Hvordan Reinforcement Learning Tilpasser sig Markedsvolatilitet

De fleste handelsbots er statiske. Reinforcement Learning (RL) ændrer spillet ved at introducere en agent, der lærer gennem forsøg og fejl, og optimerer for en belønningsfunktion (oftest Profit & Tab).

RL-Løkken i Handel

1. Agent: Handelsbotten.
2. Miljø: Markedet.
3. Handling: Køb, Sælg eller Hold.
4. Belønning: Profit (positiv) eller Tab (negativ).

Agenten observerer konstant markedets tilstand. Over millioner af simuleringer lærer den en politik, der maksimerer langsigtede belønninger.

Tilpasning til Volatilitet

RL's superkraft er tilpasning.

• Bull Marked: Agenten lærer, at "Køb og Hold" giver den højeste belønning.
• Uroligt Marked: Agenten indser, at "hold" fører til drawdowns, så den skifter til en mean-reversion stil.

Udfordringer ved RL

Det er ikke alt sammen glat sejlads. RL-modeller kan være tilbøjelige til overfitting—at huske tidligere støj i stedet for at lære sande mønstre. Derfor er Feature Engineering afgørende.

Prøv Det Af

Vores "Adaptive" strategier på Dashboardet bruger RL-principper til at justere stop-losses i realtid.