Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Trading: Zeitreihenprognose mittels adaptiver Modenzerlegung (Abschließender Teil)"

 

Neuer Artikel Neuronale Netze im Trading: Zeitreihenprognose mittels adaptiver Modenzerlegung (Abschließender Teil) :

Der Artikel erörtert die Anpassung und praktische Implementierung des ACEFormer-Frameworks mittels MQL5 im algorithmischen Handel. Er präsentiert wichtige architektonische Entscheidungen, Trainingsmerkmale und Testergebnisse des Modells auf realen Daten.

Die Testergebnisse sind unten dargestellt.

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Insgesamt erzielte das Modell während des Testzeitraums durch die Ausführung von 13 Trades eine positive Rendite. Etwas mehr als die Hälfte dieser Positionen wurde mit Gewinn geschlossen. Es ist jedoch anzumerken, dass 13 Trades über einen dreimonatigen Bewertungszeitraum eine relativ geringe Handelsaktivität darstellen.

Eine mögliche Erklärung ist die Art des probabilistischen Attention-Mechanismus selbst.


Autor: Dmitriy Gizlyk

 
Beziehen sich die 13 Trades auf jeweils ein Währungspaar? Wenn man 10 Paare in die Analyse einbezieht, wie viele Trades ergibt das dann?