Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Устойчивые торговые сигналы в любых режимах рынка (Модули внимания)"
MetaQuotes:
Дмитрий, приветствую!Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Устойчивые торговые сигналы в любых режимах рынка (Модули внимания):
Автор: Dmitriy Gizlyk
Вы бы не могли для простых смертных сделать небольшой скрипт для демонстрации работы модели. На очень простых синтетических данных , например 10 точек примеров, 2 признака. С возможностью отображения графика функции потерь или вывода в журнал. Если можно только на CPU.
Потому что модели вы пишите сложные, разобраться тяжело. Нужен более наглядный пример :)
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 в трейдинге: Устойчивые торговые сигналы в любых режимах рынка (Модули внимания):
В данной статье мы продолжаем реализацию подходов фреймворка ST-Expert, сосредотачиваясь на практических аспектах его применения средствами MQL5. Ранее мы рассмотрели теоретические основы и ключевые компоненты модели, а теперь переходим к непосредственной работе с алгоритмами графового внимания, локального и глобального распределения внимания. Основная цель текущей работы — показать, как концептуальные идеи ST-Expert превращаются в работоспособные решения для анализа и прогнозирования финансовых рядов.
Представьте, что мы анализируем рынок акций. Если цена нефти начинает расти, это почти сразу же отражается на котировках нефтяных компаний. А за ними могут последовать валюты нефтедобывающих стран и целые сектора смежной промышленности. Классическая модель, построенная только на временных рядах цен, видит лишь прямую линию движения конкретного инструмента. ST-Expert же способен уловить весь каскад изменений, потому что он работает не только со временем, но и с пространством рыночных связей.
Архитектура фреймворка основана на принципе Mixture Of Experts — смеси экспертов. Этот подход можно сравнить с работой инвестиционного совета. В нём собираются аналитики разного профиля: один специализируется на техническом анализе, другой на макроэкономике, третий следит за корреляциями между секторами. По отдельности каждый из них ограничен в своих возможностях. Но когда их мнения складываются, итоговое решение оказывается куда ближе к реальности. Так же и в ST-Expert — каждый экспертный блок отвечает за свой участок анализа, а система объединяет их прогнозы, формируя целостное решение.
Автор: Dmitriy Gizlyk