استراتژی‌های معاملاتی یادگیری تقویتی 2026

خلاصه اجرایی: در سال 2020، "معاملات هوش مصنوعی" به معنای مدل رگرسیون خطی بود. در سال 2026، به معنای یادگیری تقویتی عمیق (DRL) است. ما عاملان خودمختاری را آموزش می‌دهیم که مانند یک بازی ویدیویی در بازار سهام بازی می‌کنند، برای سود پاداش می‌گیرند و برای افت سرمایه (drawdowns) تنبیه می‌شوند. این راهنما توضیح می‌دهد که چگونه الگوریتم‌های PPO و A2C در حال تغییر شکل HFT هستند.

---

1. مقدمه: از قوانین تا پاداش‌ها

یک ربات سنتی بر اساس منطق اگر/آنگاه کار می‌کند: "اگر RSI > 70، بفروش." یک ربات یادگیری تقویتی بر اساس توابع پاداش کار می‌کند: "ارزش سبد سهام را به حداکثر برسان در حالی که نوسانات را به حداقل می‌رسانی."

ربات متوجه می‌شود که چگونه به این هدف برسد. ممکن است کشف کند که RSI > 70 در واقع یک سیگنال خرید در یک روند صعودی قوی است - نکته ظریفی که ربات‌های صراحتاً برنامه‌ریزی شده آن را از دست می‌دهند.

2. تحلیل اصلی: حلقه عامل-محیط

2.1 اجزا

1. عامل (Agent): معامله‌گر هوش مصنوعی (شبکه عصبی سیاست).
2. محیط (Environment): بازار (دفتر سفارشات، تاریخچه قیمت اخیر، موجودی حساب).
3. عمل (Action): خرید، فروش یا نگهداری.
4. پاداش (Reward): +1% (سود) یا -1% (زیان).

2.2 الگوریتم‌های 2026

• PPO (Proximal Policy Optimization): "اسب کاری قابل اعتماد". توسط OpenAI استفاده می‌شود، تعادلی بین اکتشاف (امتحان چیزهای جدید) و بهره‌برداری (انجام آنچه کار می‌کند) ایجاد می‌کند.
• DQN (Deep Q-Network): برای اقدامات گسسته (خرید/فروش) خوب است، اما با اندازه سبد سهام پیوسته مشکل دارد.
• Transformer-DRL: نوآوری سال 2026 که در آن عامل از مکانیزم توجه (Attention Mechanism) برای تمرکز بر رویدادهای خاص گذشته استفاده می‌کند (مثلاً "این سقوط شبیه سال 2020 است").

2.3 بنچمارک عملکرد

3. پیاده‌سازی فنی: تنظیمات معمول

ما از stable-baselines3 و gym-anytrading در پایتون استفاده می‌کنیم.

# 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. چالش‌ها و ریسک‌ها: بیش‌برازش (Overfitting)

شبکه‌های عصبی در حفظ کردن بیش از حد خوب هستند. اگر روی داده‌های 2020-2024 آموزش دهید، ربات سقوط کووید را حفظ می‌کند و فرض می‌کند هر افتی یک بهبود V-شکل است.

• راه‌حل: تزریق داده‌های مصنوعی. ما ربات را روی هزاران سناریوی بازار "جعلی" (تولید شده توسط GAN) آموزش می‌دهیم تا اصول کلی را یاد بگیرد، نه تاریخچه خاص.

5. چشم‌انداز آینده: ازدحام چند عاملی

تا سال 2027، صندوق‌های پوشش ریسک یک سوپرربات را اجرا نخواهند کرد. آنها یک ازدحام (Swarm) را اجرا خواهند کرد.

• عامل A (تهاجمی): به دنبال نوسانات شکست (breakout) است.
• عامل B (محافظه‌کار): با اختیار معامله (options) پوشش ریسک می‌دهد.
• عامل C (مدیر): سرمایه را بین A و B بر اساس رژیم بازار تخصیص می‌دهد.

6. سوالات متداول: معاملات هوش مصنوعی

1. آیا می‌توانم این را روی لپ‌تاپم اجرا کنم؟ آموزش نیاز به GPU دارد. استنتاج (اجرای ربات زنده) می‌تواند روی Raspberry Pi اجرا شود.

2. چرا PPO و نه LSTM؟ LSTM برای پیش‌بینی است (قیمت 100 دلار خواهد بود). PPO برای کنترل است (من باید الان بخرم). پیش‌بینی != سود.

3. آیا صندوق‌های بزرگ از این استفاده می‌کنند؟ بله. Renaissance Technologies و Two Sigma دهه‌هاست که از نسخه‌های اولیه این استفاده می‌کنند. اکنون، کتابخانه‌های منبع باز آن را برای خرده‌فروشی قابل دسترسی می‌کنند.

4. چقدر طول می‌کشد تا یاد بگیرد؟ یک عامل ساده در حدود 200,000 گام زمانی (1 ساعت روی RTX 5090) یاد می‌گیرد سودآور باشد.

5. "Reward Hacking" چیست؟ اگر به ربات فقط برای سود پاداش دهید، ممکن است ریسک‌های اهرمی دیوانه‌واری برای برد بزرگ انجام دهد. شما باید نوسانات را در تابع پاداش جریمه کنید (پاداش نسبت شارپ).