The path in pattern research

У початковому підході процес оптимізації був переважно структурним та аналітичним. Алгоритм зосереджувався на геометричних зв’язках у конфігурації патерну та статистичній точності виявлення сигналу. Головною метою було знайти параметри, для яких відповідність між формальною структурою фігури та фактичним підтвердженням сигналу була найточнішою. ​​На цьому етапі Optuna слугувала інструментом для пошуку оптимальних формальних характеристик, які найкраще відповідали ринковим умовам. На наступному етапі методологію було розширено — до процесу оптимізації було додано економічний вимір. Тепер кожна спроба оцінювалася не лише за формальною коректністю, але й за прибутковістю моделі угод, згенерованих на основі ідентифікованих сигналів. Враховувалися торгові витрати, амплітуда результату та рівень ризику. Таким чином, Optuna еволюціонувала від статистичного підбору параметрів до оцінки економічної доцільності патерну, узгоджуючи процес з реальними ринковими умовами. Більше того, хоча перша версія мала єдину метрику — максимізацію частки підтверджених сигналів, друга використовувала комплексну систему оцінки, що враховує прибутковість, стабільність та ризик. Оптимізація стала багатовимірною, шукаючи баланс між точністю, надійністю та потенціалом зростання. Фокус змістився з пошуку найкращої «геометрії» на пошук найефективнішої поведінкової реакції ринку, що підвищило практичну значущість моделі. На третьому етапі підхід до оптимізації став повністю ризик-керованим. У той час як попередня версія оцінювала ефективність сигналу лише за прибутковістю, нова цільова функція включала показники ризику та стабільності, такі як коефіцієнт Шарпа, максимальна просадка та стандартне відхилення прибутковості. Таким чином, система враховувала не лише потенціал зростання, але й якість прибутку, тобто зв’язок між прибутковістю та волатильністю. У цьому підході Optuna не просто налаштовує параметри для підвищення прибутковості, а й шукає баланс між прибутком та стійкістю результатів торгівлі. Оптимізація стала орієнтованою на ризик-ефективність, наближаючи процес до принципів сучасної теорії портфеля. Кожен експеримент тепер оцінюється як повне торгове моделювання з урахуванням комісій, стоп-лосів та тейк-профіту. Це дозволяє не тільки протестувати структуру патерну, але й моделювати його економічну поведінку в реальних ринкових умовах. Таким чином, Optuna стає інструментом, який не тільки калібрує форму, але й навчає систему оптимально реагувати на динаміку ринку. На завершення, третя версія інтегрує структурні, економічні та ризик-орієнтовані підходи в єдину систему, яка прагне не найестетичнішої, а найефективнішої та найстабільнішої моделі цінової поведінки. Та сама структура оптимізації була застосована до даних з різною часовою роздільною здатністю — 15-хвилинною та погодинною. Це дозволило перевірити стабільність методології в різних масштабах спостережень та забезпечити узгодженість параметрів на різних рівнях агрегації ринкових даних.