Cách Học tăng cường thích ứng với sự biến động của thị trường

Hầu hết các bot giao dịch đều ở trạng thái tĩnh. Bạn đặt các tham số và chúng thực thi một cách mù quáng. Học tăng cường (RL) thay đổi trò chơi bằng cách giới thiệu một tác nhân học thông qua thử và sai, tối ưu hóa chức năng phần thưởng (thường là Lãi & Lỗ).

Vòng lặp RL trong giao dịch

1. Đại lý: Bot giao dịch.
2. Môi trường: Thị trường (giá cả, sổ lệnh).
3. Hành động: Mua, Bán hoặc Giữ.
4. Phần thưởng: Lãi (dương) hoặc Lỗ (âm).

Đại lý liên tục quan sát trạng thái của thị trường, thực hiện hành động và nhận phản hồi. Trải qua hàng triệu mô phỏng (hoặc "kỷ nguyên"), nó học được chính sách giúp tối đa hóa phần thưởng dài hạn.

Thích ứng với sự biến động

Siêu năng lực của RL là khả năng thích ứng.

• Thị trường tăng giá: Đại lý biết rằng "Mua và giữ" mang lại phần thưởng cao nhất.
• Thị trường dao động: Nhà môi giới nhận ra rằng việc nắm giữ sẽ dẫn đến sụt giảm, do đó, nó chuyển sang kiểu đảo chiều trung bình.

Không giống như Grid Bots, yêu cầu bạn xác định phạm vi, nhân viên RL có thể tự động tìm thấy phạm vi tối ưu.

Thử thách của RL

Mọi chuyện không hề suôn sẻ. Các mô hình RL có thể có xu hướng trang bị quá mức—ghi nhớ tiếng ồn trong quá khứ thay vì học các mẫu thực tế. Đó là lý do tại sao Kỹ thuật tính năng đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp cho tác nhân dữ liệu rõ ràng, có ý nghĩa.

Hãy dùng thử

Chiến lược "Thích ứng" của chúng tôi trên [Trang tổng quan](/trang tổng quan) sử dụng các nguyên tắc RL để điều chỉnh mức dừng lỗ và chốt lời trong thời gian thực. Trải nghiệm sự phát triển của giao dịch.