Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Управление риском через распределение результатов (Окончание)"

 

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Управление риском через распределение результатов (Окончание):

Торговая адаптация AC-SRM объединяет подготовленный энкодер рынка, Актёра и два распределительных Критика на MQL5 и OpenCL. Спектральная оценка распределения результатов используется для обучения политики с учётом неблагоприятных исходов. Рассмотрены офлайн-подготовка по завершённым результатам торговых действий и последовательное онлайн-обучение в тестере MetaTrader 5 с собственной схемой перекрёстных целевых моделей Критиков. Приведены результаты эксперимента и практические ограничения подхода.

Онлайн-обучение проводим в тестере стратегий MetaTrader 5 с помощью советника StudyOnline.mq5. Тестер последовательно воспроизводит котировки. Советник выполняет действия, наблюдает изменения счёта и обновляет модели. Для каждого решения доступны только данные, уже поступившие к этому моменту. Будущие бары не используются для расчёта текущей цели.

Слово онлайн здесь описывает порядок работы, а не источник котировок. Сначала принимается решение, затем становится известен его результат. Модель уже не получает завершённый исход из просмотренного вперёд горизонта. К наблюдаемому вознаграждению добавляется оценка будущего продолжения. Такой способ построения цели называется бутстрепом. Тестер позволяет организовать его на истории. Условия исполнения задаются настройками теста.

Онлайн-обучение также проводим на данных 2024–2025 годов. Период задаём в тестере. UpdatePolicy определяет период обновления политики, InpUpdateTargets — синхронизации целевых сетей. Вес продолжения задаёт InpGamma. Ниже приведены настройки советника по умолчанию.

Результаты тестирования

Результаты тестирования



Автор: Dmitriy Gizlyk

 
Дмитрий, приветствую!

Скажите, сделки совершаются советником исключительно на основе прогнозов модели или присутствуют и внешние по отношению к модели правила входа? 

Есть ли возможность посмотреть кривую обучения модели ?