Pastiprinātās mācīšanās tirdzniecības stratēģijas 2026

Santrauka: 2020. gadā "AI tirdzniecība" nozīmēja lineārās regresijas modeli. 2026. gadā tas nozīmē Dziļo pastiprināto mācīšanos (DRL). Mēs apmācām autonomus aģentus, kas spēlē akciju tirgu kā videospēli.

---

1. Ievads: No noteikumiem uz atlīdzībām

Tradicionāls bots darbojas pēc Ja/Tad loģikas: "Ja RSI > 70, Pārdot." Pastiprinātās mācīšanās bots darbojas pēc Atlīdzības funkcijām: "Maksimizēt portfeļa vērtību, samazinot svārstīgumu."

2. Galvenā analīze: Aģenta-Vides cilpa

2.1 Komponenti

1. Aģents: AI tirgotājs.
2. Vide: Tirgus.
3. Darbība: Pirkt, Pārdot vai Turēt.
4. Atlīdzība: +1% vai -1%.

2.2 2026. gada algoritmi

• PPO (Proximal Policy Optimization)
• DQN (Deep Q-Network)
• Transformer-DRL

3. Tehniskā ieviešana: Tipiska iestatīšana

Mēs izmantojam stable-baselines3 un gym-anytrading Python valodā.

# 2026 DRL Training Loop
from stable_baselines3 import PPO

4. Izaicinājumi un riski: Pārmērīga pielāgošana

Neironu tīkli ir pārāk labi iegaumēšanā.

• Risinājums: Sintētisko datu injekcija.

5. Nākotnes perspektīva: Vairāku aģentu bari

Līdz 2027. gadam riska ieguldījumu fondi neizmantos vienu super-botu. Tie izmantos Baru.

6. BUJ: AI tirdzniecība

1. Vai es varu to palaist savā klēpjdatorā? Apmācībai nepieciešams GPU. Secinājumus (live botu) var darbināt uz Raspberry Pi.

2. Kāpēc PPO, nevis LSTM? LSTM ir domāts prognozēšanai. PPO ir domāts kontrolei.

3. Vai lielie fondi to izmanto? Jā. Renaissance Technologies un Two Sigma.

4. Cik ilgs laiks nepieciešams, lai iemācītos? Vienkāršs aģents iemācās būt izdevīgs apmēram 1 stundas laikā.

5. Kas ir "Atlīdzības uzlaušana" (Reward Hacking)? Ja jūs apbalvojat botu tikai par peļņu, tas var uzņemties neprātīgu sviras risku.