Bagaimana Pembelajaran Penguatan Beradaptasi dengan Volatilitas Pasar

Kebanyakan bot perdagangan bersifat statis. Anda mengatur parameternya, dan parameter tersebut dijalankan secara membabi buta. Reinforcement Learning (RL) mengubah keadaan dengan memperkenalkan agen yang belajar melalui trial and error, mengoptimalkan fungsi reward (biasanya Untung & Rugi).

Lingkaran RL dalam Perdagangan

1. Agen: Bot perdagangan.
2. Lingkungan: Pasar (harga, buku pesanan).
3. Aksi: Beli, Jual, atau Tahan.
4. Hadiah: Untung (positif) atau Rugi (negatif).

Agen terus-menerus mengamati keadaan pasar, mengambil tindakan, dan menerima umpan balik. Melalui jutaan simulasi (atau "zaman"), ia mempelajari kebijakan yang memaksimalkan manfaat jangka panjang.

Beradaptasi dengan Volatilitas

Kekuatan super RL adalah adaptasi.

• Pasar Banteng: Agen mengetahui bahwa "Beli dan Tahan" menghasilkan imbalan tertinggi.
• Pasar Berombak: Agen menyadari bahwa menahan akan menyebabkan penarikan, sehingga beralih ke gaya pengembalian yang kejam.

Tidak seperti Grid Bots, yang mengharuskan Anda menentukan rentang, agen RL dapat menemukan rentang optimal secara dinamis.

Tantangan RL

Tidak semuanya berjalan mulus. Model RL rentan terhadap overfitting—menghafal gangguan di masa lalu alih-alih mempelajari pola sebenarnya. Itulah sebabnya Rekayasa Fitur sangat penting untuk memberikan data yang bersih dan bermakna kepada agen.

Cobalah

Strategi "Adaptif" kami di Dasbor menggunakan prinsip RL untuk menyesuaikan stop-loss dan take-profit secara real-time. Rasakan evolusi perdagangan.