Discussão do artigo "Gás neural em desenvolvimento: Implementação em MQL5" - página 2
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Hi,
Obrigado pelo excelente trabalho, isso é muito empolgante.
Você pode baixar o Expert Advisor para esse artigo? Ele pode ser testado com o Strategy Tester?
Mas bastante antigo - o compilador foi alterado e agora o código apresenta erros e avisos!
Muito interessante,
Estou ansioso para implementá-la e usá-la em vez de uma rede neuronal fixa.
Artigo interessante!
Mas ele é bastante antigo - o compilador foi alterado e agora o código gera erros e avisos!
Olá
Pergunto se alguém da comunidade conseguiu desenvolver um EA usando GNG?
Pergunto se o resultado é bom?
Obrigado
Olá
Pergunto se alguém da comunidade conseguiu desenvolver um EA usando GNG?
Pergunto se o resultado é bom?
Obrigado
Bem... depois de quê? cinco meses o_O ninguém está disposto, então talvez eu mesmo possa comentar sobre isso.
Na implementação que você viu neste artigo, o NN é uma variante autoadaptável da chamada rede de funções de base radial. Se você comparar um EA baseado no algoritmo GNG com o mesmo tipo de EA baseado em um tipo não adaptável de rede neural de clusterização, provavelmente obterá melhores resultados com o GNG do que sem ele. Portanto, para responder à sua última pergunta, sim, o resultado é bom no sentido que acabei de explicar.
Quanto à primeira pergunta, eu mesmo desenvolvi EAs com um GNG dentro e ele funcionou moderadamente bem. No entanto, para o uso diário, prefiro outros algoritmos que, em geral, não são neurais. Posso confirmar isso lembrando que a RNA sempre apresenta uma "caixa preta", o que significa que você não entende realmente o que está acontecendo lá dentro quando ela processa os dados de entrada. Isso implica que a RNA seria um algoritmo de escolha somente em uma situação em que você tivesse um conjunto de dados completamente desestruturado com dependências intrínsecas absolutamente desconhecidas que você gostaria que a RNA extraísse de alguma forma. Observação: sem qualquer promessa de um resultado preciso. Em qualquer outro caso, ou seja, quando você tem algumas ideias sobre como as dependências em seu conjunto de dados podem ser organizadas, você deve primeiro tentar outras maneiras mais determinísticas de estruturá-lo. Milhares delas.