ری انفورسمنٹ لرننگ ٹریڈنگ حکمت عملی 2026

ایگزیکٹو خلاصہ: 2020 میں، "AI ٹریڈنگ" کا مطلب لکیری ریگریشن ماڈل تھا۔ 2026 میں، اس کا مطلب ڈیپ ری انفورسمنٹ لرننگ (DRL) ہے۔ ہم خود مختار ایجنٹوں کو تربیت دیتے ہیں جو اسٹاک مارکیٹ کو ویڈیو گیم کی طرح کھیلتے ہیں، انہیں منافع کے لیے انعام دیتے ہیں اور ڈرا ڈاؤنز (drawdowns) کے لیے سزا دیتے ہیں۔ یہ گائیڈ وضاحت کرتا ہے کہ PPO اور A2C الگورتھم کس طرح HFT کو نئی شکل دے رہے ہیں۔

---

1. تعارف: قوانین سے انعامات تک

ایک روایتی بوٹ اگر/پھر (If/Then) منطق پر کام کرتا ہے: "اگر RSI > 70، فروخت کریں۔" ایک ری انفورسمنٹ لرننگ بوٹ انعامی افعال پر کام کرتا ہے: "اتراؤ چڑھاؤ کو کم کرتے ہوئے پورٹ فولیو کی قدر کو زیادہ سے زیادہ کریں۔"

بوٹ پتہ لگاتا ہے کہ یہ کیسے حاصل کیا جائے۔ یہ دریافت کر سکتا ہے کہ RSI > 70 دراصل ایک مضبوط تیزی کے دور میں خریدنے کا اشارہ ہے - ایک ایسی باریک بینی جسے واضح طور پر پروگرام کیے گئے بوٹس یاد کریں گے۔

2. بنیادی تجزیہ: ایجنٹ-ماحول لوپ

2.1 اجزاء

1. ایجنٹ (Agent): AI ٹریڈر (پالیسی نیورل نیٹ ورک)۔
2. ماحول (Environment): مارکیٹ (آرڈر بک، حالیہ قیمت کی تاریخ، اکاؤنٹ بیلنس)۔
3. عمل (Action): خریدیں، بیچیں یا ہولڈ کریں۔
4. انعام (Reward): +1% (منافع) یا -1% (نقصان)۔

2.2 2026 کے الگورتھم

• PPO (Proximal Policy Optimization): "قابل اعتماد ورک ہارس"۔ OpenAI کے ذریعہ استعمال کیا جاتا ہے، یہ تلاش (نئی چیزوں کی کوشش کرنا) اور استحصال (جو کام کرتا ہے وہ کرنا) کے درمیان توازن رکھتا ہے۔
• DQN (Deep Q-Network): مجرد اعمال (خرید/فروخت) کے لیے اچھا ہے، لیکن مسلسل پورٹ فولیو سائزنگ کے ساتھ جدوجہد کرتا ہے۔
• Transformer-DRL: 2026 کی ایک اختراع جہاں ایجنٹ مخصوص ماضی کے واقعات پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے توجہ کا طریقہ کار (Attention Mechanism) استعمال کرتا ہے (مثال کے طور پر، "یہ حادثہ 2020 جیسا لگتا ہے")۔

2.3 کارکردگی کا بینچ مارک

3. تکنیکی نفاذ: عام سیٹ اپ

ہم Python میں stable-baselines3 اور gym-anytrading استعمال کرتے ہیں۔

# 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. چیلنجز اور خطرات: اوور فٹنگ (Overfitting)

نیورل نیٹ ورکس حفظ کرنے میں بہت اچھے ہیں۔ اگر آپ 2020-2024 کے ڈیٹا پر ٹریننگ دیتے ہیں، تو بوٹ کووڈ کریش کو حفظ کر لے گا اور یہ فرض کر لے گا کہ ہر ڈبکی V کی شکل کی بحالی ہے۔

• حل: مصنوعی ڈیٹا انجیکشن۔ ہم بوٹ کو ہزاروں "جعلی" مارکیٹ کے منظرناموں (GAN کے ذریعے تیار کردہ) پر تربیت دیتے ہیں تاکہ یہ عام اصول سیکھے، مخصوص تاریخ نہیں۔

5. مستقبل کا منظر نامہ: ملٹی ایجنٹ سوارمز

2027 تک، ہیج فنڈز ایک سپر بوٹ نہیں چلائیں گے۔ وہ ایک سوارم (Swarm) چلائیں گے۔

• ایجنٹ A (جارحانہ): بریک آؤٹ اتار چڑھاؤ کا شکار کرتا ہے۔
• ایجنٹ B (قدامت پسند): اختیارات کے ساتھ ہیج کرتا ہے۔
• ایجنٹ C (منیجر): مارکیٹ کی حکومت کی بنیاد پر A اور B کے درمیان سرمایہ مختص کرتا ہے۔

6. اکثر پوچھے گئے سوالات: AI ٹریڈنگ

1. کیا میں اسے اپنے لیپ ٹاپ پر چلا سکتا ہوں؟ ٹریننگ کے لیے GPU کی ضرورت ہوتی ہے۔ انفرنس (لائیو بوٹ چلانا) Raspberry Pi پر چل سکتا ہے۔

2. PPO کیوں اور LSTM کیوں نہیں؟ LSTM پیش گوئی کے لیے ہے (قیمت $100 ہوگی)۔ PPO کنٹرول کے لیے ہے (مجھے ابھی خریدنا چاہیے)۔ پیش گوئی != منافع۔

3. کیا بڑے فنڈز اس کا استعمال کرتے ہیں؟ ہاں۔ Renaissance Technologies اور Two Sigma دہائیوں سے اس کے ابتدائی ورژن استعمال کر رہے ہیں۔ اب، اوپن سورس لائبریریاں اسے خوردہ فروشی کے لیے قابل رسائی بناتی ہیں۔

4. سیکھنے میں کتنا وقت لگتا ہے؟ ایک سادہ ایجنٹ تقریباً 200,000 ٹائم اسٹیپس (RTX 5090 پر 1 گھنٹہ) میں منافع بخش ہونا سیکھتا ہے۔

5. "Reward Hacking" کیا ہے؟ اگر آپ بوٹ کو صرف منافع کا انعام دیتے ہیں، تو وہ بڑا جیتنے کے لیے دیوانہ وار لیوریج خطرات مول لے سکتا ہے۔ آپ کو انعامی فنکشن میں اتار چڑھاؤ کو سزا دینی چاہیے (Sharpe Ratio انعام)۔