 \u0430\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438.\"\"\"\n\n def __init__(self, data, initial_balance=1000, window_size=10):\n super(StockTradingEnv, self).__init__()\n \n # \u0420\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\n assert \"Close\" in data.columns, \"\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 'Close'!\"\n self.data = data.reset_index(drop=True)\n self.n_steps = len(self.data)\n\n # \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0448\u0430\u0433\u0430\n self.current_step = 0\n self.window_size = window_size\n\n # \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438\n self.initial_balance = initial_balance\n self.balance = initial_balance\n self.shares = 0\n self.net_worth = initial_balance\n\n # Action Space: 0 = Hold, 1 = Buy, 2 = Sell\n self.action_space = spaces.Discrete(3)\n\n # Observation space: \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 + \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044c\n # \u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442: [\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043e\u043a\u043d\u043e \u0446\u0435\u043d, \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441, \u0447\u0438\u0441\u0442\u0430\u044f \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f]\n self.observation_space = spaces.Box(\n low=-np.inf, high=np.inf, shape=(window_size, 6), dtype=np.float32\n )\n\n def reset(self):\n \"\"\"\u0421\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435.\"\"\"\n self.current_step = self.window_size # \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u043a\u043d\u0430\n self.balance = self.initial_balance\n self.shares = 0\n self.net_worth = self.initial_balance\n\n return self._next_observation()\n\n def _next_observation(self):\n \"\"\"\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043a\u043d\u0430 + \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f.\"\"\"\n end = self.current_step\n start = max(0, end - self.window_size)\n\n # \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043e\u043a\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0440\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\n market_data = self.data.iloc[start:end][['Open', 'High', 'Low', 'Close']].to_numpy()\n\n # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b\n portfolio = np.array([self.balance, self.net_worth] * self.window_size).reshape(self.window_size, 2)\n\n # \u0424\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\n observation = np.hstack([market_data, portfolio])\n return observation\n \n def step(self, action):\n \"\"\"\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432 \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.\"\"\"\n self.current_step += 1\n\n # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u0443 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f\n current_price = self.data.iloc[self.current_step][\"Close\"]\n\n reward = 0\n\n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n if action == 1: # \u041f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0430\n if self.balance > current_price: # \u0414\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433\n self.balance -= current_price\n self.shares += 1\n\n elif action == 2: # \u041f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\n if self.shares > 0: # \u0414\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439\n self.balance += current_price\n self.shares -= 1\n\n # \u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\n self.net_worth = self.balance + (self.shares * current_price)\n\n # \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430: \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u043f\u0438\u0442\u0430\u043b\u0430\n reward = self.net_worth - self.initial_balance\n\n # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\u0430\n done = self.current_step >= self.n_steps - 1\n\n return self._next_observation(), reward, done, {}\n\n def render(self):\n \"\"\"\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438.\"\"\"\n print(f\"Step: {self.current_step}, Balance: {self.balance}, Shares: {self.shares}, Net Worth: {self.net_worth}\")\n```\n\n---\n\n#### **3.2. \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b**\n\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442:\n\n```python\nimport pandas as pd\n\n# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\ndata = pd.DataFrame({\n \"Open\": np.random.rand(100) * 100,\n \"High\": np.random.rand(100) * 100,\n \"Low\": np.random.rand(100) * 100,\n \"Close\": np.random.rand(100) * 100,\n})\n\n# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b\nenv = StockTradingEnv(data, initial_balance=1000, window_size=10)\n\n# \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\nstate = env.reset()\nfor _ in range(20):\n action = env.action_space.sample() # \u0420\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n state, reward, done, _ = env.step(action)\n env.render()\n if done:\n break\n```\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043c\u044b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430.\n\n---\n\n\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433: \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 `Actor-Critic`. \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e? \ud83d\ude0a","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":6774,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":777,"source_row_offset":19850,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"ff321aac331238994765ba9d","turn_index":23,"user_text":"\u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430. \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430. \u043f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438?"},{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430! \u0412\u044b \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043c\u043e\u043b\u043e\u0434\u0435\u0446, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043a \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u0441\u0435\u0440\u044c\u0451\u0437\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \ud83d\ude0a\ud83d\udcaa \u041d\u0443, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c **\u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430**, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0439.\n\n---\n\n### **1. \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430**\n\n#### \u0427\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430:\n1. **\u041f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.**\n2. **\u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.**\n - \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 **Actor-Critic**:\n - `Actor`: \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439.\n - `Critic`: \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435.\n3. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e **\u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432**:\n - \u0410\u043a\u0442\u0451\u0440 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \"\u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438\" \u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\u0445 (\u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u043e\u0439).