Сравнение эффективности торговли робота на нейронных сетях с некоторыми торговыми алгоритмами
Эта статья будет интересна тем, кто разрабатывает или занимается торговлей и инвестированием как с применением автоматизированных систем (советники, роботы и др.), ровно как и тем, кто всё это делает и принимает решение вручную.
Вопрос другой. Вы приводите результат тестирования за последние 9 лет, верно ли, что в обучающей выборке нет ни одного семпла любого (даже другого) инструмента за эти 9 лет?
Чтобы не было каких-то предрассудков, привожу результаты данных теста компании Global X MSCI China Financials ETF. Данная компания не входила в обучающую выборку.
Взгляните на графики управляющих сигналов и доходности. Всё очень и очень достойно. И как я уже сказал, данная компания не входила в обучающую выборку, а такие высокие результаты получены благодаря получению именно обобщенной модели. Факторы я привёл в комментарии ниже.
Итоговая доходность по данному инструменту:
Общая доходность по размеченным данным: [9520.]
Общая доходность по размеченным данным со смещением на 1 день: [244.1]
Общая доходность по рассчётным данным по разметке: [308.]
Общая доходность по рассчётным данным по сандартному отклонению: [308.]
Инвестиционная доходность, позиция Long: [9.77]
Доходность на одну акцию размеченным данным: [10.664]
Доходность на одну акцию по размеченным данным со смещением на 1 день: [6.812]
Доходность на одну акцию по рассчётным данным по разметке: [7.047]
Доходность на одну акцию по рассчётным данным по сандартному отклонению: [7.047]
Инвестиционная доходность порядка х10, и доходность нейронной сети х300+.
Как я уже сказал, по данным не входящим в обучающую выборку.
При необходимости и желании, я могу привести результаты тестов и на других компаниях.
Ответил ниже.