Дневник разработчика торговой стратегии. Шаг 24. Анализ результатов тестирования стратегии.
Что бы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.
В платном разделе статья находиться здесь.
На прошлом шаге мы получили любопытный результат тестирования нейросети на реальных котировках*:
Теперь давайте будем анализировать. И так, смотрим лог операций, самое начало:
| 18.01.2011 0:00 | Покупка | 1 | 199 |
| 21.01.2011 0:00 | Продажа | 2 | 194,68 |
| 02.02.2011 0:00 | Покупка | 2 | 205,5 |
| 13.04.2011 0:00 | Продажа | 2 | 236,17 |
| 15.04.2011 0:00 | Покупка | 2 | 228,63 |
| 22.04.2011 0:00 | Продажа | 2 | 235,35 |
| 28.04.2011 0:00 | Покупка | 2 | 235,01 |
| 29.04.2011 0:00 | Продажа | 2 | 230,74 |
И так, первая сделка, покупка по 199, продажа по 194.68. Смотрим предшествующий график**:
...
Какой из всех наших экспериментов можно сделать вывод? Во первых, не стоит наедятся на многослойный персептрон, лучше обратить побольше внимания на однонейронные сети, но добавить к ним тормозящие обратные связи, что бы сеть могла учиться на ошибках. Однако полностью отказываться от многослойных сетей тоже не следует, особенно, если планируется прикрутить сюда генетический алгоритм. Вдруг в процессе естественного отбора родиться многослойная сеть, которая будет очень прибыльно торговать. Но так как эксперименты показывают, что многослойные персептроны обучаются торговать на бирже, скажем так, не очень охотно, то это не будет приоритетным направлением.
Скриншоты, помеченные знаком *, являются цитатами и иллюстрациями программного продукта "Microsoft Excel", авторское право на который принадлежит "Microsoft".
Скриншоты, помеченные знаком **, являются цитатами и иллюстрациями программного продукта "Metatrader 4", авторское право на который принадлежит "MetaQuotes Software Corp".