การเรียนรู้แบบเสริมกำลังปรับตามความผันผวนของตลาดอย่างไร

บอทการซื้อขายส่วนใหญ่จะคงที่ คุณตั้งค่าพารามิเตอร์ และพวกมันดำเนินการแบบสุ่มสี่สุ่มห้า การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) เปลี่ยนเกมด้วยการแนะนำตัวแทนที่เรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก ปรับให้เหมาะสมสำหรับฟังก์ชันการให้รางวัล (โดยปกติคือกำไรและขาดทุน)

RL Loop ในการซื้อขาย

1. ตัวแทน: บอทซื้อขาย
2. สภาพแวดล้อม: ตลาด (ราคา หนังสือสั่งซื้อ)
3. การดำเนินการ: ซื้อ ขาย หรือถือครอง
4. รางวัล: กำไร (บวก) หรือขาดทุน (ลบ)

ตัวแทนคอยสังเกตสถานะของตลาด ดำเนินการ และรับข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่อง การจำลองมากกว่าล้านครั้ง (หรือ "ยุค") เรียนรู้นโยบายที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดในระยะยาว

การปรับตัวให้เข้ากับความผันผวน

พลังพิเศษของ RL คือการปรับตัว

• ตลาดกระทิง: ตัวแทนเรียนรู้ว่า "ซื้อแล้วถือ" ให้ผลตอบแทนสูงสุด
• ตลาดขาด ๆ หาย ๆ: ตัวแทนตระหนักดีว่าการถือครองนำไปสู่การขาดทุน ดังนั้นจึงเปลี่ยนไปใช้รูปแบบการกลับตัวเฉลี่ย

แตกต่างจาก Grid Bots ซึ่งกำหนดให้คุณต้องกำหนดช่วง ตัวแทน RL สามารถค้นหาช่วงที่เหมาะสมที่สุดแบบไดนามิกได้

ความท้าทายของ RL

มันไม่ได้ราบรื่นไปซะหมด โมเดล RL มีแนวโน้มที่จะ ติดตั้งมากเกินไป—โดยจดจำสัญญาณรบกวนในอดีต แทนที่จะเรียนรู้รูปแบบที่แท้จริง ด้วยเหตุนี้ Feature Engineering จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการป้อนข้อมูลที่สะอาดและมีความหมายแก่เอเจนต์

ลองเลย

กลยุทธ์ "การปรับตัว" ของเราบน Dashboard ใช้หลักการ RL เพื่อปรับจุดหยุดขาดทุนและจุดทำกำไรแบบเรียลไทม์ สัมผัสประสบการณ์วิวัฒนาการของการซื้อขาย