Forex Mecânico
Negociação no mercado de câmbio usando estratégias de negociação mecânicas.
Reforço Aprendizagem: Usando Q-learning com osciladores RSI.
O Índice de Força Relativa (RSI) é um dos indicadores que mais gosto por causa de sua capacidade de condensar quantidades significativas de informações importantes em uma única medida. Por causa disso, eu queria ver se eu poderia usar um grupo de medidas de RSI a fim de criar uma política ótima para negociar o câmbio no período diário. Hoje quero falar sobre alguns dos resultados obtidos e por que eles apontam para o fato de que sistemas simples e bem-sucedidos podem ser criados usando o aprendizado por reforço, desde que a informação correta seja usada para a geração de políticas. Você verá como eu poderia, de fato, gerar uma política ótima usando apenas mensurações de RSI em um número significativo de pares de Forex.
A ideia da aprendizagem por reforço é tratar o mercado como se fosse um jogo (você pode ler mais sobre isso aqui). Definimos um conjunto de estados de mercado usando um conjunto de variáveis para descrever o mercado e depois treinamos um algoritmo usando o Q-learning para obter uma política ótima para esses estados de mercado. Para este experimento, decidi usar osciladores RSI de diferentes períodos para criar uma tabela de valor Q que eu pudesse usar para aprendizado por reforço. Usando dados diários de 1986 a 2010 para gerar a política ótima e, em seguida, os dados de 2010 a 2017 para realizar um teste pseudo-fora da amostra para ver se o algoritmo foi ajustado à curva ou não. É claro que testes de todo o processo de treinamento / teste sobre dados aleatórios também são necessários para estabelecer viés de mineração de dados. Note-se que estes sistemas baseados em aprendizagem de reforço não contêm absolutamente nenhum lucro, stop loss ou outros mecanismos de saída, a abordagem de aprendizagem de reforço apenas decide no início de cada dia se é ideal para ser longo, curto ou fora do mercado de acordo a sua política e comércios em conformidade.
A imagem acima (backtest EUR / USD) mostra a primeira tentativa que fiz usando 256 diferentes estados de mercado possíveis. Com essa quantidade de liberdade, a política ótima para o período de treinamento alcança resultados excepcionais em 1986-2010, mas fracassa completamente quando confrontada com as pseudo condições fora da amostra que ela não viu durante a fase de treinamento. Em essência, 256 estados de mercado são muitos e o que alcançamos durante o período de treinamento é uma curva de ajuste aos dados usando os graus de liberdade excessivos dentro da tabela Q que não fornecem informações úteis adicionais.
Para aliviar este problema, mudei para uma tabela Q com apenas 64 diferentes estados de mercado, que foram alcançados usando 6 diferentes osciladores RSI. Os gráficos acima mostram os resultados na amostra e pseudo-fora-de-amostra de usar este algoritmo ao longo de 5 pares diferentes, incluindo o resultado de uma carteira de negociação usando todos os pares. Os resultados são muito mais bem-sucedidos, com todos os pares alcançando resultados lucrativos no pseudo-fora da amostra. No entanto, vale a pena mencionar que muitos deles se tornam muito mais planos em seu pseudo-fora-de-amostra em comparação com o seu período de amostragem, enquanto outros & # 8211; mais notavelmente o EUR / USD & # 8211; basicamente continuam a mesma tendência que eles seguiram durante o período de treinamento na amostra.
Para o portfólio geral, há uma deterioração importante do período de treinamento & # 8211; o que é esperado & # 8211; como o índice anualizado de Sharpe cai quase 50%, com um valor de 3,49 no período in-sample caindo para 1,90 dentro do período pseudo-fora da amostra. É quase certo que isso cairia ainda mais dentro de um período real fora da amostra, com uma probabilidade razoável de Sharpe possivelmente entre 0,5 e 1,0, à medida que os efeitos totais do viés de mineração de dados, viés de ajuste de curva e decaimento alfa se tornam aparente no comércio ao vivo.
Com tudo isso dito, é bastante surpreendente que exatamente os mesmos descritores de mercado possam gerar políticas bem-sucedidas em 4 diferentes pares de moedas em seu período de tempo diário. Ainda mais considerando a simplicidade desses descritores. Dito isso, as políticas causam restrições importantes nas decisões dos algoritmos, com a carteira global ocupando cerca de 20 negócios por ano. Também vale ressaltar que este tipo de projeto de sistema de negociação de aprendizagem de reforço não é traduzido trivialmente para coisas como mineração de GPU, no entanto isso pode não ser necessário, pois é realmente fácil adicionar e testar manualmente essas entradas complexas completamente automatizado pelos algoritmos de Q-learning. Pode não ser difícil gerar um portfólio de algumas dezenas de sistemas, derivando políticas ótimas a partir de descritores similares.
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Negociação no mercado de câmbio usando estratégias de negociação mecânicas.
Aprendizado por Reforço: Um olhar no cérebro de um algoritmo de negociação Forex Q-learning.
