Ataques de Caja Gris: Amenazas al Aprendizaje por Refuerzo Profundo en el Trading

El Aprendizaje por refuerzo profundo (Deep RL) se ha vuelto una herramienta útil en varios campos, incluyendo juegos, autos autónomos y chatbots. Recientemente, una de las aplicaciones interesantes de esta tecnología ha sido en el trading automatizado de acciones. Sin embargo, al igual que cualquier sistema automatizado, los agentes de trading pueden ser manipulados por competidores. Por eso, es necesario estudiar cómo estos agentes pueden resistir tales ataques para asegurar su efectividad en el trading real.

Normalmente, los investigadores usan un método llamado ataque de caja blanca para analizar la fuerza de los agentes de aprendizaje por refuerzo. Esto significa que tienen acceso completo al funcionamiento interno del agente. Sin embargo, en escenarios de trading reales, los agentes suelen estar protegidos por sistemas seguros, lo que hace que tales métodos sean imprácticos. Esta investigación se centra en un enfoque diferente conocido como ataque de "caja gris". En este método, un adversario, o competidor, opera en el mismo mercado de trading sin necesidad de acceso directo a los detalles internos del Agente de Trading.

#Concepto de Ataques de caja gris

Un ataque de caja gris implica que un adversario usa solo la información visible en un entorno de trading, como los precios del mercado y las decisiones de trading tomadas por el agente. El estudio muestra que es posible que un adversario afecte la toma de decisiones de un agente de trading basado en Deep RL simplemente participando en el mismo mercado.

En este enfoque, el adversario emplea una red neuronal profunda híbrida como su estrategia. Este tipo de red incluye capas avanzadas que procesan información de manera eficiente. A través de simulaciones, se ha encontrado que este adversario puede reducir significativamente las recompensas del agente de trading, lo que impacta en sus Ganancias.

#Importancia de Estudiar la Robustez de los Agentes de Trading

Entender cómo responden los agentes de trading a las acciones adversariales es crucial. Un adversario puede actuar como un trader y potencialmente manipular el mercado contra un competidor específico. Reconocer las vulnerabilidades de los agentes de trading es el primer paso para hacerlos más resistentes.

El marco de trabajo propuesto de caja gris pretende generar influencias adversariales similares a las que se ven en condiciones reales del mercado de acciones. Dado que los detalles del agente de trading, como el código fuente y la estrategia, permanecen ocultos para el adversario, es necesario encontrar formas de afectar al agente basándose únicamente en lo que se puede observar en el mercado.

#Aprendizaje por Refuerzo Profundo en Trading

En el trading, el problema se puede formular como un Proceso de Decisión de Markov (MDP). El objetivo del agente de trading es maximizar las ganancias durante las sesiones de trading. Los componentes de este problema incluyen:

• Estado: Incluye detalles como el efectivo restante del agente, acciones poseídas, precios actuales de las acciones y varios indicadores que ayudan en la toma de decisiones.
• Acción: Las opciones que el agente puede tomar, como comprar, vender o mantener acciones.
• Recompensa: Una medida del éxito del agente en alcanzar sus metas en función de sus decisiones.
• Política: Una red neuronal profunda que ayuda al agente a decidir la mejor acción basándose en el estado actual.

Hay varios algoritmos populares disponibles para aplicaciones de Deep RL en trading. Estos suelen caer en diferentes categorías, como métodos actor-crítico, que implican usar dos redes para aprender simultáneamente. Una red predice la mejor acción, mientras que la otra estima las recompensas esperadas.

#La Vulnerabilidad de los Agentes de Trading

A pesar de los avances en estos algoritmos, los agentes de trading aún pueden ser influenciados por acciones adversariales. Estudios anteriores han demostrado que los agentes de Deep RL son vulnerables a ejemplos adversariales, lo que puede llevar a decisiones incorrectas. Muchos de estos estudios anteriores sobre la robustez de los agentes involucraban situaciones donde el atacante tenía acceso directo a las entradas o al funcionamiento interno del agente.

Sin embargo, en escenarios de trading del mundo real, este nivel de acceso es prácticamente imposible. En su lugar, es posible desarrollar un método donde el adversario interactúe con el entorno de trading como si fuera otro jugador. El objetivo es usar estas interacciones para influir en las decisiones del agente de trading sin manipulación directa.

