#1 22-03-2025 13:32:47

Climax

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Apprendre à l'IA à trader avec l'apprentissage par renforcement

En tant que traders, nous avons besoin d'une bonne stratégie de trading pour naviguer sur les marchés et réaliser des profits. Même lorsqu'il s'agit de trading algorithmique, nous devons généralement fournir les règles et les conditions pour que l'ordinateur puisse exécuter la transaction à notre place. Mais qu'en serait-il s'il existait une machine capable de vous dire quelle stratégie utiliser à la place ?

C'est là que l'apprentissage par renforcement entre en jeu.

L'apprentissage par renforcement est considéré comme une étape supérieure à l'apprentissage automatique normal, car il a été prouvé qu'il permettait de résoudre des problèmes très difficiles, comme battre le champion du monde d'informatique. Un exemple célèbre d'un tel projet est AlphaGo, le premier programme basé sur l'IA à vaincre un joueur de Go professionnel.

Aujourd'hui, cette approche peut être utilisée dans d'autres secteurs, notamment la finance et l'investissement. Certains pensent même qu'elle sera le Saint-Graal du trading en raison de ses puissantes capacités.

Alors, qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement pour le trading et comment l'appliquer au marché du Forex ? Découvrons tout cela ci-dessous.

Introduction à l'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est une approche de l'apprentissage automatique qui traite de la formation d'un agent à agir dans un environnement interactif et à apprendre à utiliser le retour d'information généré par ses propres actions et expériences pour obtenir une récompense maximale.

Par exemple, si vous entraînez un agent à jouer à des jeux vidéo, il apprendra à obtenir le score le plus élevé possible.

Au début, l'agent n'a aucune idée de l'action la plus efficace et peut donc effectuer des mouvements aléatoires. Au fil du temps, il explore différents choix d'actions en utilisant l'apprentissage par renforcement jusqu'à ce qu'il trouve sa propre stratégie pour gagner le jeu.

Le principe de base de l'apprentissage par renforcement est l'apprentissage par essais et erreurs. À l'instar des humains qui s'améliorent à partir de leurs erreurs et de leurs réussites passées, les agents d'apprentissage par renforcement s'adaptent en obtenant des récompenses en même temps que des punitions. Ce système apprend à l'agent à distinguer les bonnes actions avec des récompenses bénéfiques et les chemins qui mènent à des résultats négatifs.

Dans le contexte du trading, un agent d'apprentissage par renforcement apprendra à maximiser les profits sur la base de caractéristiques telles que le profit, la perte, la volatilité, etc.

etc. Chaque transaction est comme un jeu individuel, vous commencez donc par faire fonctionner la machine et vous la laissez ouvrir des transactions. À un moment donné, elle vous demande de clôturer, ce qui se traduit par un profit ou une perte. La machine continue de procéder de la sorte et ses performances s'améliorent au fil du temps, car elle apprend chaque fois de nouvelles informations.

En général, l'apprentissage par renforcement pour le trading peut être défini selon le cadre du processus de décision de Markov (PDM), comme décrit ci-dessous :

➡️ État (S) : La situation actuelle de l'agent. Dans les opérations de change, un état peut inclure les prix passés et actuels, les indicateurs techniques, etc.

➡️ Un ensemble d'actions (A) : Les actions possibles que l'agent peut entreprendre dans son état actuel. Sur le marché des changes, il peut s'agir de l'achat, de la vente ou du maintien d'une position.

➡️ Probabilités de transition (P) : la probabilité de passer d'un état actuel à un autre état après qu'une action particulière a été entreprise. Sur le marché des changes, il s'agit de la probabilité d'un mouvement de prix après une action commerciale.

➡️ Fonction de récompense (R) : après avoir effectué une action, l'agent reçoit une récompense qui indique si l'action a été bonne ou mauvaise. Sur le marché des changes, la récompense peut être le P&L, le profit par tic-tac, etc.

➡️ Politique (π) : La stratégie qui définit la meilleure action à entreprendre dans chaque état. Sur le marché des changes, la politique est la stratégie de trading utilisée pour prendre une position.

Dans l'apprentissage par renforcement, l'agent doit prendre des décisions en tenant compte de l'état présent et des valeurs potentielles. L'agent peut tester différentes politiques, mais ce que l'on veut vraiment découvrir, c'est la meilleure politique qui produira la plus grande récompense. Cela signifie qu'il faut éviter les états ayant des valeurs négatives et choisir ceux qui donnent des valeurs positives.