O aprendizado por reforço (RL) tem sido um foco importante para mim desde que terminei meu aprendizado de máquina em nanodegree na Udacity. Isso ocorre porque o aprendizado por reforço é substancialmente diferente de nossas outras estratégias de aprendizado de máquina & # 8211; que usam abordagens de aprendizagem supervisionadas por janela em movimento & # 8211; e, portanto, uma fonte potencialmente importante de diversificação para nossa negociação. No entanto, muitas vezes é muito difícil entender como funcionam os sistemas de aprendizagem de reforço e, talvez o mais importante, ser capaz de prever que tipos de ações eles podem tomar, dadas algumas condições de mercado. Hoje eu quero oferecer a você um pico no cérebro de um algoritmo de aprendizado de reforço de Q-table para que possamos dar uma olhada no que ele acaba fazendo e como ele acaba tomando decisões comerciais.
Quando comecei a estudar abordagens de RL na negociação, logo ficou claro que você não pode simplesmente lançar poderosas abordagens de RL no mercado e esperar algoritmos úteis. Um algoritmo de RL pode facilmente ajustar a curva ao ruído e gerar resultados que não são gerais e basicamente o resultado de viés de mineração de dados (você pode ler mais sobre isso aqui). Por essa razão, os algoritmos bem-sucedidos que descobrimos se mostraram abordagens bastante simples, que são representadas e compreendidas de maneira gráfica.
Para simplificar, nossos algoritmos estudam um conjunto de condições de mercado pré-estabelecidas & # 8211; estados de mercado & # 8211; que são definidos pelo estado de um conjunto de variáveis predefinidas. Em um caso muito simples, se você tivesse apenas uma variável, digamos, o preço de ontem, você poderia definir três estados de mercado, ontem era otimista, ontem era de baixa ou ontem era neutro. Isso criaria uma tabela-q com três entradas e o algoritmo treinará os dados do mercado, atribuindo recompensas, dependendo dos lucros / perdas gerados por longos, curtos ou permanecendo fora do mercado. Geralmente usamos 60% dos nossos dados para treinar o algoritmo & # 8211; onde ele é executado 10 vezes para refinar a tabela Q & # 8211; e depois executamos uma vez em todos os dados. Isso significa que melhorias no pseudo-out-of-sample período só podem ser feitas com o treinamento sem visão retrospectiva (o algoritmo apenas aprende com o que ele não está fazendo do futuro de forma alguma). A primeira imagem neste post mostra a curva de equilíbrio resultante da realização deste processo com um dos nossos algoritmos de RL.
Como essa abordagem de Q-learning gera uma Q-table, podemos explorar o que o algoritmo aprendeu observando os valores dessa tabela e codificando-os de acordo com seu sinal. A imagem acima mostra o resultado de fazer isso. No caso deste algoritmo, temos 25 estados de mercado diferentes, cada um separado pelo dia da semana. Isso significa que, no total, temos 125 estados de mercado possíveis. Como você pode ver na maioria dos casos, o algoritmo está decidindo não negociar, já que aprendeu que & # 8211; por suas definições de estado de mercado & # 8211; negociação na maioria das vezes não leva a lucros de maneira confiável. É por isso que a maioria das linhas BUY / SELL são negativas & # 8211; o algoritmo espera uma recompensa negativa da negociação sob essas condições & # 8211; enquanto a linha STAY OUT está sempre verde. Algumas linhas são amarelas porque esses estados de mercado nunca se apresentaram em todo o processo de teste.
No entanto, existem claramente algumas exceções, caso contrário, o algoritmo nunca seria comercializado. As exceções são destacadas em caixas com borda preta para que você possa vê-las com mais facilidade. Temos principalmente cinco casos em que o algoritmo decidiu que a negociação é melhor do que ficar fora do mercado, quatro que acionam posições longas e outra que aciona uma posição vendida. Para o estado 15, podemos ver que isso gera um sinal longo tanto na sexta quanto na quarta-feira, enquanto na quinta e na terça-feira o algoritmo determinou que a borda recebida não é grande o suficiente. Com essa informação, podemos ver que o algoritmo nunca será negociado às segundas-feiras e terá apenas negociações longas nas terças, quartas e sextas-feiras e apenas os curtos na quinta-feira. Também podemos ver que o valor da tabela q é mais alto para o estado de sexta-feira 15, o que implica que esse comportamento será o mais difícil de mudar (e deve ser o mais lucrativo se o que foi aprendido não for ajustado à curva). Quarta-feira também é o único dia com dois estados que podem gerar posições.
Embora o comportamento dos algoritmos de aprendizado por reforço possa ser um pouco confuso, podemos realizar algumas análises básicas e gráficas em algoritmos simples de Q-learning para aprender mais sobre como eles negociam e qual é o resultado do processo de negociação. Com isso, podemos obter algumas expectativas sobre como os algoritmos negociam e quão bem o comportamento comercial realmente está (comparando a magnitude dos valores), algo que pode ser mais difícil de fazer com outros tipos de algoritmos de aprendizado de máquina. O acima mostra que a complexidade também é desnecessária para obter resultados históricos lucrativos. Os descritores de estado de mercado bem escolhidos podem levar a estratégias bem-sucedidas com muito menos risco de distorção de mineração de dados excessiva ou de ajuste excessivo.
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