Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (ADM-модуль)"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (ADM-модуль):

В статье представлена реализация Adaptive Density Module (ADM), ключевого компонента фреймворка EEMFlow, средствами MQL5. Рассмотрены этапы построения и объединения субмодулей MDC и MDS, а также интеграция ADM в существующую торговую модель BAT. Результаты тестирования на исторических данных EURUSD показывают устойчивый рост депозита, контролируемые просадки и высокую стабильность кривой эквити.

Обучение торговой политики и её тестирование на исторических данных проводилось в несколько последовательных этапов. Сначала модель проходила офлайн-обучение на котировках валютной пары EURUSD с таймфреймом H1 за период с Января 2024 по Июнь 2025 года. Этот временной отрезок выступал в роли тренировочной площадки. Модель изучала исторические паттерны, анализировала динамику цен и объёмы сделок, выявляла закономерности между ключевыми признаками и формировала прогнозы.

Следующий шаг — тонкая онлайн-настройка в тестере стратегий MetaTrader 5 — позволил модели адаптироваться к потоку данных в реальном времени. Здесь она училась работать с особенностями живого рынка — сохраняла устойчивость на фоне рыночного шума, корректировала действия при снижении ликвидности и мгновенно реагировала на резкие ценовые всплески. Такой подход обеспечивал плавное соединение исторического опыта с актуальными рыночными сигналами, делая торговые решения максимально оперативными и обоснованными.

Финальная проверка проводилась на данных за период с Июля по Октябрь 2025 года, полностью новых и ранее не использованных в процессе обучения. Все параметры модели оставались без изменений, что позволяло объективно оценить её способность к обобщению и адаптации к незнакомым условиям.

Автор: Dmitriy Gizlyk

Новый комментарий