最近我做了一件很有意思的事——训练一个AI交易员。它完全靠自己摸索学习何时买卖，没有预设答案，结果令人惊喜！这篇文章将分享我的经验，并结合一篇名为《使用深度强化学习的交易代理金融市场模拟环境》（Financial Market Simulation Environment for Trading Agents Using Deep Reinforcement Learning）的论文，深入探讨AI如何自主学习炒股。
论文核心：模拟市场与强化学习
这篇2024年国际人工智能金融会议（International Conference on AI in Finance）的论文，提出了一种名为Python Market Sim的模拟市场平台。这个平台模拟真实的挂单机制，就像你在券商APP上看到的买卖盘一样。平台上运行着不同类型的交易员，包括“零智商代理”（Zero Intelligence Agent）——随机买卖的交易员，以及论文中提出的“Tron代理”——经过深度强化学习训练的顶级AI交易员。
Tron代理的训练过程，本质上是强化学习（reinforcement learning）。它观察市场数据（价格、成交量等），输出买卖或持有的操作建议。盈利则获得奖励，亏损则受惩罚，就像训练宠物一样。更巧妙的是，论文中还引入了PSRO机制，让多个AI在市场中博弈，优胜劣汰，最终形成一个最优策略团队——这如同“以虫练鼓”，强者胜出。
实验结果显示，在三个不同市场环境下，AI代理的收益率比传统策略高出8%到12%。当然，论文的结果可能经过了优化，但这依然令人兴奋！
我的AI交易员养成记：Runkle图与强化学习
论文中的PYMarketSim平台使用起来非常复杂，所以我决定自己重新构建一个仿真环境，并选择使用Runkle图而非K线图。Runkle图以价格波动为单位绘制“砖块”，直观地展现价格趋势。例如，每10个Pips的波动画一块砖，方便AI识别趋势变化。
我的AI交易员的观察世界就是这些砖块序列，动作空间为“买”、“卖”、“持有”，奖励则基于每次平仓的实际盈利（realized profit）计算。 起初，AI贪婪而冲动，追涨杀跌；但在训练过程中，它逐渐学会了等待确认信号再入场、止损，以及持仓耐心。
然而，训练过程并非一帆风顺。AI曾出现“人工智障”行为，例如持续持仓而不平仓。为了解决这个问题，我增加了最大持仓限制，并修改奖励机制，对未平仓持仓进行惩罚。最终，AI从最初的混乱交易进化到具备了相对成熟的交易策略。
AI量化交易的三个方向：大模型、自动化流程与深度学习
基于我的经验，我认为AI在金融投资领域有三个主要发展方向：
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大语言模型 (LLM): 例如ChatGPT和DeepSeek这类模型，能够处理海量金融文本数据，进行总结和预测，为投资组合调整提供参考。但其预测结果并非绝对可靠。
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自动化流程 (AI-powered workflows): 这是一种基于预设规则的自动化交易系统，并非真正的AI自主学习。它可以高效执行既定的交易策略，但缺乏适应市场变化的能力。
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深度强化学习: 这是最具潜力的方向。在无明确规则的市场环境中，深度强化学习能够让AI自主学习和优化交易策略，适应市场变化，并最终超越传统策略。 这与我训练AI交易员的经验完全契合。
强化学习的局限与未来展望
强化学习并非万能的。论文中也指出了其局限性，包括缺乏对突发行情的处理能力、市场角色简化以及过度拟合等问题。 我的实验也印证了这一点，模拟环境与真实市场存在显著差异。 但是，强化学习依然为我们提供了一种系统化的策略训练和优化框架，具有巨大的探索价值。
我计划将完善后的仿真环境代码开源到GitHub，方便大家交流学习。 AI量化交易，前景广阔，充满挑战，让我们共同探索！