文章 "交易中的神经网络：点云变换器（Pointformer）"

MetaQuotes 2025.06.02 14:49

在本文中，我们将说道有关使用注意力方法解决点云中物体检测问题的算法。点云中的物体检测对于很多现世应用都很重要。

模型经过多次训练】及数据集更新迭代后，我们成功获得了能够在训练和测试数据集上产生盈利的政策。

我们利用 MetaTrader 5 策略测试器评估了训练模型的性能，依据 2024 年 1 月的历史数据运行测试，同时保持所有其它参数不变。测试结果呈现如下。

在测试期间，经过训练的模型总共执行了 31笔次交易操作，其中一半以盈利平仓。尤其是，与亏损交易相比，最大和平均盈利交易的数值高出近 50%，导致盈利因子为 1.53。尽管在净值曲线中观察到上升趋势，但有限的交易数量令我们无法对模型在较长时间横向范围内的有效性得出任何明确的结论。