Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Kontrollierte Segmentierung (letzter Teil)"

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Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Kontrollierte Segmentierung (letzter Teil) :

Wir setzen die im vorigen Artikel begonnene Arbeit am Aufbau des RefMask3D-Frameworks mit MQL5 fort. Dieser Rahmen wurde entwickelt, um multimodale Interaktion und Merkmalsanalyse in einer Punktwolke umfassend zu untersuchen, gefolgt von der Identifizierung des Zielobjekts auf der Grundlage einer in natürlicher Sprache gegebenen Beschreibung.

Das Modelltraining wird offline durchgeführt. Um jedoch die Relevanz des Trainingsdatensatzes aufrechtzuerhalten, aktualisieren wir ihn regelmäßig, indem wir neue Episoden auf der Grundlage der aktuellen Politik des Akteurs hinzufügen. Das Modelltraining und die Aktualisierung der Datensätze werden wiederholt, bis die gewünschte Leistung erreicht ist.

Während der Vorbereitung dieses Artikels haben wir eine recht interessante Akteurspolitik entwickelt. Die Ergebnisse der Tests mit historischen Daten vom Januar 2024 werden im Folgenden dargestellt.

Der Testzeitraum wurde nicht in den Trainingsdatensatz aufgenommen. Dieser Testansatz simuliert die Verwendung des Modells in der Praxis so genau wie möglich.

Während des Testzeitraums führte das Modell 21 Handelsgeschäfte aus, von denen 14 gewinnbringend waren, was einem Anteil von über 66 % entspricht. Sowohl bei den Kauf- als auch bei den Verkaufs-Positionen war der Anteil der gewinnbringenden Geschäfte höher als der Anteil der mit einem Verlust. Außerdem war der durchschnittliche Gewinn pro Gewinngeschäft doppelt so hoch wie der durchschnittliche Verlust pro Verlustgeschäft. Der maximale Gewinn war fast dreimal so hoch wie der größte Verlust. Das Gleichgewichtsdiagramm zeigt einen klar definierten Aufwärtstrend.

Autor: Dmitriy Gizlyk