Обсуждение статьи "Символьное уравнение прогнозирования цены с использованием SymPy"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Символьное уравнение прогнозирования цены с использованием SymPy:

Статья описывает интересный подход к алготрейдингу, основанный на символьных математических уравнениях вместо традиционных "черных ящиков" машинного обучения. Автор показывает, как преобразовать непрозрачные нейросети в читаемые математические формулы через библиотеку SymPy и полиномиальную регрессию, что позволяет полностью понимать логику принятия торговых решений. Подход сочетает вычислительную мощь ML с прозрачностью классических методов, давая трейдеру возможность анализировать, корректировать и адаптировать модели в реальном времени.

На фоне сложностей в интерпретации внутренней сущности моделей машиного обучения я задался вопросом: а что, если создать модель, которая будет столь же мощной, но при этом полностью прозрачной? Модель, которая даст не просто прогноз, а точную математическую формулу: "Цена через 24 часа = f(RSI, MACD, волатильность, ...)". Это бы позволило не только предсказывать, но и понимать рынок на фундаментальном уровне.

Поиски привели к символьной математике — области, где компьютеры работают не с числами, а с математическими выражениями. Если обычное машинное обучение говорит "ответ 1.4523", то символьная математика объясняет: "ответ 1.4523, потому что 0.003×RSI - 0.127×волатильность² + ...".

Открытием стала библиотека SymPy в Python. Она позволяет не просто обучить модель, а извлечь из неё математическое уравнение в чистом виде. Представьте: вместо загадочной нейросети у вас есть формула, которую можно записать на бумаге, проанализировать и понять каждое слагаемое. SymPy интегрируется с scikit-learn, позволяя преобразовывать регрессии в алгебраические выражения. Это не новинка — концепция развивается с 1980-х (системы вроде Mathematica), но в трейдинге она революционна. В моей практике системы Мидас это увеличило стабильность системы на 25%, так как позволило вручную корректировать формулы под рыночные режимы.

Автор: Yevgeniy Koshtenko

[HeAic]

Чё-то я не понял, о чём речь, но выглядит красиво :) Запускаю в Spyder(Python 3.13) из коллекции WinPython 3.13.50 Данные в терминале брать по Ctr+U