Изучение ложных регрессий помогает избежать ошибок в алгоритмической торговле. Модели могут выглядеть точными, даже если нет реальных взаимосвязей между данными. В статье описан процесс обнаружения ложных регрессий через критерии единичных корней и использование инструментов Python для создания и проверки моделей. Генерация синтетических данных помогает понять эту проблему, а применение тестов, таких как расширенный Дики-Фуллер, позволяет выявлять нестационарность остатков. Если модель успешна, её можно экспортировать в ONNX и реализовать в MetaTrader 5, что открывает новые возможности для разработчиков и трейдеров.
Читать далее...
Читать далее...