量化交易中的强化学习

强化学习

强化学习（RL）是与分类任务和回归任务等监督学习任务不同的一种重要的机器学习范式。强化学习通过与环境直接交互，在马尔可夫决策过程（MDP）等一些假设条件下，试图通过优化累积的数值奖励信号来进行机器学习。

如下图所示，一个RL系统包含四个元素：1）智能体；2）智能体与之交互的环境；3）智能体遵循的策略以对环境采取行动；4）环境向智能体提供的奖励信号。一般来说，智能体可以感知和解释其环境，通过奖励进行行动并学习，以追求长期和最大化的总体奖励，实现最优解。

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强化学习试图通过试错来学习生成行动。通过采样行动，然后观察哪个行动导致我们期望的结果，可以得到一个策略来生成最优行动。与监督学习相比，强化学习不是通过标签来学习，而是通过一种称为奖励的延时标签来学习。这个标量值让我们知道当前的结果是好还是坏。总而言之，强化学习的目标是采取行动来最大化奖励。

Qlib强化学习工具包（QlibRL）是一个量化投资的强化学习平台，为在Qlib中实现强化学习算法提供支持。

量化交易中的潜在应用场景

强化学习方法已经在各种应用中取得了显著成果，包括游戏玩法，资源分配，推荐系统，市场营销和广告。在涉及连续决策的投资场景中，让我们考虑股票市场的例子。投资者通过有效管理其仓位和股票持有，通过各种买卖行为来优化其投资回报。此外，投资者在每次买卖决策之前会仔细评估市场状况和股票特定信息。从投资者的角度来看，这个过程可以看作是与市场交互驱动的连续决策过程。强化学习算法为解决这类挑战提供了有希望的方法。 以下是强化学习在量化投资中潜在应用的几个场景。

订单执行

订单执行任务是在考虑多个因素的情况下高效执行订单，包括最优价格、降低交易成本、减少市场冲击、最大化订单完成率和在指定时间范围内完成执行。强化学习可以通过将这些目标纳入到奖励函数和行动选择过程中来应用于这些任务。具体来说，强化学习智能体与市场环境进行交互，从市场信息中观察状态，并做出下一步执行的决策。强化学习算法通过试错学习一种最优执行策略，旨在最大化期望的累积奖励，其中包含所期望的目标。

  • 通用设置

    • 环境：环境代表了订单执行发生的金融市场。它涵盖的变量包括订单簿动态、流动性、价格波动和市场状况等。

    • 状态：状态是指在给定时间步骤上RL智能体可得到的信息。它通常包括当前订单簿状态（买卖价差、订单深度）、历史价格数据、历史交易量、市场波动性以及任何其他有助于决策的相关信息。- 行动：行动是强化学习代理根据观察到的状态所做出的决策。在订单执行中，行动可以包括选择订单的大小、价格和执行的时机。

  • 奖励：奖励是一个标量信号，表示强化学习代理在环境中采取行动的表现。奖励函数的设计旨在鼓励导致高效和成本效益的订单执行的行动。它通常考虑多个目标，如最大化价格优势，最小化交易成本（包括交易费用和滑点），减少市场影响（订单对市场价格的影响）和最大化订单完成率。

  • 情景 - 单资产订单执行：单资产订单执行关注执行特定资产（如股票或加密货币）的单个订单的任务。主要目标是在考虑最大化价格优势、最小化交易成本、减少市场影响和实现高完成率等因素的情况下高效执行订单。强化学习代理与市场环境进行交互，并对该特定资产的订单大小、价格和执行时机进行决策。目标是学习一种对单资产的最优执行策略，以在考虑该资产的特定动态和特征的情况下最大化预期累积奖励。

    • 多资产订单执行：多资产订单执行将订单执行任务扩展到涉及多个资产或证券。通常涉及同时或顺序地执行多个资产的订单组合。与单资产订单执行不同，重点不仅在于执行单个订单，还在于管理组合中不同资产之间的相互作用和依赖关系。强化学习代理需要对资产组合中每个资产的订单大小、价格和时机进行决策，考虑它们之间的相互依赖性、现金限制、市场条件和交易成本。目标是学习一种最优执行策略，在考虑整个组合的绩效和目标的同时平衡每个资产的执行效率。

对于任务的具体要求、可用数据和期望的性能目标，设置和强化学习算法的选择取决于特定的要求。

投资组合构建

投资组合构建是选择和配置投资组合中的资产的过程。强化学习提供了一个框架，通过与市场环境的交互学习，最大化长期回报，同时考虑风险管理来优化投资组合管理决策。 - 一般设置

  • 状态：状态代表市场和投资组合的当前信息。通常包括历史价格和成交量、技术指标和其他相关数据。

  • 行动：行动对应于在投资组合中不同资产之间分配资本的决策。它确定每个资产中的投资权重或比例。

  • 奖励：奖励是评估投资组合绩效的指标。可以使用不同的方式定义奖励，如总回报、风险调整回报或其他目标，如最大化夏普比率或最小化回撤。

  • 情景 - 股票市场：可以使用强化学习构建股票组合，代理学会在不同股票之间分配资本。

    • 加密货币市场：可以应用强化学习构建加密货币组合，代理学会做出分配决策。

    • 外汇市场：可以使用强化学习构建货币对组合，代理根据汇率数据、经济指标和其他因素在不同货币之间分配资本。同样，基本设置和算法的选择取决于问题的具体要求和市场的特点。