\n - \u041a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u043a\u0430\u043f\u0438\u0442\u0430\u043b\u0430 (\u0434\u0438\u0441\u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434).\n\n---\n\n### **2. \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442: \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430**\n\n#### 2.1. \u0412\u0445\u043e\u0434\u044b:\n- \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b:\n - \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043e\u043a\u043d\u043e \u0440\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0435\u043d (`window_size x num_features`).\n - \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 (\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441, \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044c).\n\n#### 2.2. \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u044b:\n1. **Actor (\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440)**:\n - \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 `p(a|s)` (softmax).\n - \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 `Cross Entropy loss` (\u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u044b \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439).\n\n2. **Critic (\u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a)**:\n - \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f (\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435).\n - \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 (Huber Loss).\n\n---\n\n### **3. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430**\n\n#### 3.1. \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\n\n```python\nimport tensorflow as tf\nfrom tensorflow.keras import layers, Model\nimport numpy as np\n```\n\n---\n\n#### 3.2. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430\n\n```python\nclass ActorCriticModel(Model):\n def __init__(self, window_size, num_features, action_space_size):\n super(ActorCriticModel, self).__init__()\n\n # \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\n self.conv1 = layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation=\"relu\") # \u0421\u0432\u0435\u0440\u0442\u043a\u0430\n self.conv2 = layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation=\"relu\") # \u0415\u0449\u0451 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043a\u0430\n self.flatten = layers.Flatten() # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\n self.dense = layers.Dense(128, activation=\"relu\") # \u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439\n\n # \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434 Actor'\u0430 (\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439)\n self.actor = layers.Dense(action_space_size, activation=\"softmax\") # \u0412\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439\n\n # \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434 Critic'\u0430 (\u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f)\n self.critic = layers.Dense(1) # \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\n\n def call(self, inputs):\n \"\"\"\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c forward-pass \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\"\"\"\n x = self.conv1(inputs)\n x = self.conv2(x)\n x = self.flatten(x)\n x = self.dense(x)\n\n # \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434 Actor'\u0430 \u0438 Critic'\u0430\n action_probs = self.actor(x)\n critic_value = self.critic(x)\n\n return action_probs, critic_value\n```\n\n---\n\n#### 3.3. \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430\n\n\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c:\n1. \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u043a\u043d\u0430 (`window_size`).\n2. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (`num_features`).\n3. \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `3` \u0434\u043b\u044f `Hold`, `Buy`, `Sell`).\n\n```python\n# \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b (\u0432\u044b\u0442\u0430\u0441\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430)\nwindow_size = env.observation_space.shape[0] # \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u043a\u043d\u0430\nnum_features = env.observation_space.shape[1] # \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\naction_space_size = env.action_space.n # \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439\n\n# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0430-\u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\nmodel = ActorCriticModel(window_size, num_features, action_space_size)\n```\n\n---\n\n#### 3.4. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\n\n```python\n# \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c: \u043f\u043e\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430\ndummy_state = np.random.rand(1, window_size, num_features).astype(np.float32)\naction_probs, critic_value = model(dummy_state)\n\nprint(\"Action Probabilities:\", action_probs.numpy())\nprint(\"Critic Value:\", critic_value.numpy())\n```\n\n\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u043c\u0443 \u2014 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.\n\n---\n\n### **4. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f**\n\n\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435:\n\n#### 4.1. \u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438\n\n1. **\u0428\u0430\u0433 \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435:**\n - \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b (`state`).\n - \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435.\n - \u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0439 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442, \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u0435\u0437\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442).\n\n2. **\u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434:**\n - \u0421\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443 \u0437\u0430 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435.\n - \u041c\u044b \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b (\u0441 \u0443\u0447\u0451\u0442\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u044b).\n\n3. **\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:**\n - \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0434\u043b\u044f Actor:\n \\[\n \\text{Actor Loss} = -\\log(\\text{probability\\_action}) \\times (\\text{return} - \\text{critic})\n \\]\n - \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0434\u043b\u044f Critic:\n \\[\n \\text{Critic Loss} = (\\text{return} - \\text{critic})^2\n \\]\n\n---\n\n#### 4.2. