Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (letzter Teil)"
Sehr interessant! Ich danke Ihnen!
Aus den grafischen Ergebnissen geht hervor, dass die RRR-Bedingung zum Abschluss profitabler hätte sein müssen, aber darum geht es hier nicht
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Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (letzter Teil) :
Nach Abschluss der Implementierung unserer eigenen Interpretation der von den Autoren des Chimera-Rahmens vorgeschlagenen Ansätze gehen wir zur letzten Phase unserer Arbeit über – dem Training und Testen der Modelle auf realen historischen Daten.
Zum Trainieren der Modelle haben wir einen Trainingsdatensatz verwendet, der beim Training der zuvor besprochenen Modelle gesammelt wurde. Dieser Trainingsdatensatz wurde mit historischen Daten des Währungspaares EURUSD für das gesamte Jahr 2024 auf dem Zeitrahmen M1 erstellt. Alle Indikatorparameter wurden auf ihre Standardwerte gesetzt. Eine ausführliche Beschreibung der Vorbereitung des Trainingsdatensatzes finden Sie unter diesem Link.
Das Testen der trainierten Modelle wurde im MetaTrader 5 Strategy Tester mit historischen Daten vom Januar 2025 durchgeführt, wobei die anderen Trainingsparameter unverändert blieben. Die Testergebnisse werden im Folgenden vorgestellt.
Den Testergebnissen zufolge war das Modell in der Lage, einen Gewinn zu erzielen. Mehr als 70 % der Handelsgeschäfte wurden mit einem Gewinn abgeschlossen. Der Gewinnfaktor wurde mit 1,53 angegeben.
Es sind jedoch einige Punkte zu beachten. Die Modelle wurden mit dem Zeitrahmen M1 getestet. Gleichzeitig führte das Modell nur 27 Handelsgeschäfte aus, was für den Hochfrequenzhandel auf dem minimalen Zeitrahmen recht wenig ist. Außerdem eröffnete das Modell nur Verkaufspositionen, was ebenfalls Fragen aufwirft.
Autor: Dmitriy Gizlyk