강화 학습이 시장 변동성에 적응하는 방법

대부분의 거래 봇은 정적입니다. 매개변수를 설정하면 맹목적으로 실행됩니다. **강화 학습(RL)**은 시행착오를 통해 학습하고 보상 기능(일반적으로 이익 및 손실)에 맞게 최적화하는 에이전트를 도입하여 게임의 판도를 바꿉니다.

거래의 RL 루프

1. 에이전트: 트레이딩 봇입니다.
2. 환경: 시장(가격, 주문장).
3. 조치: 매수, 매도 또는 보유.
4. 보상: 이익(양수) 또는 손실(음수).

에이전트는 시장 상황을 지속적으로 관찰하고 조치를 취하고 피드백을 받습니다. 수백만 번의 시뮬레이션(또는 "에포크")을 통해 장기적인 보상을 극대화하는 정책을 학습합니다.

변동성에 적응하기

RL의 초능력은 적응입니다.

• 강세장: 에이전트는 "매수 후 보유"가 가장 높은 보상을 제공한다는 것을 알게 됩니다.
• ** 고르지 못한 시장:** 에이전트는 보유가 하락세로 이어진다는 것을 깨닫고 평균 회귀 스타일로 전환합니다.

범위를 정의해야 하는 그리드 봇과 달리 RL 에이전트는 최적의 범위를 동적으로 찾을 수 있습니다.

RL의 과제

모든 것이 순조롭게 항해되는 것은 아닙니다. RL 모델은 과잉 맞춤, 즉 실제 패턴을 학습하는 대신 과거의 노이즈를 기억하는 경향이 있습니다. 그렇기 때문에 기능 엔지니어링은 에이전트에 깨끗하고 의미 있는 데이터를 제공하는 데 매우 중요합니다.

사용해 보세요

대시보드의 '적응형' 전략은 RL 원칙을 활용하여 손절매 및 이익실현을 실시간으로 조정합니다. 트레이딩의 진화를 경험해 보세요.