Biashara ya Sarafu za Kielektroniki kwa Njia ya Kiotomatiki: Mabadiliko ya Deep Reinforcement Learning Katika dunia ya biashara ya fedha, mabadiliko ni jambo lisiloepukika. Teknolojia inaendelea kubadilisha jinsi tunavyoshiriki katika masoko ya kifedha. Moja ya mabadiliko hayo ni matumizi ya sarafu za kielektroniki (cryptocurrencies) na mbinu za kipekee zinazotumiwa katika biashara yake. Hivi karibuni, teknolojia ya Deep Reinforcement Learning (Deep RL) imepata umaarufu mkubwa katika biashara ya sarafu za kielektroniki, ikileta ufanisi na ufanisi katika maamuzi ya kibiashara. Kwanza kabisa, ni muhimu kuelewa nini maana ya biashara ya sarafu za kielektroniki kwa njia ya kiotomatiki.
Hii ni mbinu ambapo kompyuta inafanya maamuzi kuhusu manunuzi na mauzo ya sarafu bila ushiriki wa kibinadamu. Badala ya wafanyabiashara wa kibinadamu kufuata kanuni zilizowekwa za kuingia na kutoka katika biashara, programu ya kielektroniki hutumia data na mitindo ya soko ili kujifunza na kuunda sera za biashara. Hii ndiyo njia inayotumika na wakala wa biashara wa Deep RL, ambao hufanya maamuzi ya kibiashara kwa kubaini ni wapi na lini wanaweza kupata faida. Wakala hawa wa Deep RL hufanya kazi kwa njia ya kujifunza kupitia makosa na mafanikio, lengo likiwa ni kuongeza faida kupitia mfumo wa malipo. Katika mradi huu, wakala anajifunza kutokana na faida na hasara katika biashara, ambapo malipo yametolewa kwa msingi wa faida na hasara (PnL).
Hii inamaanisha kuwa kila wakati wakala anapata faida, anapata zawadi, na kila wakati anaposhindwa, anapokea hasara. Hivyo, wakala huyu hufanya maamuzi bora zaidi kwa muda. Katika mradi huu, wakala huyo wa Deep RL anauwezo wa kufanya biashara kati ya sarafu nne maarufu: Cardano (ADA), Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), na Litecoin (LTC), dhidi ya Dola za Marekani (USD). Wakala anaanza na mtaji wa dola 1,000, akitafuta fursa za biashara zinazoweza kuleta faida. Hii inamwelekeza kwenye masoko ya cryptocurrency ambapo vigezo kama bei za juu, za chini, na za kufunga huchukuliwa katika kipindi cha masaa 24.
Katika kuunda mfumo huu wa ufahamu wa biashara, wakala hutumia mbinu ya Double Dueling Deep Q Learning. Hii inamhitaji kuunda mtandao wa neva ili kuweza kubaini thamani za Q na V. Vile vile, wakala ana uwezo wa kuchukua hatua tano tofauti: kununua sarafu yoyote ya mlengwa, kuuza sarafu anayoshikilia, au kuweka kama alivyokuwa. Hii inafanya kuwa na uwezo wa kufanya maamuzi ya haraka na ya busara katika soko linalobadilika kila wakati. Moja ya vipengele muhimu zaidi katika mradi huu ni jinsi ambavyo wakala hupata hali.
Hali hiyo inahusisha takwimu za bei za juu, za chini, na za kufunga za kila sarafu katika kipindi cha masaa 24, pamoja na vector moja-hoti ya urefu wa tano inayomfahamisha wakala ni sarafu gani anayo katika portfolio yake. Kwa kupitia mchakato huu, wakala anapata mwonekano mzuri wa soko na kufanya maamuzi sahihi zaidi. Katika kutekeleza mbinu hii, wakala huyu hutumia mchanganyiko wa mbinu za kisasa kama Multi Layer Perceptrons (MLPs), Convolutional Neural Networks (CNNs), na hata Recurrent Neural Networks (RNNs). Hata hivyo, tafiti zimeonyesha kuwa LSTM (Long Short-Term Memory) ndio imekuwa na utendaji bora zaidi katika kusindika mfululizo wa data za bei na matukio ya soko. Mchakato wa tathmini ni muhimu katika kuhakikisha kuwa wakala anafanya vizuri.
Baada ya hatua fulani za mafunzo, wakala anapimwa kwa kipindi cha muda fulani (timesteps) ili kuona jinsi anavyoweza kufanya kazi katika mazingira halisi ya biashara. Katika mchakato huu, wakala anajaribiwa bila ada za biashara, lakini tathmini ya mwisho inafanywa kwa kutumia ada ya biashara ya kawaida ya asilimia 0.1. Matokeo ya kushtua yamebainika, ambapo wakala alionyesha matokeo bora zaidi ya asilimia 30 kulinganisha na mkakati wa kawaida wa Kununua na Kushikilia (Buy and Hold). Katika kuelezea ufanisi wake, wakala huyu alikabiliana na mtihani wa T-Test ili kubaini umuhimu wa matokeo.
P-value iliyopatikana ilikuwa 0.000006, ikionyesha kuwa kuna uwezekano mdogo kwamba mkakati wa Kununua na Kushikilia unafanya vizuri zaidi kulinganisha na wakala wa Deep RL. Hii inaonyesha jinsi teknolojia ya kujifunza mashine inaweza kuwasaidia wafanyabiashara wa sarafu za kielektroniki kufanya maamuzi mazuri zaidi na kuongeza faida zao. Hivi karibuni, biashara za sarafu za kielektroniki zimekuwa zikikua kwa kasi, na watu wengi wanaingia katika soko hilo kutafuta fursa za faida. Hata hivyo, changamoto kama ukosefu wa maarifa ya kifedha na hatari za masoko zinahitaji ufumbuzi mzuri.
Hapa ndipo teknolojia kama Deep RL inapoingia, ikitoa mfumo ambao unajifunza na kuboresha ufanisi wake mara kwa mara. Kwa upande mwingine, ni muhimu kutambua kwamba ingawa wakala wa Deep RL unaweza kufanya maamuzi bora zaidi, biashara katika masoko ya sarafu za kielektroniki bado ina hatari kubwa. Masoko haya yanayobadilika haraka yanaweza kuleta hasara, na hivyo ni muhimu kwa kila muwekezaji kuwa makini. Kutumia teknolojia kama Deep RL ni hatua nzuri, lakini bado inahitaji uelewa wa kina wa masoko. Kwa kumalizia, biashara ya sarafu za kielektroniki kwa njia ya kiotomatiki, hasa kwa kutumia Deep Reinforcement Learning, inatoa mwangaza mpya katika eneo la biashara.
Kwa kutumia teknolojia za kisasa na kujifunza kwa njia ya mashine, wakala hawa wanaweza kuwasaidia wawekezaji kupata faida kwa kufanya maamuzi sahihi. Ingawa kuna hatari, ubunifu huu unatoa fursa za kipekee kwa wafanyabiashara wa kisasa katika ulimwengu wa sarafu za kielektroniki. Na kwa maendeleo zaidi katika teknolojia, tunatarajia kuona mabadiliko makubwa zaidi katika njia ya biashara.
