Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Integration der Chaostheorie in die Zeitreihenprognose (letzter Teil)"
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Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Integration der Chaostheorie in die Zeitreihenprognose (letzter Teil) :
Für die Tests wurden Daten von Januar – Februar 2025 verwendet. Dieser Zeitraum wurde gewählt, um eine strenge Bewertung von zuvor ungesehenen Daten zu gewährleisten. Alle anderen Versuchsparameter blieben unverändert, um die Reproduzierbarkeit und einen fairen Vergleich zu gewährleisten. Diese Methode eliminiert Zufallsfaktoren und ermöglicht eine objektive Bewertung der Algorithmusleistung.
Die Testergebnisse sind unten dargestellt.
Während des Tests führte das Modell 287 Geschäfte aus, von denen fast 39 % gewinnbringend abgeschlossen wurden. Trotz der relativ geringen Gewinnquote erzielte die Strategie aufgrund des Gewinn-Verlust-Verhältnisses ein positives Gesamtergebnis. Insbesondere war der durchschnittliche Gewinn je profitablem Trade doppelt so hoch wie der durchschnittliche Verlust, was die weniger erfolgreichen Trades ausglich und mit einem Gewinnfaktor von 1,15 zu einem insgesamt positiven Ergebnis führte.
Die durchschnittliche Haltedauer der Positionen betrug mehr als 2 Stunden, was auf eine Tendenz zu kurz- und mittelfristigen Entscheidungen hinweist. Bemerkenswert ist, dass die am längsten gehaltene Position fast zwei Tage andauerte. Diese Tatsache bedarf einer weiteren Analyse.
Autor: Dmitriy Gizlyk