強化学習が市場のボラティリティにどのように適応するか

ほとんどの取引ボットは静的です。パラメーターを設定すると、それらは盲目的に実行されます。 強化学習 (RL) は、試行錯誤を通じて学習し、報酬関数 (通常は損益) を最適化するエージェントを導入することで状況を変えます。

トレーディングにおける RL ループ

1. エージェント: 取引ボット。
2. 環境: 市場 (価格、注文板)。
3. アクション: 購入、売却、またはホールド。
4. 報酬: 利益 (プラス) または損失 (マイナス)。

エージェントは常に市場の状態を観察し、アクションを実行し、フィードバックを受け取ります。何百万ものシミュレーション (または「エポック」) を超えて、長期的な報酬を最大化するポリシーを学習します。

ボラティリティへの適応

RL のスーパーパワーは適応です。

• 強気市場: エージェントは、「買いとホールド」が最も高い報酬を生み出すことを学習します。
• 波乱万丈な市場: エージェントは、ホールドがドローダウンにつながることを認識したため、平均値回帰スタイルに切り替えます。

範囲を定義する必要がある グリッド ボット とは異なり、RL エージェントは最適な範囲を動的に見つけることができます。

RL の課題

すべてが順風満帆というわけではありません。 RL モデルは、過学習、つまり真のパターンを学習する代わりに過去のノイズを記憶する傾向にある可能性があります。そのため、Feature Engineering は、クリーンで意味のあるデータをエージェントに供給するために重要です。

試してみる

ダッシュボード の「適応型」戦略は、RL 原則を利用してストップロスとテイクプロフィットをリアルタイムで調整します。取引の進化を体験してください。