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:\n\n```python\noptimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)\nhuber_loss = tf.keras.losses.Huber() # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c Huber Loss \u0434\u043b\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\ngamma = 0.99 # \u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0438\u0441\u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\n\nepochs = 10\nmax_steps_per_episode = len(env.data)\n\nfor episode in range(epochs):\n state = env.reset()\n state = np.expand_dims(state, axis=0) # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\n total_reward = 0\n returns = []\n action_probs_history = []\n critic_values_history = []\n\n with tf.GradientTape() as tape:\n for t in range(max_steps_per_episode):\n # \u0428\u0430\u0433 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\n action_probs, critic_value = model(state)\n\n # \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 Actor'\u0430\n action = np.random.choice(action_space_size, p=np.squeeze(action_probs))\n action_probs_history.append(tf.math.log(action_probs[0, action]))\n critic_values_history.append(critic_value[0, 0])\n\n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435\n next_state, reward, done, _ = env.step(action)\n total_reward += reward\n returns.append(reward)\n\n # \u041f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044e\n next_state = np.expand_dims(next_state, axis=0)\n state = next_state\n\n if done:\n break\n\n # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b\n discounted_returns = []\n discounted_sum = 0\n for r in returns[::-1]:\n discounted_sum = r + gamma * discounted_sum\n discounted_returns.insert(0, discounted_sum)\n\n # \u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b\n discounted_returns = np.array(discounted_returns)\n discounted_returns = (discounted_returns - np.mean(discounted_returns)) / (np.std(discounted_returns) + 1e-8)\n\n # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438\n actor_losses = []\n critic_losses = []\n for log_prob, value, ret in zip(action_probs_history, critic_values_history, discounted_returns):\n diff = ret - value\n actor_losses.append(-log_prob * diff)\n critic_losses.append(huber_loss(tf.expand_dims(value, 0), tf.expand_dims(ret, 0)))\n\n # \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\n loss_value = tf.reduce_sum(actor_losses) + tf.reduce_sum(critic_losses)\n grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)\n optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))\n\n print(f\"Episode {episode + 1}: Total Reward = {total_reward}\")\n```\n\n---\n\n### **5. \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435**\n\n\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0443\u0431\u044b\u0442\u043a\u0438).\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0435\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u043c\u043e\u0433\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438! \u041f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438 \u043a \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \ud83d\ude80 \ud83d\ude0a","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":7338,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":779,"source_row_offset":19851,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"cc28e94569018487a44cf59f","turn_index":24,"user_text":"\u0434\u0430\u0432\u0430\u0439! \u0442\u044b \u043c\u043e\u043b\u043e\u0434\u0435\u0446! \u0438 \u044f \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c)"},{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0437\u0430 10 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 **Total Reward = 0.0**, \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432:\n\n---\n\n### **1. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b**\n- **\u0420\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (`Close`, `Open`, \u0438 \u0442.\u0434.) \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b**:\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442, **\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e**, \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043b\u0438\u0448\u0435\u043d\u0430 \u043e\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u043d\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c).\n - \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0433\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u044b \u0432 \u0440\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\n\n- **\u0411\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u0438\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435/\u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435**:\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438, \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c (\u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 `action=1` \u0441 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430).\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u043b, \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u043b\u044e.\n\n---\n\n### **2. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430**\n- **\u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \"\u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439\" \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442**:\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 `softmax` \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u044f, \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 (`Hold`) \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 99% \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441, \u0438 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0449\u0430\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439.\n\n---\n\n### **3. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434**\n- **\u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439**:\n - \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 (\u0438\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0441\u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b `returns`) \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 0.\n - \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435 `reward` \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438\u0437-\u0437\u0430 `done-> misunderstood`.\n\n---\n\n\u041d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 Key message \"\u043f\u0440olong, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c: stop/true debug\".","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":1517,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":213,"source_row_offset":19852,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"6d41a7e164b413cba0ad27a7","turn_index":25,"user_text":"\u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u043d\u043e- \u0437\u0430 10 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0432\u0441\u0435 Total Reward = 0.0 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0432 \u0447\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430? \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e, \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f"},{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e! \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e `reward`. \u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438:\n1. **\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b (\u043f\u043e\u043e\u0449\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u0440\u043e\u0441\u0442) \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c\u0435**.