Algorithmes d'apprentissage par renforcement

Les algorithmes d'apprentissage par renforcement peuvent être divisés en deux catégories : les algorithmes basés sur un modèle et les algorithmes sans modèle. La distinction réside dans la manière dont l'agent gère l'environnement et prend des décisions.

1️⃣ Les méthodes basées sur un modèle construisent un modèle interne de l'environnement et l'utilisent pour prédire les résultats futurs. Ainsi, l'agent stocke les données d'état et d'action pour les données futures, ce qui lui permet de planifier à l'avance plutôt que de s'appuyer uniquement sur des essais et des erreurs.

2️⃣ En revanche, les algorithmes sans modèle ne tentent pas de créer un modèle de l'environnement. Au lieu de cela, il opère avec une expérience d'apprentissage pour décider d'une stratégie d'exécution des actions qui peut donner les meilleurs résultats.

Voici quelques-uns des algorithmes les plus populaires utilisés dans l'apprentissage par renforcement :

Apprentissage Q

L'apprentissage Q est un algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle qui entraîne l'agent à interagir avec l'environnement pour trouver les actions optimales. En explorant différentes actions, l'agent peut alors déterminer les chemins qui entraînent des récompenses ou des pénalités.

Le processus est assez simple.

• Initiation : L'agent initialise la table Q pour stocker les valeurs Q.

• Exploration : L'agent choisit une action à entreprendre dans un état particulier.

• Action et mise à jour : l'agent effectue l'action et recueille la récompense. Il attribue ensuite une valeur scalaire à l'action et met à jour la table Q avec les nouvelles connaissances.

• Itération : Le processus se répète jusqu'à ce que l'agent développe la politique optimale.

L'apprentissage Q peut être utilisé dans diverses applications, notamment dans le domaine du trading algorithmique. Il permet aux agents automatisés de développer des stratégies solides basées sur les données passées du marché et de les utiliser pour s'adapter à l'évolution des conditions du marché.

Réseaux Q profonds

Les réseaux Q profonds sont essentiellement une variante de l'apprentissage Q qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour approximer les valeurs Q plutôt qu'une simple table de valeurs. Cette technique permet à l'algorithme de fonctionner dans des environnements comportant de nombreux états et actions. Il est également capable de traiter des entrées à haute dimension comme des images ou des données de capteurs.

Le principal problème de cet algorithme est que la fonction Q est souvent non linéaire et peut présenter de nombreux minima locaux. Pour y remédier, plusieurs techniques sont utilisées :

• Reprise de l'expérience : L'agent ne stocke pas immédiatement les valeurs Q après chaque transaction. Au lieu de cela, il stocke toutes les expériences dans une mémoire tampon. Pendant les mises à jour de l'apprentissage Q, des échantillons sont tirés au hasard de cette mémoire tampon. Cela permet de supprimer les corrélations entre les données, d'améliorer l'efficacité des données et de stabiliser la fonction Q.

• Réseau cible : Il utilise un réseau neuronal distinct, appelé réseau cible, pour calculer les valeurs cibles de Q. Ce réseau est mis à jour moins fréquemment que le réseau cible. Ce réseau est mis à jour moins fréquemment que le réseau principal afin de stabiliser l'apprentissage.

La combinaison de l'apprentissage Q et des réseaux neuronaux génère une méthode puissante pour naviguer sur le marché des changes. Une telle approche hybride devrait permettre de traiter un volume important de données complexes telles que l'action des prix et les indicateurs techniques, de sorte que l'apprentissage par renforcement puisse s'appuyer sur les expériences passées pour s'adapter aux différentes conditions du marché.

Gradient de politique

Le gradient de politique est un algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle qui ajuste et optimise directement les paramètres de la politique en fonction de l'ascension du gradient du rendement attendu. L'idée est d'augmenter les probabilités des actions qui offrent des récompenses élevées et d'éviter les actions entraînant des résultats plus faibles.

L'un des avantages de cet algorithme est qu'il optimise directement la politique. Il se concentre sur l'amélioration de la sélection des stratégies, ce qui pourrait conduire à une politique optimale plus rapide que les méthodes basées sur la valeur.

Dans le cadre du trading algorithmique, le gradient de politique peut aider à créer des stratégies qui s'adaptent à l'évolution des conditions du marché.

