Obchodní strategie zpětnovazebního učení 2026

Shrnutí pro vedení: V roce 2020 znamenalo „AI obchodování“ model lineární regrese. V roce 2026 to znamená hluboké zpětnovazební učení (DRL). Trénujeme autonomní agenty, kteří hrají na akciovém trhu jako videohru, odměňujeme je za zisk a trestáme za poklesy (drawdowns). Tento průvodce vysvětluje, jak algoritmy PPO a A2C přetvářejí HFT.

---

1. Úvod: Od pravidel k odměnám

Tradiční bot funguje na logice Pokud/Pak: „Pokud RSI > 70, Prodat.“ Bot zpětnovazebního učení funguje na odměňovacích funkcích: „Maximalizuj hodnotu portfolia při minimalizaci volatility.“

Bot zjistí, jak toho dosáhnout. Může zjistit, že RSI > 70 je ve skutečnosti nákupní signál v silném býčím běhu – nuance, kterou by explicitně naprogramovaní boti přehlédli.

2. Jádrová analýza: Smyčka Agent-Prostředí

2.1 Komponenty

1. Agent: AI obchodník (Neuronová síť politiky).
2. Prostředí (Environment): Trh (Kniha objednávek, historie nedávných cen, zůstatek na účtu).
3. Akce (Action): Koupit, Prodat nebo Držet.
4. Odměna (Reward): +1% (Zisk) nebo -1% (Ztráta).

2.2 Algoritmy roku 2026

• PPO (Proximal Policy Optimization): „Spolehlivý tahoun“. Používá ho OpenAI, vyvažuje průzkum (zkoušení nových věcí) a využití (dělání toho, co funguje).
• DQN (Deep Q-Network): Dobré pro diskrétní akce (Koupit/Prodat), ale má potíže se spojitou velikostí portfolia.
• Transformer-DRL: Inovace roku 2026, kde agent používá mechanismus pozornosti (Attention Mechanism), aby se zaměřil na specifické minulé události (např. „Tento krach vypadá jako v roce 2020“).

2.3 Výkonnostní benchmark

3. Technická implementace: Typické nastavení

Používáme stable-baselines3 a gym-anytrading v Pythonu.

# 2026 DRL Training Loop
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO

# Create the Market Environment
env = gym.make('stocks-v0', df=bitcoin_data, frame_bound=(50, 1000), window_size=50) # See <a href="https://gymnasium.farama.org/" target="_blank">Gymnasium</a> docs

# Initialize the PPO Agent
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# Train for 1 Million Timesteps
print("Training AI Agent...")
model.learn(total_timesteps=1000000)

# Backtest
obs, info = env.reset()
while True:
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, terminated, truncated, info = env.step(action)
    if terminated:
        print("Backtest Finished. Final Profit:", info['total_profit'])
        break

4. Výzvy a rizika: Přeurčení (Overfitting)

Neuronové sítě jsou příliš dobré v zapamatování. Pokud trénujete na datech z let 2020-2024, bot si zapamatuje krach Covidu a bude předpokládat, že každý pokles je oživení ve tvaru V.

• Řešení: Injekce syntetických dat. Trénujeme bota na tisících „falešných“ tržních scénářích (generovaných GAN), aby se naučil obecné principy, nikoli konkrétní historii.

5. Výhled do budoucna: Roje multi-agentů

Do roku 2027 nebudou hedgeové fondy provozovat jednoho super-bota. Budou provozovat Roj.

• Agent A (Agresivní): Loví volatilitu průlomu.
• Agent B (Konzervativní): Zajišťuje pomocí opcí.
• Agent C (Manažer): Alokuje kapitál mezi A a B na základě tržního režimu.

6. FAQ: AI obchodování

1. Mohu to spustit na svém notebooku? Trénink vyžaduje GPU. Inference (spuštění živého bota) může běžet na Raspberry Pi.

2. Proč PPO a ne LSTM? LSTM je pro predikci (Cena bude 100 $). PPO je pro řízení (Měl bych koupit teď). Predikce != Zisk.

3. Používají to velké fondy? Ano. Renaissance Technologies a Two Sigma používají rané verze tohoto po desetiletí. Nyní to open-source knihovny zpřístupňují drobným investorům.

4. Jak dlouho trvá se to naučit? Jednoduchý agent se naučí být ziskový za přibližně 200 000 časových kroků (1 hodina na RTX 5090).

5. Co je to "Reward Hacking"? Pokud bota odměňujete pouze za zisk, může podstoupit šílená rizika pákového efektu, aby vyhrál ve velkém. V odměňovací funkci musíte penalizovat volatilitu (odměna Sharpe Ratio).