文章 "多层感知器和反向传播算法（第 3 部分）：与策略测试器集成 - 概述（I）"

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多层感知器是简单感知器的演变，可以解决非线性可分离问题。 结合反向传播算法，可以有效地训练该神经网络。 在多层感知器和反向传播系列的第 3 部分当中，我们将见识到如何将此技术集成到策略测试器之中。 这种集成将允许使用复杂的数据分析，旨在制定更好的决策，从而优化您的交易策略。 在本文中，我们将讨论这种技术的优点和问题。

在研究了如何实现所需的控件后，我设计了要部署的体系结构。 虽然这个过程可能看起来不必要，甚至荒谬，但它对开发非常重要，因为它给出了将要做什么，以及需要首先完成哪些活动的思路。

使用 Figma，我的设计，稍后会用作文档和参考的内容。

为了更好地理解前一个主题的上下文，我将针对所要建立的消息流进行解释，以便创建稳定和安全的通信。 这个思路最初不涉及一些技术问题，以便令架构更容易理解。

每当服务器（Python）初始化时，它都会等待发送初始化消息，即 "1 - Waiting for initialization" 流。 消息交换过程仅在智能系统加载到图表后开始。 MetaTrader 的任务是向 Python 发送一条消息，告知它在哪台主机、端口和环境上运行。

作者：Jonathan Pereira