文章 "神经网络变得轻松（第四十七部分）：连续动作空间"

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在本文中，我们扩展了代理者的任务范围。训练过程将包括一些资金和风险管理等方面，这是任何交易策略不可或缺的部分。

在上一篇文章中，我们训练的代理者只是为了判定交易方向。代理者的动作范围仅限于 4 个选项：

  • 买入， 
  • 卖出， 
  • 持有/等待，
  • 所有持仓平仓。

于此，我们没看到资本和风险管理功能。我们在所有交易操作中采用了最小手数。这足以评估训练方式，但构建交易策略尚嫌不足。一个可盈利交易策略再简单也必须有一个资金管理算法。

此外，为了创建一个稳定的交易策略，我们需要管理风险。我们的设计中也缺少这个模块。EA 在每根新交易蜡烛处评估市场形势，并就交易操作做出决定。但每一根即将到来的柱线都会给我们的账户带来风险。柱线内的价格走势可能不利于我们的余额。这就是为什么始终建议使用止损的原因。这种方式虽简单，但令我们能够限定每笔交易的风险。

经过大约 3000 次验算后，我得到一个能够在训练集上产生盈利的模型。在 5 个月的训练期间，该模型进行了 334 笔交易。其中超过 84% 是盈利的。结果利润达到初始资本的 33%。同时，余额的回撤不到 1%，按净值则为 7.6%。盈利因子超过 26，恢复因子为 3.16。下图展示了余额的上升趋势。余额线几乎总是低于净值线，这表明开仓方向正确。同时，资金的负载约为 20%。这是一个相当高的数字，但不超过累计利润。

模型训练结果

模型训练结果

不幸的是，EA 的操作结果摆明在训练集之外比较温和。


作者：Dmitriy Gizlyk

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