Pekiştirmeli Öğrenme Ticaret Stratejileri 2026

Yönetici Özeti: 2020'de "YZ Ticareti" doğrusal regresyon modeli anlamına geliyordu. 2026'da bu, Derin Pekiştirmeli Öğrenme (DRL) anlamına geliyor. Borsayı bir video oyunu gibi oynayan, kâr için ödüllendirilen ve düşüşler (drawdowns) için cezalandırılan otonom ajanları eğitiyoruz. Bu kılavuz, PPO ve A2C algoritmalarının HFT'yi nasıl yeniden şekillendirdiğini açıklamaktadır.

---

1. Giriş: Kurallardan Ödüllere

Geleneksel bir bot Eğer/O Zaman Mantığı üzerinde çalışır: "RSI > 70 ise Sat." Bir Pekiştirmeli Öğrenme botu Ödül Fonksiyonları üzerinde çalışır: "Oynaklığı en aza indirirken Portföy Değerini En Üst Düzeye Çıkar."

Bot, buna nasıl ulaşacağını bulur. RSI > 70'in aslında güçlü bir boğa koşusunda bir satın alma sinyali olduğunu keşfedebilir - açıkça programlanmış botların gözden kaçıracağı bir nüans.

2. Temel Analiz: Ajan-Ortam Döngüsü

2.1 Bileşenler

1. Ajan (Agent): YZ Taciri (Politika Sinir Ağı).
2. Ortam (Environment): Piyasa (Emir defteri, son fiyat geçmişi, hesap bakiyesi).
3. Eylem (Action): Al, Sat veya Tut.
4. Ödül (Reward): +%1 (Kâr) veya -%1 (Zarar).

2.2 2026 Algoritmaları

• PPO (Proximal Policy Optimization): "Güvenilir iş atı". OpenAI tarafından kullanılan bu yöntem, keşif (yeni şeyler denemek) ve sömürü (işe yarayanı yapmak) arasında denge kurar.
• DQN (Deep Q-Network): Ayrık eylemler (Al/Sat) için iyidir, ancak sürekli portföy büyüklüğü ile mücadele eder.
• Transformer-DRL: Ajanın belirli geçmiş olaylara (örneğin, "Bu çöküş 2020'ye benziyor") odaklanmak için bir Dikkat Mekanizması kullandığı 2026 inovasyonu.

2.3 Performans Kıyaslaması

3. Teknik Uygulama: Tipik Kurulum

Python'da stable-baselines3 ve gym-anytrading kullanıyoruz.

# 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. Zorluklar ve Riskler: Ezberleme (Overfitting)

Sinir Ağları ezberlemede fazla iyidir. 2020-2024 verileriyle eğitirseniz, bot Covid Çöküşünü ezberleyecek ve her düşüşün V şeklinde bir toparlanma olduğunu varsayacaktır.

• Çözüm: Sentetik Veri Enjeksiyonu. Botu binlerce "sahte" piyasa senaryosunda (GAN tarafından oluşturulan) eğitiyoruz, böylece belirli bir geçmişi değil, genel ilkeleri öğreniyor.

5. Gelecek Görünümü: Çoklu Ajan Sürüleri

2027 yılına kadar hedge fonları tek bir süper bot çalıştırmayacak. Bir Sürü çalıştıracaklar.

• Ajan A (Agresif): Kırılma oynaklığını avlar.
• Ajan B (Muhafazakar): Opsiyonlarla riskten korunur.
• Ajan C (Yönetici): Sermayeyi piyasa rejimine göre A ve B arasında dağıtır.

6. SSS: YZ Ticareti

1. Bunu dizüstü bilgisayarımda çalıştırabilir miyim? Eğitim bir GPU gerektirir. Çıkarım (canlı botu çalıştırma) bir Raspberry Pi üzerinde çalışabilir.

2. Neden LSTM değil de PPO? LSTM tahmin içindir (Fiyat 100$ olacak). PPO kontrol içindir (Şimdi Satın Almalıyım). Tahmin != Kâr.

3. Büyük fonlar bunu kullanıyor mu? Evet. Renaissance Technologies ve Two Sigma bunun erken sürümlerini on yıllardır kullanıyor. Şimdi, açık kaynaklı kütüphaneler bunu bireysel yatırımcılar için erişilebilir kılıyor.

4. Öğrenmek ne kadar sürer? Basit bir ajan yaklaşık 200.000 zaman adımında (RTX 5090'da 1 saat) kârlı olmayı öğrenir.

5. "Reward Hacking" nedir? Botu sadece kâr için ödüllendirirseniz, büyük kazanmak için çılgın kaldıraç riskleri alabilir. Ödül fonksiyonunda oynaklığı cezalandırmalısınız (Sharpe Oranı ödülü).