Нейросети в TSLab: повышаем эффективность AI-агента с помощью Workflow

Продолжаем серию «Нейросети в TSLab». Нейросеть способна построить торговый алгоритм в TSLab по вашему запросу. Но если поставить ей только цель без указания пути решения, она сама «додумает», как её достичь, — а значит, может потратить лишнее время, ресурсы и отклониться от замысла автора стратегии. Чтобы этого избежать, алгоритм работы модели стоит настроить заранее.

Настроенный Workflow хранит последовательность шагов за вас. Поэтому короткого запроса с логикой алгоритма уже достаточно, чтобы получить результат, близкий к изначально задуманному. Дальше его останется только доработать более точными командами.

На одной и той же задаче модель с Workflow обходит модель без него примерно на 40% по скорости и работает заметно точнее. А главное — Workflow развивается: с каждым решённым заданием его можно дорабатывать, повышая точность готовых решений и расширяя круг задач, с которыми модель справляется сама, без дополнительных инструкций.

В конце — бонус: автор показывает две новые стратегии Кауфмана и два индикатора. Прямо в программе он разбирает содержимое скриптов и то, как они отработали на истории. Все эти скрипты созданы с помощью модели. Изучить логику стратегий и скачать готовые скрипты можно в документации (ссылки ниже).

———
Промт ниже — тестовый, для трендовой стратегии на пробое канала Дончиана. Именно его автор использовал в ролике. Можете попробовать его сами.

Промт из видео:
I want to build a trend-following strategy. Enter on a breakout of the Donchian channel's high/low. Set the stop at the channel's midline. On each bar in the direction of the trend, trail the stop by a fraction of the standard deviation (STDev). The stop loss should only move in the direction of the position. Entry orders are conditional.

———
Таймкоды:
00:00 — Как Workflow влияет на качество работы модели
02:00 — Описание типичного трендового алгоритма
04:20 — Карта методологии разработки алгоритма
04:54 — Риски и сайзинг
08:04 — Роль стратегий Кауфмана в обучении модели
09:55 — Методология разработки алгоритмов
13:00 — Пример работы модели без Workflow
15:55 — Проблема накопленного контекста модели
17:30 — Сравнение работы моделей с workflow и без
19:30 — Итоги. Как загрузить плагин Strategy-Flow
27:07 — Краткий обзор новых стратегий Кауфмана

———
Ссылки:
Плагин Strategy-Flow (GitHub):
https://github.com/nagvalru/Strategy-Flow

Паттерн трёх баров (стратегии Кауфмана):
https://doc.tslab.pro/tsl-blog/tslab-ai/strategii-kaufmana/pattern-trekh-barov

Осциллятор A/D Kaufman:
https://doc.tslab.pro/tsl-blog/tslab-ai/strategii-kaufmana/oscillyator-a-d-kaufman

———
Все видео серии:
Нейросети в TSLab: тренируем агента на стратегиях Кауфмана:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL-I8YBiX1nOJVLAWUpbIk7oi1fDJqKBG7

Нейросети в TSLab: настройка и подключение:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL-I8YBiX1nOLO1RaHJ16otLxfqbzAXj1w

———
⚠️ Работа с нейросетями доступна только в TSLab 3.0.
Перед работой с нейросетью сделайте резервные копии ваших боевых скриптов. Нейросеть имеет доступ к файловой системе и может удалять или изменять файлы на жёстком диске, если получит такой запрос.
Не рекомендуется проводить тесты с нейросетями на компьютерах, на которых параллельно запущены торговые агенты.