Обсуждение статьи "Как создать и адаптировать RL-агент с LLM и квантовым кодированием в алгоритмическом трейдинге на MQL5"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Как создать и адаптировать RL-агент с LLM и квантовым кодированием в алгоритмическом трейдинге на MQL5:

В статье предложен гибридный подход к алгоритмическому трейдингу на основе квантового кодирования рыночных состояний, Double DQN с приоритетным буфером опыта и LLM в роли контекстного советника. Методология SEAL обеспечивает асинхронное дообучение агента без остановки торговли. Легковесный Q-learning фильтр (USE/SKIP/REDUCE) управляет исполнением сигналов на мета-уровне. Приводятся практические детали интеграции системы с торговой платформой MetaTrader 5 и схемы её адаптации к режимным сдвигам рынка.

В современнем алгоритмическом трейдинге наблюдается парадоксальная ситуация: несмотря на впечатляющие достижения машинного обучения в других областях, применение обучения с подкреплением к торговле на финансовых рынках остаётся задачей с крайне нестабильными результатами.

Данная работа представляет гибридный подход, объединяющий преимущества квантового кодирования состояний, глубокого Q-обучения и языковых моделей с механизмом самоадаптации SEAL (Self-Evolving Adaptive Learning). Практическая реализация системы демонстрирует способность к автоматической фильтрации неэффективных торговых сигналов и динамической адаптации к режимным сдвигам рынка без необходимости полного переобучения модели. Архитектура построена на принципе минимальной инвазивности: RL-агент интегрируется в существующие торговые системы, дополняя их возможности принятия решений без замены базовой логики.

Автор: Yevgeniy Koshtenko