Reinforcement Learning Trading Strategies 2026

Executive Summary: Noong 2020, ang "AI Trading" ay nangangahulugang linear regression model. Sa 2026, nangangahulugan ito ng Deep Reinforcement Learning (DRL). Sinasanay namin ang mga autonomous na ahente na naglalaro sa stock market tulad ng isang video game, ginagantimpalaan sila para sa kita at pinarurusahan sila para sa mga drawdown. Ipinapaliwanag ng gabay na ito kung paano binabago ng mga algorithm ng PPO at A2C ang HFT.

---

1. Panimula: Mula sa Mga Panuntunan hanggang sa Mga Gantimpala

Ang isang tradisyunal na bot ay gumagana sa If/Then logic: "Kung RSI > 70, Magbenta." Ang Reinforcement Learning bot ay gumagana sa Reward Functions: "I-maximize ang Portfolio Value habang pinapaliit ang Volatility."

Inaalamin ng bot kung paano ito makakamit. Maaaring matuklasan nito na ang RSI > 70 ay talagang isang senyales ng pagbili sa isang malakas na bull run.

2. Pagsusuri ng Core: Ang Agent-Environment Loop

2.1 Ang mga Bahagi

1. Ahente: Ang AI Trader.
2. Kapaligiran: Ang Pamilihan (Orderbook, kasaysayan ng presyo, balanse ng account).
3. Aksyon: Bumili, Magbenta, o Mag-hold.
4. Gantimpala: +1% (Kita) o -1% (Pagkawala).

2.2 Mga Algorithm ng 2026

• PPO: Ang "Maaasahang Workhorse." Ginamit ng OpenAI.
• DQN: Mabuti para sa mga discrete na pagkilos.
• Transformer-DRL: Isang inobasyon noong 2026 kung saan gumagamit ang ahente ng Mekanismo ng Atensyon.

2.3 Benchmark ng Pagganap

3. Teknikal na Pagpapatupad: Karaniwang Setup

Gumagamit kami ng stable-baselines3 at gym-anytrading sa Python.

4. Mga Hamon at Panganib: Overfitting

Ang mga Neural Network ay masyadong mahusay sa pagsasaulo. Kung nagsasanay ka sa 2020-2024 na data, isasaulo ng bot ang Covid Crash.

• Solusyon: Synthetic Data Injection.

5. Hinaharap na Pananaw: Multi-Agent Swarms

Sa 2027, ang mga pondo ng hedge ay hindi magpapatakbo ng isang super-bot. Tatakbo sila ng isang Swarm.

• Agent A (Aggressive): Nangangaso ng breakout volatility.
• Agent B (Conservative): Hedges na may mga opsyon.
• Agent C (Manager): Naglalaan ng kapital.

6. FAQ: AI Trading

1. Bakit PPO at hindi LSTM? Ang LSTM ay para sa hula (Ang presyo ay magiging $100). Ang PPO ay para sa kontrol (Dapat akong Bumili ngayon). Hula != Kita.

2. Gaano katagal bago matuto? Ang isang simpleng ahente ay natutong maging kumikita sa humigit-kumulang 200,000 timesteps.

3. Ano ang "Reward Hacking"? Kung gagantimpalaan mo lang ang bot para sa kita, maaari itong kumuha ng nakakabaliw na mga panganib sa pagkilos upang manalo ng malaki.