Discusión sobre el artículo "Ejemplo de Análisis de Redes de Causalidad (CNA), Control Óptimo de Modelos Estocásticos (SMOC) y la Teoría de Juegos de Nash con Aprendizaje Profundo (Deep Learning)"

 

Artículo publicado Ejemplo de Análisis de Redes de Causalidad (CNA), Control Óptimo de Modelos Estocásticos (SMOC) y la Teoría de Juegos de Nash con Aprendizaje Profundo (Deep Learning):

Agregaremos Deep Learning a esos tres ejemplos que se publicaron en artículos anteriores y compararemos los resultados con los anteriores. El objetivo es aprender cómo agregar DL (Deep Learning) a otro EA.

Este estudio exploró la integración de modelos de aprendizaje profundo (DL) en tres asesores expertos (EA) comerciales avanzados: análisis de red de causalidad (CNA), optimización estocástica y control óptimo (SMOC) y teoría de juegos de Nash. El proceso consistió en crear modelos ONNX utilizando Python e incorporarlos a los scripts MQL5 existentes.


Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera