7 برنامه یادگیری تقویت در امور مالی و تجارت

در این مقاله ، ما 7 برنامه تجارت و مالی در دنیای واقعی را کشف خواهیم کرد که در آن از یادگیری تقویت شده برای افزایش عملکرد استفاده می شود.

خوب ، اما قبل از اینکه به سمت نیت رقیق این مقاله حرکت کنیم ، اجازه می دهیم چند مفهوم را تعریف کنیم که بعداً از آنها استفاده خواهم کرد.

برای مبتدیان بیایید به سرعت یادگیری تقویت را تعریف کنیم:

یک فرآیند یادگیری که در آن یک عامل از طریق آزمایش و خطا با محیط خود در تعامل است ، برای رسیدن به یک هدف مشخص به گونه ای که نماینده بتواند تعداد پاداش ها را به حداکثر برساند و مجازات های داده شده توسط محیط را برای هر مرحله صحیح انجام شده توسط محیط به حداقل برساندنماینده برای رسیدن به هدف خود.

خنک ، اکنون چند کلمه کلیدی که من از آن استفاده زیادی خواهم کرد:

1. یادگیری تقویت عمیق (DRL): الگوریتم هایی که از یادگیری عمیق استفاده می کنند تا عملکردهای تقریبی یا سیاست هایی را که در هسته یادگیری تقویت قرار دارند ، استفاده کنند.
2. تکنیک یادگیری تقویت شیب سیاست: رویکرد مورد استفاده در حل مشکلات یادگیری تقویت. روشهای شیب خط مشی ، مدل سازی را هدف قرار داده و بهینه سازی عملکرد سیاست را مستقیماً انجام می دهد.
3. Deep Q Learning: استفاده از یک شبکه عصبی برای تقریبی عملکرد Q-Value. عملکرد Q-Value یک ماتریس دقیق را برای عامل کار ایجاد می کند ، که می تواند به آن اشاره کند تا پاداش خود را در دراز مدت به حداکثر برساند.
4. واحد مکرر دروازه (GRU): نوع ویژه شبکه عصبی مکرر ، با کمک مکانیسم دروازه اجرا شده است.
5. استراتژی یادگیری عمیق Q: ترکیبی از یادگیری عمیق Q با GRU.
6. استراتژی شیب خط مشی: ترکیبی از تکنیک شیب سیاست با GRU.
7. شبکه Q مکرر عمیق: ترکیبی از شبکه های عصبی مکرر با تکنیک یادگیری Q.

خوب ، اکنون ما آماده هستیم تا بررسی کنیم که چگونه از یادگیری تقویت برای به حداکثر رساندن سود در دنیای مالی استفاده می شود.

1. رباتهای تجاری با یادگیری تقویت

رباتهای دارای یادگیری تقویت می توانند با تعامل با آن از محیط تجارت و بازار سهام یاد بگیرند. آنها از آزمایش و خطا برای بهینه سازی استراتژی یادگیری خود بر اساس ویژگی های هر سهام ذکر شده در بازار سهام استفاده می کنند.

تصویر توسط مانفرد استاگر |منبع: Pixabay

چند مزیت بزرگ برای این رویکرد وجود دارد:

• صرفه جویی در وقت
• رباتهای تجاری می توانند بر اساس جدول زمانی 24 ساعته تجارت کنند
• تجارت در همه صنایع متنوع می شود

به عنوان نمونه ، می توانید ربات معاملات سهام را با استفاده از پروژه یادگیری Q عمیق بررسی کنید. ایده در اینجا ایجاد یک ربات تجاری با استفاده از تکنیک یادگیری Q Deep q بود ، و آزمایشات نشان می دهد که یک ربات آموزش دیده قادر به خرید یا فروش در یک زمان واحد با توجه به مجموعه ای از سهام برای تجارت است.

لطفاً توجه داشته باشید که این پروژه مبتنی بر شمارش هزینه های معامله ، کارآیی اجرای معاملات و غیره نیست - بنابراین این پروژه نمی تواند در دنیای واقعی برجسته باشد. به علاوه ، آموزش این پروژه به دلیل شیوه پی در پی آن بر روی CPU انجام می شود.

