Наши алгоритмические торговые боты могут работать чуть лучше, чем следовало бы... когда стратегия бота достигает совершенства, начинаешь задумываться, работает ли рынок по-прежнему так, как задумано. Иногда лучшее обучение — это понять, когда нужно снизить параметры. Ирония? Чем более сложным становится бот, тем более непредсказуемым становится реальный результат рынка. Это классический пример того, как инженерия может загнать вас в угол — буквально обучая машины торговать так эффективно, что реальность не успевает за этим.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Типичный пример переобучения, яркие результаты в бэктесте и реальность бьет по рукам — вот в чем магия квантования
Посмотреть ОригиналОтветить0
tx_or_didn't_happen
· 2025-12-16 21:59
Тестовая земля, реальный ад, вечная истина
Эм... я уже давно прошел через ловушки чрезмерной оптимизации этой системы, когда достаточно было просто настроить параметры, чтобы превратить тестовые данные в астрономические цифры, а при запуске все становилось очевидным
Вот почему я никогда не верю в идеальные кривые
Даже самая умная машина не справится с черным лебедем, по сути, нужно оставить немного буфера
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-9f682d4c
· 2025-12-16 21:55
Ха, снова трагическая сцена чрезмерной оптимизации, тестирование показывает безупречный провал на реальной торговле.
Чем умнее робот, тем меньше он зарабатывает, это действительно потрясающе.
Чем сильнее закручиваешь параметры, тем больше убытков, я смеюсь.
Проще говоря, это просто кормление историческими данными до тошноты, реальность всё равно остаётся реальностью.
Вот почему я бросил алготрейдинг, всё слишком виртуально.
Ирония в том, что даже при годовой доходности тестов 500%, сейчас я зарабатываю всего 200 рублей в месяц😅.
Оптимизация до предела превращается в украшение, а рынок никогда не будет так послушен.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchroedingerGas
· 2025-12-16 21:47
Проблема переобучения, рай тестирования — ад реальности, таких схем я видел слишком много
Посмотреть ОригиналОтветить0
RealYieldWizard
· 2025-12-16 21:34
Разве это не старый трюк переобучения, когда тестовые данные работают отлично, а в реальном рынке всё идет наперекосяк?
Наши алгоритмические торговые боты могут работать чуть лучше, чем следовало бы... когда стратегия бота достигает совершенства, начинаешь задумываться, работает ли рынок по-прежнему так, как задумано. Иногда лучшее обучение — это понять, когда нужно снизить параметры. Ирония? Чем более сложным становится бот, тем более непредсказуемым становится реальный результат рынка. Это классический пример того, как инженерия может загнать вас в угол — буквально обучая машины торговать так эффективно, что реальность не успевает за этим.