Обсуждение статьи "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 74): Использование паттернов Ишимоку и ADX-Wilder с обучением с учителем"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 74): Использование паттернов Ишимоку и ADX-Wilder с обучением с учителем:

В продолжение нашей предыдущей статьи, где мы представили пару индикаторов Ишимоку и ADX, рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью обучения с учителем. Ишимоку и ADX представляют собой взаимодополняющую пару уровней поддержки/сопротивления и тренда. Наш подход обучения с учителем использует нейронную сеть, которая задействует ядро глубокого спектрального смешения (Deep Spectral Mixture Kernel) для точной настройки прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для сборки советника.

В предыдущей статье мы рассмотрели сочетание индикаторов Ишимоку и ADX-Wilder как взаимодополняющую пару инструментов для определения уровней поддержки/сопротивления и тренда. Как обычно, мы проводили тестирование в созданном с помощью Мастера советнике и рассмотрели 10 различных сигнальных паттернов. В большинстве случаев при таком сочетании индикаторов удалось успешно пройти форвард-тест на годовом отрезке, проведя тестирование и оптимизацию в предыдущем году. Однако 3 паттерна не справились с этой задачей удовлетворительно. Это паттерны 0, 1 и 5. Мы продолжим исследование, начатое в той статье, и изучим, может ли обучение с учителем повлиять на их результаты. Наш подход заключается в том, чтобы реконструировать сигналы каждого из этих паттернов в виде простого входного вектора для нейронной сети, по сути, превращая нейронную сеть в дополнительный фильтр для сигнала.

Автор: Stephen Njuki