Come l'apprendimento per rinforzo si adatta alla volatilità del mercato

La maggior parte dei robot di trading sono statici. Tu imposti i parametri e loro vengono eseguiti alla cieca. Reinforcement Learning (RL) cambia il gioco introducendo un agente che impara attraverso tentativi ed errori, ottimizzando per una funzione di ricompensa (solitamente profitti e perdite).

Il ciclo RL nel trading

1. Agente: Il bot commerciale.
2. Ambiente: Il mercato (prezzi, portafoglio ordini).
3. Azione: Acquista, vendi o mantieni.
4. Ricompensa: Profitto (positivo) o Perdita (negativo).

L'agente osserva costantemente lo stato del mercato, intraprende un'azione e riceve feedback. Nel corso di milioni di simulazioni (o “epoche”), apprende una politica che massimizza i guadagni a lungo termine.

Adattamento alla volatilità

Il superpotere di RL è l'adattamento.

• Bull Market: L'agente apprende che "Compra e mantieni" produce la ricompensa più alta.
• Mercato discontinuo: L'agente si rende conto che il mantenimento porta a drawdown, quindi passa a uno stile di ritorno alla media.

A differenza dei Grid Bot, che richiedono la definizione dell'intervallo, un agente RL può trovare l'intervallo ottimale in modo dinamico.

Sfide di RL

Non è tutto liscio. I modelli RL possono essere inclini al overfitting, ovvero a memorizzare il rumore del passato invece di apprendere modelli reali. Ecco perché Feature Engineering è fondamentale per fornire all'agente dati chiari e significativi.

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