Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Aprendizado contextual com memória (MacroHFT)"
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Novo artigo Redes neurais em trading: Aprendizado contextual com memória (MacroHFT) foi publicado:
Os métodos de aprendizado por reforço (RL) estão ganhando popularidade no setor financeiro, pois permitem lidar com tarefas complexas de tomada de decisão sequencial. RL-algoritmos conseguem processar dados multidimensionais, levar em conta múltiplos parâmetros e se adaptar a condições variáveis. No entanto, apesar dos avanços no trading de baixa frequência, algoritmos eficazes para mercados de criptomoedas em alta frequência ainda estão em desenvolvimento. Os mercados cripto se caracterizam por sua alta volatilidade, instabilidade e pela necessidade de considerar horizontes de negociação de longo prazo ao mesmo tempo em que se reage rapidamente aos eventos.
Os algoritmos HFT existentes para criptomoedas enfrentam uma série de problemas que limitam sua eficácia. Em primeiro lugar, o mercado muitas vezes é tratado como um sistema estacionário único, e muitos algoritmos se limitam à análise de tendências, ignorando a volatilidade. Essa abordagem dificulta a gestão de riscos e reduz a precisão das previsões. Em segundo lugar, muitas estratégias tendem ao sobreajuste devido ao foco excessivo em um conjunto restrito de características do mercado. Isso compromete sua capacidade de adaptação a novas condições de mercado. Por fim, as políticas de negociação individuais dos agentes geralmente carecem de flexibilidade suficiente para reagir rapidamente a mudanças bruscas, o que é especialmente crítico em mercados com dados de alta frequência.
Uma das soluções propostas para esses problemas foi apresentada no trabalho "MacroHFT: Memory Augmented Context-aware Reinforcement Learning On High Frequency Trading". Seus autores propuseram o framework MacroHFT, uma abordagem inovadora baseada em aprendizado por reforço dependente de contexto. Este framework foi desenvolvido especificamente para negociação de alta frequência com criptomoedas no timeframe de 1 minuto. MacroHFT utiliza informações macroeconômicas e outros dados contextuais para melhorar a qualidade das decisões tomadas. O processo inclui duas etapas principais. Na primeira etapa, o mercado é classificado com base em indicadores de tendência e volatilidade. Para cada categoria de condições de mercado, são treinados subagentes especializados, que ajustam suas estratégias conforme a situação atual. Esses subagentes garantem flexibilidade e a capacidade de considerar as particularidades locais do mercado.
Autor: Dmitriy Gizlyk