REPA

Введение Техническая архитектура системы ML Synergy v4.0: Трёхуровневая модель Анализ портфеля по реальным рыночным ценам Финансовые показатели Д…

📊 Суть проблемы ❌ Старая архитектура: MLмодели работали отдельно от торгового бота Бот использовал устаревший trading_simulator.py без машинного об…

🧠 Революционная интеграция реального торгового портфеля с 11-летней историей в гибридную систему машинного обучения.

📊 Обработано данных: 1,508 торговых операций по 23 инструментам за период 2014-2025. Система теперь учится на реальных торговых решениях, значительно повышая точность прогнозов.

Техническая реализация гибридной ML системы v4.0 с автоматизированным мониторингом.

Завершена модернизация торговой системы: 312 исторических записей, 99.3% точность TensorFlow, 100% точность Random Forest. Полное покрытие 7 секторов экономики с автоматизацией процессов от анализа до исполнения.

🧠 Технический отчет о дообучении ML модели после критического исправления ошибок в данных.

✅ Достигнуто: 100% точность, фильтрация неликвидных инструментов, детекция переоценки уверенности. Модель научилась на 4 убыточных примерах и адаптировалась к российскому рынку.

Подробная техническая документация процесса адаптивного машинного обучения.