Обсуждение статьи "Самооптимизирующийся советник на языках MQL5 и Python (Часть IV): Стекинг моделей"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Самооптимизирующийся советник на языках MQL5 и Python (Часть IV): Стекинг моделей:

В статье мы продемонстрируем, как можно создавать торговые приложения на базе ИИ, способные учиться на собственных ошибках. Мы рассмотрим технику, известную как стекинг (stacking), при которой мы используем 2 модели для создания 1 прогноза. Первая модель, как правило, является более слабым обучающимся алгоритмом, а вторая - более мощной моделью, которая обучается на результатах более слабого алгоритма. Наша цель — создать ансамбль моделей, чтобы достичь более высокой точности.

Обратим внимание на прогнозирование валютной пары NZDJPY. Мы хотим алгоритмически изучить торговую стратегию на основе данных по символу, которые соберем из терминала MetaTrader 5. Будучи людьми, мы можем быть по своей природе склонны выбирать торговые стратегии, соответствующие нашим собственным убеждениям и интересам. Модели машинного обучения также предвзяты. Предвзятость модели машинного обучения — это степень, в которой нарушаются предположения, сделанные моделью. Наша торговая стратегия будет основана на ансамбле из двух моделей ИИ. Первая модель будет обучена прогнозировать будущую цену закрытия пары NZDJPY через 20 минут. Вторая будет обучена предсказывать величину ошибки в прогнозе, сделанном первой моделью. Этот метод известен как стекинг (stacking). Мы надеемся, что, объединив две модели, мы сможем преодолеть предвзятость, и этого будет достаточно для получения более высоких результатов.

Автор: Gamuchirai Zororo Ndawana

[Kikkih25]

Хорошая статья.

[Gamuchirai Zororo Ndawana]

Kikkih25 #:
Хорошая статья.

Большое спасибо Киккиху, это много значит.