Aplicación del aprendizaje por refuerzo profundo a los sistemas comerciales automatizados
El mercado es una bestia compleja. Ruge con volatilidad, cambia de dirección en un abrir y cerrar de ojos y recompensa a quienes pueden predecir su próximo movimiento.
Durante décadas, los comerciantes han tratado de domar a esta bestia con sistemas automatizados, con la esperanza de eliminar el error humano y aprovechar oportunidades fugaces. Sin embargo, los algoritmos tradicionales, a pesar de su sofisticación, a menudo se quedan cortos cuando se enfrentan al panorama en constante cambio del mercado.
El aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) es una tecnología innovadora que está preparada para revolucionar el comercio automatizado.
Al imitar el proceso de aprendizaje de los humanos, los agentes de DRL pueden adaptarse a las condiciones dinámicas del mercado, tomar decisiones en fracciones de segundo y potencialmente superar las estrategias tradicionales.
Analicemos el concepto de DRL y exploremos cómo está transformando la forma en que abordamos el comercio automatizado.
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo profundo?
El aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) es un poderoso subconjunto de inteligencia artificial que combina lo mejor de ambos mundos: aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo. DRL permite a un agente aprender políticas óptimas de toma de decisiones mediante la interacción de prueba y error con un entorno.
Conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo
Para comprender DRL, es esencial comprender los componentes fundamentales del aprendizaje por refuerzo. Imagínese a un niño aprendiendo a andar en bicicleta. El niño (el agente) interactúa con el entorno (la bicicleta y sus alrededores).
El niño realiza acciones (pedalear, conducir) y recibe recompensas (mantenerse erguido, llegar al destino) o penalizaciones (caerse). Este proceso de prueba y error refina las habilidades del niño para andar en bicicleta.
En DRL, el agente es un algoritmo que busca maximizar una recompensa acumulativa. El entorno es el sistema dinámico con el que interactúa el agente. Las acciones son las elecciones que el agente puede tomar y la recompensa es una señal de retroalimentación que indica el éxito o el fracaso de una acción.
Componente de aprendizaje profundo
Si bien el aprendizaje por refuerzo tradicional puede verse limitado en el manejo de entornos complejos, DRL utiliza el aprendizaje profundo para superar este desafío. Las redes neuronales profundas actúan como el cerebro del agente, permitiéndole procesar datos de alta dimensión y aprender patrones complejos.
Estas redes neuronales aproximan funciones que asignan estados a acciones y valores, lo que permite al agente tomar decisiones informadas.
Algoritmos DRL populares
Varios algoritmos DRL se han convertido en pioneros en diversas aplicaciones. Dos ejemplos destacados son:
Red Q profunda (DQN) - DQN aprende una función de valor Q, que estima la recompensa futura esperada por realizar una acción específica en un estado determinado. Utiliza redes neuronales profundas para aproximar la función de valor Q.
Actor-crítico - Este algoritmo combina dos redes neuronales: un actor y un crítico. El actor determina las acciones a realizar, mientras el crítico evalúa la calidad de las acciones. Este enfoque a menudo conduce a un aprendizaje más estable y eficiente.
¿Cómo construir un entorno comercial?
Para capacitar a un agente de DRL para que se convierta en un comerciante competente, debemos construir un entorno comercial realista y desafiante. Este entorno sirve como campo de juego virtual del agente, donde aprende a tomar decisiones óptimas.
Definiendo el espacio de estados
El espacio de estados representa la información completa disponible para el agente en un paso de tiempo determinado. Para un entorno comercial, esto normalmente incluye:
- Precio, volumen, valores de apertura, máximo, mínimo y cierre.
- Medias móviles, RSI, Bandas de Bollinger, MACD, etc.
- Informes de ganancias, calificaciones de analistas e indicadores económicos.
- Precios de oferta y demanda y cantidades de pedidos.
Definiendo el espacio de acción
El espacio de acción describe las posibles acciones que el agente puede realizar. En un contexto comercial, las acciones comunes incluyen:
- Adquirir una cantidad específica de un activo al precio actual de mercado.
- Vender una cantidad específica de un activo al precio actual de mercado.
- Mantener la posición actual de los activos.
- Venta en corto, negociación de opciones, apalancamiento, etc.
Función de recompensa
La función de recompensa es la piedra angular del aprendizaje por refuerzo. Define lo que el agente intenta maximizar. En el comercio, las funciones de recompensa comunes incluyen:
- Recompensar al agente por los rendimientos positivos y penalizarlo por las pérdidas.
- Equilibrar las ganancias con métricas de riesgo como la volatilidad o la reducción.
- Alentar al agente a aumentar el valor general de la cartera.
