Cómo se adapta el aprendizaje por refuerzo a la volatilidad del mercado

La mayoría de los robots comerciales son estáticos. Usted establece los parámetros y se ejecutan a ciegas. Aprendizaje por refuerzo (RL) cambia el juego al introducir un agente que aprende mediante prueba y error, optimizando para una función de recompensa (generalmente pérdidas y ganancias).

El bucle RL en el trading

1. Agente: El robot comercial.
2. Entorno: El mercado (precios, cartera de órdenes).
3. Acción: Comprar, vender o mantener.
4. Recompensa: Ganancia (positiva) o Pérdida (negativa).

El agente observa constantemente el estado del mercado, realiza una acción y recibe retroalimentación. A lo largo de millones de simulaciones (o "épocas"), aprende una política que maximiza las recompensas a largo plazo.

Adaptarse a la volatilidad

El superpoder de RL es la adaptación.

• Mercado alcista: El agente aprende que "Comprar y mantener" genera la recompensa más alta.
• Mercado entrecortado: El agente se da cuenta de que mantener posiciones conduce a reducciones, por lo que cambia a un estilo de reversión a la media.

A diferencia de los Grid Bots, que requieren que usted defina el rango, un agente de RL puede encontrar el rango óptimo dinámicamente.

Desafíos de la RL

No todo es fácil. Los modelos RL pueden ser propensos a sobreadaptarse: memorizar ruidos pasados ​​en lugar de aprender patrones verdaderos. Es por eso que Ingeniería de funciones es crucial para proporcionar al agente datos limpios y significativos.

Pruébalo

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