Автор: Денис Аветисян
Новый подход к автоматизированной торговле акциями объединяет в себе мощь алгоритмов глубокого обучения с подкреплением для достижения стабильной прибыли.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
В данной статье рассматривается ансамблевая стратегия, сочетающая алгоритмы PPO, A2C и DDPG, для создания надежной системы автоматической торговли, превосходящей индекс Dow Jones Industrial Average.
Эффективная разработка прибыльных стратегий торговли на динамичном и сложном фондовом рынке представляет собой непростую задачу. В данной работе, озаглавленной ‘Deep Reinforcement Learning for Automated Stock Trading: An Ensemble Strategy’, предложена ансамблевая стратегия, использующая методы глубокого обучения с подкреплением для максимизации инвестиционной доходности. Данный подход объединяет алгоритмы PPO, A2C и DDPG, демонстрируя превосходство над традиционными стратегиями и индексом Dow Jones по показателю Sharpe. Сможет ли данная методика стать основой для создания надежных и адаптивных систем автоматизированной торговли?
Традиционные стратегии против адаптивного управления
Традиционные стратегии управления портфелем инвестиций зачастую оказываются неэффективными в условиях быстро меняющейся рыночной конъюнктуры и не позволяют в полной мере реализовать потенциальную прибыль. Это связано с тем, что статические подходы, основанные на долгосрочных прогнозах и фиксированных правилах, не способны оперативно реагировать на возникающие рыночные аномалии, новые тенденции и неожиданные события. В результате, инвесторы сталкиваются с ситуацией, когда их портфели не успевают адаптироваться к новым условиям, что приводит к упущенной выгоде и даже убыткам. Неспособность учитывать краткосрочные колебания, влияние новостного фона и сложность прогнозирования поведения других участников рынка ограничивают эффективность традиционных методов, подчеркивая необходимость разработки более гибких и адаптивных стратегий.
Для эффективной работы в условиях рыночной волатильности требуются интеллектуальные агенты, способные извлекать уроки из исторических данных. Исследования показывают, что применение алгоритмов машинного обучения к обширным массивам финансовых данных позволяет выявлять сложные закономерности и предсказывать краткосрочные колебания цен с высокой точностью. Эти агенты не просто реагируют на текущую ситуацию, но и адаптируются к меняющимся условиям рынка, постоянно совершенствуя свои стратегии на основе полученного опыта. Способность к обучению позволяет им эффективно фильтровать шум и выявлять истинные сигналы, что особенно важно в периоды турбулентности, когда традиционные методы анализа могут оказаться неэффективными. Таким образом, интеллектуальные агенты представляют собой перспективное решение для автоматизации торговли и повышения доходности инвестиций в нестабильной рыночной среде.
Неустойчивость и многогранность финансовых рынков диктуют необходимость создания устойчивых алгоритмов, способных эффективно справляться с неопределенностью и минимизировать потенциальные риски. Эти алгоритмы должны не просто реагировать на текущие рыночные условия, но и предвидеть возможные изменения, учитывая огромное количество взаимосвязанных факторов. Разработка таких систем требует применения сложных математических моделей, включая стохастическое моделирование и теорию вероятностей, а также продвинутых методов машинного обучения для адаптации к постоянно меняющейся динамике рынка. Ключевым аспектом является способность алгоритмов оценивать и учитывать различные типы рисков — от кредитных и рыночных до операционных и ликвидности — и находить оптимальный баланс между потенциальной прибылью и уровнем риска, обеспечивая стабильность и предсказуемость инвестиционных стратегий.
Обучение с подкреплением как инструмент адаптации
Обучение с подкреплением (RL) представляет собой мощный подход к тренировке агентов для принятия последовательных решений в сложных средах, таких как фондовый рынок. В отличие от традиционных методов, RL позволяет агенту учиться посредством взаимодействия со средой и получения вознаграждения или штрафа за каждое действие. Этот итеративный процесс позволяет агенту самостоятельно разрабатывать оптимальную стратегию торговли, адаптируясь к меняющимся рыночным условиям без явного программирования правил. Применительно к торговле акциями, RL-агент может анализировать исторические данные, прогнозировать будущие движения цен и совершать сделки с целью максимизации прибыли, учитывая при этом риски и издержки.
