Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 35): Modul für intrinsische Neugier"
Die Saldenzeile ist seltsam. Es scheint, dass während des Jahres nur Geschäfte eröffnet wurden und am Ende des Tests wurden sie alle geschlossen. Alle Geschäfte auf Verkauf und Euro das ganze Jahr über im Herbst. Sitzen Sie seit fast einem Jahr Gewinne und Verluste aus).
Die Saldenzeile ist seltsam. Es scheint, dass während des Jahres nur Geschäfte eröffnet wurden und am Ende des Tests wurden sie alle geschlossen. Alle Geschäfte auf Verkauf und Euro das ganze Jahr über im Herbst. Wurden sitzen aus Gewinne und Verluste für fast ein Jahr).
Einverstanden. Aber dies ist nur eine Demonstration der Technologie. Das Modell benötigt ein längeres Training, um richtig zu funktionieren. Die geposteten Screenshots stammen nur aus der 2. Epoche des Trainings. Was sehr wenig ist.
Hallo Vielen Dank für Ihren großartigen Artikel.
Ich bin begierig darauf, einige Tests zu machen, aber ich habe Schwierigkeiten bei der Erstellung der Modelle, auch wenn Sie erwähnt haben: "Um den Expert Advisor zu trainieren, wurden alle Modelle mit dem NetCreator Tool erstellt. "
Was soll ich tun? danke.
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Bitte um Hilfe
Danke
Sehr gelungener Artikel. Könnten Sie mir eventuell helfen, die Modelle zu erstellen? Neuronenzahlen, welche Schichten, mit welcher Aktivierung, mit welchen Ausgängen. Ich danke Ihnen im Voraus für Ihre Hilfe.
Haben Sie die Modelldatei? Sie scheint nicht in der Zip-Datei enthalten zu sein.
Haben Sie weitere Informationen darüber, wie das Modell mit dem NetCreator erstellt werden kann, oder können Sie zumindest die Datei zur Verfügung stellen? Der EA kann ohne diese Datei nicht gestartet werden.
wie unten erwähnt:
Um den EA zu trainieren, wurden alle Modelle mit dem NetCreator-Tool erstellt. Es sollte hinzugefügt werden, dass sich die Modelldateien im gemeinsamen Terminalverzeichnis 'Terminal\Common\Files' befinden müssen, damit der EA im Strategietester funktionieren kann, da jeder Agent in seiner eigenen Sandbox arbeitet, so dass sie nur über den gemeinsamen Terminalordner Daten austauschen können.
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Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 35): Modul für intrinsische Neugier :
Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für das verstärkte Lernen. Alle bisher betrachteten Algorithmen erfordern die Erstellung einer Belohnungspolitik, die es dem Agenten ermöglicht, jede seiner Aktionen bei jedem Übergang von einem Systemzustand in einen anderen zu bewerten. Dieser Ansatz ist jedoch ziemlich künstlich. In der Praxis gibt es eine gewisse Zeitspanne zwischen einer Handlung und einer Belohnung. In diesem Artikel werden wir einen Algorithmus zum Trainieren eines Modells kennenlernen, der mit verschiedenen Zeitverzögerungen zwischen Aktion und Belohnung arbeiten kann.
Um den EA zu trainieren, wurden alle Modelle mit NetCreator erstellt. Es sollte hinzugefügt werden, dass sich die Modelldateien im gemeinsamen Terminalverzeichnis „Terminal\Common\Files“ befinden müssen, um den EA-Betrieb im Strategietester zu ermöglichen, da jeder Agent in seiner eigenen Sandbox arbeitet, sodass sie Daten nur über den gemeinsamen Terminalordner austauschen können.
Das Training mit dem Strategietester dauert etwas länger als das bisherige virtuelle Training. Aus diesem Grund habe ich den Trainingszeitraum des Modells auf 10 Monate reduziert. Die übrigen Prüfparameter blieben unverändert. Auch hier habe ich EURUSD auf dem H1-Zeitrahmen verwendet. Die Indikatoren wurden mit Standardparametern verwendet.
Um ehrlich zu sein, hatte ich erwartet, dass der Lernprozess mit dem Verlust der Einlage beginnen würde. Beim ersten Durchgang zeigte das Modell jedoch ein Ergebnis nahe 0 an. Im zweiten Durchgang wurde dann sogar ein Gewinn erzielt. Das Modell führte 330 Transaktionen durch, wobei mehr als 98 % der Positionen gewinnbringend waren.
Autor: Dmitriy Gizlyk