Здравствуйте, спасибо за проделанную работу. Можно ли сразу задать нейросети задачу делить стратегию по торговым сессиям?
77slava #:
Здравствуйте, спасибо за проделанную работу. Можно ли сразу задать нейросети задачу делить стратегию по торговым сессиям?
Здравствуйте, спасибо за проделанную работу. Можно ли сразу задать нейросети задачу делить стратегию по торговым сессиям?
Добрый вечер,
Если хотите настроить четко по времени, можно добавить one-hot вектор идентификации сессии и конкатенировать его вектором исходных данных.
Второй вариант, добавить к исходным данным тайм-эмбединг. Его можно настроить с желаемой периодичностью. Для торговых сессий подойдет период в сутки. Для сезонности, можно настроить на год.

Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения:
Проблема обучения с подкреплением заключается в необходимости определения функции вознаграждения, которая может быть сложной или затруднительной для формализации, и для решения этой проблемы исследуются подходы, основанные на разнообразии действий и исследовании окружения, которые позволяют обучаться навыкам без явной функции вознаграждения.
Для проверки работоспособности обученной модели мы использовали данные первых двух недель мая 2023 года, которые не были включены в обучающую выборку, но тесно следуют за периодом обучения. Этот подход позволяет оценить работу модели на новых данных, при этом данные остаются сопоставимыми, поскольку между обучающей и тестовой выборками нет временного разрыва.
Для тестирования мы использовали модифицированный советник "DIAYN\Test.mq5". Внесенные изменения затронули только алгоритмы подготовки данных в соответствии с архитектурой моделей и процесс подготовки исходных данных. Также была изменена последовательность вызова прямых проходов моделей. Процесс построен аналогично описанным ранее советникам для сбора базы примеров и обучения моделей. Подробный код советника доступен во вложении.
В результате тестирования обученной модели была достигнута небольшая прибыль, с профит-фактором 1.61 и фактором восстановления 3.21. За 240 баров тестового периода модель совершила 119 сделок, при этом почти 55% из них были закрыты с прибылью.
Автор: Dmitriy Gizlyk