כיצד למידת חיזוק מסתגלת לתנודתיות בשוק

רוב בוטי המסחר הם סטטיים. אתה מגדיר את הפרמטרים, והם מבצעים בעיניים עצומות. למידת חיזוק (RL) משנה את המשחק על ידי הצגת סוכן הלומד דרך ניסוי וטעייה, ומבצע אופטימיזציה עבור פונקציית תגמול (בדרך כלל רווח והפסד).

לולאת ה-RL במסחר

1. סוכן (Agent): בוט המסחר.
2. סביבה (Environment): השוק (מחירים, ספר פקודות).
3. פעולה: קנה, מכור או החזק.
4. תגמול: רווח (חיובי) או הפסד (שלילי).

הסוכן צופה כל הזמן במצב השוק, נוקט בפעולה ומקבל משוב. במשך מיליוני סימולציות (או "אפוקים/epochs"), הוא לומד מדיניות שממקסמת תגמולים לטווח ארוך.

הסתגלות לתנודתיות

כוח העל של RL הוא הסתגלות.

• שוק שורי: הסוכן לומד ש"קנה והחזק" מניב את התגמול הגבוה ביותר.
• שוק קופצני: הסוכן מבין שהחזקה מובילה לדראודאונים, אז הוא עובר לסגנון חזרה לממוצע.

בניגוד לבוטי רשת, הדורשים ממך להגדיר את הטווח, סוכן RL יכול למצוא את הטווח האופטימלי באופן דינמי.

אתגרים של RL

זה לא הכל חלק. מודלי RL יכולים להיות נוטים להתאמת יתר (overfitting)—שינון רעש עבר במקום ללמוד דפוסים אמיתיים. זו הסיבה שהנדסת פיצ'רים היא קריטית כדי להזין את הסוכן בנתונים נקיים ומשמעותיים.

נסה את זה

אסטרטגיות ה"הסתגלות" שלנו בלוח המחוונים משתמשות בעקרונות RL כדי להתאים את הסטופ-לוס ולקחת רווחים בזמן אמת. חווה את האבולוציה של המסחר.