Критика нейросетей как неполных торговых систем

Заменяемый блок сигнала

Описанная практика — пробовать много подходов к входам и моделированию, а не охотиться за одним привилегированным рецептом neural-network. Входы и структура сети рассматриваются как объекты постоянной переработки, потому что рынки меняются и, как утверждается, ни один компактный фиксированный набор переменных их не охватывает.

Меняйте то, что прогнозируется

Обычный заявленный прорыв — это смена того, что прогнозируется, а не смена архитектуры или списка входов. Прогнозы формулируются как relative-target, то есть изменение цены относительно индекса или скользящей средней, а не сырая цена, главным образом чтобы нормализовать ряды во времени.

Прогнозов рынка на следующий день обычно избегают, потому что дневные цены описываются как более шумные и в большей степени движимые эмоциями, чем более длинные горизонты. Отдельные акции рассматриваются как более лёгкие цели, чем широкий индекс, и несколько predicted-strong и predicted-weak имён берутся вместе, чтобы диверсифицировать ошибку модели.

Входы и training-window

Пригодные наборы входов описываются как сочетание от шести до 30 признаков из фундаментальных показателей, технических данных и коэффициентов. Этот шаг input-engineering необходим, потому что одних открытия, максимума, минимума, закрытия и объёма называют недостаточными.

training-window держат примерно в пределах от 200 до 2,000 паттернов, потому что длинные истории ухудшают нормализацию и смешивают сдвинутые рыночные условия.

Holdout-выборки и ensemble-signal

validation-set прогоняют во время обучения, чтобы ограничить запоминание. Построение holdout само уточняется, а не берётся как чисто случайная выборка или только последние бары. В этом роль walk-forward-analysis в данном процессе.

Несколько сетей обучают для одного и того же решения и объединяют как ensemble-signal голосованием, усреднением или вторым селектором. Тип сети стоит ниже дизайна данных среди факторов, которые имеют значение. Ту же процедуру затем проводят через robustness-testing по инструментам, моделям и режимам, чтобы одна сеть или одно имя не могли нести сигнал.

Оценивайте те же правила после замены

system-optimization — это совместный поиск по входам, определению цели и ограничениям исполнения, чтобы правила входа, выхода и воздержания можно было оценивать как одну процедуру.

Редакторское прочтение добавляет одну проверку, для которой архивный процесс уже оставляет место. Держите правила входа, выхода и воздержания фиксированными, замените архитектуру и принимайте конструкцию только если system-optimization, walk-forward-analysis и robustness-testing по-прежнему могут оценивать эти правила.