Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Актер—Режиссёр—Критик (Окончание)"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Актер—Режиссёр—Критик (Окончание):
Фреймворк Actor–Director–Critic — это эволюция классической архитектуры агентного обучения. В статье представлен практический опыт его реализации и адаптации к условиям финансовых рынков.
Для формирования обучающей выборки использовались случайные проходы агента в тестере стратегий MetaTrader 5, что позволило собрать широкий спектр поведенческих сценариев. В качестве базы были выбраны исторические котировки валютной пары EURUSD на таймфрейме M1 за весь 2024 год.
Первичное обучение моделей осуществлялось с офлайн-режиме без обновления обучающей выборки до стабилизации ошибок прогнозирования моделей. Затем перешли в тестер стратегий MetaTrader 5 и продолжили тонкую донастройку параметров моделей до получения устойчивых результатов.
Объективную оценку качества сформированной торговой политики в боевых условиях можно осуществить по результатам тестирования обученных моделей за пределами обучающей выборки. В качестве тестового периода были выбраны исторические данные за Январь–Март 2025 года. Данный временной отрезок не использовался в обучении, что исключает переобучение и придаёт результатам реальную практическую ценность.
Все прочие параметры, включая рыночную среду, таймфрейм, модель симуляции исполнения и настройки терминала, были оставлены без изменений. Это позволило обеспечить чистую оценку именно качества выученной стратегии без влияния посторонних факторов.
Результаты тестирования представлены ниже и дают возможность наглядно оценить поведенческую модель агента.
Автор: Dmitriy Gizlyk