文章 "股票交易中的非线性回归模型"
这太奇怪了：
Было несколько забавных моментов в процессе отладки. Например, система начала выдавать серию противоречивых сигналов буквально каждые несколько минут. Купить, продать, снова купить... Классическая ошибка начинающего алгоритмического трейдера — слишком частые входы в рынок. Решение оказалось до смешного простым — добавил таймаут в 15 минут между сделками и фильтр на открытые позиции.
原来，模型中的矛盾信号被人为地随机稀释了。如果条件交易起始点移动 15 分钟，我们会在同一时间间隔内获得其他方向的交易吗？
我喜欢花式飞行，尝试从不同寻常的角度来创作 TC :)
事实上，这就是创造的过程，有时会产生巧妙的解决方案。
预测本身看起来相当短期：
修改后的 EA 附后（测试版）。通过参数禁用了利润关闭。
另一个吸引我的地方是非对称信号（预测 >= 卖出价--买入，预测 < 卖出价（为什么不是出价？）但如果持仓一小时或更长时间，这可能并不重要。
你找到问题的答案了吗？
这是任何 TS 最重要的一点，您不能错过信号，否则整个逻辑就会崩溃，或者这里不是这样？
Stanislav Korotky, 2024.11.27 19:05
这是非常奇怪的：
原来，模型的矛盾信号被人为地随机稀释了。如果将条件交易起始点移动 15 分钟，我们会在同一时间间隔内获得其他方向的交易 吗？
新文章 股票交易中的非线性回归模型已发布：
过去三年里，我一直在努力创造真正有效的东西。我尝试了很多方法——从最简单的回归到复杂的神经网络。您知道结果如何吗？我在分类任务上取得了成果，但在回归任务上仍未成功。
每次都重复同样的情况——在历史数据上一切运行得井井有条，但一到真实市场，就面临亏损。我还记得我对自己的第一个卷积网络感到多么兴奋。训练集上的R²值为1.00%。然而，两周的交易后，账户资金亏损了30%。典型的过拟合现象。我不断启用前向可视化功能，看着基于回归的预测与实际价格随着时间的推移越来越远……
但我是一个固执的人。又一次亏损后，我决定深入挖掘，开始翻阅科学文献。您知道我在尘封的档案中发现了什么吗？原来，曼德博罗特（Mandelbrot）早已大谈市场的分形特性。而我们却都在用线性模型进行交易！这就像试图用尺子测量海岸线的长度——您测量得越精确，海岸线就显得越长。
某一刻，我突然想到：如果我将经典的技术分析与非线性动力学结合起来会是怎样？不是那些简单的指标，而是更有用的东西——微分方程、自适应比率。这听起来很复杂，但本质上，这只是试图用市场的语言与市场对话。
简而言之，我拿起Python，连接上机器学习库，开始实验。我立刻决定——不搞学术上的花哨，只关注真正能用的东西。不用超级计算机——只用一台普通的宏碁（Acer）笔记本电脑、强大的虚拟专用服务器（VPS）和MetaTrader 5交易终端。由此，诞生了我想要与您分享的模型。
作者：Yevgeniy Koshtenko