Aprendizagem por Reforço em Jogos e Negociação de Ações

Aprendizado por Reforço é um método usado pra treinar programas de computador a tomar decisões. Essa abordagem se mostrou útil pra ensinar programas a resolver problemas difíceis. Nesse projeto, a gente foca em usar aprendizado por reforço em ambientes onde falta informação. A gente usa o jogo Flappy Bird e uma simulação de trading de ações pra mostrar como esse método funciona.

A primeira parte do nosso projeto envolve treinar um agente de computador pra jogar Flappy Bird. No jogo, o jogador controla um pássaro que tem que voar entre os canos enquanto evita obstáculos. Os jogadores ganham pontos passando com sucesso pelos canos. Nosso agente precisa aprender a jogar de forma eficaz, focando em aprender com suas experiências.

Na segunda parte, a gente adapta o jogo Flappy Bird pra um ambiente de trading de ações. O mesmo agente de computador feito pra Flappy Bird vai aprender a fazer trades lucrativos nesse novo cenário. Nosso objetivo é construir um agente forte que consiga se adaptar a diferentes situações, lidando com a incerteza de dados ausentes.

#Jogo Flappy Bird

Flappy Bird é um jogo simples, mas desafiador. A tarefa do jogador é guiar um pássaro por aberturas entre os obstáculos sem bater. O jogo tem um espaço de observação que é caracterizado pela posição do pássaro. O espaço de ações tem duas ações possíveis: mover o pássaro pra cima ou pra baixo. O agente recebe recompensas baseadas nas suas ações; ele ganha pontos quando passa pelos canos e não ganha nada se bater.

Treinar o agente de computador pra jogar Flappy Bird não é fácil. O agente precisa aprender a reconhecer não só a posição do pássaro, mas também onde estão os canos. O ambiente apresenta desafios que fazem o agente generalizar seu aprendizado. Isso significa que ele deve aplicar o que aprendeu em um cenário a outros, bem parecido com como os humanos aprendem.

#Ambiente de Trading de Ações

Na segunda parte do nosso projeto, a gente muda de jogo pra trading de ações. Aqui, a gente cria um novo ambiente pra simular trades. Nesse cenário, o agente começa com um saldo em dinheiro. Ele pode comprar ou vender ações com base no que aprendeu no passado. O objetivo continua o mesmo: fazer trades lucrativos.

Pra montar o ambiente de trading, a gente define as condições iniciais. O agente começa com uma certa quantia de grana e deve decidir comprar ou vender ações. O ambiente se atualiza depois de cada ação que o agente toma, incluindo mudanças no saldo de dinheiro e no valor das ações. O agente aprende a navegar por esse ambiente com o tempo.

#Deep Q-Network (DQN)

O coração do nosso projeto gira em torno do algoritmo Deep Q-Network (DQN). Esse algoritmo é uma forma do agente aprender com as experiências. No jogo Flappy Bird, a gente implementou uma rede neural que processa as informações do jogo e ajuda o agente a decidir quais ações tomar.

Nosso DQN usa uma estrutura com várias camadas. A rede neural recebe entradas como a posição do pássaro e as usa pra prever recompensas futuras potenciais pra cada ação. O agente aprende comparando suas previsões com os resultados reais. Com o tempo, ele melhora sua capacidade de tomar decisões.

Pra ajudar o DQN a aprender de forma eficaz, a gente implementa métodos como a inicialização Kaiming. Essa técnica ajuda a definir os pesos iniciais da rede neural, acelerando o aprendizado e melhorando o desempenho. A gente também usa memória de replay pra armazenar experiências de ações anteriores. Isso permite que o agente aprenda de várias situações e não só das suas experiências mais recentes.

#Processo de Treinamento

Treinar o agente envolve várias etapas. No cenário do Flappy Bird, o agente vive o jogo repetidamente. Cada vez que joga, ele armazena suas ações, as recompensas que obteve e os próximos estados em um buffer de memória. Essa memória é usada pra amostrar experiências das quais o agente aprende depois.

O processo de treinamento é crucial. A gente otimiza o modelo pra garantir que ele aprenda de forma eficaz. O agente vai desenvolvendo gradualmente uma compreensão melhor do ambiente do jogo, o que permite que ele jogue melhor com o tempo. Depois de várias sessões de treinamento, a gente espera que o agente supere o desempenho dos jogadores humanos.

#Resultados do Flappy Bird

Depois de treinar nosso agente DQN no Flappy Bird, a gente observou resultados significativos. O agente conseguiu melhorar seu jogo de forma constante. Ao aprimorar o DQN com novas técnicas como camadas de dropout, a gente reduziu o risco do agente ficar muito dependente de padrões específicos.

Como resultado, a recompensa média do agente aumentou consideravelmente, mostrando seu desempenho melhorado. O agente também aprendeu a lidar com os desafios impostos pelo sistema de recompensas do jogo, que só dá pontos pra certas ações.

O uso de camadas de dropout ajuda a criar uma rede mais resistente, permitindo que o agente aprenda características robustas. Esse ajuste, junto com técnicas adequadas de inicialização de pesos, leva a uma melhoria geral na taxa de sucesso do agente.

#Resultados do Trading de Ações

Mudando pro ambiente de trading de ações, o agente DQN também mostrou potencial. Depois de um período de treinamento, o agente alcançou resultados impressionantes, demonstrando sua capacidade de gerenciar trades de forma eficaz. O processo de treinamento permitiu que ele aprendesse quando comprar e vender ações, imitando o comportamento de um trader profissional.

Porém, é importante notar que esses resultados vêm de simulações com base em dados históricos. Embora o agente tenha se saído bem, existe o risco de overfitting, o que significa que ele pode não se sair tão bem com dados em tempo real. Avaliar o desempenho do modelo através de backtesting nos permitiu identificar padrões e áreas pra melhorar.

A classe de backtest que a gente usou analisa o desempenho da política ao longo de vários episódios de trading. Ao ajustar a tolerância ao risco do modelo, a gente pode melhorar ainda mais o desempenho nas trades.

#Conclusão

Nosso trabalho nesse projeto ilustra como o aprendizado por reforço pode ser aplicado em diversas áreas, de jogos a trading de ações. O agente DQN treinado em Flappy Bird aprendeu a jogar em um nível alto. Ele demonstra a habilidade de se adaptar e melhorar seu desempenho com o tempo.

No trading de ações, o agente também mostra potencial, tomando decisões lucrativas com base em dados históricos do mercado. Embora a gente reconheça as limitações e desafios de usar dados simulados, os resultados destacam a eficácia do aprendizado por reforço em gerenciar ambientes complexos.

Ao olharmos pro futuro, existem muitas possibilidades pra mais pesquisas. Priorizar experiências significativas na memória de replay pode levar a resultados de aprendizado ainda melhores. No geral, nossas descobertas apoiam a exploração contínua do aprendizado por reforço em ambientes incertos onde a informação pode não estar sempre completa.