Comment l'apprentissage par renforcement s'adapte à la volatilité du marché

La plupart des robots de trading sont statiques. Vous définissez les paramètres et ils s’exécutent aveuglément. L'apprentissage par renforcement (RL) change la donne en introduisant un agent qui apprend par essais et erreurs, en optimisant une fonction de récompense (généralement profit et perte).

La boucle RL dans le trading

1. Agent : Le robot de trading.
2. Environnement : Le marché (cours, carnet de commandes).
3. Action : Achetez, vendez ou conservez.
4. Récompense : Bénéfice (positif) ou perte (négative).

L'agent observe constamment l'état du marché, prend des mesures et reçoit des commentaires. Au fil de millions de simulations (ou « époques »), il apprend une politique qui maximise les récompenses à long terme.

S'adapter à la volatilité

Le super pouvoir de RL est l’adaptation.

• Marché haussier : L'agent apprend que « Acheter et conserver » donne la récompense la plus élevée.
• Marché agité : L'agent se rend compte que la détention entraîne des baisses, il passe donc à un style de retour à la moyenne.

Contrairement aux Grid Bots, qui nécessitent que vous définissiez la plage, un agent RL peut trouver la plage optimale de manière dynamique.

Défis de RL

Tout n’est pas facile. Les modèles RL peuvent être sujets au surajustement : ils mémorisent le bruit passé au lieu d'apprendre les vrais modèles. C'est pourquoi l'Feature Engineering est crucial pour fournir à l'agent des données claires et significatives.

Essayez-le

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