রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ট্রেডিং কৌশল ২০২৬

নির্বাহী সারাংশ: ২০২০ সালে, "এআই ট্রেডিং" মানে ছিল লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল। ২০২৬ সালে, এর অর্থ ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (DRL)। আমরা স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টদের প্রশিক্ষণ দিই যারা ভিডিও গেমের মতো শেয়ার বাজারে খেলে, লাভের জন্য তাদের পুরস্কৃত করি এবং ড্রডাউনের জন্য শাস্তি দিই। এই নির্দেশিকা ব্যাখ্যা করে কিভাবে PPO এবং A2C অ্যালগরিদম HFT-কে নতুন রূপ দিচ্ছে।

---

১. ভূমিকা: নিয়ম থেকে পুরস্কার পর্যন্ত

একটি ঐতিহ্যবাহী বট যদি/তবে যুক্তিতে (If/Then logic) কাজ করে: "যদি RSI > 70 হয়, বিক্রি করুন।" একটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং বট পুরস্কার ফাংশনে (Reward Functions) কাজ করে: "অস্থিরতা কমানোর সময় পোর্টফোলিও মান সর্বাধিক করুন।"

বট খুঁজে বের করে কিভাবে এটি অর্জন করা যায়। এটি আবিষ্কার করতে পারে যে RSI > 70 আসলে একটি শক্তিশালী বুল রানে কেনার সংকেত - একটি সূক্ষ্মতা যা স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা বটরা মিস করবে।

২. মূল বিশ্লেষণ: এজেন্ট-পরিবেশ লুপ

২.১ উপাদানসমূহ

১. এজেন্ট (Agent): এআই ট্রেডার (পলিসি নিউরাল নেটওয়ার্ক)। ২. পরিবেশ (Environment): মার্কেট (অর্ডারবুক, সাম্প্রতিক দামের ইতিহাস, অ্যাকাউন্টের ব্যালেন্স)। ৩. অ্যাকশন (Action): কেনা, বিক্রি করা বা ধরে রাখা (Hold)। ৪. পুরস্কার (Reward): +১% (লাভ) বা -১% (ক্ষতি)।

২.২ ২০২৬ সালের অ্যালগরিদম

• PPO (Proximal Policy Optimization): "নির্ভরযোগ্য ওয়ার্কহর্স"। OpenAI দ্বারা ব্যবহৃত, এটি অন্বেষণ (নতুন জিনিস চেষ্টা করা) এবং শোষণ (যা কাজ করে তা করা)-এর মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে।
• DQN (Deep Q-Network): বিচ্ছিন্ন অ্যাকশন (কেনা/বেচা)-এর জন্য ভালো, কিন্তু অবিচ্ছিন্ন পোর্টফোলিও সাইজিংয়ের সাথে লড়াই করে।
• Transformer-DRL: ২০২৬ সালের একটি উদ্ভাবন যেখানে এজেন্ট নির্দিষ্ট অতীতের ইভেন্টগুলিতে ফোকাস করার জন্য অ্যাটেনশন মেকানিজম (Attention Mechanism) ব্যবহার করে (যেমন, "এই ক্র্যাশটি ২০২০ সালের মতো দেখাচ্ছে")।

২.৩ পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক

৩. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন: সাধারণ সেটআপ

আমরা পাইথনে stable-baselines3 এবং gym-anytrading ব্যবহার করি।

# ২০২৬ DRL ট্রেনিং লুপ
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO

# মার্কেট পরিবেশ তৈরি করুন
env = gym.make('stocks-v0', df=bitcoin_data, frame_bound=(50, 1000), window_size=50) # দেখুন <a href="https://gymnasium.farama.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" aria-label="Gymnasium" title="Gymnasium">Gymnasium</a> ডক্স

# PPO এজেন্ট শুরু করুন
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# ১ মিলিয়ন টাইমস্টেপের জন্য ট্রেন করুন
print("AI এজেন্টকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে...")
model.learn(total_timesteps=1000000)

# ব্যাকটেস্ট (Backtest)
obs, info = env.reset()
while True:
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, terminated, truncated, info = env.step(action)
    if terminated:
        print("ব্যাকটেস্ট শেষ। চূড়ান্ত লাভ:", info['total_profit'])
        break

৪. চ্যালেঞ্জ এবং ঝুঁকি: ওভারফিটিং (Overfitting)

নিউরাল নেটওয়ার্ক মুখস্থ করতে খুবই ভালো। আপনি যদি ২০২০-২০২৪ ডেটাতে ট্রেন করেন, তবে বট কোভিড ক্র্যাশ মুখস্থ করবে এবং ধরে নেবে যে প্রতিটি পতন একটি V-আকৃতির পুনরুদ্ধার।

• সমাধান: সিন্থেটিক ডেটা ইনজেকশন। আমরা বটকে হাজার হাজার "নকল" মার্কেট পরিস্থিতিতে (GAN দ্বারা তৈরি) প্রশিক্ষণ দিই যাতে এটি সাধারণ নীতিগুলি শেখে, নির্দিষ্ট ইতিহাস নয়।

৫. ভবিষ্যতের দৃষ্টিভঙ্গি: মাল্টি-এজেন্ট সোয়ার্ম (Multi-Agent Swarms)

২০২৭ সালের মধ্যে, হেজ ফান্ডগুলি একটি সুপার-বট চালাবে না। তারা একটি সোয়ার্ম (ঝাঁক) চালাবে।

• এজেন্ট A (আক্রমণাত্মক): ব্রেকআউটের অস্থিরতা শিকার করে।
• এজেন্ট B (রক্ষণশীল): অপশন দিয়ে হেজ করে।
• এজেন্ট C (ম্যানেজার): মার্কেট পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে A এবং B-এর মধ্যে মূলধন বণ্টন করে।

৬. প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী: এআই ট্রেডিং

১. আমি কি আমার ল্যাপটপে এটি চালাতে পারি? ট্রেনিংয়ের জন্য GPU প্রয়োজন। ইনফারেন্স (লাইভ বট চালানো) রাস্পবেরি পাই-তে চলতে পারে।

২. কেন PPO এবং LSTM কেন নয়? LSTM ভবিষ্যদ্বাণী-র জন্য (দাম $১০০ হবে)। PPO নিয়ন্ত্রণ-এর জন্য (আমার এখনই কেনা উচিত)। ভবিষ্যদ্বাণী != লাভ।

৩. বড় ফান্ডগুলি কি এটি ব্যবহার করে? হ্যাঁ। Renaissance Technologies এবং Two Sigma কয়েক দশক ধরে এর প্রাথমিক সংস্করণ ব্যবহার করছে। এখন, ওপেন-সোর্স লাইব্রেরিগুলি এটি খুচরা বিক্রেতাদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

৪. শিখতে কতক্ষণ লাগে? একটি সাধারণ এজেন্ট প্রায় ২০০,০০০ টাইমস্টেপে (RTX 5090-এ ১ ঘণ্টা) লাভজনক হতে শেখে।

৫. "রিওয়ার্ড হ্যাকিং" (Reward Hacking) কি? আপনি যদি বটকে শুধুমাত্র লাভের জন্য পুরস্কৃত করেন, তবে এটি বড় জেতার জন্য পাগল লিভারেজ ঝুঁকি নিতে পারে। আপনাকে পুরস্কার ফাংশনে অস্থিরতাকে শাস্তি দিতে হবে (শার্প অনুপাত পুরস্কার)।