منبع

2. یادگیری تقویت مبتنی بر chatbot

chatbots به طور کلی با کمک دنباله به مدل سازی دنباله آموزش دیده است ، اما اضافه کردن یادگیری تقویت کننده به ترکیب می تواند مزایای بزرگی برای تجارت و امور مالی داشته باشد:

• Chatbots می تواند به عنوان کارگزاران عمل کند و نقل قول های زمان واقعی را به اپراتورهای کاربر خود ارائه دهد.
• Chatbots مبتنی بر UI مکالمه می تواند به مشتریان کمک کند تا به جای شخصی از کارمندان یا از تیم پشتیبانی باطن ، مسائل خود را حل کنند. این باعث صرفه جویی در وقت می شود و کارکنان پشتیبانی را از کارهای قابل تکرار رها می کند و به آنها اجازه می دهد تا روی مسائل پیچیده تر تمرکز کنند.
• Chatbots همچنین می تواند در مورد افتتاح و بسته شدن ارزش فروش در ساعات معاملاتی پیشنهاداتی ارائه دهد.

پروژه چت بابات یادگیری عمیق ، اجرای chatbot را بر اساس یادگیری تقویت ، با تکنیک شیب سیاست نشان می دهد.

منبع

3. بهینه سازی ریسک در وام همسالان با یادگیری تقویت

وام P2P راهی برای ارائه وام به افراد و مشاغل از طریق خدمات آنلاین است. این خدمات آنلاین وظیفه تطبیق وام دهندگان را با سرمایه گذاران خود انجام می دهند.

در این نوع بازارهای آنلاین ، یادگیری تقویت کننده مفید است. به طور خاص می توان از آن استفاده کرد:

• نمرات اعتباری وام گیرندگان را برای کاهش ریسک تجزیه و تحلیل کنید.
• پیش بینی بازده سالانه ، از آنجا که مشاغل آنلاین دارای سربار کم هستند ، وام دهندگان می توانند در مقایسه با پس انداز و محصولات سرمایه گذاری ارائه شده توسط بانک ها ، بازده بالاتری داشته باشند.
• همچنین می تواند به تخمین احتمال اینکه وام گیرنده بتواند تعهدات بدهی خود را برآورده کند ، کمک کند.

وام دهنده همکار به همسالان Robo با استفاده از یک پروژه شبکه عصبی یک بستر وام دهی آنلاین است که با یک شبکه عصبی ساخته شده است. این از یادگیری تقویت استفاده نمی کند ، اما می بینید که این فقط نوع سناریوی آزمایش و خطا است که RL می تواند حس کاملی داشته باشد.

منبع

4- مدیریت نمونه کارها با یادگیری تقویت عمیق

مدیریت نمونه کارها به معنای گرفتن دارایی های مشتری ، قرار دادن آن در سهام و مدیریت مداوم آن برای کمک به مشتری در دستیابی به اهداف مالی خود است. با کمک یادگیری تقویت شبکه سیاست عمیق ، تخصیص دارایی ها می تواند با گذشت زمان بهینه شود.

در این حالت ، مزایای یادگیری عمیق تقویت کننده عبارتند از:

• این کارآیی و موفقیت مدیران انسانی را افزایش می دهد.
• این خطر سازمانی را کاهش می دهد.
• این باعث افزایش بازده سرمایه گذاری (ROI) از نظر سود سازمانی می شود.

چارچوب یادگیری تقویت عمیق برای مشکل مدیریت نمونه کارها مالی - این پروژه اجرای مدیریت نمونه کارها را با یادگیری تقویت شبکه سیاست عمیق نشان می دهد.

منبع

5. استراتژی های تنظیم قیمت با یادگیری تقویت

پیچیدگی و تغییرات پویا قیمت سهام بزرگترین چالش در درک قیمت سهام است. به منظور درک این خصوصیات ، شبکه های واحد مکرر (GRU) به خوبی با یادگیری تقویت کار می کنند و مزایایی مانند:

• استخراج ویژگی های مالی آموزنده که می تواند شخصیت ذاتی یک سهام را نشان دهد.
• کمک به تصمیم گیری در مورد ضرر متوقف و متوقف کردن سود در هنگام تجارت.

عکس از اولیا کوبروسوا |منبع: Pexels

برای پشتیبانی از اظهارات فوق ، یادگیری عمیق تقویت برای سری زمانی: بازی کردن کاغذ بازی های تجاری ایده آل که بهترین عملکرد از واحد مکرر دروازه دار (GRU) ، واحدهای حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) ، شبکه عصبی Convolutional (CNN) را انجام می دهد. و Perceptron چند لایه (MLP).

