訓練自己的交易機器人

下面展示了蘋果公司(AAPL)2024-2025的每日股價，你可以透過互動式儀表板來訓練自己的交易機器人。透過神經進化算法優化交易決策。系統會隨機生成一組交易機器人，讓它們嘗試在股票市場進行交易，並保留表現最好的策略。

儀表板功能

• 系統會自動檢測並使用 WebGL GPU 加速（如果您的設備支援），GPU 加速可大幅提升訓練速度
• 訓練完成後，你將看到：
  • 交易活動摘要： 買入/賣出次數、總收益金額、投資回報率百分比
  • 交易日誌表格：列出每個交易日的操作（買入/賣出）、顯示交易價格、顯示每筆交易後的投資回報率和總餘額
  • 進化日誌：顯示訓練過程中最佳機器人的適應度變化、顯示最終結果統計
  • 股價圖表：視覺化股價走勢、標記機器人的買入點（綠色B）和賣出點（紅色S）
• 訓練結果會自動保存到瀏覽器中，當你下次訪問頁面時會自動載入上次的結果

參數設定

1. Generations (Epochs)：

• 訓練世代數量（1-100）
• 代表演算法將進化多少代，世代數越多訓練越充分但也需要更長時間
• 每一代都會淘汰表現差的交易策略，保留優秀的策略

2. Population Size：

• 每代中的交易機器人數量（10-500）
• 種群越大，搜索空間越廣，但訓練時間也越長
• 建議起始值為 50 個

3. Mutation Rate：

• 基因突變率（1-100）%
• 控制神經網絡權重變化的隨機程度
• 數值越高實驗性越強，數值越低穩定性越好

這個工具讓你能親身體驗神經進化算法如何從一開始的隨機交易策略，逐漸發展成有效的交易模式。每次訓練可能產生不同的結果，展示了演化過程中的隨機性與適應性。

🤖 什麼是神經進化交易策略？

在金融市場中，交易策略的優劣取決於決策模型的適應性。神經進化算法（Neuroevolution）是一種基於「自然選擇」的機器學習方法，它讓交易機器人像生物一樣進化，逐步學習如何更聰明地買賣資產。這不僅是自動化交易，更是一場AI的生存競賽

🧬 神經進化的交易智慧

與傳統深度學習不同，神經進化並不依賴於標準化的反向傳播（Backpropagation）。相反，它模仿生物進化的過程，透過「選擇、突變、交叉繁殖」來培養更強的交易決策者。其核心步驟如下：

• 初始族群：隨機生成多個交易策略，每個策略由神經網絡構成。
• 市場模擬：讓這些策略在歷史市場數據上進行交易，評估它們的績效。
• 適者生存：表現最佳的策略存活下來，而低效策略被淘汰。
• 基因突變：對倖存者的參數進行隨機調整，以測試更優化的決策方式。
• 交叉繁殖：合併優勝策略的特徵，產生新的交易策略。
• 迭代進化：重複這一過程，直到產生最能適應市場的交易演算法。

💡 為何用神經進化來訓練交易策略？

傳統的機器學習方法往往需要大量標註數據來訓練，而金融市場的特性（如非線性、黑天鵝事件等）使得這種方式不夠靈活。相比之下，神經進化算法具備以下優勢：

• 無須梯度計算：市場價格波動不具備標準梯度，神經進化算法不依賴梯度下降，而是基於試錯尋找最優策略。
• 可適應變化的市場環境：透過持續演化，機器人可以學習應對不同的市場條件，如牛市、熊市或震盪市場。
• 探索與開發並重：神經進化能夠在「探索新策略」與「優化現有策略」之間取得平衡，避免陷入局部最優解。
• 適合無監督學習：市場數據往往沒有「標準答案」，神經進化允許機器人根據自身交易結果進行學習，而非依賴人工標註的訓練集。

🎯 交易機器人的學習過程

想像你的機器人是一群剛進入市場的新手交易員，他們沒有任何交易經驗，但可以透過不斷試錯來學習：

1. 初始狀態：像個賭徒 🎲

• 機器人開始隨機買賣股票，完全沒有策略可言。
• 第一輪的結果通常悲慘，虧損嚴重。

2. 初步適應：開始認識市場 📈

• 經過幾輪訓練，機器人開始發現某些模式，比如「跌太多之後通常會反彈」。
• 它們的交易決策開始變得有邏輯，不再是純粹亂賭。

3. 策略成形：學會避開大坑 ⚠️

• 最優秀的機器人逐漸發展出更細緻的策略，例如「不要在市場波動劇烈時交易」或「成交量異常時應謹慎」。
• 這時候，虧損機率降低，穩定獲利的機會提高。

4. 持續進化：成為市場掠食者 🚀

• 訓練足夠多代後，機器人能夠精確判斷市場趨勢，並在適當時機買入賣出。
• 它可能發展出專門應對不同市場環境的策略，甚至能夠對黑天鵝事件做出反應。

⚠️ 交易AI的潛在風險

雖然神經進化交易機器人可以在市場中獲得優勢，但它們並非萬能，也存在潛在風險：

• 過度擬合（Overfitting）：AI可能在歷史數據中發現毫無意義的模式，導致策略在未來市場無效。
• 市場異常波動：突發的新聞或政策變化可能讓機器人無法適應，導致虧損。
• 演算法偏見：如果演化過程中沒有足夠的市場多樣性，AI可能會發展出「極端交易行為」。

結論：AI 交易並非神話，但也不是魔法

神經進化算法為交易機器人提供了一種強大的學習方式，讓它們能夠自適應市場變化，找到最佳交易策略。但需要記住，交易始終伴隨風險，過去的表現不能保證未來的收益。