Πώς η Ενισχυτική Μάθηση προσαρμόζεται στη μεταβλητότητα της αγοράς

Τα περισσότερα bot συναλλαγών είναι στατικά. Ορίζεις τις παραμέτρους και εκτελούνται στα τυφλά. Το Reinforcement Learning (RL) αλλάζει το παιχνίδι εισάγοντας έναν πράκτορα που μαθαίνει μέσω δοκιμής και λάθους, βελτιστοποιώντας μια συνάρτηση ανταμοιβής (συνήθως Κέρδη & Ζημιά).

Ο βρόχος RL στις συναλλαγές

1. Agent: Το bot συναλλαγών.
2. Περιβάλλον: Η αγορά (τιμές, βιβλίο παραγγελιών).
3. Ενέργεια: Αγορά, Πώληση ή Αναμονή.
4. Αμοιβή: Κέρδος (θετικό) ή Ζημιά (αρνητική).

Ο πράκτορας παρακολουθεί συνεχώς την κατάσταση της αγοράς, αναλαμβάνει δράση και λαμβάνει ανατροφοδότηση. Πάνω από εκατομμύρια προσομοιώσεις (ή «εποχές»), μαθαίνει μια πολιτική που μεγιστοποιεί τις μακροπρόθεσμες ανταμοιβές.

Προσαρμογή στην αστάθεια

Η υπερδύναμη του RL είναι η προσαρμογή.

• Bull Market: Ο πράκτορας μαθαίνει ότι το "Buy and Hold" αποφέρει την υψηλότερη ανταμοιβή.
• Choppy Market: Ο πράκτορας συνειδητοποιεί ότι η κράτηση οδηγεί σε αναλήψεις, επομένως μεταβαίνει σε ένα στυλ επιστροφής μέσης τιμής.

Σε αντίθεση με τα Grid Bots, τα οποία απαιτούν να ορίσετε το εύρος, ένας πράκτορας RL μπορεί να βρει τη βέλτιστη περιοχή δυναμικά.

Προκλήσεις του RL

Δεν είναι όλα ομαλά. Τα μοντέλα RL μπορεί να είναι επιρρεπή στην υπερβολική προσαρμογή—να απομνημονεύουν τον προηγούμενο θόρυβο αντί να μαθαίνουν αληθινά μοτίβα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο το Feature Engineering είναι ζωτικής σημασίας για την παροχή καθαρών, ουσιαστικών δεδομένων στον παράγοντα.

Δοκιμάστε το

Οι "Προσαρμοστικές" στρατηγικές μας στο Dashboard χρησιμοποιούν αρχές RL για την προσαρμογή των απωλειών και των κερδών σε πραγματικό χρόνο. Ζήστε την εξέλιξη των συναλλαγών.