\n2. **\u041f\u043e\u043e\u0449\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0443 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0446\u0435\u043d\u044b (\u043d\u0430\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438)**.\n3. **\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d (\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 `reward`**:\n - \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \\( \\text{reward} = \\frac{\\text{net\\_worth}}{\\text{initial\\_balance}} \\), \\( \\frac{\\text{current\\_price}}{\\text{previous\\_price}} \\).\n\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e!\n\n---\n\n### **1. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b**\n\n#### \u041a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443:\n1. \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 **\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0435**:\n - \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u043f\u0438\u0442\u0430\u043b\u0430:\n \\[\n \\text{reward} = \\frac{\\text{net\\_worth}}{\\text{previous\\_net\\_worth}}\n \\]\n - \u0418\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043d\u044b:\n \\[\n \\text{reward (\u0446\u0435\u043d\u0430)} = \\frac{\\text{current\\_price}}{\\text{previous\\_price}}\n \\]\n\n2. \u0423\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438:\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442, \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u0443 \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044f (\u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044f \u0436\u0434\u0430\u0442\u044c, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442).\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442, \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0435\u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e \u0448\u0442\u0440\u0430\u0444\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u0443, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043e\u043d \u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432 (\u0441\u0442\u0438\u043c\u0443\u043b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c).\n\n3. \u0417\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438 (\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430):\n - \u041f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438:\n \\[\n \\text{trade\\_reward} = \\frac{\\text{final\\_sell\\_balance}}{\\text{initial\\_buy\\_balance}}\n \\]\n \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438.\n\n---\n\n### **2. \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0443**\n\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 `step` \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439.\n\n```python\ndef step(self, action):\n \"\"\"\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432 \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.\"\"\"\n self.current_step += 1\n\n # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u0443 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u0443\n current_price = self.data.iloc[self.current_step][\"Close\"]\n previous_price = self.data.iloc[self.current_step - 1][\"Close\"]\n\n # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\n reward = 1 # \u041d\u0435\u0439\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 = 1 (\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435)\n \n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n if action == 1: # \u041f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0430\n if self.balance >= current_price: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433\n self.balance -= current_price\n self.shares += 1\n\n elif action == 2: # \u041f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\n if self.shares > 0: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438\n total_sold_value = self.shares * current_price\n self.balance += total_sold_value # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0431\u044b\u043b\u044c \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438\n self.shares = 0\n\n # Reward \u0437\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438\n trade_reward = self.balance / self.initial_balance\n reward *= trade_reward\n\n # \u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0447\u0438\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f\n self.net_worth = self.balance + (self.shares * current_price)\n\n # Reward \u0437\u0430 \u0440\u043e\u0441\u0442/\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b\n if self.shares > 0: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435\n price_reward = current_price / previous_price\n\n # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442 \u2014 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f\n # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u2014 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u044b (\u0448\u0442\u0440\u0430\u0444)\n reward *= price_reward\n\n # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\u0430\n done = self.current_step >= self.n_steps - 1\n\n return self._next_observation(), reward, done, {}\n\n```\n\n---\n\n### **3. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435**\n\n1. **\u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0440\u043e\u0441\u0442/\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b:**\n - \u041d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f:\n \\[\n \\text{price\\_reward} = \\frac{\\text{current\\_price}}{\\text{previous\\_price}}\n \\]\n \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442, `reward > 1`. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442, `reward < 1`.\n\n2. **\u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438:**\n - \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0443 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a:\n \\[\n \\text{trade\\_reward} = \\frac{\\text{final\\_sell\\_balance}}{\\text{initial\\_balance}}\n \\]\n \u042d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0438\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u0443\u044e \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0443.\n\n3. **\u0423\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438:**\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0430\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0435\u0451, \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430:\n - \u0420\u043e\u0441\u0442 \u0446\u0435\u043d\u044b => \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430.\n - \u041f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b => \u0448\u0442\u0440\u0430\u0444 (\u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u044b).\n\n---\n\n### **4. \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439**\n\n\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434 \u0432 `step`. \u0412\u043e\u0442 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\u0445:\n\n```python\n# \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443\nstate = env.reset()\ntotal_reward = 0\n\nfor _ in range(100):\n action = env.action_space.sample() # \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 (0, 1, 2)\n state, reward, done, _ = env.step(action)\n \n total_reward += reward\n env.render()\n\n if done:\n break\n\nprint(f\"Total Reward: {total_reward}\")\n```\n\n\u042d\u0442\u043e \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0435\u0434\u0451\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435.