Chiến Lược Giao Dịch Học Tăng Cường 2026

Tóm tắt điều hành: Năm 2020, "Giao dịch AI" có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính. Năm 2026, nó có nghĩa là Học Tăng Cường Sâu (DRL). Chúng tôi huấn luyện các tác nhân tự trị chơi trên thị trường chứng khoán giống như trò chơi điện tử, thưởng cho chúng vì lợi nhuận và phạt chúng vì sụt giảm (drawdowns). Hướng dẫn này giải thích cách các thuật toán PPO và A2C đang định hình lại HFT.

---

1. Giới thiệu: Từ Quy tắc đến Phần thưởng

Một bot truyền thống hoạt động dựa trên Logic Nếu/Thì: "Nếu RSI > 70, Bán." Một bot Học Tăng Cường hoạt động dựa trên Hàm Phần Thưởng: "Tối đa hóa Giá trị Danh mục đầu tư trong khi giảm thiểu Biến động."

Bot tìm ra cách để đạt được điều này. Nó có thể phát hiện ra rằng RSI > 70 thực sự là một tín hiệu mua trong một đợt tăng giá mạnh - một sắc thái mà các bot được lập trình rõ ràng sẽ bỏ lỡ.

2. Phân tích Cốt lõi: Vòng lặp Tác nhân-Môi trường

2.1 Các Thành phần

1. Tác nhân (Agent): Nhà giao dịch AI (Mạng thần kinh Chính sách).
2. Môi trường (Environment): Thị trường (Sổ lệnh, lịch sử giá gần đây, số dư tài khoản).
3. Hành động (Action): Mua, Bán hoặc Giữ.
4. Phần thưởng (Reward): +1% (Lợi nhuận) hoặc -1% (Thua lỗ).

2.2 Các Thuật toán của năm 2026

• PPO (Proximal Policy Optimization): "Chú ngựa thồ đáng tin cậy". Được sử dụng bởi OpenAI, nó cân bằng giữa khám phá (thử những điều mới) và khai thác (làm những gì hiệu quả).
• DQN (Deep Q-Network): Tốt cho các hành động rời rạc (Mua/Bán), nhưng gặp khó khăn với quy mô danh mục đầu tư liên tục.
• Transformer-DRL: Một sự đổi mới của năm 2026, nơi tác nhân sử dụng Cơ chế Chú ý (Attention Mechanism) để tập trung vào các sự kiện cụ thể trong quá khứ (ví dụ: "Sự sụp đổ này trông giống như năm 2020").

2.3 Điểm chuẩn Hiệu suất

3. Triển khai Kỹ thuật: Thiết lập Điển hình

Chúng tôi sử dụng stable-baselines3 và gym-anytrading trong 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. Thách thức & Rủi ro: Quá khớp (Overfitting)

Mạng thần kinh quá giỏi trong việc ghi nhớ. Nếu bạn huấn luyện trên dữ liệu 2020-2024, bot sẽ ghi nhớ Sự sụp đổ Covid và cho rằng mọi sự sụt giảm đều là sự phục hồi hình chữ V.

• Giải pháp: Tiêm Dữ liệu Tổng hợp. Chúng tôi huấn luyện bot trên hàng ngàn kịch bản thị trường "giả" (được tạo bởi GAN) để nó học các nguyên tắc chung, không phải lịch sử cụ thể.

5. Triển vọng Tương lai: Bầy đàn Đa Tác nhân

Đến năm 2027, các quỹ đầu cơ sẽ không chạy một siêu bot. Họ sẽ chạy một Bầy đàn (Swarm).

• Tác nhân A (Hùng hổ): Săn lùng biến động đột phá.
• Tác nhân B (Bảo thủ): Phòng ngừa rủi ro bằng quyền chọn.
• Tác nhân C (Quản lý): Phân bổ vốn giữa A và B dựa trên chế độ thị trường.

6. Câu hỏi thường gặp: Giao dịch AI

1. Tôi có thể chạy cái này trên máy tính xách tay của mình không? Việc huấn luyện yêu cầu GPU. Suy luận (chạy bot trực tiếp) có thể chạy trên Raspberry Pi.

2. Tại sao lại là PPO mà không phải LSTM? LSTM là để dự đoán (Giá sẽ là $100). PPO là để kiểm soát (Tôi nên Mua ngay bây giờ). Dự đoán != Lợi nhuận.

3. Các quỹ lớn có sử dụng cái này không? Có. Renaissance Technologies và Two Sigma đã sử dụng các phiên bản đầu tiên của cái này trong nhiều thập kỷ. Bây giờ, các thư viện mã nguồn mở làm cho nó dễ tiếp cận với bán lẻ.

4. Mất bao lâu để học? Một tác nhân đơn giản học cách có lãi trong khoảng 200.000 bước thời gian (1 giờ trên RTX 5090).

5. "Reward Hacking" là gì? Nếu bạn chỉ thưởng cho bot vì lợi nhuận, nó có thể chấp nhận rủi ro đòn bẩy điên rồ để thắng lớn. Bạn phải phạt sự biến động trong hàm phần thưởng (phần thưởng Tỷ lệ Sharpe).