Kako se učenje s potkrepljenjem prilagođava volatilnosti tržišta

Većina botova za trgovanje je statična. Postavite parametre i oni izvršavaju slijepo. Učenje s potkrepljenjem (RL) mijenja igru uvođenjem agenta koji uči kroz pokušaje i pogreške, optimizirajući funkciju nagrade (obično dobit i gubitak).

RL petlja u trgovanju

1. Agent: Bot za trgovanje.
2. Okruženje: Tržište (cijene, knjiga narudžbi).
3. Akcija: Kupi, Prodaj ili Drži.
4. Nagrada: Dobit (pozitivno) ili Gubitak (negativno).

Agent neprestano promatra stanje tržišta, poduzima akciju i prima povratne informacije. Kroz milijune simulacija (ili "epoha"), uči politiku koja maksimizira dugoročne nagrade.

Prilagodba volatilnosti

Supermoć RL-a je prilagodba.

• Tržište bikova: Agent uči da "Kupi i drži" donosi najveću nagradu.
• Isprekidano tržište: Agent shvaća da držanje dovodi do povlačenja, pa se prebacuje na stil povratka srednjoj vrijednosti (mean-reversion).

Za razliku od Grid Botova, koji zahtijevaju da definirate raspon, RL agent može dinamički pronaći optimalni raspon.

Izazovi RL-a

Nije sve glatko. RL modeli mogu biti skloni prekomjernom prilagođavanju (overfitting)—pamćenju prošle buke umjesto učenja pravih obrazaca. Zato je Inženjering značajki ključan za hranjenje agenta čistim, značajnim podacima.

Isprobajte

Naše "Prilagodljive" strategije na Nadzornoj ploči koriste RL principe za prilagođavanje stop-loss i take-profit naloga u stvarnom vremenu. Doživite evoluciju trgovanja.