量化交易中的强化学习
强化学习
与分类和回归等监督学习任务不同，机器学习中的另一个重要范式是强化学习（RL），它试图在马尔可夫决策过程（MDP）等假设下，通过与环境的直接交互来优化累积的数值奖励信号。
如下图所示，一个强化学习系统由四个要素组成：1)智能体（agent）2)智能体交互的环境 3)智能体遵循的对环境采取行动的策略（policy）4)环境向智能体发出的奖励信号。通常，智能体能够感知和解释环境，采取行动并通过奖励学习，以寻求长期最大化总体奖励来实现最优解。
强化学习试图通过试错来学习产生动作。通过采样动作并观察哪些动作会带来期望的结果，从而获得生成最优动作的策略。与监督学习不同，强化学习不是从标签中学习，而是从一种称为奖励的延时标签中学习。这个标量值让我们知道当前结果的好坏。总之，强化学习的目标是通过采取行动来最大化奖励。
Qlib强化学习工具包（QlibRL）是一个用于量化投资的强化学习平台，提供在Qlib中实现强化学习算法的支持。
量化交易中的潜在应用场景
强化学习方法在游戏、资源分配、推荐系统、市场营销和广告等多个领域已取得显著成就。在涉及连续决策的投资领域，以股票市场为例，投资者通过各种买卖行为有效管理头寸和股票持有，力求优化投资回报。此外，投资者在每次买卖决策前都会仔细评估市场状况和个股信息。从投资者角度看，这一过程可视为由市场交互驱动的连续决策过程。强化学习算法为应对此类挑战提供了有前景的方法。以下是强化学习在量化投资中具有应用潜力的几个场景。
订单执行
订单执行任务是在考虑多个因素的同时高效执行订单，包括最优价格、最小化交易成本、减少市场冲击、最大化订单完成率以及在指定时间内完成执行。强化学习可通过将这些目标纳入奖励函数和动作选择过程来应用于此类任务。具体而言，强化学习智能体与市场环境交互，从市场信息中观察状态，并对下一步执行做出决策。强化学习算法通过试错学习最优执行策略，旨在最大化包含期望目标的预期累积奖励。
- 通用设置
环境（Environment）：表示订单执行所在的金融市场，包含订单簿动态、流动性、价格变动和市场状况等变量。
状态（State）：指强化学习智能体在特定时间步可获得的信息，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、市场波动性以及其他有助于决策的相关信息。
动作（Action）：强化学习智能体基于观察到的状态做出的决策。在订单执行中，动作可包括选择订单规模、价格和执行时机。
奖励（Reward）：表示强化学习智能体在环境中动作表现的标量信号。奖励函数旨在鼓励导致高效且经济的订单执行的动作，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）、减少市场冲击（订单对市场价格的影响）以及最大化订单完成率。
- 场景
单一资产订单执行：专注于为特定资产（如股票或加密货币）执行单个订单的任务。主要目标是在考虑最大化价格优势、最小化交易成本、减少市场冲击和实现高完成率等因素的同时高效执行订单。强化学习智能体与市场环境交互，对该特定资产的订单规模、价格和执行时机做出决策。目标是学习单一资产的最优执行策略，在考虑该资产特定动态和特征的同时最大化预期累积奖励。
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，通常包括同时或顺序执行跨不同资产的订单组合。与单一资产订单执行不同，其重点不仅在于单个订单的执行，还在于管理投资组合内不同资产之间的相互作用和依赖关系。强化学习智能体需要考虑资产间的相互依赖关系、现金约束、市场状况和交易成本，对投资组合中每个资产的订单规模、价格和时机做出决策。目标是学习一种最优执行策略，在平衡每个资产执行效率的同时考虑投资组合整体的绩效和目标。
设置和强化学习算法的选择取决于任务的具体要求、可用数据和期望的性能目标。
投资组合构建
- 投资组合构建是选择资产并在投资组合中进行分配的过程。强化学习通过从与市场环境的交互中学习，在考虑风险管理的同时最大化长期回报，为优化投资组合管理决策提供了框架。
- 通用设置
状态（State）：表示当前市场和投资组合的信息，通常包括历史价格和成交量、技术指标以及其他相关数据。
动作（Action）：对应于将资金分配给投资组合中不同资产的决策，决定每个资产的投资权重或比例。
奖励（Reward）：评估投资组合绩效的指标，可通过多种方式定义，如总回报、风险调整后回报，或其他目标如最大化夏普比率、最小化回撤。
- 场景
股票市场：强化学习可用于构建股票投资组合，智能体学习在不同股票之间分配资金。
加密货币市场：强化学习可应用于构建加密货币投资组合，智能体学习做出分配决策。
外汇（Forex）市场：强化学习可用于构建货币对投资组合，智能体基于汇率数据、经济指标和其他因素学习在不同货币之间分配资金。
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特征。