Diskussion zum Artikel "Gradient Boosting (CatBoost) für die Entwicklung von Handelssystemen. Ein naiver Zugang"
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Neuer Artikel Gradient Boosting (CatBoost) für die Entwicklung von Handelssystemen. Ein naiver Zugang :
Trainieren des Klassifikators CatBoost in Python und Exportieren des Modells nach mql5, sowie Parsen der Modellparameter und eines nutzerdefinierten Strategietesters. Die Python-Sprache und die MetaTrader 5-Bibliothek werden zur Vorbereitung der Daten und zum Training des Modells verwendet.
Der kompilierte Bot kann mit dem standardmäßigen Strategietester des MetaTrader 5 getestet werden. Wählen Sie einen geeigneten Zeitrahmen (der mit dem im Modelltraining verwendeten übereinstimmen muss) und Eingaben look_back und MA_period, die auch mit den Parametern aus dem Python-Programm übereinstimmen sollten. Überprüfen wir das Modell in der Trainingsphase (Trainings- + Validierungsteilstichproben):
Modellleistung (Trainings- + Validierungsteilstichproben)
Wenn wir das Ergebnis mit dem im nutzerdefinierten Tester erzielten Ergebnis vergleichen, sind diese Ergebnisse bis auf einige Abweichungen beim Spread gleich. Testen wir nun das Modell mit absolut neuen Daten vom Jahresanfang:
Leistung des Modells mit neuen Daten
Das Modell schnitt bei neuen Daten signifikant schlechter ab. Ein solch schlechtes Ergebnis hängt mit objektiven Gründen zusammen, die ich versuchen werde, näher zu beschreiben.
Autor: Maxim Dmitrievsky