Обсуждение статьи "Двунаправленная LSTM и квантовые вычисления для предсказания направления движения"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Двунаправленная LSTM и квантовые вычисления для предсказания направления движения:

Статья представляет воспроизводимую реализацию гибридной квантово-нейросетевой модели для алгоритмической торговли на Forex без использования реального квантового оборудования. Фиксированная трёхкубитная схема в IBM Qiskit преобразует статистики скользящего окна (средняя доходность, волатильность, размах) в распределение вероятностей, из которого вычисляются 7 квантовых метрик. Эти признаки интегрируются в архитектуру двунаправленной LSTM с регуляризацией и механизмами борьбы с дисбалансом классов (в т.ч. focal loss и sampler).

Представьте, что перед следующим движением цены рынок как бы «рассматривает» сразу много возможных сценариев продолжения: сильный импульс вверх, медленное сползание вниз, резкий разворот, продолжение флэта и так далее. Классические модели видят только то, что уже произошло в истории. Они ищут повторяющиеся последовательности закрытий, объёмов, индикаторов. Но они практически никогда не имеют прямого доступа к тому, насколько «уверенно» или «размазанно» распределялись эти возможные сценарии непосредственно перед тем, как рынок выбрал одно из них.

Здесь мы пытаемся смоделировать эту «структуру неопределённости» с помощью математического аппарата квантовой механики — не потому что рынок физически квантовый, а потому что квантовый формализм даёт очень удобные и мощные инструменты для работы с суперпозициями вероятностей и с корреляциями между ними.

Важное уточнение сразу: никакого настоящего квантового компьютера мы не используем, никакого квантового преимущества по сложности здесь нет и в помине. Мы просто берём очень простую фиксированную квантовую схему, не обучаемую, и используем её как экзотический нелинейный преобразователь небольшого окна ценовых данных в набор статистических характеристик распределения.

Автор: Yevgeniy Koshtenko