Обсуждение статьи "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 95): Использование DSU и DBN в пользовательском классе сигнала"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 95): Использование DSU и DBN в пользовательском классе сигнала:

В этой статье мы переключимся на пользовательский класс Мастер MQL5 (MQL5 Wizard), который анализирует сигналы входа. На этот раз наш пользовательский класс называется ‘CSignalDSUDBN’ и построен на сочетании алгоритма Disjoint Set Union (DSU) и сети Deep Belief Network (DBN). Как и в предыдущих статьях этой серии, нашу модель можно протестировать с использованием советников, собранных с помощью Мастера MQL5, которые можно настраивать с помощью различных трейлинг-стопов и классов управления капиталом.

В предыдущей статье о Мастере MQL5, посвященной пользовательским сигналам, мы использовали сочетание алгоритма B-Tree Index и байесовской сети. Система, которая у нас была тогда, предназначалась для арбитража за счет использования неэффективностей между взаимозависимыми активами. Она показала определенный потенциал в классификации мультисимвольных рыночных состояний. Однако эта модель может оказаться непригодной для трейдеров, работающих с одним активом и отслеживающих импульс в условиях высокой волатильности. Для тех, кто торгует на новостях. Многоактивный индекс бесполезен при торговле на пробоях. Для этого можно использовать фильтр шума, основанный на времени. 

Исходя из этого, в статье мы переходим к алгоритму системы непересекающихся множеств (Disjoint Set Union, DSU), который мы используем в сочетании с глубокой сетью доверия (Deep Belief Network, DBN). В то время как в предыдущей статье о пользовательских сигналах использовалась байесовская модель для отображения статических взаимосвязей, этот подход использует генеративные фильтры DBN для подавления шума. Мы никоим образом не рекламируем универсальное решение; мы предлагаем альтернативный подход к конкретной проблеме, с которой сталкиваются некоторые трейдеры, торгующие на пробоях. Как сгруппировать бары с высокой волатильностью в кластер с помощью DSU, а затем определить, означает ли этот кластер смену режима или лишь кратковременную ловушку.

Автор: Stephen Njuki