文章 "网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗？"

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本文介绍了应用于网格和马丁格尔交易的机器学习技术。 令人惊讶的是，这种方法在全球网络中难觅踪迹。 阅读过本文之后，您将能够创建自己的交易机器人。

测试应在机器人所训练的时间帧内进行。 在这种情况下，它是 H1。 可以采用开盘价对其进行测试，因为该机器人对于柱线开盘拥有明确的控制权。 不过，由于运用的是网格，因此可以选择 M1 OHLC 来获得更高的精度。

该特定的机器人已在以下周期内经历了训练：

START_DATE = datetime(2020, 5, 1)
TSTART_DATE = datetime(2019, 1, 1)
FULL_DATE = datetime(2018, 1, 1)
END_DATE = datetime(2022, 1, 1)

  • 从 2020 年第五个月到今天的间隔是一个训练期，将 50/50 分为训练和验证子样本。 
  • 从 2019 年 1 月起，根据 R^2 对模型进行评估，然后选择最佳模型。
  • 从 2018 年第一个月起，该模型在自定义测试器中进行了测试。
  • 综合数据用于训练（由高斯混合模型生成）
  • CatBoost 模型拥有强大的正则化功能，有助于避免基于训练样本进行过度拟合。

所有这些因素表明（并经自定义测试器确认）我们在从 2018 年到今天的区间中找到了某种形态。

我们来看看在 MetaTrader 5 策略测试器中它的样子。


除了我们现在可以看到净值回撤以外，余额图的图表与我的自定义测试器相同。 这是个好消息。 我们来确保该机器人正在遵照网格正确交易，且无其他干扰。


作者：Maxim Dmitrievsky

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