กลยุทธ์การเทรดด้วยการเรียนรู้แบบเสริมกำลังปี 2026

บทสรุปสำหรับผู้บริหาร: ในปี 2020 "AI Trading" หมายถึงโมเดลการถดถอยเชิงเส้น ในปี 2026 มันหมายถึง Deep Reinforcement Learning (DRL) เราฝึกฝนเอเจนต์อิสระที่เล่นในตลาดหุ้นเหมือนวิดีโอเกม โดยให้รางวัลเมื่อได้กำไรและลงโทษเมื่อขาดทุน (drawdowns) คู่มือนี้อธิบายว่าอัลกอริทึม PPO และ A2C กำลังปรับโฉม HFT อย่างไร

---

1. บทนำ: จากกฎสู่รางวัล

บอทแบบดั้งเดิมทำงานด้วย ตรรกะ ถ้า/แล้ว: "ถ้า RSI > 70, ขาย" บอทการเรียนรู้แบบเสริมกำลังทำงานด้วย ฟังก์ชันรางวัล: "เพิ่มมูลค่าพอร์ตการลงทุนสูงสุดในขณะที่ลดความผันผวนให้เหลือน้อยที่สุด"

บอทจะหาวิธี ทำอย่างไร เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ มันอาจค้นพบว่า RSI > 70 จริงๆ แล้วเป็นสัญญาณซื้อในช่วงขาขึ้นที่แข็งแกร่ง ซึ่งเป็นความแตกต่างเล็กน้อยที่บอทที่ถูกตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนจะพลาดไป

2. การวิเคราะห์หลัก: ลูปเอเจนต์-สภาพแวดล้อม

2.1 องค์ประกอบ

1. เอเจนต์ (Agent): เทรดเดอร์ AI (Policy Neural Network)
2. สภาพแวดล้อม (Environment): ตลาด (สมุดคำสั่งซื้อ, ประวัติราคาล่าสุด, ยอดคงเหลือในบัญชี)
3. การกระทำ (Action): ซื้อ, ขาย หรือ ถือ
4. รางวัล (Reward): +1% (กำไร) หรือ -1% (ขาดทุน)

2.2 อัลกอริทึมแห่งปี 2026

• PPO (Proximal Policy Optimization): "ม้างานที่เชื่อถือได้" ใช้โดย OpenAI มันสร้างสมดุลระหว่างการสำรวจ (ลองสิ่งใหม่ๆ) และการใช้ประโยชน์ (ทำสิ่งที่ได้ผล)
• DQN (Deep Q-Network): ดีสำหรับการกระทำที่ไม่ต่อเนื่อง (ซื้อ/ขาย) แต่มีปัญหากับขนาดพอร์ตการลงทุนที่ต่อเนื่อง
• Transformer-DRL: นวัตกรรมปี 2026 ที่เอเจนต์ใช้กลไกความสนใจ (Attention Mechanism) เพื่อโฟกัสไปที่เหตุการณ์ในอดีตที่เฉพาะเจาะจง (เช่น "การพังทลายนี้ดูเหมือนปี 2020")

2.3 เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ

3. การนำไปใช้ทางเทคนิค: การตั้งค่าทั่วไป

เราใช้ stable-baselines3 และ gym-anytrading ใน Python

# 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. ความท้าทายและความเสี่ยง: การเรียนรู้เกินพอดี (Overfitting)

โครงข่ายประสาทเทียมเก่ง เกินไป ในการจดจำ หากคุณฝึกฝนด้วยข้อมูลปี 2020-2024 บอทจะจดจำการพังทลายของโควิดและสรุปว่าการลดลงทุกครั้งคือการฟื้นตัวรูปตัว V

• วิธีแก้ปัญหา: การฉีดข้อมูลสังเคราะห์ เราฝึกฝนบอทบนสถานการณ์ตลาด "ปลอม" หลายพันสถานการณ์ (สร้างโดย GAN) เพื่อให้มันเรียนรู้หลักการทั่วไป ไม่ใช่ประวัติศาสตร์เฉพาะเจาะจง

5. แนวโน้มในอนาคต: ฝูงเอเจนต์หลายตัว

ภายในปี 2027 กองทุนเฮดจ์ฟันด์จะไม่รันซูเปอร์บอท ตัวเดียว พวกเขาจะรัน ฝูง (Swarm)

• เอเจนต์ A (ก้าวร้าว): ล่าความผันผวนของการเบรกเอาต์
• เอเจนต์ B (อนุรักษ์นิยม): ป้องกันความเสี่ยงด้วยออปชั่น
• เอเจนต์ C (ผู้จัดการ): จัดสรรเงินทุนระหว่าง A และ B ตามสภาวะตลาด

6. คำถามที่พบบ่อย: การเทรดด้วย AI

1. ฉันสามารถรันสิ่งนี้บนแล็ปท็อปของฉันได้ไหม? การฝึกฝนต้องใช้ GPU การอนุมาน (รันบอทสด) สามารถรันบน Raspberry Pi ได้

2. ทำไมต้อง PPO ไม่ใช่ LSTM? LSTM มีไว้สำหรับ การทำนาย (ราคาจะเป็น $100) PPO มีไว้สำหรับ การควบคุม (ฉันควรซื้อตอนนี้) การทำนาย != กำไร

3. กองทุนขนาดใหญ่ใช้สิ่งนี้หรือไม่? ใช่ Renaissance Technologies และ Two Sigma ใช้เวอร์ชันแรกๆ ของสิ่งนี้มานานหลายทศวรรษแล้ว ตอนนี้ ไลบรารีโอเพนซอร์สทำให้รายย่อยสามารถเข้าถึงได้

4. ใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้? เอเจนต์ง่ายๆ เรียนรู้ที่จะทำกำไรในเวลาประมาณ 200,000 ขั้นตอนเวลา (1 ชั่วโมงบน RTX 5090)

5. "Reward Hacking" คืออะไร? หากคุณให้รางวัลบอทเฉพาะกำไร มันอาจรับความเสี่ยงจากเลเวอเรจที่บ้าคลั่งเพื่อชนะรางวัลใหญ่ คุณต้องลงโทษความผันผวนในฟังก์ชันรางวัล (รางวัล Sharpe Ratio)