Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Адаптивная факторная токенизация (MTmixAtt)"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Адаптивная факторная токенизация (MTmixAtt):

Статья разбирает архитектуру MTmixAtt для адаптивной структуризации признаков и показывает первый шаг практической реализации в MQL5 — модуль AutoToken. Описаны выравнивание эмбеддингов, матрица выбора, механизм Top‑K и разреженная селекция. Приведен класс CNeuronAutoToken на базе OpenCL. Читатель получает работающий блок компрессии признакового пространства и основу для дальнейшего смешивания токенов и MoE.

Современные финансовые рынки представляют собой сложные и динамичные системы, в которых ежедневно формируется огромное количество информации. Для корректного и всестороннего анализа рыночной ситуации необходимо учитывать десятки, а порой и сотни разнородных факторов. Среди них технические индикаторы, волатильность цен, макроэкономические показатели и корпоративные события. Каждый из этих факторов сам по себе содержит определённую ценность, но одновременно способен создавать шум, маскировать важные сигналы и усложнять прогнозирование.

Классические модели анализа признаков обычно используют одну из двух стратегий, каждая из которых имеет свои ограничения.

Первая стратегия — анализ всех признаков одновременно, так сказать все ко всему. Модель получает полное множество факторов и пытается выявить взаимосвязи без предварительной фильтрации. На первый взгляд это кажется естественным: чем больше информации, тем выше точность прогнозов. На практике такой подход часто приводит к переобучению и снижению интерпретируемости результатов. Например, когда несколько коррелированных индикаторов одновременно реагируют на волатильность, модель может придавать избыточный вес шумовым сигналам. Это приводит к нестабильным прогнозам в новых рыночных условиях.

Вторая стратегия — ручная группировка признаков. Аналитик заранее распределяет признаки по категориям: трендовые индикаторы в одну группу, показатели объёма — в другую, волатильность — в третью. Такой подход облегчает интерпретацию и снижает размерность модели, но ограничивает её адаптивность. Фиксированные группы не отражают меняющиеся взаимосвязи между факторами, зависят от субъективного выбора аналитика и могут не учитывать неожиданные комбинации признаков, которые оказывают существенное влияние на краткосрочные колебания цен.

Таким образом, классические подходы сталкиваются с двумя фундаментальными ограничениями. Первый — риск хаотичного переобучения и потери структуры, второй — ограниченная гибкость и зависимость от субъективного анализа. Эти проблемы особенно остро проявляются в условиях современной торговли: динамика рынка постоянно меняется, а влияние факторов нестабильно.

Решение этой задачи требует обучаемого механизма динамической группировки признаков, способного выявлять значимые комбинации факторов автоматически и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка. В этом контексте мы обращаем свое внимание на работу "MTmixAtt: Integrating Mixture-of-Experts with Multi-Mix Attention for Large-Scale Recommendation". Её авторы предложили фреймворк MTmixAtt, изначально разработанный для рекомендательных систем. Хотя его первичное применение было в другом контексте, архитектурные принципы MTmixAtt — работа с разнородными признаками, выявление скрытых зависимостей и формирование компактных представлений — могут найти свое применение и для анализа финансовых рынков.

Автор: Dmitriy Gizlyk