削除されたトピック "記事「相対的活力指数による取引システムの設計方法を学ぶ」についてのディスカッション"
こんにちは、ドミトリー。
網羅的でとても勉強になる一連の記事をありがとう。本当にありがとう。
前回の記事(#29)の添付ファイルからすべてのコードをダウンロードした後、CBufferDoubleクラスの定義が抜けていてコンパイルできません。
NeuroNet_DNG\NeuroNet.mqh
の中にあるはずなのですが、ありません。
私は何かを見逃しているのでしょうか？
ありがとうございます！
よろしくお願いします。
パオロ
こんにちは、ドミトリー、
このシリーズの大ファンです。私もReinforce EAをコンパイルしてみたところ、aunto-encoderが必要であることがわかりました：
きっと何か間違っているのだと思います。
助けてくれるとうれしいです！
こんにちは、ドミトリー、
このシリーズの大ファンです。私もReinforce EAをコンパイルしてみたところ、aunto-encoderが必要であることがわかりました：
何か間違っているのだと思います。
ありがとうございました！
こんにちは、この記事の最後のバージョンを読み込んでくださいhttps://www.mql5.com/ru/articles/11804
- www.mql5.com
ドミトリーさん、迅速な対応と貴重なお時間をありがとうございました。
FQF-learningはFQF.mqhを呼び出しているようです。
そしてNeuroNetを呼び出す。
そしてもちろん、最後のものはVAE.mqhを呼び出す。
そして、私が見つけることができた唯一のバージョンは、ポスト22のものだった...
そのバージョンを使うと、VAEはNormal.mqh関数への参照を見つけられなくなってしまうんだ。
私のエディターのバージョンでしょうか？
ありがとう。
...NeuroNetからNormal libを呼び出すと、なぜかVAE.mqhに到達できないんだ。
だからVAEとNeuronetで直接Normalを呼び出すようにして解決したんだけど、FQFのMathスペースを削除する必要があったんだ：
でも、うまくいったよ：
以下のステートメントを実行すると、EURUSD_PERIOD_H1_REINFORCE.nnw がないため、初期化に失敗しました。
if(!Actor.Load(ACTOR + ".nnw", dError, temp1, temp2, dtStudied, false) |||)
!!Critic.Load(CRITIC+".nnw",dError,temp1,temp2,dtStudied,false)))
INIT_FAILED を返します；
この問題を解決するには？ありがとうございます。
警告"... hidden method calling ... "の別の解決策
Actor_Critic.mq5の327行目：
非推奨の動作です。hiddenメソッド呼び出しは将来のMQLコンパイラー・バージョンで無効になります：
これは "Maximum(0, 3) "の呼び出しを指しており、これを変更する必要があります：
そのため、この場合は "CArrayFloat:: "を追加してメソッドを指定する必要がある。Maximum()メソッドはCBufferFloatクラスによって上書きされますが、このクラスにはパラメータがありません。
このメソッドには2つのパラメータがあるので、呼び出しは明確であるべきなのだが、コンパイラは私たちに意識してほしいのだ ;-)
以下のステートメントを実行すると、EURUSD_PERIOD_H1_REINFORCE.nnwがないため、初期化に失敗しました。
if(!Actor.Load(ACTOR + ".nnw", dError, temp1, temp2, dtStudied, false) ||?
!!Critic.Load(CRITIC＋".nnw",dError,temp1,temp2,dtStudied,false)))
return INIT_FAILED；
この問題を解決するには？ありがとうございます。
これらの行では、学習されるべきネットワーク構造がロードされています。このEAを開始する前に 、ネットワークを構築し、名前を付けたファイルに保存する必要があります。例えば、記事No.23のモデル構築ツールを使用することができます。
- www.mql5.com
- 無料取引アプリ
- 8千を超えるシグナルをコピー
- 金融ニュースで金融マーケットを探索
新しい記事「相対的活力指数による取引システムの設計方法を学ぶ」はパブリッシュされました:
以前の記事のモデルを追加で訓練する利点は、以前の記事のテストEAを使って訓練結果を確認できることです。私が使ったのはこれです。モデルの訓練後、追加で訓練した方針モデルを、ストラテジーテスターで「REINFORCE-test.mq5」というEAを前述のモデルを使って起動させました。そのアルゴリズムについては、前回の記事で紹介しました。完全なEAコードは添付ファイルにあります。
以下は、テスト中のEAのバランスのグラフです。テスト中も均等にバランスよく増えているのがわかると思います。なお、モデルは訓練サンプル以外のデータでテストされています。これは、取引システム構築のアプローチに一貫性があることを示しています。モデルのみをテストするために、ストップロスやテイクプロフィットを使用せず、すべての操作を固定最小ロットでおこないました。このようなEAを実際の取引に使用することは、まったくお勧めできません。訓練済みモデルの働きを実証するだけです。
価格チャートでは、負け取引はすぐに決済され、儲かったポジションはしばらく保持されることが分かります。すべての操作は、新しいローソク足が始まるときにおこなわれます。また、反転（フラクタル）ローソク足のほぼ始点でおこなわれるいくつかの取引操作に気づくことができます。
作者: Dmitriy Gizlyk