Como o aprendizado por reforço se adapta à volatilidade do mercado

A maioria dos bots comerciais são estáticos. Você define os parâmetros e eles são executados às cegas. Aprendizado por Reforço (RL) muda o jogo ao apresentar um agente que aprende por tentativa e erro, otimizando para uma função de recompensa (geralmente Lucro e Perda).

O ciclo RL na negociação

1. Agente: O robô comercial.
2. Ambiente: O mercado (preços, carteira de pedidos).
3. Ação: Comprar, Vender ou Manter.
4. Recompensa: Lucro (positivo) ou Perda (negativo).

O agente observa constantemente o estado do mercado, realiza uma ação e recebe feedback. Ao longo de milhões de simulações (ou “épocas”), aprende uma política que maximiza as recompensas a longo prazo.

Adaptando-se à volatilidade

O superpoder da RL é a adaptação.

• Mercado em alta: O agente aprende que "Comprar e Manter" rende a recompensa mais alta.
• Mercado instável: O agente percebe que manter a posição leva a rebaixamentos, então muda para um estilo de reversão à média.

Ao contrário dos Grid Bots, que exigem que você defina o intervalo, um agente RL pode encontrar o intervalo ideal dinamicamente.

Desafios da RL

Nem tudo é fácil. Os modelos RL podem ser propensos a overfitting – memorizando ruídos passados ​​em vez de aprender padrões verdadeiros. É por isso que a Engenharia de Recursos é crucial para alimentar o agente com dados limpos e significativos.

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