როგორ ადაპტირდება განმამტკიცებელი სწავლება ბაზრის ცვალებადობასთან

სავაჭრო ბოტების უმეტესობა სტატიკურია. თქვენ აყენებთ პარამეტრებს და ისინი ასრულებენ ბრმად. Reinforcement Learning (RL) ცვლის თამაშს აგენტის დანერგვით, რომელიც სწავლობს საცდელი და შეცდომის გზით, ჯილდოს ფუნქციის ოპტიმიზაციას (ჩვეულებრივ მოგება და ზარალი).

RL მარყუჟი ვაჭრობაში

1. აგენტი: სავაჭრო ბოტი.
2. გარემო: ბაზარი (ფასები, შეკვეთების წიგნი).
3. მოქმედება: იყიდე, გაყიდე ან გააჩერე.
4. ** ჯილდო: ** მოგება (დადებითი) ან ზარალი (უარყოფითი).

აგენტი მუდმივად აკვირდება ბაზრის მდგომარეობას, იღებს მოქმედებას და იღებს უკუკავშირს. მილიონობით სიმულაციის (ან „ეპოქის“) მანძილზე ის სწავლობს პოლიტიკას, რომელიც მაქსიმალურად ზრდის გრძელვადიან ჯილდოს.

ადაპტაცია არასტაბილურობასთან

RL-ის სუპერ ძალა არის ადაპტაცია.

• Bull Market: აგენტი გაიგებს, რომ "იყიდე და გააჩერე" ყველაზე მაღალ ჯილდოს იძლევა.
• Choppy Market: აგენტი აცნობიერებს, რომ დაკავება იწვევს ვარდნას, ამიტომ ის გადადის საშუალო-რევერსიის სტილზე.

[Grid Bots]-ისგან განსხვავებით (/blog/grid-trading-strategy-explained), რომელიც მოითხოვს თქვენგან განსაზღვროთ დიაპაზონი, RL აგენტს შეუძლია დინამიურად იპოვოთ ოპტიმალური დიაპაზონი.

RL-ის გამოწვევები

ეს ყველაფერი არ არის გლუვი ნაოსნობა. RL მოდელები შეიძლება მიდრეკილნი იყვნენ ** ზედმეტად მორგებისკენ** — წარსული ხმაურის დამახსოვრება ჭეშმარიტი შაბლონების შესწავლის ნაცვლად. ამიტომ Feature Engineering გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს აგენტის სუფთა, მნიშვნელოვანი მონაცემების შესანახად.

სცადე

ჩვენი "ადაპტური" სტრატეგიები Dashboard იყენებს RL პრინციპებს, რათა დაარეგულიროთ stop-loses და take-profits რეალურ დროში. განიცადეთ ვაჭრობის ევოლუცია.