Тесты торговых стратегий на C#. Урок 29. Фильтрационная нейросеть.

Что бы смотреть урок полностью, а так же скачать исходники к уроку, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находиться здесь.

Исходники к уроку можно скачать в платном разделе.

Этот урок будет посвящен еще одной идее улучшения нейронной сети. Сегодня я опишу очередное нововведение - фильтрационную нейросеть. Эту идею я высказал в уроке "Дневник разработчика торговой стратегии. Шаг 24. Анализ результатов тестирования стратегии", ее суть состоит в том, что бы заставить нейросеть учиться на ошибках. Для этой цели я ввел еще одну нейросеть, которая будет неким фильтром, отфильтровывающим плохие сигналы. Естественно, в процессе торговли она будет самообучаться.  Для начала расскажу о некоторых новых структурах данных, которые пришлось добавить в связи с этим нововведением.

Класс Block. Это абстрактный класс, от которого будут наследоваться все остальные классы блоков. Пока реализован только блок "Нейросеть". и так, вот исходный текст этого абстрактного класса:

...

...

Закладка "Основная" закреплена за основной торгующей нейросеть, которая не включана ни в один блока, а просто осталась неизменной с прошлый версий программы (для совместимости).

Посмотрим результат.

Если понижающий коэффициент равен 1 (фильтр не применяем):

На тех же данных, но понижающий коэффициент равен 20:

Как видим, результат незначительно улучшился. По сути, фильтр слегка сглаживает просадку.