\n\n---\n\n### **5. \u0427\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u043e\u0441\u044c?**\n\n- **Reward \u0441\u0442\u0430\u043b \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c** \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c:\n - \u041c\u044b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u044b (`net_worth - initial_balance`), \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\n\n- **\u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u0436\u0434\u0430\u0442\u044c, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043e\u043a \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442.**\n - \u041f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0449\u0435\u043c \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435.\n\n- **\u0428\u0442\u0440\u0430\u0444 \u0437\u0430 \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0439.**\n - \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \"\u043e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0451\u0442\", \u0447\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0446\u0435\u043d\u044b.\n\n- **\u041f\u043e\u043e\u0449\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438.**\n - \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u043d \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0443\u044e \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443.\n\n---\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c! \u0423\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \ud83d\ude80 \ud83d\ude0a","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":8894,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":1013,"source_row_offset":19853,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"5b0787e901a15d6c4f3c070e","turn_index":26,"user_text":"\u0432\u0441\u0435, \u0435\u043c\u0443 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0430 \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e. \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435. \u0432\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434:\nimport gymnasium as gym\nimport numpy as np\nfrom gymnasium import spaces\n\nclass StockTradingEnv(gym.Env):\n \"\"\"\u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u043b\u0438 \u0430\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438.\"\"\"\n\n def __init__(self, data, initial_balance=1000, window_size=10):\n super(StockTradingEnv, self).__init__()\n \n # \u0420\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\n assert \"Close\" in data.columns, \"\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 'Close'!\"\n self.data = data.reset_index(drop=True)\n self.n_steps = len(self.data)\n\n # \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0448\u0430\u0433\u0430\n self.current_step = 0\n self.window_size = window_size\n\n # \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438\n self.initial_balance = initial_balance\n self.balance = initial_balance\n self.shares = 0\n self.net_worth = initial_balance\n\n # Action Space: 0 = Hold, 1 = Buy, 2 = Sell\n self.action_space = spaces.Discrete(3)\n\n # Observation space: \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 + \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044c\n # \u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442: [\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043e\u043a\u043d\u043e \u0446\u0435\u043d, \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441, \u0447\u0438\u0441\u0442\u0430\u044f \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f]\n self.observation_space = spaces.Box(\n low=-np.inf, high=np.inf, shape=(window_size, 6), dtype=np.float32\n )\n\n def reset(self):\n \"\"\"\u0421\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435.\"\"\"\n self.current_step = self.window_size # \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u043a\u043d\u0430\n self.balance = self.initial_balance\n self.shares = 0\n self.net_worth = self.initial_balance\n\n return self._next_observation()\n\n def _next_observation(self):\n \"\"\"\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043a\u043d\u0430 + \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f.\"\"\"\n end = self.current_step\n start = max(0, end - self.window_size)\n\n # \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043e\u043a\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0440\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\n market_data = self.data.iloc[start:end][['Open', 'High', 'Low', 'Close']].to_numpy()\n\n # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b\n portfolio = np.array([self.balance, self.net_worth] * self.window_size).reshape(self.window_size, 2)\n\n # \u0424\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\n observation = np.hstack([market_data, portfolio])\n return observation\n \n def step(self, action):\n \"\"\"\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432 \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.\"\"\"\n self.current_step += 1\n\n # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u0443 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f\n current_price = self.data.iloc[self.current_step][\"Close\"]\n\n reward = 0\n\n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n if action == 1: # \u041f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0430\n if self.balance > current_price: # \u0414\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433\n self.balance -= current_price\n self.shares += 1\n\n elif action == 2: # \u041f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\n if self.shares > 0: # \u0414\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439\n self.balance += current_price\n self.shares -= 1\n\n # \u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\n self.net_worth = self.balance + (self.shares * current_price)\n\n # \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430: \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u043f\u0438\u0442\u0430\u043b\u0430\n reward = self.net_worth - self.initial_balance\n\n # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\u0430\n done = self.current_step >= self.n_steps - 1\n\n return self._next_observation(), reward, done, {}\n\n def render(self):\n \"\"\"\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438.