Strategije trgovanja Učenjem potkrepljenjem 2026

Izvršni rezime: U 2020., "AI trgovanje" je značilo model linearne regresije. U 2026., to znači Duboko učenje potkrepljenjem (DRL). Obučavamo autonomne agente koji igraju berzu kao video igru, nagrađujući ih za profit i kažnjavajući ih za povlačenja (drawdowns). Ovaj vodič objašnjava kako PPO i A2C algoritmi preoblikuju HFT.

---

1. Uvod: Od pravila do nagrada

Tradicionalni bot radi na Ako/Onda logici: "Ako je RSI > 70, Prodaj." Bot Učenja potkrepljenjem radi na Funkcijama nagrađivanja: "Maksimiziraj vrednost portfelja uz minimiziranje volatilnosti."

Bot shvata kako da to postigne. Može otkriti da je RSI > 70 zapravo signal za kupovinu u snažnom bikovskom trku—nijansa koju bi eksplicitno programirani botovi propustili.

2. Osnovna analiza: Petlja Agent-Okruženje

2.1 Komponente

1. Agent: AI Trgovac (Politika Neuronalne Mreže).
2. Okruženje: Tržište (Knjiga naloga, nedavna istorija cena, stanje računa).
3. Akcija: Kupi, Prodaj ili Drži.
4. Nagrada: +1% (Profit) ili -1% (Gubitak).

2.2 Algoritmi 2026

• PPO (Optimizacija politike blizine): "Pouzdan radni konj." Koristi ga OpenAI, balansira istraživanje (isprobavanje novih stvari) i eksploataciju (rađenje onoga što radi).
• DQN (Duboka Q-Mreža): Dobar za diskretne akcije (Kupi/Prodaj), ali se muči sa kontinuiranim određivanjem veličine portfelja.
• Transformer-DRL: Inovacija iz 2026. gde agent koristi Mehanizam pažnje da se fokusira na specifične prošle događaje (npr. "Ovaj krah izgleda kao 2020.").

2.3 Referentna vrednost performansi

3. Tehnička implementacija: Tipična postavka

Koristimo stable-baselines3 i gym-anytrading u Python-u.

# 2026 DRL Training Loop
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO

# Create the Market Environment
env = gym.make('stocks-v0', df=bitcoin_data, frame_bound=(50, 1000), window_size=50) # See <a href="https://gymnasium.farama.org/" target="_blank">Gymnasium</a> docs

# Initialize the PPO Agent
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# Train for 1 Million Timesteps
print("Training AI Agent...")
model.learn(total_timesteps=1000000)

# Backtest
obs, info = env.reset()
while True:
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, terminated, truncated, info = env.step(action)
    if terminated:
        print("Backtest Finished. Final Profit:", info['total_profit'])
        break

4. Izazovi i rizici: Prepodešavanje (Overfitting)

Neuronalne mreže su previše dobre u memorisanju. Ako trenirate na podacima 2020-2024, bot će memorisati Covid krah i pretpostaviti da je svaki pad oporavak u obliku slova V.

• Rešenje: Ubrizgavanje sintetičkih podataka. Obučavamo bota na hiljadama "lažnih" tržišnih scenarija (generisanim GAN-om) tako da uči opšte principe, a ne specifičnu istoriju.

5. Budući izgledi: Rojevi više agenata

Do 2027., hedž fondovi neće pokretati jednog super-bota. Pokretaće Roj.

• Agent A (Agresivan): Lovi volatilnost proboja.
• Agent B (Konzervativan): Štiti opcijama.
• Agent C (Menadžer): Alocira kapital između A i B na osnovu režima tržišta.

6. Česta pitanja: AI Trgovanje

1. Mogu li ovo pokrenuti na mom laptopu? Obuka zauzima GPU. Zaključivanje (pokretanje bota uživo) može raditi na Raspberry Pi-u.

2. Zašto PPO a ne LSTM? LSTM je za predviđanje (Cena će biti 100 $). PPO je za kontrolu (Treba da kupim sada). Predviđanje != Profit.

3. Da li veliki fondovi koriste ovo? Da. Renaissance Technologies i Two Sigma koriste rane verzije ovoga decenijama. Sada, biblioteke otvorenog koda čine to dostupnim maloprodaji.

4. Koliko vremena treba za učenje? Jednostavan agent uči da bude profitabilan za oko 200.000 vremenskih koraka (1 sat na RTX 5090).

5. Šta je "Hakovanje nagrade"? Ako nagradite bota samo za profit, mogao bi preuzeti ludačke rizike poluge da pobedi veliko. Morate kazniti volatilnost u funkciji nagrađivanja (nagrada Sharpeovog koeficijenta).