文章 "交易中的神经网络：频域异常检测（终篇）"

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我们继续推进 CATCH 框架的实现。该框架结合傅里叶变换与频域分块，以确保能够准确检测市场异常。在本文中，我们将完成对所提方法的这一实现，并基于真实历史数据测试新模型。

训练所用数据集，由 MetaTrader 5 策略测试器生成的随机交易片段组合而成。数据集基于 2024 年全年的欧元兑美元一分钟（EURUSD M1）历史行情构建。

模型评估则采用 2025 年 1 月至 3 月的历史行情数据。所有实验参数均保持不变，以此保证结果客观，公正评判策略表现。该实验设置可确保模型并非单纯记忆训练集数据，而是真正具备适应全新市场行情的能力。

下面将展示本次测试结果。

作者：Dmitriy Gizlyk