Обсуждение статьи "Обучение нелинейного U-Transformer на остатках линейной авторегрессионной модели"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Обучение нелинейного U-Transformer на остатках линейной авторегрессионной модели:

Статья представляет инновационную гибридную систему для прогнозирования валютных курсов, которая сочетает линейную авторегрессионную модель с архитектурой U-Transformer для анализа остатков. Система автоматически переключается между источниками сигналов в зависимости от их качества и включает полноценную торговую логику с averaging/pyramiding стратегиями. Ключевое преимущество подхода заключается в том, что нейросеть обучается на остатках линейной модели, что упрощает задачу и снижает риск переобучения. Реализация выполнена полностью на MQL5 и готова к использованию в реальной торговле с автоматической адаптацией к изменяющимся рыночным условиям.

Мы взяли за основу советник из статьи про регрессионные модели, добавив туда нашу гибридную модель. 

Рассмотрим тест модели на символе EURUSD, таймфрейме M15, за период с 1 июля 2025:

Коэффициент Шарпа получился очень даже неплохой:

Автор: Yevgeniy Koshtenko

[Stanislav Korotky]

На графике баланса нет усреднения/пирамидинга, как было заявлено, потому что для них должна быть пилообразная гистограмма загрузки депозита.