Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Окончание)"
Дмитрий, добрый день!
Попробовал скомпелировать приложенные к Вашей статье программы получил две ошибки:
function 'CNeuronSpikeSMR::updateInputWeights' must have a body NeuroNet.mqh 98645 22
function 'CNeuronSpikeSMR::Load' must have a body NeuroNet.mqh 98662 22
Хотел бы получить авторскую правку - заранее спасибо!
Andrey Kotrin #:
Дмитрий, добрый день!
Попробовал скомпелировать приложенные к Вашей статье программы получил две ошибки:
function 'CNeuronSpikeSMR::updateInputWeights' must have a body NeuroNet.mqh 98645 22
function 'CNeuronSpikeSMR::Load' must have a body NeuroNet.mqh 98662 22
Хотел бы получить авторскую правку - заранее спасибо!
Добрый день, Андрей.
Закомментируйте класс CNeuronSpikeSMR. Это наработка к следующей статье. Там он будет полностью реализован.
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: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Окончание):
Экспериментальная работа началась с офлайн-обучения на исторических данных EURUSD таймфрейм H1 за период с Января 2024 по Июнь 2025 года. В этом спокойном и контролируемом режиме модель постепенно осваивала рынок, словно исследователь на неизведанной территории. Она училась распознавать повторяющиеся паттерны: устойчивые коридоры цен, резкие импульсы объёмов в новостные часы, кратковременные всплески волатильности. Каждый триплет событий позволял модели формировать локальные оценки движения, которые затем аккумулировались в стек, создавая последовательное и согласованное представление динамики рынка. Постепенно формировалась целостная картина. Где начинается тренд? Где импульс утихает? Какие события повторяются и усиливаются с течением времени?
Следующий этап — тонкая онлайн-настройка в тестере стратегий MetaTrader 5. Здесь данные стали живыми. Рынок шумел, менял режимы поведения, демонстрировал резкие скачки цен после новостей или обрывов ликвидности. Модель, словно опытный трейдер, училась подстраиваться под эти колебания. Локальные импульсы корректировались, но накопленный опыт сохранялся.
Финальная проверка проводилась на полностью новых данных за период с Июля по Декабрь 2025 года. Все параметры модели оставались неизменными, что обеспечивало объективность оценки. Модель сталкивалась с непривычными рыночными сценариями. Здесь проверялось не только умение прогнозировать динамику, но и способность обобщать накопленный опыт, верно интерпретировать незнакомые ситуации и сохранять устойчивость вне обучающей выборки.
Автор: Dmitriy Gizlyk