Discusión sobre el artículo "Redes neuronales en el trading: Aprendizaje jerárquico de características en nubes de puntos"
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Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Aprendizaje jerárquico de características en nubes de puntos:
Como ya hemos dicho, nuestro nuevo modelo se distinguirá del anterior en que solo tiene una capa. Además, nuestra nueva capa no será más que una versión mejorada del trabajo anterior. Y resulta aún más interesante comparar los resultados de los dos modelos. Y para que la comparación resulte lo más justa posible, entrenaremos los modelos con una muestra de entrenamiento totalmente conservada de trabajos anteriores.
Sí, siempre digo que para obtener mejores resultados en el entrenamiento del modelo, es necesario actualizar periódicamente la muestra de entrenamiento. Solo entonces esta coincidirá con la política real del Actor, lo cual permitirá una evaluación más precisa de sus acciones y ajustes políticos. Pero en este caso, no puedo rechazar la tentación de comparar dos métodos similares y evaluar la eficacia del enfoque jerárquico. En el último artículo, pudimos entrenar una política de Actor capaz de generar beneficios en esta muestra de entrenamiento, y esperamos no obtener peores resultados con el nuevo modelo.
Como resultado del entrenamiento, el nuevo modelo ha sido capaz de aprender una política capaz de generar beneficios tanto en las muestras de entrenamiento como en las de prueba. A continuación le mostramos los resultados de las pruebas del nuevo modelo.
Tengo que decir que resulta bastante difícil comparar el rendimiento de los dos modelos. Durante el periodo de prueba, ambos modelos han generado aproximadamente los mismos beneficios. Las desviaciones en la reducción tanto del saldo como de la equidad se sitúan en el nivel de error. Sin embargo, el nuevo modelo ha hecho menos transacciones y el valor del factor de beneficio ha aumentado.
Sin embargo, el reducido número de transacciones realizadas por ambos modelos no nos permite extraer conclusiones sobre su eficacia a más largo plazo.
Autor: Dmitriy Gizlyk