Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes"

[MetaQuotes]

Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes:

Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.

Parece bastante natural que la presencia de las 4 capas neuronales internas en cada bloque de LSTM y la complejidad del algoritmo en sí influyan en el rendimiento: la velocidad de dicha red neuronal resulta algo menor que en la red convolucional analizada anteriormente. Pero, en este caso, además, el error cuadrático medio de la red recurrente es mucho menor.

Al mismo tiempo, durante el entrenamiento de la red neuronal recurrente, el gráfico que muestra la precisión de los aciertos tiene una pronunciada tendencia ascendente, casi en línea recta.

Autor: Dmitriy Gizlyk

[Aleksandr Masterskikh]

Las redes neuronales son un tema muy necesario para el comercio.

Al mismo tiempo, las redes neuronales deben tener en cuenta la naturaleza del proceso.

Los mercados financieros son sistemas de comportamiento, y el proceso de movimiento de los precios es no estacionario.

Dentro de la teoría del equilibrio de impulsos se tiene en cuenta el factor del comportamiento - se trata de parámetros específicos - "estructura elemental (forma de M)", "amplitud inductora", impulso "activo" e "impulso superactivo".

Sería interesante dar esta información a la red neuronal como referencia.

[Tatiana Savkevych]

Un trabajo muy interesante.

[PLAMEN VASILEV IVANOV]

Gracias por compartir tu trabajo, Dimitriy.

¿Hay alguna forma de hacer que la NN utilice todos los núcleos de la CPU durante el entrenamiento?

[Antonio Neves]

¡Buena discusión sobre NN! Espero encontrar algo sobre cómo cargar en MQL5 una NN entrenada externamente en MT5.

En mi caso tengo un mxnet, que me gustaria poder cargar en mql5. He revisado el codigo base, pero no he encontrado ningun ejemplo de que librerias usar. ¿alguna ayuda?

[Roman Korotchenko]

Una investigación y un análisis de los detalles fascinantes. La profesionalidad del autor es indudable; la aplicación de los bloques de software lo confirma. La cuestión que se plantea es la siguiente: Si se permite utilizar Python y, en consecuencia, Keras, TensorFlow, PyTorch en los programas MQL5, ¿sería más fácil y prometedor implementar redes neuronales con estas herramientas utilizando el rico conjunto de herramientas?

[Dmitriy Gizlyk]

Roman Korotchenko #:

Una investigación y un análisis de los detalles fascinantes. La profesionalidad del autor es indudable; la aplicación de los bloques de software lo confirma. La cuestión que se plantea es la siguiente: Si se permite utilizar Python y, en consecuencia, Keras, TensorFlow, PyTorch en los programas MQL5, ¿sería más fácil y prometedor implementar redes neuronales con estas herramientas utilizando el rico conjunto de herramientas?

Hay varias razones.
1. Este artículo le permite ver los principios del algoritmo. Si no le interesa, siempre puede utilizar bibliotecas ya preparadas de Python y otros lenguajes de programación.
2. La primera integración de Python se añadió el 12 de junio de 2019 build 2085 en la que sólo se podían obtener cotizaciones. Desde entonces, las capacidades de integración se han ampliado continuamente. Pero incluso ahora no está completa. Las posibilidades de MQL5 son más amplias.
3. Muchas personas aquí no son programadores profesionales. Y para ellos, aprender integración y otro lenguaje de programación puede ser difícil. Tal vez, alguien puede encontrar el artículo difícil de entender, pero siempre pueden utilizar el código listo adjunto para sus desarrollos.

Echa un vistazo a Python. Las librerías que mencionas también se crearon en su día y utilizan la integración con otros lenguajes de programación, de la que el usuario puede no darse cuenta. Y la creación de tales bibliotecas en MQL5 sólo amplía sus capacidades.