Cum se adaptează învățarea prin consolidare la volatilitatea pieței

Majoritatea boților de tranzacționare sunt statici. Tu setezi parametrii, iar ei se execută orbește. Reinforcement Learning (RL) schimbă jocul prin introducerea unui agent care învață prin încercare și eroare, optimizând pentru o funcție de recompensă (de obicei Profit & Pierdere).

Bucla RL în tranzacționare

1. Agent: Botul de tranzacționare.
2. Mediul: Piața (prețuri, carnet de comenzi).
3. Acțiune: Cumpărați, vindeți sau păstrați.
4. Recompensa: Profit (pozitiv) sau Pierdere (negativ).

Agentul observă în mod constant starea pieței, ia o acțiune și primește feedback. Peste milioane de simulări (sau „epoci”), învață o politică care maximizează recompensele pe termen lung.

Adaptarea la volatilitate

Superputerea lui RL este adaptarea.

• Bull Market: Agentul află că „Cumpără și păstrează” aduce cea mai mare recompensă.
• Choppy Market: Agentul își dă seama că deținerea duce la reduceri, așa că trece la un stil de inversare la medie.

Spre deosebire de Grid Bots, care necesită definirea intervalului, un agent RL poate găsi intervalul optim în mod dinamic.

Provocări ale RL

Nu totul este o navigare lină. Modelele RL pot fi predispuse la supraadaptare - memorarea zgomotelor trecute în loc să învețe tipare adevărate. De aceea Feature Engineering este esențială pentru a furniza agentului date curate și semnificative.

Încearcă

Strategiile noastre „Adaptive” de pe [Tabloul de bord](/tabloul de bord) utilizează principiile RL pentru a ajusta pierderile și profiturile în timp real. Experimentați evoluția tranzacționării.