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新しい記事「取引システムの開発における勾配ブースティング(CatBoost)素朴なアプローチ」はパブリッシュされました:

PythonでCatBoost分類器を訓練してモデルをmql5にエクスポートし、モデルパラメータとカスタムストラテジーテスターを解析します。Python言語とMetaTrader5ライブラリは、データの準備とモデルの訓練に使用されます。

コンパイルされたボットは、標準のMetaTrader 5ストラテジーテスターでテストできます。適切な時間軸(モデルの訓練で使用された時間軸と一致する必要があります)を選択し、look_backとMA_periodを入力します。これらは、Pythonプログラムのパラメータと一致する必要があります。訓練期間中のモデルを確認しましょう(訓練+検証サブサンプル)。

モデルのパフォーマンス(訓練+検証サブサンプル)

カスタムテスターで得られた結果と比較すると、これらの結果は、スプレッドの偏差を除いて同じです。それでは、今年の初めから、完全に新しいデータを使用してモデルをテストしてみましょう。

新しいデータでのモデルのパフォーマンス

新しいデータでは、モデルのパフォーマンスが大幅に低下しました。このような悪い結果は、客観的な理由に関連しています。これについては、さらに詳しく説明します。

作者: Maxim Dmitrievsky

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