Проверка торговых возможностей модели

Мы с вами проделали довольно большую работу по изучению различных архитектурных решений организации нейронных сетей. Мы создали целую библиотеку для создания различных нейронных слоев и теперь с ее помощью можем строить различные модели нейронных сетей для поиска наилучшего варианта решения своих задач. И это все, конечно, очень хорошо и полезно. Но давайте вспомним для чего мы это делаем. Мы не занимаемся этим ради науки или собственного просвещения, хотя и это отнюдь не плохой повод для изучения чего-либо. Но в данном случае мы занялись изучением организации нейронных сетей и их архитектурных решений с практической целью — найти решение для использования на финансовых рынках. Тут есть два видения такого решения:

• создание индикатора на базе модели нейронной сети;
• создание электронного советника, способного совершать торговые операции по сигналам модели нейронной сети.

Сейчас мы не будем обсуждать, какой из указанных выше вариантов предпочтительнее. На самом деле, это риторический вопрос, потому что он зависит от личных предпочтений пользователя. В любом случае, нам нужно организовать правильную работу модели и трактовку ее сигналов.

При этом мы бы хотели оценить ожидаемую доходность нашей модели. Для проведения подобной работы терминал MetaTrader 5 предлагает использовать Тестер стратегий.

В этой главе мы переходим от теоретического изучения и создания нейронных сетей к практическому применению разработанных моделей в финансовом секторе, с акцентом на их торговые возможности. Наша цель — оценить эффективность нейронных сетей для создания индикаторов и электронных советников, способных выполнять торговые операции на финансовых рынках. Мы начнем с изучения функционала Тестера стратегий в MetaTrader 5, который является ключевым инструментом для оценки работы наших моделей.

Далее мы перейдем к созданию шаблона советника с использованием языка программирования MQL5, что позволит нам применять наши модели в реальных торговых условиях. Затем мы сконцентрируем внимание на создании модели для тестирования, обсуждая, как правильно подготовить и сконфигурировать модель для получения максимально точных и полезных результатов.

После этого мы обсудим определение параметров советника, что включает настройку различных параметров и опций, оптимизирующих работу советника в соответствии с торговыми стратегиями и целями пользователя. Наконец, мы проведем тестирование модели на новых данных, что является критически важным шагом для оценки способности модели адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и предсказывать будущие торговые сигналы.

Таким образом, эта глава направлена на практическое применение разработанных нами нейронных сетей в реальных торговых стратегиях, подчеркивая важность тестирования и оптимизации моделей для достижения наилучших результатов на финансовых рынках.