Comment mettre en œuvre l'apprentissage par renforcement pour le trading

Maintenant que nous avons une compréhension de base de l'apprentissage par renforcement, passons à la manière de le mettre en œuvre pour le trading. Voici les étapes à suivre :

Étape 1 : Collecte et traitement des données

La première chose à faire pour élaborer une stratégie de trading algorithmique à l'aide de l'apprentissage par renforcement est d'acquérir les données dont vous avez besoin. Pour ce faire, vous devez importer des bibliothèques de données et définir le symbole de l'actif que vous souhaitez négocier. Définissez les dates de début et de fin afin de disposer d'une période de données suffisante.

Avant de pouvoir utiliser les données pour entraîner l'apprentissage par renforcement, nous devons procéder à un retraitement approprié afin que les données soient dans un format adéquat. Voici ce que vous devez faire :

• Supprimer les valeurs manquantes dans les données

• Normaliser les données à une échelle commune

• Diviser les données en deux parties : formation et test

Étape 2 : Construire le modèle d'apprentissage par renforcement

Vous commencerez par choisir un algorithme d'apprentissage par renforcement à utiliser. Certains des éléments que vous pouvez utiliser sont la dynamique du marché, la volatilité et la complexité.

Définissez ensuite l'environnement dans lequel l'agent va opérer. Dans le scénario du trading, cet environnement simule le trading sur le marché des changes et donne à l'agent la possibilité d'interagir avec le marché par des actions de trading telles que l'achat, la vente et la conservation.

L'environnement est initialisé avec des données historiques. Vous devez également spécifier des paramètres tels que les espaces d'action et d'observation, le coût des transactions, le spread, le slippage et des variables de compte telles que le solde et la valeur nette. Veillez à tester la simulation pour vérifier qu'elle est suffisamment réaliste.

Étape 3 : Définir la fonction de récompense

Dans cette étape, vous devez définir le système de récompense de l'agent qui reflète avec précision le résultat souhaité. Ce système est très important dans l'apprentissage par renforcement car il est comme le volant qui détermine comment l'agent estime le résultat de la tâche et optimise sa stratégie. Sans récompenses, l'agent n'aurait aucune direction et tournerait en rond sans fonction distinctive.

La qualité de la fonction de récompense ne guide pas seulement l'agent sur la direction à prendre, mais aussi sur la manière d'y parvenir efficacement. Dans ce cas, il faut trouver un bon équilibre pour que l'agent soit suffisamment encouragé à apprendre rapidement, mais pas trop pour qu'il ne soit pas trop surveillé.

S'il est important de récompenser, il faut aussi prévoir des punitions ou des pénalités pour dissuader l'agent de s'engager sur des voies aux valeurs négatives. Par exemple, imposez des coûts de transaction comme pénalités pour éviter les achats et les ventes excessifs, tout en veillant à ce que l'agent se concentre sur une bonne croissance.

La conception de la fonction de récompense nécessite un niveau élevé de compréhension de la dynamique du marché et de ses éléments tels que les objectifs de négociation, la tolérance au risque, les catégories d'actifs, les coûts de transaction, la liquidité du marché, etc.

Étape 4 : Formation de l'agent et évaluation des performances

Après avoir défini l'environnement de trading et la fonction de récompense, l'étape suivante consiste à former l'agent d'apprentissage par renforcement à l'aide de l'ensemble de données d'apprentissage. Ce processus est long et peut prendre de quelques minutes à plusieurs jours. Pour les applications avancées ou complexes, vous pouvez avoir besoin de plusieurs CPU, GPU et systèmes informatiques pour fonctionner en même temps.

Évaluez les performances du modèle formé sur les données de test. Vous pouvez également visualiser les performances sous forme de graphiques ou d'images pour vous aider à mesurer sa rentabilité avec plus de précision. Voici quelques-unes des techniques que vous pouvez utiliser :

• Ratio de Sharpe : Utilisé pour encourager l'agent à maximiser les rendements ajustés au risque plutôt que de se concentrer uniquement sur les bénéfices.

• Max Drawdown : Capture la plus grande baisse de valeur sur une période donnée, ce qui indique la stabilité et la fiabilité de l'agent.

Étape 5 : Déployer l'agent

Après avoir configuré tous ces éléments, vous pouvez procéder au déploiement de l'agent sur un marché réel. Notez qu'au cours de la phase de mise en œuvre, il est parfois nécessaire de revoir le modèle d'apprentissage par renforcement pour s'assurer des résultats souhaités.

