Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Trading: Adaptive Erkennung von Marktanomalien (Abschlussteil)"

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Neuer Artikel Neuronale Netze im Trading: Adaptive Erkennung von Marktanomalien (Abschlussteil) :

Wir arbeiten weiter an der Entwicklung der Algorithmen, die dem DADA-Framework zugrunde liegen, ein fortschrittliches Instrument zur Erkennung von Anomalien in Zeitreihen. Dieser Ansatz ermöglicht eine zuverlässige Unterscheidung zwischen zufälligen Schwankungen und signifikanten Abweichungen. Im Gegensatz zu klassischen Methoden passt sich DADA dynamisch an verschiedene Datentypen an und wählt die jeweils optimale Komprimierungsstufe.

Für das Training haben wir einen Datensatz von Zufallsläufen mit dem MetaTrader 5-Strategietester auf historischen EURUSD-Daten (M1-Zeitrahmen) für 2024 erstellt. Die Daten wurden mit Standard-Indikatoreinstellungen erfasst, um ein sauberes Experiment zu gewährleisten und externe Einflüsse auszuschließen.

Die trainierten Modelle wurden dann an historischen Daten von Januar bis Februar 2025 getestet. Alle Versuchsparameter wurden unverändert beibehalten, um eine objektive Bewertung des erlernten Verhaltens des Actors zu gewährleisten. Das Testen mit Daten, die beim Training nicht verwendet wurden, ist ein entscheidender Validierungsschritt, da er zeigt, wie das Modell unter nahezu realen Bedingungen funktioniert.

Die Testergebnisse sind unten dargestellt.


Autor: Dmitriy Gizlyk

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