Большинство моделей пытаются предсказать цену. Но в трейдинге важнее не точный прогноз, а правильное действие: когда входить, когда выходить, как управлять позицией.
Именно здесь сияет reinforcement learning (RL). RL-агент не угадывает цену, он учится максимизировать прибыль через проб и ошибок. Он может, например, понять, что в условиях высокой волатильности лучше не входить в рынок, даже если сигнал «покупай».
Проблема RL долгое обучение и нестабильность. Но если вы готовы потратить время на настройку, это один из самых перспективных путей к автономной торговой системе.
