Rete neurale profonda su dati da due medie mobili

Rete neurale profonda su dati da due medie mobili

8 dicembre 2025, 21:16
Mikhail Sergeev
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Cosa succede se si adotta una semplice strategia di breakout della volatilità e si alimenta la rete neurale con i dati di due medie mobili e la posizione del prezzo rispetto a esse come filtro?

  1. Puoi personalizzarlo con qualsiasi simbolo e intervallo di tempo.
  2. Elevata precisione del segnale.
  3. Quando si utilizzano i criteri di ottimizzazione integrati nel terminale, il sovrallenamento è elevato.



È stato creato un consulente automatico basato sulle condizioni di cui sopra. È stato poi addestrato su GBPUSD H1. Ecco i risultati:



Puoi provare a riaddestrare l'esperto da solo o utilizzare i parametri predefiniti per GBPUSD H1: Scarica un consulente esperto gratuito

Per utilizzare l'Expert Advisor, è necessario scaricare l'indicatore gratuito "Moving Average Cross Signal" da MQL Market e salvarlo in MQL Market. Il file dell'indicatore si trova nella cartella "Indicators/Market".

L'Expert Advisor è configurato per la sterlina britannica (GBPUSD) sull'intervallo temporale H1 (1 ora). Tuttavia, è possibile utilizzare l'Expert Advisor su qualsiasi simbolo e intervallo temporale modificando autonomamente i parametri.



Ecco come si presentano le transazioni del consulente


Conclusioni:

  1. Potenziale versatilità della strategia.   L'utilizzo di una semplice strategia di breakout della volatilità, combinata con i dati di due medie mobili e la posizione di prezzo relativa ad esse, consente di personalizzare il sistema di trading per diversi simboli e intervalli temporali. Questo rende l'approccio piuttosto flessibile e potenzialmente applicabile a una varietà di mercati.

  2. Possibilità di elevata precisione del segnale.   L'inserimento di medie mobili e dati sui prezzi in una rete neurale può migliorare la qualità dei segnali di trading. Le medie mobili aiutano a ridurre il rumore e a evidenziare i trend, e combinarle con l'analisi della volatilità può aumentare la probabilità di successo delle operazioni.

  3. Il problema del sovradattamento.   Un elevato overfitting del modello quando si utilizzano i criteri di ottimizzazione integrati nel terminale può rappresentare uno svantaggio significativo. Ciò significa che, sebbene il modello funzioni bene sui dati storici, potrebbe mostrare risultati meno coerenti sui nuovi dati, il che comporta rischi nel trading reale.

  4. Sono richiesti ulteriori test e configurazioni.   Nonostante la dichiarata capacità di operare con qualsiasi simbolo e timeframe, l'utilizzo efficace dell'Expert Advisor richiede un'attenta regolazione dei parametri e test sui mercati target. I risultati ottenuti su GBPUSD H1 non garantiscono la stessa efficacia su altri strumenti.

  5. Dipendenza dalle condizioni di mercato.   Anche un modello ben ottimizzato non è immune da perdite in condizioni di mercato sfavorevoli (ad esempio, bassa volatilità, trading piatto o improvvisi cambiamenti di tendenza). Pertanto, è importante combinare il trading algoritmico con una solida gestione del rischio.

  6. L'importanza dei componenti esterni.   Il consulente necessita di un indicatore aggiuntivo ("Moving Average Cross Signal"), essenziale per il suo corretto funzionamento. È importante assicurarsi che gli indicatori utilizzati siano aggiornati e funzionino correttamente.

  7. Rischio nel trading automatizzato.   I sistemi automatizzati possono eseguire operazioni senza tenere conto di fattori esterni e notizie, con conseguenti potenziali perdite. Si consiglia di combinare il trading algoritmico con l'analisi fondamentale e il monitoraggio del mercato.

  8. La necessità di una valutazione individuale del rischio.   Prima di utilizzare un consulente su conti reali, dovresti valutarne attentamente l'efficacia, tenendo conto dei tuoi obiettivi di trading, del livello di rischio e delle caratteristiche del mercato.