記事「ニューラルネットワークが簡単に（第73回）：値動きを予測するAutoBot」についてのディスカッション
こんにちは。フォルダにはすでに5つのExpert Advisorがあります。どのような順番で開始したのか教えていただけますか？また過去記事へのリンクが、Gotoを繰り返して足跡を消すようになってしまいました。
ドミトリーの素晴らしい仕事だ！モデルをトレーニングするのに5日かかった！でも、その価値はあったよ！
これは今までの記事の中で2番目に良い記事だ！<3
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なぜか賛辞は外国語ばかり。私たちの言葉では一つもない。
star-ik #:
こんにちは。フォルダにはすでに5つのExpert Advisorがあります。どのような順番で実行したのか教えていただけますか？
こんにちは。フォルダにはすでに5つのExpert Advisorがあります。どのような順番で実行したのか教えていただけますか？
0.ResearchRealORL.mq5-軌道の初期収集のために、一番最初に実行します（必ずしもそうする必要はありません）。しかし、それを起動する前に、信号や他のソースから実際の航跡を収集するための準備作業が必要です。そのプロセスは第67 章で説明する。
1. research.mq5 - ランダムなポリシーによる軌道の初期収集のために実行され、ポリシーのトレーニングの各反復の後に例のデータベースを更新する。例データベースの少なくとも1パスが必要。
2.StudyEncoder.mq5-軌道予測モデルを訓練するために「一度だけ長時間」実行する。
3.Study.mq5-Research.mq5と 反復して実行し、エージェントポリシーをトレーニングする。一次例のデータベースと学習済みの軌道予測モデルが必要。
4.Test.mq5-学習したポリシーを戦略テスターでテストするために使用します。
Нейросети — это просто (Часть 67): Использование прошлого опыта для решения новых задач
- www.mql5.com
В данной статье мы продолжим разговор о методах сбора данных в обучающую выборку. Очевидно, что в процессе обучения необходимо постоянное взаимодействие с окружающей средой. Но ситуации бывают разные.
フォルダにはStudyEncoder.mq 5はありません。しかし、AlternateとStudy Trajがあります。
star-ik 取引履歴を ダウンロードできるリソースが見つかりません。現在のシグナルだけです。どなたか、少なくとも2、3のリンクを投げてください。お願いします。
どのシグナルの履歴ページの一番下にリンクがあります。
取引の機会を逃しています。
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新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第73回）：値動きを予測するAutoBot」はパブリッシュされました:
引き続き、軌道予測モデルを訓練するアルゴリズムについて説明します。この記事では、「AutoBot」と呼ばれるメソッドを紹介します。
通貨ペアの動きを効果的に予測することは、安全な取引管理の重要な側面です。この文脈では、取引の意思決定に必要な文脈情報と時間情報の共同分布を正確に近似できる効率的なモデルの開発に特別な注意が払われています。このような課題に対する可能な解決策として、論文「Variable Sequential Set Transformers For Joint Multi-Agent Motion Prediction」で発表されたLatent Variable Sequential Set Transformers（AutoBots）と呼ばれる新しい手法について説明しましょう。提案された方法は、エンコーダーデコーダーアーキテクチャーに基づいています。ロボットシステムの安全制御の問題を解決するために開発されました。これにより、シーンに合致した複数のエージェントの軌道シーケンスを生成することができます。AutoBotは、1つのエゴエージェントの軌道、またはシーン内のすべてのエージェントの将来の軌道の分布を予測することができます。今回のケースでは、提案されたモデルを適用して、市場ダイナミクスに合致した通貨ペアの一連の値動きの生成を試みます。
作者: Dmitriy Gizlyk