Policy Gradient Methods

1. 1. طرق تدرج السياسة في التعلم المعزز

طرق تدرج السياسة (Policy Gradient Methods) هي عائلة من خوارزميات التعلم المعزز التي تهدف إلى تعلم سياسة (Policy) مباشرة، أي استراتيجية اتخاذ القرار التي يتبعها العامل (Agent) في بيئة معينة. على عكس طرق القيمة (Value-based methods) مثل Q-Learning و SARSA التي تتعلم دالة قيمة تمثل مدى جودة حالة معينة أو اتخاذ إجراء معين في حالة معينة، تركز طرق تدرج السياسة على تحسين السياسة مباشرةً. هذا يجعلها مناسبة بشكل خاص للمهام التي تتضمن مساحات إجراء مستمرة أو ذات أبعاد عالية، مثل تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة.

لماذا نستخدم طرق تدرج السياسة؟

هناك عدة أسباب تجعل طرق تدرج السياسة جذابة، خاصة في سياق التداول المالي:

• التعامل مع المساحات المستمرة والدائمة: في التداول، يمكن أن تكون الإجراءات (مثل حجم الأمر ونقطة الدخول والخروج) مستمرة. طرق تدرج السياسة يمكنها التعامل مع هذه المساحات بشكل طبيعي، بينما تتطلب طرق القيمة تقريبًا وتحويلًا إلى مساحة منفصلة.
• التعامل مع المهام العشوائية: يمكن لسياسات التدرج أن تتعلم سياسات عشوائية، مما يسمح للعامل باستكشاف استراتيجيات مختلفة بشكل أكثر فعالية. هذا مهم في الأسواق المالية المتقلبة حيث قد تكون الاستراتيجيات غير الحتمية أفضل من الاستراتيجيات المحددة.
• الاستقرار: في بعض الحالات، يمكن أن تكون طرق تدرج السياسة أكثر استقرارًا من طرق القيمة، خاصةً في البيئات التي تتغير فيها الدالة القيمة بسرعة.
• التقارب المباشر للسياسة: الهدف النهائي هو تعلم سياسة جيدة، وطرق تدرج السياسة تعمل مباشرة على هذا الهدف، مما قد يؤدي إلى تقارب أسرع في بعض الحالات.

المفاهيم الأساسية

لفهم طرق تدرج السياسة، يجب أولاً فهم بعض المفاهيم الأساسية:

• السياسة (Policy): هي دالة تحدد احتمالية اتخاذ إجراء معين في حالة معينة. يمكن تمثيل السياسة بالرمز π(a|s)، حيث s هي الحالة و a هو الإجراء.
• دالة الهدف (Objective Function): هي الدالة التي نحاول تحسينها. في طرق تدرج السياسة، تكون دالة الهدف عادةً هي العائد المتوقع (Expected Return) أو مجموع المكافآت التي يتلقاها العامل على مدار فترة زمنية.
• التدرج (Gradient): هو متجه يشير إلى اتجاه أقصى زيادة للدالة. في طرق تدرج السياسة، نحسب تدرج دالة الهدف بالنسبة لمعلمات السياسة ونستخدمه لتحديث المعلمات وتحسين السياسة.
• المكافأة (Reward): هي إشارة رقمية يتلقاها العامل بعد اتخاذ إجراء في حالة معينة. المكافأة تحدد مدى جودة الإجراء الذي تم اتخاذه.

كيفية عمل طرق تدرج السياسة

بشكل عام، تعمل طرق تدرج السياسة على النحو التالي:

1. تحديد السياسة: يتم تحديد السياسة باستخدام نموذج قابل للتعلم، مثل شبكة عصبونية. يمكن أن تأخذ الشبكة العصبونية الحالة كمدخل وتخرج توزيعًا احتماليًا على الإجراءات. 2. جمع البيانات: يتم استخدام السياسة الحالية لجمع البيانات من البيئة. يتم تسجيل الحالات والإجراءات والمكافآت التي يتلقاها العامل. 3. حساب التدرج: يتم استخدام البيانات المجمعة لتقدير تدرج دالة الهدف بالنسبة لمعلمات السياسة. هناك عدة طرق لحساب هذا التدرج، بما في ذلك:

   *   REINFORCE: هي أبسط طرق تدرج السياسة. تستخدم REINFORCE العائد الكامل (Return) كتقدير للقياس (Baseline) لتقليل التباين.
   *   Actor-Critic Methods: تستخدم هذه الطرق نموذجين: Actor (يمثل السياسة) و Critic (يمثل دالة القيمة). يستخدم Critic لتقييم الإجراءات التي يتخذها Actor وتقديم إشارة لتحديث السياسة. تشمل الأمثلة A2C و A3C و DDPG.

4. تحديث السياسة: يتم استخدام التدرج المحسوب لتحديث معلمات السياسة باستخدام خوارزمية تحسين مثل Gradient Descent. 5. التكرار: يتم تكرار الخطوات من 2 إلى 4 حتى تتقارب السياسة إلى حل جيد.

أمثلة على طرق تدرج السياسة

• REINFORCE: هي خوارزمية بسيطة لكنها فعالة. تعتمد على جمع مسار كامل من التفاعلات مع البيئة ثم استخدام العائد الكامل لتقدير تدرج السياسة.
• Actor-Critic: تجمع بين مزايا طرق تدرج السياسة وطرق القيمة. يستخدم Actor لتعلم السياسة و Critic لتعلم دالة القيمة. هذا يسمح بتقليل التباين في تقدير التدرج وتحسين الأداء.
• Proximal Policy Optimization (PPO): هي خوارزمية متقدمة تهدف إلى تحسين الأداء والاستقرار. تستخدم PPO قيودًا على حجم التحديثات التي يمكن إجراؤها على السياسة في كل خطوة، مما يمنع التغييرات الكبيرة التي قد تؤدي إلى تدهور الأداء. تعتبر PPO من أشهر الخوارزميات المستخدمة حاليًا في التعلم المعزز.
• Trust Region Policy Optimization (TRPO): هي خوارزمية أخرى تهدف إلى تحسين الاستقرار. تستخدم TRPO قيودًا أكثر تشددًا على حجم التحديثات من PPO، مما يجعلها أكثر استقرارًا ولكن أيضًا أكثر تعقيدًا في التنفيذ.

