Jak se posilovací učení přizpůsobuje volatilitě trhu

Většina obchodních robotů je statická. Nastavíte parametry a ty se slepě provedou. Reinforcement Learning (RL) mění hru tím, že představuje agenta, který se učí pomocí pokusů a omylů a optimalizuje pro funkci odměn (obvykle zisk a ztráta).

RL smyčka v obchodování

1. Agent: Obchodní robot.
2. Prostředí: Trh (ceny, kniha objednávek).
3. Akce: Kupujte, prodávejte nebo držte.
4. Odměna: Zisk (kladný) nebo ztráta (záporný).

Agent neustále sleduje stav trhu, podniká kroky a dostává zpětnou vazbu. Během milionů simulací (nebo „epoch“) se učí zásadě, která maximalizuje dlouhodobé odměny.

Přizpůsobení se volatilitě

Superschopností RL je adaptace.

• Býčí trh: Agent se dozví, že „Koupit a držet“ přináší nejvyšší odměnu.
• Roztrhaný trh: Agent si uvědomuje, že držení vede k čerpání peněz, a tak přejde na styl střední reverze.

Na rozdíl od Grid Bots, kteří vyžadují definování rozsahu, může RL agent najít optimální rozsah dynamicky.

Výzvy RL

Není to všechno hladká plavba. Modely RL mohou být náchylné k přemontování – zapamatování si minulého hluku namísto učení se skutečných vzorců. To je důvod, proč je Feature Engineering zásadní pro to, aby agent poskytoval čistá a smysluplná data.

Vyzkoušejte to

Naše „Adaptivní“ strategie na Dashboard využívají principy RL k úpravě stop-lossů a take-zisků v reálném čase. Zažijte vývoj obchodování.