Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells (letzter Teil)"

[MetaQuotes]

Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells (letzter Teil) :

Wir erforschen weiterhin ein auf ResNeXt basierendes Multitasking-Lernsystem, das sich durch Modularität, hohe Recheneffizienz und die Fähigkeit, stabile Muster in Daten zu erkennen, auszeichnet. Die Verwendung eines einzigen Encoders und spezieller „Köpfe“ verringert das Risiko einer Überanpassung des Modells und verbessert die Qualität der Prognosen.

Die Architektur ResNeXt, die von den Autoren des Frameworks als Basis für den Encoder gewählt wurde, zeichnet sich durch ihre Modularität und hohe Effizienz aus. Es verwendet gruppierte Faltungen, die die Leistung des Modells erheblich verbessern, ohne die Komplexität der Berechnungen wesentlich zu erhöhen. Dies ist besonders wichtig für die Verarbeitung großer Ströme von Marktdaten in Echtzeit. Die Flexibilität der Architektur erlaubt es auch, die Modellparameter auf spezifische Aufgaben zuzuschneiden: durch Variation der Netztiefe, der Faltungsblockkonfigurationen und der Datennormalisierungsmethoden lässt sich das System an unterschiedliche Betriebsbedingungen anpassen.

Durch die Kombination von Multi-Task-Learning und der ResNeXt-Architektur entsteht ein leistungsstarkes Analysewerkzeug, das in der Lage ist, verschiedene Informationsquellen effizient zu integrieren und zu verarbeiten. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Prognosegenauigkeit, sondern ermöglicht es dem System auch, sich schnell an Marktveränderungen anzupassen und versteckte Abhängigkeiten und Muster aufzudecken. Die automatische Extraktion signifikanter Merkmale macht das Modell robuster gegenüber Anomalien und trägt dazu bei, die Auswirkungen des zufälligen Marktrauschens zu minimieren.

Im praktischen Teil des vorangegangenen Artikels haben wir die Implementierung der Schlüsselkomponenten der ResNeXt-Architektur mit MQL5 im Detail untersucht. Während dieser Arbeit wurde ein gruppiertes Faltungsmodul mit einer Residuenverbindung geschaffen, das als CNeuronResNeXtBlock Objekt implementiert wurde. Dieser Ansatz gewährleistet eine hohe Systemflexibilität, Skalierbarkeit und Effizienz bei der Verarbeitung von Finanzdaten.

In der vorliegenden Arbeit gehen wir davon ab, den Encoder als ein monolithisches Objekt zu gestalten. Stattdessen können die Nutzer die Encoder-Architektur selbst aufbauen, indem sie die bereits implementierten Bausteine verwenden. Dadurch wird nicht nur eine größere Flexibilität erreicht, sondern auch die Fähigkeit des Systems erweitert, sich an verschiedene Arten von Finanzdaten und Handelsstrategien anzupassen. Heute liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung und dem Training von Modellen im Rahmen des Multi-Task-Learnings.

Autor: Dmitriy Gizlyk