Всем привет!
Я написал программу для торговли на форексе (язык python). Для принятия решения использую нейросеть разработанную и обученную с помощью autokeras и keras.
На тестовых данных, на которых обучалась нейросеть, положительные результаты доходят до 90%, а на новых данных не поднимаются выше 30-40%.
Я понимаю, что пи тестировании нейросеть может практически запомнить все тестовые данные и потом при проверке выдавать запомненные значения, но ведь рынок не может так отличаться: тестовый набор за 3 года с 91% и новые данные 2 месяца с 10% положительных результатов.
Тестовые и новые данные тщательно проверил - алгоритмы формирования одни и те же, да и списки значений не сильно отличаются.
Пробовал нормализовать данные с помощью библиотеки numpy. Эффект минимален.
Вторая строка - прогон по истории, по которой обучалась нейросеть, первая строка - незнакомые нейросети исторические данные Оба набора данных - исторические данные по одному и тому же инструменту.
Уже иссякли мысли о причинах этого эффекта.
Для реальной торговли я сделал инверсию сигналов и торгую прибыльно вторую неделю, но понимаю, что пока не решу этот вопрос торговля небезопасна.
Коллеги! Я собираю предложения!
Я написал программу для торговли на форексе (язык python). Для принятия решения использую нейросеть разработанную и обученную с помощью autokeras и keras.
На тестовых данных, на которых обучалась нейросеть, положительные результаты доходят до 90%, а на новых данных не поднимаются выше 30-40%.
Я понимаю, что пи тестировании нейросеть может практически запомнить все тестовые данные и потом при проверке выдавать запомненные значения, но ведь рынок не может так отличаться: тестовый набор за 3 года с 91% и новые данные 2 месяца с 10% положительных результатов.
Тестовые и новые данные тщательно проверил - алгоритмы формирования одни и те же, да и списки значений не сильно отличаются.
Пробовал нормализовать данные с помощью библиотеки numpy. Эффект минимален.
| Состояние | profit | kol_sdel | kol_plus | kol_minus | max_plus | max_minus | % результат | summ_plus | summ_minus | Проигрыш % |
| Торговля по History_last | -0,01344 | 62 | 19 | 43 | 0,00172 | -0,00304 | 30,65 | 0,00838 | 0,02182 | 72,25 |
| Торговля по History_big | 5,60881 | 7619 | 6979 | 639 | 0,01850 | -0,00902 | 91,60 | 6,07888 | 0,47007 | 7,18 |
Вторая строка - прогон по истории, по которой обучалась нейросеть, первая строка - незнакомые нейросети исторические данные Оба набора данных - исторические данные по одному и тому же инструменту.
Уже иссякли мысли о причинах этого эффекта.
Для реальной торговли я сделал инверсию сигналов и торгую прибыльно вторую неделю, но понимаю, что пока не решу этот вопрос торговля небезопасна.
Коллеги! Я собираю предложения!
Последнее редактирование: