Strategi Dagangan Pembelajaran Pengukuhan 2026

Ringkasan Eksekutif: Pada tahun 2020, "Dagangan AI" bermaksud model regresi linear. Pada tahun 2026, ia bermaksud Pembelajaran Pengukuhan Mendalam (DRL). Kami melatih ejen autonomi yang bermain di pasaran saham seperti permainan video, memberi ganjaran kepada mereka untuk keuntungan dan menghukum mereka untuk penurunan (drawdowns). Panduan ini menerangkan bagaimana algoritma PPO dan A2C sedang membentuk semula HFT.

---

1. Pengenalan: Dari Peraturan ke Ganjaran

Bot tradisional berfungsi berdasarkan logik Jika/Maka: "Jika RSI > 70, Jual." Bot Pembelajaran Pengukuhan berfungsi berdasarkan Fungsi Ganjaran: "Maksimumkan Nilai Portfolio sambil meminimumkan Volatiliti."

Bot memikirkan bagaimana untuk mencapai ini. Ia mungkin mendapati bahawa RSI > 70 sebenarnya adalah isyarat beli dalam larian bull yang kuat—satu nuansa yang akan dilepaskan oleh bot yang diprogramkan secara eksplisit.

2. Analisis Teras: Gelung Ejen-Persekitaran

2.1 Komponen

1. Ejen (Agent): Pedagang AI (Rangkaian Neural Polisi).
2. Persekitaran (Environment): Pasaran (Buku Pesanan, sejarah harga terkini, baki akaun).
3. Tindakan (Action): Beli, Jual, atau Pegang.
4. Ganjaran (Reward): +1% (Untung) atau -1% (Rugi).

2.2 Algoritma 2026

• PPO (Pengoptimuman Polisi Proksimal): "Kuda Kerja yang Boleh Dipercayai". Digunakan oleh OpenAI, ia mengimbangi penerokaan (mencuba perkara baharu) dan eksploitasi (melakukan apa yang berkesan).
• DQN (Rangkaian Q Mendalam): Bagus untuk tindakan diskret (Beli/Jual), tetapi bergelut dengan saiz portfolio berterusan.
• Transformer-DRL: Inovasi 2026 di mana ejen menggunakan Mekanisme Perhatian untuk memberi tumpuan kepada peristiwa masa lalu tertentu (cth., "Kelemahan ini kelihatan seperti 2020").

2.3 Penanda Aras Prestasi

3. Pelaksanaan Teknikal: Persediaan Biasa

Kami menggunakan stable-baselines3 dan gym-anytrading dalam Python.

# Gelung Latihan DRL 2026
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO

# Buat Persekitaran Pasaran
env = gym.make('stocks-v0', df=bitcoin_data, frame_bound=(50, 1000), window_size=50) # Lihat dokumen <a href="https://gymnasium.farama.org/" target="_blank">Gymnasium</a>

# Mulakan Ejen PPO
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# Latih untuk 1 Juta Langkah Masa
print("Melatih Ejen AI...")
model.learn(total_timesteps=1000000)

# Uji Belakang (Backtest)
obs, info = env.reset()
while True:
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, terminated, truncated, info = env.step(action)
    if terminated:
        print("Uji Belakang Selesai. Keuntungan Akhir:", info['total_profit'])
        break

4. Cabaran & Risiko: Terlebih Padan (Overfitting)

Rangkaian Neural terlalu bagus dalam menghafal. Jika anda melatih pada data 2020-2024, bot akan menghafal Kejatuhan Covid dan mengandaikan setiap penurunan adalah pemulihan bentuk V.

• Penyelesaian: Suntikan Data Sintetik. Kami melatih bot pada beribu-ribu senario pasaran "palsu" (dihasilkan oleh GAN) supaya ia mempelajari prinsip umum, bukan sejarah tertentu.

5. Tinjauan Masa Depan: Kumpulan Pelbagai Ejen (Swarms)

Menjelang 2027, dana lindung nilai tidak akan menjalankan satu bot super. Mereka akan menjalankan Kumpulan.

• Ejen A (Agresif): Memburu volatiliti penembusan.
• Ejen B (Konservatif): Melindung nilai dengan pilihan.
• Ejen C (Pengurus): Memperuntukkan modal antara A dan B berdasarkan rejim pasaran.

6. Soalan Lazim: Dagangan AI

1. Bolehkah saya menjalankan ini pada komputer riba saya? Latihan memerlukan GPU. Inferens (menjalankan bot langsung) boleh dijalankan pada Raspberry Pi.

2. Mengapa PPO dan bukan LSTM? LSTM adalah untuk ramalan (Harga akan menjadi $100). PPO adalah untuk kawalan (Saya perlu Beli sekarang). Ramalan != Keuntungan.

3. Adakah dana besar menggunakan ini? Ya. Renaissance Technologies dan Two Sigma telah menggunakan versi awal ini selama beberapa dekad. Kini, perpustakaan sumber terbuka menjadikannya boleh diakses untuk runcit.

4. Berapa lama masa yang diambil untuk belajar? Ejen mudah belajar untuk menjadi menguntungkan dalam kira-kira 200,000 langkah masa (1 jam pada RTX 5090).

5. Apakah "Penggodaman Ganjaran" (Reward Hacking)? Jika anda memberi ganjaran kepada bot hanya untuk keuntungan, ia mungkin mengambil risiko leveraj gila untuk menang besar. Anda mesti menghukum volatiliti dalam fungsi ganjaran (Ganjaran Nisbah Sharpe).