Похоже, что предоставленная вами фраза не на английском языке. Однако, исходя из контекста, я могу понять, что вы ищете методы или приемы, связанные с машинным обучением, в торговых залах. Торговые залы обычно относятся к средам или платформам, используемым для моделирования и тестирования торговых стратегий.

Вот несколько методов, обычно используемых в машинном обучении для торговых залов, а также примеры кода:

1. Обучение с подкреплением.
   Обучение с подкреплением — популярный подход к обучению торговых агентов. Он предполагает использование агента, который взаимодействует с окружающей средой и учится предпринимать действия, которые максимизируют совокупное вознаграждение. Одним из распространенных алгоритмов, используемых для обучения с подкреплением в трейдинге, является Deep Q-Networks (DQN).

   Пример кода (Python – использование библиотеки тренажерного зала):

   import gym
   env = gym.make('TradingEnv-v0')
   observation = env.reset()
   for t in range(1000):
      action = agent.select_action(observation)
      next_observation, reward, done, _ = env.step(action)
      agent.update(observation, action, reward, next_observation)
      observation = next_observation
      if done:
          break

2. Прогнозирование временных рядов.
   Методы прогнозирования временных рядов можно использовать для прогнозирования будущих движений цен или рыночных тенденций на основе исторических данных. Популярные методы прогнозирования временных рядов включают авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA), рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM).

   Пример кода (Python – использование LSTM):

   import pandas as pd
   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import LSTM, Dense
   data = pd.read_csv('historical_data.csv')
   # Preprocess the data...
   model = Sequential()
   model.add(LSTM(128, input_shape=(lookback_window, num_features)))
   model.add(Dense(1, activation='linear'))
   model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
   model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

3. Генетические алгоритмы.
   Генетические алгоритмы можно использовать для оптимизации торговых стратегий путем развития и выбора наиболее эффективных стратегий с течением времени. Генетические алгоритмы используют методы, вдохновленные биологической эволюцией, такие как отбор, скрещивание и мутация, для поиска оптимальных решений.

   Пример кода (Python):

   import numpy as np
   from deap import algorithms, base, creator, tools
   # Define the fitness function and individual representation...
   # Create the population and toolbox...
   pop = toolbox.population(n=100)
   algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=50)