В основе применения обучения с подкреплением в торговле акциями лежит построение Марковского процесса принятия решений (Markov Decision Process, MDP). Этот процесс включает в себя определение пространства состояний (state space), представляющего собой набор данных, описывающих текущую ситуацию на рынке (например, цены акций, объемы торгов, технические индикаторы). Пространство действий (action space) определяет доступные агенту действия, такие как покупка, продажа или удержание акций. Ключевым элементом является функция вознаграждения (reward function), которая назначает численную оценку каждому действию, стимулируя агента к совершению прибыльных сделок; как правило, вознаграждение пропорционально полученной прибыли или убытку от сделки.
Для эффективной реализации обучения с подкреплением в торговле акциями необходимо учитывать ключевые факторы, такие как транзакционные издержки. Включение комиссий брокеров, налогов и спреда между ценой покупки и продажи в модель симуляции позволяет создать более реалистичное окружение, приближенное к реальным рыночным условиям. Кроме того, для обучения и валидации модели требуется использование исторических данных о ценах акций, объеме торгов и других релевантных показателях. Использование достаточного объема исторических данных позволяет агенту выявить закономерности и разработать эффективную торговую стратегию, учитывающую волатильность рынка и потенциальные риски. Игнорирование этих факторов может привести к переоптимизации стратегии на исторических данных и неудовлетворительным результатам при реальной торговле.
Алгоритмы «актер-критик»: синергия оценки и действия
Алгоритмы «актер-критик», такие как PPO, A2C и DDPG, объединяют преимущества методов обучения с подкреплением, основанных на оценке ценности (value-based) и на политике (policy-based). Методы, основанные на ценности, стремятся оценить оптимальную функцию ценности, в то время как методы, основанные на политике, напрямую учатся выбирать действия. Комбинируя эти подходы, «актер-критик» алгоритмы позволяют более эффективно исследовать пространство действий и снижают дисперсию градиентов политики, что приводит к повышению стабильности обучения и ускорению сходимости. В частности, «актер» отвечает за выбор действий, а «критик» оценивает их качество, предоставляя обратную связь для улучшения политики.
Алгоритмы «актер-критик» функционируют посредством одновременного обучения двух компонентов: «актера», который определяет действия агента на основе текущей политики, и «критика», который оценивает качество этих действий, аппроксимируя функцию ценности. Актер использует оценки критика для итеративного улучшения своей политики, стремясь максимизировать ожидаемую награду. Критик, в свою очередь, обучается на опыте, полученном актером, уточняя свою оценку ценности состояний и действий. Этот процесс итеративного обучения, где актер и критик взаимодействуют и улучшают друг друга, позволяет разрабатывать торговые стратегии, адаптирующиеся к меняющимся рыночным условиям и повышающие прибыльность.
Использование функций преимущества (advantage functions) в алгоритмах Actor-Critic позволяет существенно снизить дисперсию оценок и ускорить процесс обучения. Функция преимущества, рассчитываемая как разница между ожидаемой выгодой от действия и базовым уровнем (например, значением, предсказанным критиком), предоставляет более точный сигнал для обновления политики актора. Это, в свою очередь, приводит к более стабильному обучению и повышению эффективности разработки торговых агентов, способных к адаптации и получению прибыли в различных рыночных условиях. $A(s,a) = Q(s,a) — V(s)$ — базовая формула, где $Q(s,a)$ — ожидаемая выгода от действия $a$ в состоянии $s$, а $V(s)$ — оценка ценности состояния $s$.
Ансамблевые стратегии: повышение устойчивости и эффективности
В основе данной стратегии лежит объединение прогнозов нескольких алгоритмов, относящихся к семейству actor-critic — PPO, A2C и DDPG. Такой ансамблевый подход позволяет нивелировать недостатки каждого отдельного алгоритма, используя сильные стороны каждого из них. Вместо того чтобы полагаться на один метод, система комбинирует их прогнозы, создавая более устойчивую и эффективную модель. Это достигается за счет того, что ошибки одного алгоритма компенсируются точностью других, что приводит к более надежным и последовательным результатам, особенно в условиях нестабильных рыночных ситуаций. Сочетание различных подходов позволяет охватить более широкий спектр возможных сценариев и повысить общую эффективность стратегии.
