Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)"
La línea de balance es extraña. Parece que durante el año sólo se abrieron operaciones y al final de las pruebas se cerraron todas. Todas las operaciones en venta y Euro todo el año en otoño. Llevan casi un año con pérdidas y ganancias).
La línea de balance es extraña. Parece que durante el año sólo se abrieron operaciones y al final de las pruebas se cerraron todas. Todas las operaciones en venta y Euro todo el año en otoño. Llevan casi un año con pérdidas y ganancias).
De acuerdo. Pero esto es sólo una demostración de la tecnología. El modelo requiere un entrenamiento más largo para funcionar correctamente. Las capturas de pantalla publicadas son sólo de la 2ª época de entrenamiento. Que es muy poco.
Hola Gracias por su artículo impresionante.
Estoy ansioso por hacer algunas pruebas, pero tengo dificultades en la creación de los modelos incluso usted mencionó " Para entrenar el Asesor de Expertos, todos los modelos fueron creados utilizando la herramienta NetCreator . "
¿Qué debo hacer? gracias.
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Ayuda por favor
Gracias
Artículo muy acertado. ¿Podría ayudarme a crear los modelos? número de neuronas, qué capas, con qué activación, con qué salidas. Gracias de antemano por su ayuda.
¿Tienes el archivo del modelo? Parece que no está en el archivo zip.
¿Tiene más información acerca de cómo crear el modelo por el NetCreator también o al menos compartir este archivo? la EA no puede comenzar a correr withtout esos archivos.
como se dice a continuación:
Para entrenar el EA, todos los modelos fueron creados usando la herramienta NetCreator . Hay que añadir que para permitir el funcionamiento del EA en el probador de estrategias, los archivos del modelo deben estar ubicados en el directorio común de terminales 'Terminal\Common\Files', ya que cada agente opera en su propio sandbox, por lo que sólo pueden intercambiar datos a través de la carpeta común de terminales.
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Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module):
Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.
Para entrenar al asesor experto, todos los modelos se han creado utilizando la herramienta NetCreator. Debemos añadir que para que el asesor experto funcione en el simulador de estrategias, los archivos del modelo deberán estar ubicados en el directorio común del terminal "Terminal\Common\Files", ya que cada agente trabajará en su propio sandbox, y el intercambio de datos solo será posible a través de la carpeta común de los terminales.
El entrenamiento en el simulador de estrategias ocupa un poco más de tiempo que el enfoque del entrenamiento virtual anterior. Por este motivo, hemos reducido el periodo de entrenamiento del modelo a 10 meses. El resto de los parámetros de la prueba se han mantenido sin cambios. Como de costumbre, hemos usado EURUSD en el marco temporal H1. Asimismo, hemos utilizado los parámetros del indicador por defecto.
Siendo honestos, esperábamos que el proceso de entrenamiento comenzara con la pérdida del depósito. Pero durante la primera pasada, el modelo ha mostrado un resultado cercano a "0", y con la segunda, incluso hemos obtenido beneficios. El modelo ha realizado 330 transacciones con un rendimiento superior al 98% de transacciones rentables.
Autor: Dmitriy Gizlyk