#Implementando el Enfoque del Adversario

El objetivo aquí es crear un enfoque adversarial que afecte a los agentes de trading de Deep RL dentro de un entorno que imite las condiciones reales de trading. El adversario no tiene acceso a ningún detalle interno del agente de trading víctima, pero puede observar el entorno de trading y la toma de decisiones pública del agente.

Se utiliza una simulación de mercado de trading llamada ABIDES para probar este marco. Esta simulación permite un entorno dinámico donde diferentes agentes pueden intercambiar, como en un mercado de acciones real. Durante los experimentos, el agente adversarial fue diseñado para realizar operaciones basadas en información observable.

Esto significa que tiene que desarrollar estrategias que puedan impactar el proceso de toma de decisiones de los agentes de trading. El éxito de esta política adversarial puede evaluarse utilizando varias preguntas de investigación.

#Preguntas de Investigación

1. Efectividad del Adversario: ¿Qué tan bien puede impactar el adversario propuesto en las decisiones tomadas por los agentes de trading?
2. Impacto en las Ganancias: ¿En qué medida puede el adversario cambiar las ganancias de los agentes de trading?
3. Costo del Ataque: ¿Qué tan efectivo puede ser el adversario al manipular al agente de trading sin incurrir en costos excesivos?

#Evaluación Experimental

El enfoque propuesto pasa por varias evaluaciones usando diferentes agentes de trading. Estos incluyen un agente base, un agente de conjunto y un agente industrial. Cada agente funciona de manera diferente, con el objetivo de evaluar cuán bien el adversario puede influir en sus decisiones y ganancias.

El primer aspecto a explorar es la efectividad del agente adversarial al alterar las decisiones del agente de trading. Esto implica comparar directamente las salidas del agente de trading antes y después de la presencia del adversario. La evaluación se centra en si el adversario puede cambiar el proceso de toma de decisiones, asegurando que el agente de trading empiece a hacer operaciones menos rentables.

A continuación, la evaluación observa el impacto en las ganancias. Aquí, se examinan los retornos del agente de trading durante las sesiones de trading con y sin el adversario. Esto proporciona información sobre el éxito del adversario en obligar al agente de trading a tomar decisiones menos beneficiosas con el tiempo.

Por último, la investigación investiga el uso de recursos del adversario. La manipulación exitosa no solo depende de la efectividad, sino también del costo incurrido mientras se opera. El objetivo es que el adversario imponga pérdidas de ganancias al agente de trading mientras mantiene un costo razonable para sus propias operaciones.

#Resultados y Hallazgos

Los resultados de estos experimentos indican que el método adversarial propuesto puede interrumpir significativamente las funciones normales de los agentes de trading.

• Impacto Adversarial en la Toma de Decisiones: Los agentes de trading mostraron una notable caída en sus recompensas promedio bajo la influencia del adversario. Esto sugiere que el adversario tuvo éxito al forzar a los agentes de trading a realizar operaciones incorrectas.

• Reducción en las Ganancias: Los experimentos revelaron que el adversario podía disminuir efectivamente los retornos de los agentes de trading. La cantidad de pérdida de ganancias variaba según cuál agente de trading estaba siendo atacado, pero en general, las acciones adversariales llevaron a impactos financieros significativos.

• Gestión de Recursos: Aunque el adversario pudo causar considerables pérdidas a los agentes de trading, logró esto usando menos de sus propios recursos de los que perdieron las víctimas.

#Implicaciones para los Sistemas de Trading

Los hallazgos de esta investigación tienen implicaciones importantes para el desarrollo de sistemas de trading. A medida que la tecnología de trading se vuelve más avanzada, también lo hacen los métodos de los competidores que buscan explotar debilidades. Entender cómo las acciones adversariales pueden impactar a los agentes de trading automatizados es esencial para crear sistemas más robustos y confiables.

El trabajo futuro podría centrarse en usar los conocimientos de esta investigación para desarrollar métodos defensivos contra Adversarios. Otra vía de exploración podría involucrar entrenar a los agentes para detectar y alertar a los sistemas de trading sobre amenazas potenciales en tiempo real.

En conclusión, este estudio contribuye a una mejor comprensión de las interacciones entre los agentes de trading y los adversarios en un entorno de trading simulado. Al examinar estas dinámicas, se vuelve posible mejorar la resiliencia de los sistemas de trading automatizados, asegurando que puedan operar de manera eficiente en entornos cada vez más competitivos.