عوامل مبتنی بر GRU که برای مدل سازی مقادیر Q استفاده می شوند ، بهترین عملکرد کلی را در بازی تک متغیره برای ضبط یک سری زمان قیمت موج نشان می دهند.

دو تکنیکی که با آنها می توان یادگیری تقویت را با GRU اعمال کرد عبارتند از:

• استراتژی یادگیری عمیق q
• استراتژی شیب سیاست دروازه

برای درک بهتر این تکنیک ها ، می توانید این مقاله را بررسی کنید: استراتژی های تطبیقی معاملات سهام با روش های یادگیری تقویت عمیق.

6. سیستم های توصیه با یادگیری تقویت

وقتی صحبت از سیستم عامل های معاملاتی آنلاین می شود ، سیستم های توصیه ای مبتنی بر تکنیک های یادگیری تقویت می توانند یک بازیگر باشند. این سیستم ها می توانند در توصیه سهام مناسب به کاربران هنگام تجارت کمک کنند.

عکس توسط Thisisengineering |منبع: Pexels

یادگیری تقویت کننده پس از آموزش در تعدادی از سهام ، به انتخاب بهترین سهام یا صندوق متقابل کمک می کند و در نهایت منجر به ROI بهتر می شود.

مزایای اینجا می تواند باشد:

• درگیر کردن کاربران موجود با ارائه توصیه های انتخاب سهام مادام العمر بر اساس رفتار کاربران بر روی این سیستم عامل.
• کمک به مبتدیان با پیشنهاد سهام خوب برای تجارت.
• تصمیم گیری در مورد انتخاب سهام را آسان تر می کند.

پروژه StockreComendSystem اجرای سیستمی مانند این را نشان می دهد.

7. حداکثر رساندن سود با حداقل سرمایه گذاری سرمایه

اگر همه نکات فوق را با هم ترکیب کنیم ، می توانیم یک سیستم خودکار ساخته شده برای دستیابی به بازده بالا ، در حالی که سرمایه گذاری ها را تا حد ممکن کم نگه داریم ، بدست آوریم.

عکس توسط کارولینا Grabowska |منبع: Pexels

یک عامل می تواند با کمک یادگیری تقویت کننده آموزش داده شود ، که می تواند حداقل دارایی را از هر منبع بگیرد و آن را به سهام اختصاص دهد ، که می تواند ROI را در آینده دو برابر کند.

امروزه ، نمایندگان RL توانسته اند استراتژی های معاملاتی بهینه را بیاموزند که از استراتژی های خرید و فروش ساده ای که افراد از آنها استفاده می کردند بهتر عمل کنند. این می تواند با کمک مدل فرایند تصمیم گیری مارکوف (MDP) ، با استفاده از شبکه Q مکرر عمیق (DRQN) حاصل شود. یک منبع خوب برای درک این مفهوم ، یادگیری Q مکرر Q برای MDP های جزئی قابل مشاهده است.

با توجه ادامه بدهید

این مهم است که اضافه کنیم که بسیاری از پروژه هایی که ما ذکر کردیم اساساً پروژه هایی هستند که برای تفریح ساخته شده اند. آنها در مورد داده های گذشته آموزش دیده اند و به درستی پشت سر نمی گذارند. در مورد داده های غیب (به عنوان مثال آمار COVID) ، خطر نزولی بسیار بزرگتر از حد انتظار مدل است.

بازار یک سیستم پیچیده است و درک سیستم های یادگیری ماشین فقط براساس داده های تاریخی دشوار است. عملکرد استراتژی های معاملاتی مبتنی بر ML می تواند بسیار عالی باشد ، اما همچنین می تواند باعث شود تا پس انداز خود را تخلیه کنید. بنابراین این پروژه ها را با یک دانه نمک بگیرید.

نتیجه

یادگیری تقویت همیشه نوعی کم ارزش بوده است. با نشان دادن موارد مالی و استفاده از تجارت RL در این مقاله ، می خواهم آگاهی در مورد چگونگی مفید RL را به اشتراک بگذارم ، ایجاد یک مسیر با انگیزه برای زبان آموزان جدید و توسعه دهندگان موجود برای کشف بیشتر این دامنه. این یک موضوع جذاب است!

این یک ردیاب آزمایش و رجیستری مدل است که با هر پشته MLOP ادغام می شود.

مدل ابرداده را از هر نقطه خط لوله خود وارد کنید. نتایج را در برنامه وب مشاهده کنید.