Раннее писал о том, как наконец запустил обучение нейронных сетей в связке Metatrader+dll+R+Python+(Deepnet, Keras, Tensorflow и др).

https://smart-lab.ru/blog/1350243.php#comment19932474

Раз все теперь работает корректно, можно продолжить эксперименты.

В предыдущий раз, я использовал более менее дефолтные настройки, которые уже не раз запускал для отладки работы самих алгоритмов и технологической связки.

Настало время немного “подкрутить” параметры. Для иллюстрации, того, как изменится кривая Equity изменим параметры учителя немного, а именно сделаем два канала и синхронизируем их. Все, что не удалось синхронизировать в одинаковую сторону сигналы двух каналов, обозначим, как NA и в последствии уберём из обучающей выборки.

Период, принципы торговой системы (ТС) из предыдущей статьи и другие параметры сетей изменять не будем (пример №1 из предыдущей статьи).

Был запущен дополнительный вариант тестирования, при котором позиция закрывалась на следующем баре, если не достигла заданного TP. Посмотрим, что получилось.

Именно такое название хотелось обозначить и закрыть свой “гештальт” в вопросе целесообразности (эффективности) использования каких либо “индюков” (индикаторы) или ML/DL при предсказании (найти в хаосе тренд) будущей цены на валютных парах.

Наверное, много, кто “гонял” оптимизатор и история, чтобы найти оптимальные параметры на какой-то срок, потом круг повторялся, когда все ломалось. Мне надоело, так делать и мне хотелось, чтобы механизм нейронных сетей (ML/DL) делал это за меня и за тестер. Так, начал свой “ресерч” (мне было очень интересно сравнить разные сигналы в одинаковых условиях ТС), потом забрасывал на годы, потом пересматривал и вот наконец, все таки, “добил” и оно “заработало”.

Предлагаю выбрать (LSTM, DNN_v1, RSI, DNN_v2, Random) и написать свой ответ в комментариях, какому варианту результата соответствует данный график Equity:

Это сделано с помощью

Metatrader 5 (MQL5) -> ETL -> ClickHouse -> Яндекс DataLens

Брокер Финам

Данные в процессе уточнения!

1) Берем облигацию (ОФЗ или корпоративную)

2) Считаем сколько будет денег в конце погашения

3) Пересчитываем на количество дней владения

4) Пересчитываем прирост доходности на каждый день

Например

Среднее дневное значение % в день 0,09, умножаем на весь год владения, 365 дней

Это если бы все так хорошо покупал и гасил.

То

365 * 0,09 = 32,85% годовых по счету к концу погашения

Прошу не считать эти выводы и расчеты за чистую монету. Ведутся исследования.