Обсуждение статьи "Прогнозирование временных рядов (Часть 2): метод наименьших квадратов опорных векторов (LS-SVM)"

 

Опубликована статья Прогнозирование временных рядов (Часть 2): метод наименьших квадратов опорных векторов (LS-SVM):

В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе метода опорных векторов, предложена его реализация на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты. Данная технология до сих пор не была ещё реализована на MQL. Но сначала нам потребуется познакомиться с некоторым математическим аппаратом.

Запустим одиночный тест.

Отчет эксперта LSSVMbot на XAUUSD D1, 2017-2020

Отчет эксперта LSSVMbot на XAUUSD D1, 2017-2020

Показатели невыдающиеся, но система в целом работает. На графике отчета помечены диапазоны дат, откуда брались обучающие данные для нахождения оптимальных "гамма" и "сигма" (подсвечено зеленым), какой диапазон был задан в тестере в режиме обучения (подсвечено желтым), и диапазон, где эксперт торговал на незнакомых данных (подсвечено розовым).

Способ интерпретации прогноза и построение вокруг него торговой стратегии может быть разным. В частности, в нашем тестовом эксперте есть входной параметр PreviousTargetCheck (по умолчанию false). Если его включить, то торговля по прогнозу будет вестись с помощью другой стратегии: направление сделки определяется относительным положением свежего прогноза относительно предыдущего. Также остается простор для экспериментов с другими настройками, например, с кластеризацией SOM, изменением лота в зависимости от силы прогнозируемого движения, доливками, и т.д.

Автор: Stanislav Korotky

 
Прогноз работает и отстает точно также как две МА-шки
 
Спасибо автору за освещение интересной темы. Отмечу, что код перестал компилироваться по причине ввода в эксплуатацию нативного типа vector.
Причина обращения: