Обучение с подкреплением

Алгоритмическая торговля показала значительный рост интереса, учитывая быстро растущие возможности современных компьютеров. Из-за снижения задержек при трейдинге и увеличения производительности техники, высокочастотная торговля стала доступна не только крупным финансовым фирмам, но и обычным людям. Это вынуждает придумывать более умные алгоритмы, поскольку одной скорости уже недостаточно для успешной торговли. В данной работе рассматривается новый подход обучения с подкреплением к изучению алгоритмической торговли. Методы обучения с подкреплением направлены на оптимизацию работы агента в неизвестной среде. Pассматриваемое направление активно развивается в повседневной жизни, внедряются и улучшаются самые современные решения. В данной работе рассматривается оптимизации исполнения клиентского заказа с точки зрения брокера. Для достижения этой цели разрабатывается и внедряется специально построенная алгоритмическая торговая система с реализацией концепции обучения с подкреплением. Автор пытается решить проблему наилучшего исполнения клиентской заявки на валютном рынке, а именно на инструменте доллар США – российский рубль. Удалось добиться адекватного результата при помощи модели, реализованной на вечерней сессии. Предложенному алгоритму удалось добиться наилучшего результата, тем не менее показать положительный результат на основной дневной сессии не удалось.