Hoe versterkend leren zich aanpast aan marktvolatiliteit

De meeste handelsbots zijn statisch. U stelt de parameters in en ze worden blindelings uitgevoerd. Reinforcement Learning (RL) verandert het spel door een agent te introduceren die met vallen en opstaan ​​leert en optimaliseert voor een beloningsfunctie (meestal winst en verlies).

De RL-loop in de handel

1. Agent: De handelsbot.
2. Omgeving: De markt (prijzen, orderboek).
3. Actie: Kopen, verkopen of vasthouden.
4. Beloning: Winst (positief) of verlies (negatief).

De agent observeert voortdurend de toestand van de markt, onderneemt actie en ontvangt feedback. Gedurende miljoenen simulaties (of ‘epochs’) leert het een beleid dat de langetermijnbeloningen maximaliseert.

Aanpassing aan volatiliteit

De superkracht van RL is aanpassing.

• Bull-markt: De agent ontdekt dat 'Kopen en vasthouden' de hoogste beloning oplevert.
• Schokkerige markt: De agent realiseert zich dat vasthouden leidt tot terugtrekkingen, dus schakelt hij over op een mean-reversion-stijl.

In tegenstelling tot Grid Bots, waarbij u het bereik moet definiëren, kan een RL-agent het optimale bereik dynamisch vinden.

Uitdagingen van RL

Het gaat niet allemaal van een leien dakje. RL-modellen kunnen gevoelig zijn voor overfitting: ze onthouden eerdere geluiden in plaats van echte patronen te leren. Daarom is Feature Engineering van cruciaal belang om de agent schone, betekenisvolle gegevens te verstrekken.

Probeer het eens

Onze 'Adaptieve' strategieën op het Dashboard maken gebruik van RL-principes om stop-losses en take-profits in realtime aan te passen. Ervaar de evolutie van de handel.