Takviyeli Öğrenme Piyasa Değişkenliğine Nasıl Uyum Sağlar?

Çoğu ticaret botu statiktir. Parametreleri siz belirlersiniz ve bunlar körü körüne yürütülür. Takviyeli Öğrenme (RL), deneme yanılma yoluyla öğrenen ve ödül işlevini (genellikle Kâr ve Zarar) optimize eden bir aracı sunarak oyunu değiştirir.

Ticarette RL Döngüsü

1. Acente: Ticaret botu.
2. Çevre: Piyasa (fiyatlar, sipariş defteri).
3. Eylem: Al, Sat veya Tut.
4. Ödül: Kâr (pozitif) veya Zarar (negatif).

Temsilci sürekli olarak piyasanın durumunu gözlemler, harekete geçer ve geri bildirim alır. Milyonlarca simülasyon (veya "dönem") boyunca, uzun vadeli ödülleri en üst düzeye çıkaran bir politika öğrenir.

Volatiliteye Uyum Sağlamak

RL'nin süper gücü adaptasyondur.

• Boğa Piyasası: Temsilci, "Al ve Tut"un en yüksek ödülü getirdiğini öğrenir.
• Dalgalı Piyasa: Temsilci, tutmanın düşüşlere yol açtığını fark eder ve bu nedenle ortalamaya dönüş stiline geçer.

Aralığı tanımlamanızı gerektiren Grid Botlardan farklı olarak, bir RL aracısı optimum aralığı dinamik olarak bulabilir.

RL'nin Zorlukları

Her şey yolunda gitmiyor. RL modelleri, gerçek kalıpları öğrenmek yerine geçmiş gürültüyü ezberleyerek aşırı uyum eğilimi gösterebilir. Bu nedenle Özellik Mühendisliği, aracıya temiz, anlamlı veriler sağlamak açısından çok önemlidir.

Deneyin

[Kontrol Paneli](/ kontrol paneli) üzerindeki "Uyarlanabilir" stratejilerimiz, zararları durdurma ve kar alma işlemlerini gerçek zamanlı olarak ayarlamak için RL ilkelerini kullanır. Ticaretin evrimini deneyimleyin.