В рамках стратегии ансамбля, ключевым инструментом оценки эффективности каждого агента выступает коэффициент Шарпа — показатель, отражающий доходность с учетом принятого риска. Этот коэффициент позволяет не просто сравнить абсолютную доходность различных алгоритмов, таких как PPO, A2C и DDPG, но и учесть волатильность и потенциальные убытки. Именно значение коэффициента Шарпа определяет вес каждого агента в итоговом ансамблевом решении: алгоритмы с более высоким показателем вносят больший вклад в итоговый прогноз, что позволяет максимизировать риск-скорректированную доходность и добиться превосходства над традиционными инвестиционными стратегиями, включая индекс Доу-Джонса и портфели с минимальной волатильностью. Использование коэффициента Шарпа в качестве основы для взвешивания обеспечивает устойчивость и надежность ансамблевой стратегии в условиях изменчивости рынка.
Предложенная ансамблевая стратегия демонстрирует значительное превосходство над использованием отдельных агентов. Полученный коэффициент Шарпа достиг значения $1.30$, что существенно превышает показатели индекса Dow Jones Industrial Average ($0.47$) и минимально-дисперсионного портфельного распределения ($0.45$). Накопленная доходность составила $83.0\%$, а годовая доходность — $15.0\%$. Особо следует отметить, что агент A2C показал наименьшую годовую волатильность, составив $10.4\%$, и минимальную максимальную просадку — $-10.2\%$, что свидетельствует о более стабильной и предсказуемой работе данной стратегии в условиях финансовых рынков.
Исследование демонстрирует, что сложные системы, такие как фондовый рынок, могут быть успешно смоделированы и управляемы с помощью ансамблевых стратегий обучения с подкреплением. Предложенный подход, объединяющий алгоритмы PPO, A2C и DDPG, позволяет создать устойчивую торговую стратегию, превосходящую традиционные бенчмарки. Как отмечал Томас Гоббс: «Природа людей — склонность к самосохранению». В данном контексте, система стремится к максимизации прибыли, адаптируясь к динамике рынка и минимизируя риски. Это подтверждает идею о том, что порядок возникает из локальных правил взаимодействия, где каждый агент (алгоритм) вносит свой вклад в общую эффективность системы, а не нуждается в централизованном управлении.
Куда Ведет Игра?
Представленная работа демонстрирует, что даже в, казалось бы, хаотичной среде, вроде фондового рынка, локальные правила, воплощенные в алгоритмах обучения с подкреплением, способны создавать устойчивые стратегии. Однако, иллюзия полного контроля над рынком остается иллюзией. Успех предложенного ансамбля алгоритмов — PPO, A2C и DDPG — подчеркивает важность диверсификации, но не решает проблему непредсказуемых «черных лебедей» — событий, выходящих за рамки исторических данных. Акцент на превосходстве над индексом Dow Jones, несомненно, интересен, но истинная проверка прочности кроется в адаптации к меняющимся рыночным режимам.
Следующим шагом видится не столько оптимизация существующих алгоритмов, сколько исследование принципов самоорганизации в торговых системах. Вместо централизованного контроля, стоит обратить внимание на создание распределенных, адаптивных агентов, способных к коллективному обучению и взаимодействию. Более того, важно признать, что рынок — это не просто набор данных, а сложная социальная система, где поведение участников взаимосвязано. Интеграция моделей поведенческой экономики и социологии может дать более реалистичную картину и открыть новые горизонты для разработки торговых стратегий.
Попытки построить идеальную торговую систему обречены на неудачу. Рынок постоянно эволюционирует, и любая стратегия, основанная на жестко заданных правилах, рано или поздно устареет. Истинный прогресс заключается не в контроле, а в способности влиять на систему, адаптироваться к изменениям и извлекать выгоду из непредсказуемости. Важно помнить, что порядок возникает из локальных взаимодействий, а не из централизованного управления.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.12120.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
2025-11-18 12:56