Les défis de l'apprentissage par renforcement pour le trading

Bien que l'apprentissage par renforcement puisse potentiellement transformer le monde du trading, il n'est pas toujours facile de déployer cette technique en raison des facteurs suivants :

🌐 Données limitées

L'un des principaux défis de l'apprentissage par renforcement est qu'il nécessite une grande quantité de données pour s'entraîner. C'est un obstacle de taille dans le monde de la finance, où les ensembles de données historiques sur les marchés sont limités et peuvent ne pas représenter des conditions de marché extrêmes. Cela peut limiter l'efficacité des robots de trading qui utilisent des modèles d'apprentissage par renforcement, en particulier en cas de forte volatilité.

En outre, les données financières sont généralement très bruitées, ce qui les rend difficiles à interpréter. Étant donné que les agents d'apprentissage par renforcement apprennent par essais et erreurs, cela peut prendre beaucoup de temps.

🔀 Surajustement

Le surajustement est une condition dans laquelle un agent fonctionne très bien dans les données historiques, mais ne parvient pas à atteindre le même objectif sur le marché réel. En fait, le modèle n'est pas capable de s'adapter aux conditions changeantes du marché parce qu'il est trop adapté aux données passées.

Il s'agit en fait d'un problème courant dans l'apprentissage par renforcement et d'autres modèles d'apprentissage automatique. La régularisation et la validation croisée sont des techniques permettant d'éviter le surajustement. La première est un ensemble de méthodes visant à simplifier votre modèle, tandis que la seconde vous permet de détecter le surajustement en divisant l'ensemble de formation initial en sous-ensembles de taille égale.

💻 Une puissance de calcul limitée

Les techniques d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique nécessitent beaucoup de puissance de calcul, et c'est un problème qui n'a pas encore été résolu. Plus le modèle d'apprentissage automatique est complexe, plus il faut de puissance de calcul. Cela peut s'avérer très coûteux, en particulier pour les commerçants de détail et les petites entreprises.

💼 Préoccupations d'ordre réglementaire

L'utilisation de l'IA, y compris l'apprentissage par renforcement pour le trading, soulève des préoccupations d'ordre éthique et réglementaire. L'une des principales raisons est le manque de transparence dans le processus de prise de décision des systèmes de trading par IA, ce qui diminue leur responsabilité.

D'autre part, les opérations de change sont fortement réglementées. Il en résulte un problème où la surveillance réglementaire reste essentielle pour garantir que la pratique est sûre et que les risques sont gérables.

L'avenir de l'apprentissage par renforcement pour le trading

Les stratégies de trading évoluent avec les progrès technologiques. Ces dernières années, nous avons été témoins d'un grand nombre de choses incroyables dont l'apprentissage par renforcement est capable, et il semble que cette tendance se poursuivra dans un avenir proche.

Contrairement à l'élaboration d'une stratégie de trading sur la base de modèles historiques et d'une analyse manuelle, l'apprentissage par renforcement propose des robots de trading qui apprennent leur propre stratégie par le biais d'expériences. Tout trader peut imaginer à quel point il est fastidieux d'élaborer une bonne stratégie. Il s'agit donc d'un potentiel énorme qui offre de nombreuses possibilités de rationalisation de la stratégie et de l'étude de marché.

Par ailleurs, l'apprentissage par renforcement multi-agents profond, qui combine l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement, est actuellement très populaire. Nous pouvons nous attendre à voir davantage d'applications de ce type, notamment en termes de maximisation de la rentabilité et de meilleure gestion des risques.

Que faire en tant que trader ?

Si de plus en plus d'utilisateurs appliquent l'apprentissage par renforcement et qu'un jour il devient courant, il est certain que cela aura un impact sur le marché. Soit nous aurons rendu le marché efficace, soit nous créerons de nouvelles inefficacités auxquelles nous n'avons pas encore pensé. Cela dit, le moment est idéal pour prendre une longueur d'avance sur cette technique avant qu'elle ne s'impose sur le marché.

En tant que trader, il y a plusieurs choses que vous pouvez faire pour vous préparer à l'ère de l'apprentissage par renforcement dans le trading sur le marché des changes. Tout d'abord, c'est une bonne idée de se familiariser avec la programmation, puisqu'elle est nécessaire pour construire l'apprentissage par renforcement. La maîtrise de la programmation est un avantage considérable qui peut vous aider à gagner plus d'argent à long terme.

Un autre avantage est de rester curieux et de ne jamais cesser d'apprendre. Dans un monde aussi ouvert, vous pouvez apprendre n'importe quoi n'importe où, que ce soit dans les actualités, les articles ou même les discussions sur les médias sociaux. Restez donc à l'affût des derniers événements du marché et de la technologie.

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Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.