Применение глубокого обучения с подкреплением в алгоритмической торговле - Nikitin, Petr Vladimirovich; Gorokhova, Rimma Ivanovna; Korchagin, Sergey Alexeyevich; Krasnikov, Vladimir Sergeevich (Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2020)
На текущий момент существует большой объем литературы по торговле на бирже. Очевидно, что с каждым годом математическая база работ усложняется вместе с увеличением вычислительной мощности, машины за единицу времени могут обрабатывать больше метрик от года к году и выдавать более точные решения. Применение глубокого обучения уже хорошо зарекомендовало себя, так как применение такого подхода дало качественный скачок в алгоритмической торговле. В статье представлен алгоритм торговли длинными контрактами одним активом на финансовом рынке на языке программирования Python с применением нейронной сети LSTM при помощи библиотеки Keras, который используется в качестве демонстрационного примера по дисциплине "Обучение с подкреплением". Формализовано модель LSTM решает проблему исчезающих градиентов, которая может удерживать градиент целевой функции относительно сигнала состояния. В применении к нашей задаче такое улучшение модели позволяет собирать данные о тех или иных паттернах изменения цены, то есть при предсказании цены следующего шага опираемся не только на данные предыдущего шага, но и на более ранние данные, когда было схожее состояние среды. Коэффициент Шарпа используется для определения оптимальной стратегии и принятия решения в каждый момент времени применения. Определены оптимальный минимальный временной промежуток для работы модели; задержка передачи сигнала от момента изменения ситуации на рынке до приема сигнала моделью, которая будет бесконечно малой, а вычислительную мощность будем считать бесконечно большой. Эти допущения дают право говорить: при изменении ситуации на рынке модель мгновенно готова среагировать и принять решение о продаже, покупке или удержании актива.