Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Superpoint Transformer (SPFormer)"
Дружище, это очень интересно, но очень продвинуто для меня!
Спасибо, что поделились, учусь шаг за шагом.
Дружище, это очень интересно, но очень продвинуто для меня!
Спасибо, что поделились, учусь шаг за шагом.
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Superpoint Transformer (SPFormer):
В данной статья предлагаем познакомиться с методом сегментации 3D-люъектов на основе Superpoint Transformer (SPFormer), который устраняет необходимость в промежуточной агрегации данных. Что ускоряет процесс сегментации и повышает производительность модели.
Алгоритм обучения моделей был заимствован из предыдущих статей вместе с программами, используемыми для их обучения и тестирования.
Тестирования обученной политики Актера осуществляется в тестере стратегий MetaTrader 5 на реальных исторических данных за Январь 2024 года с сохранением всех прочих параметров. Результаты тестирования представлены ниже.
За период тестирования модель совершила 54 сделки, 26 из которых были закрыты с прибылью. Что составило 48% от всех операций. При этом средняя прибыльная сделка в 2 раза превышает аналогичный показатель убыточных сделок. Это позволило модели получить прибыль за период тестирования.
Автор: Dmitriy Gizlyk