রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং কীভাবে বাজারের অস্থিরতার সাথে খাপ খায়

বেশিরভাগ ট্রেডিং বট স্থির। আপনি পরামিতি সেট করেন এবং তারা অন্ধভাবে কার্যকর করে। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) একটি এজেন্ট প্রবর্তন করে গেমটি পরিবর্তন করে যা ট্রায়াল এবং ত্রুটির মাধ্যমে শেখে, একটি পুরস্কার ফাংশন (সাধারণত লাভ এবং ক্ষতি) এর জন্য অপ্টিমাইজ করে।

ট্রেডিংয়ে RL লুপ

1. এজেন্ট (Agent): ট্রেডিং বট।
2. পরিবেশ (Environment): বাজার (দাম, অর্ডার বই)।
3. অ্যাকশন (Action): কিনুন, বিক্রি করুন বা ধরে রাখুন (Hold)।
4. পুরস্কার (Reward): লাভ (ইতিবাচক) বা ক্ষতি (নেতিবাচক)।

এজেন্ট ক্রমাগত বাজারের অবস্থা পর্যবেক্ষণ করে, পদক্ষেপ নেয় এবং প্রতিক্রিয়া পায়। লক্ষ লক্ষ সিমুলেশন (বা "যুগ") ধরে, এটি এমন একটি নীতি শিখে যা দীর্ঘমেয়াদী পুরস্কারকে সর্বাধিক করে।

অস্থিরতার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া

RL এর পরাশক্তি হল অভিযোজন।

• ষাঁড়ের বাজার (Bull Market): এজেন্ট শেখে যে "কিনুন এবং ধরে রাখুন" সর্বোচ্চ পুরস্কার দেয়।
• অস্থির বাজার (Choppy Market): এজেন্ট বুঝতে পারে যে ধরে রাখা ড্রডাউনের (drawdowns) দিকে নিয়ে যায়, তাই এটি গড়-প্রত্যাবর্তন (mean-reversion) শৈলীতে পরিবর্তিত হয়।

গ্রিড বটস এর বিপরীতে, যার জন্য আপনাকে পরিসর নির্ধারণ করতে হবে, একটি RL এজেন্ট গতিশীলভাবে সর্বোত্তম পরিসর খুঁজে পেতে পারে।

RL এর চ্যালেঞ্জ

সবকিছু মসৃণ নয়। RL মডেলগুলি ওভারফিটিং (Overfitting) প্রবণ হতে পারে—সত্যিকারের নিদর্শনগুলির পরিবর্তে অতীতের গোলমাল মুখস্ত করা। এই কারণেই এজেন্টকে পরিষ্কার, অর্থপূর্ণ ডেটা খাওয়ানোর জন্য ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

এটি ব্যবহার করে দেখুন

ড্যাশবোর্ডে আমাদের "অ্যাডাপটিভ" কৌশলগুলি রিয়েল-টাইমে স্টপ-লস এবং টেক-প্রফিট সামঞ্জস্য করতে RL নীতিগুলি ব্যবহার করে। ট্রেডিং এর বিবর্তনের অভিজ্ঞতা নিন।