記事についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「取引におけるニューラルネットワークの実用化(第2部)コンピュータービジョン」はパブリッシュされました:

コンピュータービジョンを使用すると、価格チャートと指標の視覚的表現に関してニューラルネットワークを訓練できるようになります。この方法では、ニューラルネットワークにデジタルでフィードする必要がないため、テクニカル指標全体でより幅広い操作が可能になります。

画像の配列を準備する前に、ニューラルネットワークの目的を定義します。理想的には、ピボットでネットワークを訓練するのは素晴らしいことです。この目的に応じて、最後の極度のバーでスクリーンショットを作成する必要がありますが、この実験では実用的な価値が示されませんでした。そのため、別の画像セットを使用して、さらに、上記のアレイを含むさまざまなアレイを試すことができます。これはまた、画像ベースの分類タスクを解決する際のニューラルネットワークの効率の付加的な証明を提供する可能性があります。連続時系列で得られたニューラルネットワーク応答には、さらなる最適化が必要です。 

実験を複雑にせず、2つのカテゴリの画像に焦点を当てましょう。

• 買 - 価格が上昇したときまたは価格が1日の安値に達したとき
• 売 - 価格が下がったときまたは価格が1日の高値に達したとき

      

ニューラルネットワーク訓練の目的では、任意の方向への動きは、価格がトレンド方向で新しい極値に達することとして定められます。これらの瞬間ではチャートのスクリーンショットが作成されます。トレンド反転の瞬間もネットワーク訓練にとって重要であり、価格が1日の高値または安値に達すると、チャートのスクリーンショットが作成されます。

作者: Andrey Dibrov