您也许还记得,根据这两篇文章的实际测试成果,测试期开始时,看到所训练模型的盈利能力有了相当不错的提升。随着深入,模型的性能下降,并观察到许多无盈利业务,从而导致亏损。得到的亏损金额可能超过以前赚到的利润。 模型的定期额外训练可能会有所帮助。不过,这种方式令模型的操作变得异常复杂。故此,研究如何选择在线模型训练是相当合理的
本文介绍了如何通过MetaTrader5交易平台使用PyTorch Lightning和PyTorch Forecasting框架来实现基于神经网络的金融时间序列预测。在本文中,我们还将解释选择这两个框架的原因以及我们使用的数据格式。初始化首先,我们需要导入所需的库。这些库包括MetaTrader5(用于与MT5终端交互)、PyTorch Lightning(用于训练模型)以及其他一些...