- Adaptar la función de recompensa para lograr objetivos particulares, como el arbitraje o la creación de mercado.
¿Qué es la adquisición y el preprocesamiento de datos en el aprendizaje por refuerzo profundo?
Los datos de alta calidad son el alma de cualquier modelo de aprendizaje automático, y esto es especialmente cierto para los sistemas comerciales basados en DRL. Los datos inexactos o incompletos pueden llevar a una toma de decisiones subóptima, lo que resulta en pérdidas financieras significativas.
Por lo tanto, la adquisición y el preprocesamiento meticulosos de datos son pasos cruciales para construir un sistema comercial sólido.
Diversas fuentes de datos son esenciales para captar las complejidades de los mercados financieros. Es por eso que la mayoría de los comerciantes utilizan bots hoy en día. inmediato i6 maxair es uno de esos robots que se encarga de los datos históricos del mercado, que abarcan el precio, el volumen y otras métricas relevantes y forma la columna vertebral de la mayoría de los modelos comerciales.
Además, la incorporación de fuentes de datos alternativas, como fuentes de noticias, sentimiento en las redes sociales e indicadores económicos, puede proporcionar información valiosa y mejorar las capacidades predictivas.
Los datos sin procesar a menudo contienen inconsistencias, valores faltantes y valores atípicos que pueden afectar negativamente el rendimiento del modelo. La limpieza de datos implica manejar estos problemas mediante técnicas como la imputación, la detección de valores atípicos y la normalización.
Por otro lado, la ingeniería de funciones transforma los datos sin procesar en características informativas relevantes para el problema comercial. Este proceso implica crear nuevas variables, combinar las existentes y seleccionar las características más impactantes para el modelo DRL.
¿Cómo entrenar al agente DLR?
Capacitar a un agente de DRL para que sobresalga en el comercio requiere un delicado equilibrio entre exploración y explotación. La exploración implica que el agente pruebe nuevas acciones para descubrir oportunidades potencialmente gratificantes, mientras que la explotación se centra en maximizar las recompensas basadas en el conocimiento adquirido hasta el momento. Lograr el equilibrio adecuado es importante para que el agente aprenda de manera efectiva y evite quedarse estancado en estrategias subóptimas.
El ajuste de hiperparámetros es otro aspecto crítico del entrenamiento de un agente DRL. Estos parámetros, como la tasa de aprendizaje, el factor de descuento y la arquitectura de la red, impactan significativamente el desempeño del agente.
Encontrar los valores óptimos de hiperparámetros a menudo implica experimentación y búsqueda en cuadrículas o técnicas de optimización más sofisticadas.
Se pueden emplear una variedad de algoritmos de aprendizaje por refuerzo para el comercio, cada uno con sus fortalezas y debilidades. Los métodos Deep Q-Networks (DQN) y Actor-Critic son opciones populares debido a su capacidad para manejar espacios de estados complejos.
La selección del algoritmo apropiado depende de factores como la complejidad del entorno comercial, el nivel deseado de rendimiento y los recursos computacionales.
Evaluar el desempeño de un agente DRL es esencial para evaluar su efectividad.
Métricas como el índice de Sharpe, que mide el exceso de rendimiento generado por unidad de riesgo, y la reducción máxima, que cuantifica la mayor caída del valor de la cartera desde el pico hasta el mínimo, se utilizan comúnmente para evaluar las estrategias comerciales.
Otras métricas relevantes incluyen la rentabilidad acumulada, la tasa de ganancias y la facturación.
¿Cómo aplicar DLR a un sistema de comercio automatizado?
Se requiere un enfoque sistemático para utilizar DRL en el comercio automatizado utilizando sistemas como immediate i6 maxair. En primer lugar, se debe construir un entorno comercial sólido, que abarque datos de mercado relevantes, acciones comerciales viables y funciones de recompensa bien definidas.
Los datos de alta calidad son esenciales para entrenar al agente DRL, lo que requiere una adquisición de datos rigurosa y pasos de preprocesamiento. Luego, el agente es entrenado a través de interacciones iterativas con el entorno, aprendiendo estrategias comerciales óptimas maximizando las recompensas.
La evaluación y el perfeccionamiento continuos del modelo DRL son cruciales para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y garantizar una rentabilidad sostenida.
Concluyendo
El aprendizaje por refuerzo profundo es inmensamente prometedor para revolucionar el comercio automatizado. Los agentes DRL pueden superar las estrategias tradicionales al modelar eficazmente dinámicas complejas del mercado.
La integración de DRL con otras técnicas de aprendizaje automático, la exploración de IA explicable y el desarrollo de marcos sólidos de gestión de riesgos son áreas clave para la exploración futura.
