אסטרטגיות מסחר בלמידת חיזוק 2026

תקציר מנהלים: בשנת 2020, "מסחר בבינה מלאכותית" משמעותו היה מודל רגרסיה ליניארית. בשנת 2026, המשמעות היא למידת חיזוק עמוקה (DRL). אנו מאמנים סוכנים אוטונומיים שמשחקים בבורסה כמו במשחק וידאו, מתגמלים אותם על רווח ומענישים אותם על הפסדים (drawdowns). מדריך זה מסביר כיצד אלגוריתמי PPO ו-A2C מעצבים מחדש את ה-HFT.

---

1. מבוא: מחוקים לתגמולים

בוט מסורתי עובד על לוגיקת אם/אז: "אם RSI > 70, מכור." בוט למידת חיזוק עובד על פונקציות תגמול: "מקסם את ערך התיק תוך מזעור התנודתיות."

הבוט מבין איך להשיג את זה. הוא עשוי לגלות ש-RSI > 70 הוא למעשה אות קנייה בריצה שורית חזקה - ניואנס שבוטים מתוכנתים במפורש יחמיצו.

2. ניתוח ליבה: לולאת הסוכן-סביבה

2.1 הרכיבים

1. סוכן (Agent): הסוחר המלאכותי (רשת נוירונים של מדיניות).
2. סביבה (Environment): השוק (ספר פקודות, היסטוריית מחירים אחרונה, יתרת חשבון).
3. פעולה (Action): קנה, מכור או החזק.
4. תגמול (Reward): +1% (רווח) או -1% (הפסד).

2.2 אלגוריתמים של 2026

• PPO (Proximal Policy Optimization): "סוס העבודה האמין". נמצא בשימוש על ידי OpenAI, הוא מאזן בין חקירה (ניסיון דברים חדשים) לבין ניצול (עשיית מה שעובד).
• DQN (Deep Q-Network): טוב לפעולות בדידות (קנה/מכור), אך מתקשה עם גודל תיק רציף.
• Transformer-DRL: חידוש של 2026 שבו הסוכן משתמש במנגנון תשומת לב כדי להתמקד באירועי עבר ספציפיים (למשל, "ההתרסקות הזו נראית כמו 2020").

2.3 מדד ביצועים

3. יישום טכני: הגדרה טיפוסית

אנו משתמשים ב-stable-baselines3 וב-gym-anytrading ב-Python.

# 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. אתגרים וסיכונים: התאמת יתר (Overfitting)

רשתות נוירונים הן טובות מדי בשינון. אם תאמן על נתוני 2020-2024, הבוט ישנן את התרסקות הקורונה ויניח שכל ירידה היא התאוששות בצורת V.

• פתרון: הזרקת נתונים סינתטיים. אנו מאמנים את הבוט על אלפי תרחישי שוק "מזויפים" (שנוצרו על ידי GAN) כך שהוא לומד עקרונות כלליים, לא היסטוריה ספציפית.

5. תחזית לעתיד: נחילי סוכנים מרובים

עד 2027, קרנות גידור לא יפעילו סופר-בוט אחד. הן יפעילו נחיל.

• סוכן A (אגרסיבי): צד תנודתיות פריצה.
• סוכן B (שמרני): מגדר עם אופציות.
• סוכן C (מנהל): מקצה הון בין A ל-B בהתבסס על משטר השוק.

6. שאלות נפוצות: מסחר בבינה מלאכותית

1. האם אני יכול להריץ את זה על הלפטופ שלי? האימון דורש מעבד גרפי (GPU). הסקת מסקנות (הרצת הבוט החי) יכולה לרוץ על Raspberry Pi.

2. למה PPO ולא LSTM? LSTM הוא לחיזוי (המחיר יהיה $100). PPO הוא לשליטה (אני צריך לקנות עכשיו). חיזוי != רווח.

3. האם קרנות גדולות משתמשות בזה? כן. Renaissance Technologies ו-Two Sigma משתמשות בגרסאות מוקדמות של זה כבר עשורים. כעת, ספריות קוד פתוח הופכות את זה לנגיש למשקיעים פרטיים.

4. כמה זמן לוקח ללמוד? סוכן פשוט לומד להיות רווחי בכ-200,000 צעדי זמן (שעה אחת על RTX 5090).

5. מהו "Reward Hacking"? אם תתגמל את הבוט רק על רווח, הוא עלול לקחת סיכוני מינוף מטורפים כדי לזכות בגדול. עליך להעניש תנודתיות בפונקציית התגמול (תגמול יחס שארפ).