Bagaimana Reinforcement Learning Menyesuaikan Diri dengan Kemeruapan Pasaran

Kebanyakan bot perdagangan adalah statik. Anda menetapkan parameter, dan mereka melaksanakannya secara membuta tuli. Reinforcement Learning (RL) mengubah permainan dengan memperkenalkan ejen yang belajar melalui percubaan dan kesilapan, mengoptimumkan fungsi ganjaran (biasanya Untung & Rugi).

Gelung RL dalam Perdagangan

1. Ejen (Agent): Bot perdagangan.
2. Persekitaran (Environment): Pasaran (harga, buku pesanan).
3. Tindakan (Action): Beli, Jual, atau Tahan (Hold).
4. Ganjaran (Reward): Untung (positif) atau Rugi (negatif).

Ejen sentiasa memerhati keadaan pasaran, mengambil tindakan, dan menerima maklum balas. Melalui berjuta-juta simulasi (atau "epochs"), ia mempelajari dasar yang memaksimumkan ganjaran jangka panjang.

Menyesuaikan Diri dengan Kemeruapan

Kuasa besar RL adalah penyesuaian.

• Pasaran Bull: Ejen belajar bahawa "Beli dan Tahan" menghasilkan ganjaran tertinggi.
• Pasaran Tidak Menentu (Choppy): Ejen menyedari bahawa menahan membawa kepada penurunan (drawdowns), jadi ia beralih kepada gaya min-reversi (mean-reversion).

Tidak seperti Grid Bots, yang memerlukan anda menentukan julat, ejen RL boleh mencari julat optimum secara dinamik.

Cabaran RL

Tidak semuanya berjalan lancar. Model RL boleh terdedah kepada overfitting—menghafal bunyi bising masa lalu dan bukannya mempelajari corak sebenar. Itulah sebabnya Kejuruteraan Ciri sangat penting untuk memberi makan ejen dengan data yang bersih dan bermakna.

Cubalah

Strategi "Adaptif" kami di Papan Pemuka menggunakan prinsip RL untuk melaraskan henti rugi dan ambil untung dalam masa nyata. Alami evolusi perdagangan.