\"\"\"\n print(f\"Step: {self.current_step}, Balance: {self.balance}, Shares: {self.shares}, Net Worth: {self.net_worth}\")\n\n\u0434\u0430\u0432\u0430\u0439 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c reward \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b:\n- \u043f\u0440\u0438 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b \u043e\u043d \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u043b \u043f\u043e\u043e\u0449\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438- \u043d\u0430\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435. \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d \u0436\u0434\u0430\u043b \u0432 \u043f\u043e\u043f\u043a\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u043d\u0430 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b, \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u044f\u0441\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c. \u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0446\u0435\u043d\u044b, \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u0438\u0437 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435\n- \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438 \u043e\u043d \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u043b reward \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0435\n- \u0441\u0430\u043c reward \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430. \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c reward = self.net_worth / self.initial_balance \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435. \u044d\u0442\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0432\u0430\u0440\u0434"},{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f! \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 `info` \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430, \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0430 \u0438 \u0446\u0435\u043d\u044b. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0438\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.\n\n---\n\n### **1. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 `info` \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435 `step`**\n\n\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 `info` \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435. \u041c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c:\n\n#### \u0427\u0442\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432 `info`:\n1. **\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f:**\n - \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f (`net_worth`).\n - \u0411\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 (`balance`).\n - \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u0435 (`shares`).\n\n2. **\u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f:**\n - \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, `hold`, `buy`, `sell`).\n\n3. **\u0420\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435:**\n - \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f (`current_price`).\n - \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0430\u044f \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f (`previous_price`).\n\n4. **\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0435:**\n - \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e:\n - \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b \u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b (`price_reward`).\n - \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b \u0437\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438 (`trade_reward`).\n - \u041e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b (`reward`).\n\n---\n\n### **2. \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 `step`**\n\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 `step` \u0434\u043b\u044f \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f `info`:\n\n```python\ndef step(self, action):\n \"\"\"\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432 \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.\"\"\"\n self.current_step += 1\n\n # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u044b\n current_price = self.data.iloc[self.current_step][\"Close\"]\n previous_price = self.data.iloc[self.current_step - 1][\"Close\"]\n\n # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b\n reward = 1 # \u041d\u0435\u0439\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439\n price_reward = 1\n trade_reward = 1\n \n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n if action == 1: # \u041f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0430\n if self.balance >= current_price: # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\n self.balance -= current_price\n self.shares += 1\n\n elif action == 2: # \u041f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\n if self.shares > 0: # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438\n total_sold_value = self.shares * current_price\n self.balance += total_sold_value\n self.shares = 0\n\n # Reward \u0437\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438\n trade_reward = self.balance / self.initial_balance\n reward *= trade_reward\n\n # \u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f\n self.net_worth = self.balance + (self.shares * current_price)\n\n # Reward \u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b\n if self.shares > 0: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\n price_reward = current_price / previous_price\n reward *= price_reward\n\n # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\u0430\n done = self.current_step >= self.n_steps - 1\n\n # \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c info \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\n info = {\n \"step\": self.current_step, # \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433\n \"action\": action, # \u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 (0 = hold, 1 = buy, 2 = sell)\n \"current_price\": current_price, # \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f\n \"previous_price\": previous_price, # \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0430\u044f \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f\n \"price_reward\": price_reward, # \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b\n \"trade_reward\": trade_reward, # \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438\n \"total_reward\": reward, # \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\n \"balance\": self.balance, # \u0411\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445\u0441\u044f \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433\n \"shares\": self.shares, # \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u0435\n \"net_worth\": self.net_worth, # \u0427\u0438\u0441\u0442\u0430\u044f \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f\n }\n\n return self._next_observation(), reward, done, info\n```\n\n---\n\n### **3. \u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 `info`**\n\n\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 `info` \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u044e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:\n\n#### \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435:\n\n```python\nstate = env.reset()\n\nfor step in range(100):\n action = env.action_space.sample() # \u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n state, reward, done, info = env.step(action) # \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c info \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\n\n # \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\n print(f\"Step {info['step']} | Action: {info['action']} | Reward: {info['total_reward']:.4f}\")\n print(f\"Price: {info['current_price']} | Net Worth: {info['net_worth']:.2f}\\n\")\n\n if done:\n print(\"-- Episode Finished --\")\n break\n```\n\n#### \u0424\u0430\u0439\u043b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c `info` \u0432 \u043b\u0438\u0441\u0442 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 JSON/CSV \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:\n\n```python\nimport pandas as pd\n\ninfo_history = []\n\nstate = env.reset()\n\nfor step in range(100):\n action = env.action_space.sample()\n state, reward, done, info = env.step(action)\n info_history.append(info)\n\n if done:\n break\n\n# \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432 DataFrame\ndf_info = pd.DataFrame(info_history)\nprint(df_info.head())\n\n# \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432 CSV \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\ndf_info.to_csv(\"trading_log.csv\", index=False)\n```\n\n---\n\n### **4. \u0427\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e `info`**\n\n1. **\u042d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439:**\n - \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c `price_reward` \u0438 `trade_reward` \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435.\n - \u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0432\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b/\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u0438\u0437 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438.\n\n2. **\u041f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438:**\n - \u041a\u0430\u043a \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f `balance`, `shares` \u0438 `net_worth` \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u044f\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\u0430?\n - \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u043b\u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433/\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043e\u0432?\n\n3. **\u0420\u044b\u043d\u043e\u043a:**\n - \u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043d\u044b (`current_price`, `previous_price`) \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430?\n\n---\n\n### **5. \u0418\u0442\u043e\u0433**\n\n\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430:\n- \u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b.\n- \u0414\u0430\u0435\u0442 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0438\u043c\u0443\u043b \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438.\n- \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 `info` \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435.\n\n**\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0435\u0449\u0451 \u0438\u0434\u0435\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u043a \u0438\u043b\u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c!** \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0435\u0449\u0451 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u043c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0443 \ud83d\ude0a\ud83d\ude80","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":5313,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":645,"source_row_offset":19854,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"0af639deb24e1512c03d01ae","turn_index":27,"user_text":"\u0438 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439 \u0435\u0449\u0451 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c info \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0435"},{"assistant_initiates":false,"asst_text":"\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e! \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 (\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c) \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043b\u0438\u043c\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u2014 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f. \u042d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0438.\n\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0441\u0451\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0434 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0441 \u0443\u0447\u0451\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439:\n\n---\n\n### **1. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f**\n\n1. **\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043b\u0438\u043c\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c:**\n - \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 `max_shares` \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d.\n - \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c `max_shares = 1`, \u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.\n\n2. **\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0443 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439:** \n - \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0430\u043a\u0446\u0438\u044e (\u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 `max_shares`), \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 `shares` + \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043b\u0438\u043c\u0438\u0442\u0430.\n\n---\n\n### **2. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439**\n\n\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 `max_shares` \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0438.\n\n#### **\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 `__init__` \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b**\n\n\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 `max_shares` \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b:\n\n```python\nclass StockTradingEnv(gym.Env):\n def __init__(self, data, initial_balance=1000, window_size=10, max_shares=1):\n super(StockTradingEnv, self).__init__()\n \n # \u041b\u0438\u043c\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439\n self.max_shares = max_shares # \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044f\n \n # \u0420\u044b\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\n assert \"Close\" in data.columns, \"\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 'Close'!\"\n self.data = data.reset_index(drop=True)\n self.n_steps = len(self.data)\n\n # \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0448\u0430\u0433\u0430\n self.current_step = 0\n self.window_size = window_size\n\n # \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438\n self.initial_balance = initial_balance\n self.balance = initial_balance\n self.shares = 0\n self.net_worth = initial_balance\n\n # Action Space: 0 = Hold, 1 = Buy, 2 = Sell\n self.action_space = spaces.Discrete(3)\n\n # Observation space: \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 + \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044c\n self.observation_space = spaces.Box(\n low=-np.inf, high=np.inf, shape=(window_size, 6), dtype=np.float32\n )\n```\n\n#### **\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 `step`**\n\n\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f `Buy (1)` \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u043c\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439:\n\n```python\ndef step(self, action):\n \"\"\"\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432 \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b.