Discussão do artigo "Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost"
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Novo artigo Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost foi publicado:
O artigo considera a criação de modelos de aprendizado de máquina com filtros de tempo e discute a eficácia dessa abordagem. O fator humano pode ser eliminado agora simplesmente instruindo o modelo a negociar em uma determinada hora de um determinado dia da semana. A busca de padrões pode ser fornecida por um algoritmo separado.
Você pode definir na função uma lista de horas a serem verificadas. No meu exemplo, todas as 24 horas estão definidas. Para a pureza do experimento, eu desativei a amostragem definindo 'min' e 'max' (horizonte mínimo e máximo de uma posição em aberto) igual a 15. A variável 'iterations' é responsável pelo número de ciclos de retreinamento para cada hora. Uma estatística mais confiável pode ser obtida aumentando este parâmetro. Depois de concluir a operação, a função exibirá o seguinte gráfico:
O eixo X apresenta os números ordinais das horas. O eixo Y representa os escores R^2 para cada iteração (foram usadas 10 iterações, significando um retreinamento do modelo para cada hora). Como você pode ver, os passes de 4, 5 e 6 horas estão mais próximos, o que dá mais confiança na qualidade do padrão encontrado. O princípio de seleção é simples — quanto mais alto a posição e a densidade dos pontos, melhor é o modelo. Por exemplo, no intervalo de 9-15, o gráfico mostra uma grande dispersão de pontos e a qualidade média dos modelos cai para 0.6. Você pode ainda selecionar as horas desejadas, treinar novamente o modelo e visualizar seus resultados no testador personalizado.
Autor: Maxim Dmitrievsky