Обсуждение статьи "Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 16): Идентификация линейных систем на основе обучения с учителем"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 16): Идентификация линейных систем на основе обучения с учителем:

Идентификация линейной системы может быть объединена с процессом обучения корректировке ошибки в алгоритме обучения с учителем. Это позволяет нам создавать приложения, основанные на методах статистического моделирования, не наследуя при этом уязвимость, связанную с ограничительными допущениями модели. Классические алгоритмы обучения с учителем имеют ряд ограничений, которые можно устранить, объединив эти модели с регулятором обратной связи, способным корректировать модель с учетом текущей рыночной конъюнктуры.

В ходе нашего предыдущего обсуждения регуляторов с обратной связью мы узнали, что эти системы могут стабилизировать результаты торговых стратегий, сначала наблюдая за их поведением в действии. Здесь мы разместили быструю ссылку на предыдущее обсуждение. Такая структура приложения позволила нам выявить основные корреляционные связи, которые наблюдались как в успешных, так и в неудачных сделках. По сути, регуляторы с обратной связью помогли нашему торговому приложению научиться вести себя оптимальным образом в текущих рыночных условиях — подобно трейдерам-людям, которые уделяют меньше внимания прогнозированию будущего и больше — разумному реагированию на текущую ситуацию.

Читателю следует иметь в виду, что до сих пор мы уделяли основное внимание регуляторам с обратной связью, которые корректируют простые стратегии, основанные на правилах. Такой простой подход позволял читателю сразу же увидеть, какое влияние оказывал регулятор с обратной связью, даже если он впервые сталкивался с этой темой. На рисунке 1 ниже мы представили схематическое изображение конфигурации приложения, чтобы читатель мог наглядно представить себе изменения, которые мы сегодня вносим. 

Автор: Gamuchirai Zororo Ndawana