\"\"\"\n self.current_step += 1\n\n # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u0443\n current_price = self.data.iloc[self.current_step][\"Close\"]\n previous_price = self.data.iloc[self.current_step - 1][\"Close\"]\n\n # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b\n reward = 1 # \u041d\u0435\u0439\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439\n price_reward = 1\n trade_reward = 1\n \n # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n if action == 1: # \u041f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0430\n if self.balance >= current_price and self.shares < self.max_shares: # \u0423\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043b\u0438\u043c\u0438\u0442 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439\n self.balance -= current_price\n self.shares += 1 # \u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439\n\n elif action == 2: # \u041f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\n if self.shares > 0: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438\n total_sold_value = self.shares * current_price\n self.balance += total_sold_value\n self.shares = 0\n\n # Reward \u0437\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438\n trade_reward = self.balance / self.initial_balance\n reward *= trade_reward\n\n # \u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0447\u0438\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f\n self.net_worth = self.balance + (self.shares * current_price)\n\n # Reward \u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b\n if self.shares > 0: # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\n price_reward = current_price / previous_price\n reward *= price_reward\n\n # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434\u0430\n done = self.current_step >= self.n_steps - 1\n\n # \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c info \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\n info = {\n \"step\": self.current_step, # \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433\n \"action\": action, # \u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 (0 = hold, 1 = buy, 2 = sell)\n \"current_price\": current_price, # \u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f\n \"previous_price\": previous_price, # \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0430\u044f \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f\n \"price_reward\": price_reward, # \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043d\u044b\n \"trade_reward\": trade_reward, # \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u043a\u0438\n \"total_reward\": reward, # \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\n \"balance\": self.balance, # \u0411\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445\u0441\u044f \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433\n \"shares\": self.shares, # \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u0435\n \"net_worth\": self.net_worth, # \u0427\u0438\u0441\u0442\u0430\u044f \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f\n }\n\n return self._next_observation(), reward, done, info\n```\n\n---\n\n### **3. \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 `max_shares`**\n\n#### \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 1 \u0430\u043a\u0446\u0438\u044e:\n```python\nimport pandas as pd\nimport numpy as np\n\n# \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\ndata = pd.DataFrame({\n \"Open\": np.random.rand(100) * 100,\n \"High\": np.random.rand(100) * 100,\n \"Low\": np.random.rand(100) * 100,\n \"Close\": np.random.rand(100) * 100,\n})\n\n# \u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0430\u043a\u0446\u0438\u044e\nenv = StockTradingEnv(data, initial_balance=1000, window_size=10, max_shares=1)\n\nstate = env.reset()\ntotal_reward = 0\n\nfor _ in range(50): # \u041f\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a 50 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\n action = env.action_space.sample() # \u0420\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\n state, reward, done, info = env.step(action)\n \n print(f\"Step: {info['step']} | Action: {info['action']} | Balance: {info['balance']} | Shares: {info['shares']} | Net Worth: {info['net_worth']} | Reward: {info['total_reward']:.4f}\")\n\n total_reward += reward\n if done:\n break\n\nprint(f\"Total reward after test: {total_reward}\")\n```\n\n---\n\n#### \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 5 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439:\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439:\n```python\nenv = StockTradingEnv(data, initial_balance=1000, window_size=10, max_shares=5)\n```\n\n---\n\n### **4. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0443**\n\n\u0412\u0430\u0448 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 `max_shares`. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0437\u0430 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0448\u0430\u0433), \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439.\n\n---\n\n### **5. \u0418\u0442\u043e\u0433**\n\n\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430:\n- \u0418\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 `max_shares`, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043b\u0438\u043c\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e.\n- \u0423\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043b\u0438\u043c\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f `Buy`.\n- \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0430, \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044f \u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 `info`.\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c, \u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c! \ud83d\ude80 \ud83d\ude0a","behavior":"degenerate_repetition","conversation_hash":"e048b8522aacb35e84e9c8cbe6884f87","conversation_redacted":false,"conversation_toxic":false,"country":"Russia","empty_output":false,"evidence_codes":[],"label":"absent","label_present":false,"label_qualified":false,"label_source":"Final dense release","language":"Russian","model":"gpt-4o-2024-11-20","n_chars":6468,"n_turns_in_conversation":34,"n_words":763,"source_row_offset":19855,"source_shard":"turns-00055.parquet","timestamp":"Mon, 09 Dec 2024 20:25:35 GMT","turn_id":"8becf986d6df211584bdbb2d","turn_index":28,"user_text":"\u0438 \u0435\u0449\u0451 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435- \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439 \u043e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0430\u043a\u0446\u0438\u044e. \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e 1"}],"shard":{"index":55,"name":"turns-00055.parquet","rows":65278}}