Jak uczenie się przez wzmacnianie dostosowuje się do zmienności rynku

Większość botów handlowych jest statyczna. Ustawiasz parametry, a one wykonują się na ślepo. Uczenie się przez wzmacnianie (RL) zmienia grę, wprowadzając agenta, który uczy się metodą prób i błędów, optymalizując pod kątem funkcji nagrody (zwykle Zysk i strata).

Pętla RL w handlu

1. Agent: Bot handlowy.
2. Środowisko: Rynek (ceny, księga zamówień).
3. Działanie: Kup, sprzedaj lub trzymaj.
4. Nagroda: Zysk (dodatni) lub strata (ujemny).

Agent na bieżąco obserwuje stan rynku, podejmuje działania i otrzymuje informację zwrotną. W ciągu milionów symulacji (lub „epok”) uczy się polityki, która maksymalizuje długoterminowe korzyści.

Dostosowanie do zmienności

Supermocą RL jest adaptacja.

• Rynek byka: Agent dowiaduje się, że „Kup i trzymaj” daje najwyższą nagrodę.
• Chwiejny rynek: Agent zdaje sobie sprawę, że trzymanie pozycji prowadzi do spadków, więc przechodzi na styl odwrócenia średniej.

W przeciwieństwie do Grid Botów, które wymagają zdefiniowania zakresu, agent RL może dynamicznie znaleźć optymalny zakres.

Wyzwania RL

Nie wszystko przebiega gładko. Modele RL mogą być podatne na nadmierne dopasowanie – zapamiętywanie szumów z przeszłości zamiast uczenia się prawdziwych wzorców. Dlatego inżynieria funkcji ma kluczowe znaczenie, jeśli chodzi o dostarczanie agentowi czystych, znaczących danych.

Wypróbuj

Nasze strategie „adaptacyjne” w Dashboard wykorzystują zasady RL do dostosowywania zleceń stop-loss i take-profit w czasie rzeczywistym. Doświadcz ewolucji handlu.