强化学习如何适应市场波动

大多数交易机器人都是静态的。你设置参数，它们就会盲目执行。 强化学习 (RL) 通过引入通过反复试验学习的代理来改变游戏规则，优化奖励函数（通常是损益）。

交易中的 RL 循环

1. 代理： 交易机器人。
2. 环境： 市场（价格、订单簿）。
3. 行动： 买入、卖出或持有。
4. 奖励： 利润（正）或损失（负）。

代理不断观察市场状况，采取行动并接收反馈。经过数百万次模拟（或“纪元”），它学习了一种最大化长期回报的策略。

适应波动性

强化学习的超能力是适应。

• 牛市： 代理人了解到“买入并持有”会产生最高的奖励。
• 波动的市场： 代理意识到持有会导致亏损，因此它切换到均值回归风格。

与需要定义范围的 Grid Bots 不同，RL 代理可以动态找到最佳范围。

强化学习的挑战

一切并非一帆风顺。强化学习模型很容易出现过度拟合——记住过去的噪音而不是学习真实的模式。这就是为什么特征工程对于为代理提供干净、有意义的数据至关重要。

尝试一下

我们在 仪表板 上的“自适应”策略利用 RL 原理来实时调整止损和止盈。体验交易的演变。