проверил на стандартных каверзных вопросах, работает хорошо, как в гуманитарных вопросах, так и в математике. ну и почему то сбер не прикрутил фильтры на щепетильные вопросы, как яндекс. могут схватить за причинное место люди в погонах.
использую только котировки, обучал модель на исторических данных за 5 лет на 20 монетах. LSTM с генетическим алгоритмом + ML, достаточно быстр. 12 разных признаков (Цена открытия, объем, стакан, ATR и тд.) на вход и агент сам определяет входить в сделку или нет в зависимости от уверенности. Однако есть фундаментальная проблема, которую я все еще решаю, зачастую агенты учатся читерить и показывать высокий фитнес одной или двумя сделками. Но через optune получилось выявить оптимальные и низкорисковые правила торговли. Сделать 100% профитную торговлю нереально, просто грамотный риск менеджмент со стопами.
за 2 года разработок, я выявил что наилучший результат получается при правильной нормализации данных во временном окне, с использованием перцентилей. Тогда результат 64% при торговле в лонг/шорт, но это касается только криптовалют.
проверил на стандартных каверзных вопросах, работает хорошо, как в гуманитарных вопросах, так и в математике. ну и почему то сбер не прикрутил фильтры на щепетильные вопросы, как яндекс. могут схватить за причинное место люди в погонах.
Бесполезную работу, конечно, провели ребята, когда есть Kilocode, "Антигравити" или GitHub
мегамаркет? он еще жив что ли?
использую только котировки, обучал модель на исторических данных за 5 лет на 20 монетах. LSTM с генетическим алгоритмом + ML, достаточно быстр. 12 разных признаков (Цена открытия, объем, стакан, ATR и тд.) на вход и агент сам определяет входить в сделку или нет в зависимости от уверенности. Однако есть фундаментальная проблема, которую я все еще решаю, зачастую агенты учатся читерить и показывать высокий фитнес одной или двумя сделками. Но через optune получилось выявить оптимальные и низкорисковые правила торговли. Сделать 100% профитную торговлю нереально, просто грамотный риск менеджмент со стопами.
за 2 года разработок, я выявил что наилучший результат получается при правильной нормализации данных во временном окне, с использованием перцентилей. Тогда результат 64% при торговле в лонг/шорт, но это касается только криптовалют.