Hogyan alkalmazkodik a megerősítési tanulás a piaci volatilitáshoz

A legtöbb kereskedési bot statikus. Beállítod a paramétereket, és azok vakon futnak. Reinforcement Learning (RL) megváltoztatja a játékot egy olyan ügynök bevezetésével, amely próba-hibán keresztül tanul, és jutalmazási funkcióra optimalizál (általában Profit & Loss).

Az RL hurok a kereskedésben

1. Agent: A kereskedési bot.
2. Környezet: A piac (árak, rendelési könyv).
3. Művelet: Vásárlás, eladás vagy visszatartás.
4. Jutalom: Profit (pozitív) vagy veszteség (negatív).

Az ügynök folyamatosan figyeli a piac állapotát, intézkedik, és visszajelzést kap. Több millió szimuláció (vagy "korszak") során megtanul egy olyan irányelvet, amely maximalizálja a hosszú távú jutalmakat.

Alkalmazkodás a volatilitáshoz

Az RL szuperereje az alkalmazkodás.

• Bikapiac: Az ügynök megtudja, hogy a „Buy and Hold” a legmagasabb jutalmat hozza.
• Choppy Market: Az ügynök rájön, hogy a tartás levonásokhoz vezet, ezért átvált az átlagos visszaváltási stílusra.

Ellentétben a Grid Bots, amelyek megkövetelik a tartomány meghatározását, az RL ügynök dinamikusan képes megtalálni az optimális tartományt.

RL kihívásai

Nem minden zökkenőmentes. Az RL modellek hajlamosak lehetnek a túlillesztésre – a múltbeli zajok memorizálására, ahelyett, hogy valódi mintákat tanulnának. Ez az oka annak, hogy a Feature Engineering kulcsfontosságú az ügynök tiszta, értelmes adatokhoz.

Próbálja ki

A Dashboard „Adaptív” stratégiáink RL-elveket használnak a veszteségek leállítása és a profit bevételek valós idejű beállításához. Tapasztalja meg a kereskedés fejlődését.