Обсуждение статьи "Сеточный советник на клеточном автомате с онлайн-обучением в MQL5"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Сеточный советник на клеточном автомате с онлайн-обучением в MQL5:

В статье разобрана архитектура советника на клеточном автомате с 10 000 адаптирующихся параметров и независимым бинарным предиктором на горизонте 10 баров. Показано трёхуровневое онлайн-обучение, эволюция стратегий и валидация через кольцевой буфер и матрицу ошибок. Параметры входа сведены к Magic Number, торговые настройки вычисляются из ATR и пяти геномов. Тест EURUSD H1 дал ориентировочный Hit Rate около 58% против ~51% у фиксированной MLP.

Решение, предложенное в статье, — не очередной MLP с таймером переобучения, а архитектура с непрерывной онлайновой адаптацией: 10 000 параметров представлены в виде клеточного автомата (каждый параметр — агент), который обновляет состояния на каждом баре по набору признаков, соседних влияний и правил эволюции; параллельно работает независимый бинарный предиктор (горизонт верификации 10 баров). Будет показано, какие метрики и пороги считать «здоровьем» системы и как диагностировать деградацию, чтобы принять действия без остановки торговли.

В статье последовательно рассматривается:

  • проблема фиксированных весов и критерии деградации
  • архитектура онлайн‑адаптации (CA: клетки, признаки, стратегии, правила)
  • независимая верификация и комбинирование сигналов (BPC)
  • интеграция с сеточным советником и параметры торговли
  • практическая диагностика и пороги принятия решений.


Сеточный советник на клеточном автомате с онлайн-обучением в MQL5


Автор: Yevgeniy Koshtenko

 
Проще тогда кронос использовать, такая же вероятность адаптации, даже больше можно обучить
 
моделирование на OHLC  можно выбросить в топку сразу
Новый комментарий