СТЕКЛЯННЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ВАЛЮТНОГО РЫНКА: АРХИТЕКТУРА И СВОЙСТВА АДДИТИВНЫХ ИНТЕРПРЕТИРУЕМЫХ МОДЕЛЕЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ТОРГОВЛЕ

Климин Павел Юрьевич

В работе рассматривается применение стеклянных (intrinsically interpretable) моделей к задачам разработки автоматизированных торговых систем на валютном рынке. Предлагается архитектура построения торгового робота, в которой ядром является обобщённая аддитивная модель с бустингом деревьев (Explainable Boosting Machine, EBM). Модель обучается в среде Python, экспортируется в формат ONNX и далее используется в советнике MQL5 для генерации торговых сигналов в реальном времени. Показано, что аддитивное представление позволяет одновременно обеспечить высокое качество прогноза направления движения цены и прозрачную декомпозицию вклада признаков в каждое торговое решение. Обсуждаются специализированные для финансовых временных рядов метрики интерпретируемости: устойчивость форм функций, согласованность знаков эффектов с экономической интуицией и «оборот» факторов, обусловливающих сделки. Финальный раздел связывает теоретические построения с практическими результатами тестирования советника на исторических данных.

Ключевые слова:объяснимый ИИ, стеклянная модель, Explainable Boosting Machine, ONNX, MQL5, валютный рынок, алгоритмическая торговля, автоматизированные торговые системы