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パブリッシュされた:
2018.11.23 11:34
\MQL5\Include\\MQL5\Experts\

このアイデアと最もシンプルなアルゴリズムは、強化学習におけるランダム決定林で提供されています "

このライブラリには、無制限の数の "エージェント " を作成できる高度な関数があります。

さらに、 "Arguments group accounting method" のバリエーションが使用します。

ライブラリの使用:

#include <RL gmdh.mqh>
CRLAgents *ag1=new CRLAgents("RlExp1iter",1,100,50,regularize,learn); //作成 1 RL のエージェント100インプット (予測値) を受け入れ、50のツリーを含む

正規化された終値でインプットー値を埋める例:

void calcSignal()
  {
   sig1=0;
   double arr[];
   CopyClose(NULL,0,1,10000,arr);
   ArraySetAsSeries(arr,true);
   normalizeArrays(arr);
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++)
     {   
      ArrayCopy(ag1.agent[i].inpVector,arr,0,0,ArraySize(ag1.agent[i].inpVector));
     }
   sig1=ag1.getTradeSignal();
  }

トレーニングは、パラメータ learn=true を使用して1つのパスでテスターで行われます。 トレーニングの後、これをfalseに変更する必要があります。

トレーニングとテストサンプルでトレーニングされた "RL gmdh trader " EA の操作をデモンストレーションします。


MetaQuotes Software Corp.によりロシア語から翻訳された
元のコード: https://www.mql5.com/ru/code/22915

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