Как обучение с подкреплением адаптируется к волатильности рынка

Большинство торговых ботов статичны. Вы задаете параметры, и они выполняются вслепую. Обучение с подкреплением (RL) меняет правила игры, вводя агента, который учится методом проб и ошибок, оптимизируя функцию вознаграждения (обычно прибыль и убыток).

Петля RL в трейдинге

1. Агент: Торговый бот.
2. Среда: Рынок (цены, стакан заявок).
3. Действие: Купить, продать или удерживать.
4. Награда: Прибыль (положительная) или Убыток (отрицательная).

Агент постоянно наблюдает за состоянием рынка, предпринимает действия и получает обратную связь. За миллионы симуляций (или «эпох») он изучает политику, максимизирующую долгосрочные выгоды.

Адаптация к волатильности

Суперсила RL — адаптация.

• Бычий рынок: Агент узнает, что стратегия «Купить и держать» приносит наивысшую награду.
• Неустойчивый рынок: Агент понимает, что удержание ведет к просадкам, поэтому он переключается на стиль возврата к среднему.

В отличие от Grid Bots, которые требуют от вас определения диапазона, агент RL может динамически находить оптимальный диапазон.

Проблемы RL

Не все гладко. Модели RL могут быть склонны к переобучению — запоминанию прошлых шумов вместо изучения истинных закономерностей. Вот почему Разработка функций имеет решающее значение для предоставления агенту чистых и значимых данных.

Попробуйте это

Наши «Адаптивные» стратегии на Dashboard используют принципы RL для корректировки стоп-лоссов и тейк-профитов в режиме реального времени. Испытайте эволюцию торговли.