تطبيق طرق تدرج السياسة في تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة

يمكن تطبيق طرق تدرج السياسة على مجموعة متنوعة من مهام تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة، مثل:

• التداول الآلي: يمكن استخدام طرق تدرج السياسة لتعلم استراتيجيات تداول آلية يمكنها اتخاذ قرارات شراء وبيع بناءً على بيانات السوق.
• إدارة المخاطر: يمكن استخدام طرق تدرج السياسة لتحسين استراتيجيات إدارة المخاطر، مثل تحديد حجم الأمر الأمثل ونقاط وقف الخسارة.
• تحسين تخصيص المحفظة: يمكن استخدام طرق تدرج السياسة لتخصيص الأصول في محفظة تداول بشكل فعال، مع الأخذ في الاعتبار المخاطر والعائد المتوقع.

مثال على تطبيق REINFORCE في تداول البيتكوين:

لنفترض أننا نريد استخدام REINFORCE لتعلم استراتيجية تداول للبيتكوين. يمكننا تعريف الحالة على النحو التالي:

• السعر الحالي للبيتكوين
• متوسط متحرك لمدة 20 يومًا
• مؤشر القوة النسبية (RSI) لمدة 14 يومًا

يمكننا تعريف الإجراءات على النحو التالي:

• شراء
• بيع
• الاحتفاظ

يمكننا تعريف المكافأة على النحو التالي:

• الربح أو الخسارة الناتجة عن التداول

باستخدام هذه التعريفات، يمكننا جمع البيانات من السوق واستخدام REINFORCE لتعلم سياسة تداول تزيد من العائد المتوقع.

التحديات والاعتبارات

على الرغم من أن طرق تدرج السياسة واعدة، إلا أنها تواجه بعض التحديات:

• التباين العالي: يمكن أن يكون تقدير تدرج دالة الهدف متغيرًا للغاية، مما قد يؤدي إلى تقارب بطيء أو غير مستقر.
• الحساسية للمعلمات الفائقة: تتطلب طرق تدرج السياسة ضبطًا دقيقًا للمعلمات الفائقة، مثل معدل التعلم وحجم الدفعة.
• الحاجة إلى بيانات كبيرة: تتطلب طرق تدرج السياسة عادةً كمية كبيرة من البيانات للتعلم بشكل فعال.
• المخاطر في التداول الحي: تطبيق هذه الخوارزميات في التداول الحي يحمل مخاطر كبيرة، ويتطلب اختبارًا مكثفًا ومراقبة دقيقة.

مستقبل طرق تدرج السياسة في التداول

مع استمرار تطور مجال التعلم المعزز، من المتوقع أن تلعب طرق تدرج السياسة دورًا متزايد الأهمية في التداول المالي. من خلال معالجة التحديات الحالية وتطوير خوارزميات جديدة وأكثر فعالية، يمكن لطرق تدرج السياسة أن تساعد المتداولين على اتخاذ قرارات أفضل وتحقيق عوائد أعلى.

روابط داخلية

• التعلم المعزز
• Q-Learning
• SARSA
• Gradient Descent
• A2C
• A3C
• DDPG
• PPO
• TRPO
• شبكات عصبونية
• السياسة (Policy)
• دالة القيمة
• العائد المتوقع
• التدرج (Gradient)
• المكافأة (Reward)
• تحليل فني
• تحليل حجم التداول
• المتوسطات المتحركة
• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• إدارة المخاطر

روابط خارجية ذات صلة بإستراتيجيات التداول والتحليل

• [Investopedia - Technical Analysis](https://www.investopedia.com/terms/t/technicalanalysis.asp)
• [Babypips - Forex Trading](https://www.babypips.com/)
• [TradingView - Charts & Ideas](https://www.tradingview.com/)
• [CoinMarketCap - Cryptocurrency Data](https://coinmarketcap.com/)
• [Binance Academy - Cryptocurrency Education](https://academy.binance.com/)
• [Trading 212 - CFD Trading Platform](https://www.trading212.com/)
• [eToro - Social Trading Network](https://www.etoro.com/)
• [Bloomberg - Financial News](https://www.bloomberg.com/)
• [Reuters - Financial News](https://www.reuters.com/)
• [Yahoo Finance - Stock Market Analysis](https://finance.yahoo.com/)
• [Trading Economics - Economic Indicators](https://tradingeconomics.com/)
• [DailyFX - Forex News and Analysis](https://www.dailyfx.com/)
• [Kitco - Precious Metals and Commodities](https://www.kitco.com/)
• [FXStreet - Forex News and Analysis](https://www.fxstreet.com/)
• [Investopedia - Commodity Trading](https://www.investopedia.com/terms/c/commodity.asp)

منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها

المنصة	مميزات العقود الآجلة	التسجيل
Binance Futures	رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M	سجّل الآن
Bybit Futures	عقود دائمة عكسية	ابدأ التداول
BingX Futures	التداول بالنسخ	انضم إلى BingX
Bitget Futures	عقود مضمونة بـ USDT	افتح حساب
BitMEX	منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x	BitMEX

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @strategybin للحصول على المزيد من المعلومات. أفضل منصات الربح – اشترك الآن.

شارك في مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @cryptofuturestrading للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!