განმტკიცებული სწავლების სავაჭრო სტრატეგიები 2026

აღმასრულებელი რეზიუმე: 2020 წელს "AI ტრეიდინგი" ხაზოვანი რეგრესიის მოდელს ნიშნავდა. 2026 წელს ეს ნიშნავს ღრმა განმტკიცებულ სწავლებას (DRL). ჩვენ ვწვრთნით ავტონომიურ აგენტებს, რომლებიც საფონდო ბირჟაზე ვიდეო თამაშის მსგავსად თამაშობენ, ვაჯილდოებთ მათ მოგებისთვის და ვისჯით ზარალისთვის (drawdowns). ეს სახელმძღვანელო ხსნის, თუ როგორ გარდაქმნიან PPO და A2C ალგორითმები HFT-ს.

---

1. შესავალი: წესებიდან ჯილდოებამდე

ტრადიციული ბოტი მუშაობს თუ/მაშინ (If/Then) ლოგიკით: "თუ RSI > 70, გაყიდე." განმტკიცებული სწავლების ბოტი მუშაობს ჯილდოს ფუნქციებით: "გაზარდე პორტფელის ღირებულება ვოლატილობის მინიმიზაციისას."

ბოტი არკვევს, როგორ მიაღწიოს ამას. მან შეიძლება აღმოაჩინოს, რომ RSI > 70 სინამდვილეში ყიდვის სიგნალია ძლიერი ზრდის (bull run) დროს — ნიუანსი, რომელსაც მკაფიოდ დაპროგრამებული ბოტები გამოტოვებდნენ.

2. ძირითადი ანალიზი: აგენტი-გარემოს ციკლი

2.1 კომპონენტები

1. აგენტი (Agent): AI ტრეიდერი (პოლიტიკის ნეირონული ქსელი).
2. გარემო (Environment): ბაზარი (შეკვეთების წიგნი, უახლესი ფასების ისტორია, ანგარიშის ბალანსი).
3. მოქმედება (Action): ყიდვა, გაყიდვა ან შენარჩუნება.
4. ჯილდო (Reward): +1% (მოგება) ან -1% (ზარალი).

2.2 2026 წლის ალგორითმები

• PPO (Proximal Policy Optimization): "საიმედო მუშა ცხენი". გამოიყენება OpenAI-ის მიერ, ის აბალანსებს ძიებას (ახალი რამეების ცდა) და ექსპლუატაციას (იმის კეთება, რაც მუშაობს).
• DQN (Deep Q-Network): კარგია დისკრეტული ქმედებებისთვის (ყიდვა/გაყიდვა), მაგრამ უჭირს უწყვეტი პორტფელის ზომასთან.
• Transformer-DRL: 2026 წლის ინოვაცია, სადაც აგენტი იყენებს ყურადღების მექანიზმს (Attention Mechanism), რომ ფოკუსირდეს კონკრეტულ წარსულ მოვლენებზე (მაგ. "ეს კრახი 2020 წელს ჰგავს").

2.3 შესრულების ნიშნული

3. ტექნიკური განხორციელება: ტიპიური პარამეტრები

ჩვენ ვიყენებთ stable-baselines3 და gym-anytrading Python-ში.

# 2026 DRL Training Loop
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO

# Create the Market Environment
env = gym.make('stocks-v0', df=bitcoin_data, frame_bound=(50, 1000), window_size=50) # See <a href="https://gymnasium.farama.org/" target="_blank">Gymnasium</a> docs

# Initialize the PPO Agent
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# Train for 1 Million Timesteps
print("Training AI Agent...")
model.learn(total_timesteps=1000000)

# Backtest
obs, info = env.reset()
while True:
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, terminated, truncated, info = env.step(action)
    if terminated:
        print("Backtest Finished. Final Profit:", info['total_profit'])
        break

4. გამოწვევები და რისკები: ზედმეტი მორგება (Overfitting)

ნეირონული ქსელები ზედმეტად კარგნი არიან დამახსოვრებაში. თუ 2020-2024 წლების მონაცემებზე გაწვრთნით, ბოტი დაიმახსოვრებს Covid-ის კრახს და ჩათვლის, რომ ყოველი ვარდნა V-ს ფორმის აღდგენაა.

• გადაწყვეტა: სინთეზური მონაცემების ინექცია. ჩვენ ვწვრთნით ბოტს ათასობით "ყალბ" საბაზრო სცენარზე (გენერირებული GAN-ების მიერ), რათა მან ისწავლოს ზოგადი პრინციპები და არა კონკრეტული ისტორია.

5. სამომავლო პერსპექტივა: მრავალაგენტიანი გუნდები

2027 წლისთვის ჰეჯ-ფონდები არ გაუშვებენ ერთ სუპერ-ბოტს. ისინი გაუშვებენ გუნდს (Swarm).

• აგენტი A (აგრესიული): ნადირობს გარღვევის ვოლატილობაზე.
• აგენტი B (კონსერვატიული): აზღვევს ოფციონებით.
• აგენტი C (მენეჯერი): ანაწილებს კაპიტალს A-სა და B-ს შორის ბაზრის რეჟიმის მიხედვით.

6. ხშირად დასმული კითხვები: AI ტრეიდინგი

1. შემიძლია ეს ჩემს ლეპტოპზე გავუშვა? წვრთნა მოითხოვს GPU-ს. ინფერენცია (ცოცხალი ბოტის გაშვება) შეიძლება Raspberry Pi-ზეც იმუშაოს.

2. რატომ PPO და არა LSTM? LSTM არის პროგნოზირებისთვის (ფასი იქნება $100). PPO არის კონტროლისთვის (ახლა უნდა ვიყიდო). პროგნოზი != მოგებას.

3. იყენებენ ამას დიდი ფონდები? დიახ. Renaissance Technologies და Two Sigma ამის ადრეულ ვერსიებს ათწლეულებია იყენებენ. ახლა ღია კოდის ბიბლიოთეკები მას ხელმისაწვდომს ხდის საცალო ვაჭრობისთვის.

4. რამდენი დრო სჭირდება სწავლას? მარტივი აგენტი დაახლოებით 200,000 დროის ნაბიჯში (1 საათი RTX 5090-ზე) სწავლობს იყოს მომგებიანი.

5. რა არის "Reward Hacking"? თუ ბოტს მხოლოდ მოგებისთვის აჯილდოებთ, მან შეიძლება გიჟური ლევერიჯის რისკები აიღოს დიდი მოგებისთვის. თქვენ უნდა დასაჯოთ ვოლატილობა ჯილდოს ფუნქციაში (Sharpe Ratio ჯილდო).