Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 43): Dominando las habilidades sin función de recompensa"
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Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 43): Dominando las habilidades sin función de recompensa:
El problema del aprendizaje por refuerzo reside en la necesidad de definir una función de recompensa, que puede ser compleja o difícil de formalizar. Para resolver esto, se están estudiando enfoques basados en la variedad de acciones y la exploración del entorno que permiten aprender habilidades sin una función de recompensa explícita.
Para probar el rendimiento del modelo entrenado, utilizaremos los datos de las dos primeras semanas de mayo de 2023 que no se incluyeron en la muestra de entrenamiento pero que siguen de cerca el periodo de entrenamiento. Este enfoque permitirá evaluar el rendimiento del modelo con los nuevos datos, que seguirán siendo comparables porque no existe desfase temporal entre las muestras de entrenamiento y las de prueba.
Para las pruebas hemos utilizado el asesor experto modificado "DIAYN\Test.mq5". Los cambios realizados solo han afectado a los algoritmos de preparación de datos según la arquitectura del modelo y al proceso de preparación de los datos de entrada. También se ha modificado la secuencia de llamada de las pasadas directas del modelo. El proceso se estructurará de forma similar a los asesores descritos anteriormente para recopilar una base de ejemplos y entrenar los modelos. El código detallado de la asesor está disponible en el archivo adjunto.
La prueba del modelo entrenado ha dado como resultado un pequeño beneficio, con un factor de beneficio de 1,61 y un factor de recuperación de 3,21. Durante las 240 barras del periodo de prueba, el modelo ha realizado 119 operaciones, y casi el 55% de ellas se han cerrado con beneficios.
Autor: Dmitriy Gizlyk