Обсуждение статьи "Причинный граф как признак машинного обучения"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Причинный граф как признак машинного обучения:

В статье условный граф причинности Грейнджера по 10 валютным парам и трём таймфреймам преобразуется в числовые признаки для CatBoost и MQL5. Абляция сравнивает модели price-only, graph-only и price+graph: графовые признаки почти не работают самостоятельно, но в сочетании с ценой улучшают контекст, режимную фильтрацию и риск. На форварде совместная модель показала более высокий Profit Factor и меньшую просадку.

В первой части цикла мы построили ориентированный граф причинности между валютными парами и отделили его от обычной корреляционной матрицы. Но сам факт существования ребра X→Y ещё не отвечает на главный инженерный вопрос: даёт ли динамическая структура графа дополнительную информацию модели машинного обучения или только красиво описывает уже известное движение цены?

В статье причинный граф преобразуется в воспроизводимый набор числовых признаков. Для десяти валютных пар и трёх таймфреймов строится условный многомерный Granger‑граф. Каждое направление проверяется с учётом лагов остальных пар; устойчивость оценивается на двух половинах окна. Гетероскедастичность учитывается через Newey–West/HAC, множественные проверки — методом Benjamini–Hochberg.Затем узловые, рёберные и глобальные метрики графа присоединяются к ценовым строкам только через backward as‑of join. Последняя точка графа должна быть сформирована не позже момента решения.

Эксперимент построен как абляция. На одинаковых ежедневных решениях сравниваются три CatBoost-модели: price-only, graph-only и price+causal graph. Начальный train заканчивается 31 декабря 2009 года, тест занимает 2010–2023 годы, а чистый форвард — период с 1 января 2024 по 31 июля 2026 года. Результат оказался содержательнее простого "граф улучшил модель": graph-only почти не предсказывает направление, на тесте совместная модель немного улучшает AUC и LogLoss, а на форварде снижает просадку и повышает Profit Factor, но не даёт статистически доказанного прироста AUC. Это и есть правильный вывод: причинный граф полезен как контекст и фильтр режима, но не должен превращаться в самостоятельную кнопку Buy/Sell.

Автор: Yevgeniy Koshtenko