كيف يتكيف التعلم المعزز مع تقلبات السوق

معظم روبوتات التداول ثابتة. تقوم بتعيين المعلمات، ويقومون بتنفيذها بشكل أعمى. يغير التعلم المعزز (RL) اللعبة من خلال تقديم وكيل يتعلم من خلال التجربة والخطأ، والتحسين لوظيفة المكافأة (عادةً الربح والخسارة).

حلقة RL في التداول

1. الوكيل (Agent): روبوت التداول.
2. البيئة (Environment): السوق (الأسعار، دفتر الطلبات).
3. الإجراء: شراء أو بيع أو احتفاظ.
4. المكافأة: الربح (إيجابي) أو الخسارة (سلبية).

يراقب الوكيل باستمرار حالة السوق، ويتخذ إجراءً، ويتلقى الملاحظات. على مدى ملايين عمليات المحاكاة (أو "العصور/epochs")، يتعلم سياسة تزيد من المكافآت طويلة الأجل.

التكيف مع التقلبات

القوة الخارقة لـ RL هي التكيف.

• سوق صاعدة: يتعلم الوكيل أن "الشراء والاحتفاظ" يحقق أعلى مكافأة.
• سوق متقلبة: يدرك الوكيل أن الاحتفاظ يؤدي إلى تراجعات، لذلك يتحول إلى أسلوب ارتداد متوسط.

على عكس روبوتات الشبكة، التي تتطلب منك تحديد النطاق، يمكن لوكيل RL العثور على النطاق الأمثل ديناميكيًا.

تحديات RL

الأمر ليس سلسًا تمامًا. يمكن أن تكون نماذج RL عرضة لـ التركيب الزائد (overfitting) - حفظ الضوضاء السابقة بدلاً من تعلم الأنماط الحقيقية. لهذا السبب تعد هندسة الميزات ضرورية لتغذية الوكيل ببيانات نظيفة وذات مغزى.

جربها

تستخدم استراتيجياتنا "التكيفية" على لوحة التحكم مبادئ RL لضبط وقف الخسائر وجني الأرباح في الوقت الفعلي. جرب تطور التداول.