Discussão do artigo "Redes Neurais Profundas (Parte IV). Criação, treinamento e teste de um modelo de rede neural"
Respeito ao autor, pela alta produtividade em escrever artigos e sentir neles a força científica, mas IMHO queria que houvesse também senso prático.
Na parte operacional, o autor indica que o objetivo das abordagens descritas por ele é simplificar o trabalho com os dados (uso de não rotulados), reduzir o número de iterações (épocas) etc.
Portanto, o resultado esperado é obviamente a aceleração do processo de aprendizado do perseptron multicamadas (MLP) sem afetar os resultados de seu trabalho (com resultados praticamente iguais).
Então, tenho uma pergunta: você já resolveu tudo com o trabalho do perseptron, na forma de identificação de padrões, previsão de mercados financeiros e tem exemplos confirmatórios?
A pergunta é retórica, porque no ciclo atual de 4 artigos eu não encontrei um único exemplo de um Expert Advisor ou indicador, e é provavelmente por isso que praticamente não há discussões interessadas da comunidade MQL nos ramos desses artigos.
No entanto, a resposta está nos trabalhos anteriores do autor - acontece que ele tentou resolver esse problema, mas, como você pode ver, sem sucesso, e no momento não é mais viável...
https://www.mql5.com/ru/forum/79058/page6#comment_5791509
- 2017.09.20
- www.mql5.com
Preciso de alguns exemplos simples. Não há muitos acadêmicos aqui.
Boa tarde.
Estou longe de ser um acadêmico ou mesmo um programador. Sou apenas um operador de mercado praticante.
Que exemplos o ajudariam a entender o tópico?
Boa sorte, senhor
Se a proposta de aplicação de redes neurais na negociação não a tornar sem sentido, então certamente dominar e aplicar uma ferramenta tão poderosa seria extremamente interessante.
Se a proposta de aplicação de redes neurais na negociação não a tornar sem sentido, então, é claro, dominar e aplicar uma ferramenta tão poderosa seria extremamente interessante.
Não entendi a parte destacada. A negociação perde o sentido com o uso de NN? Você consegue decifrar isso? Estou apenas curioso.
Boa sorte.
Não entendo a parte destacada. A negociação se torna sem sentido quando se usa NN? Você consegue decifrar isso? Só por curiosidade.
Boa sorte
Infelizmente, a proposta de aplicação do MO na negociação se reduz a ensinar as redes neurais a prever o movimento dos preços, não com base na análise semântica de sua dinâmica, revelando a natureza dos eventos atuais do mercado (o que as redes ainda não são capazes de fazer), mas na abordagem estatística - ou seja, de fato - probabilística, que é de natureza puramente matemática.
O sistema que calcula a probabilidade de um evento e toma decisões "fatídicas" para um trader não deve usar conexões primitivas condicionalmente reflexivas como base, mas deve se basear em uma compreensão profunda dos processos de mercado, o que é óbvio para qualquer trader profissional.
No entanto, aceite minha admiração por seu trabalho.
Não entendo a parte destacada. A negociação se torna sem sentido quando se usa NN? Você consegue decifrar isso? Só por curiosidade.
Boa sorte
Não procure significado onde não há :)))) As pessoas só querem estar um pouco mais perto do mercado, por exemplo, estratégias de negociação prontas que seriam mais claras... e onde elas ainda podem parar nessas complexidades intermináveis das redes neurais + afinal, o R não é usado por muitas pessoas aqui, então é um pouco pesado, pesado.... :) Mas os artigos são muito legais, sem dúvida você sempre tem
Eu faria sabe o que eu faria... pararia em um pacote, digamos mxnet, faria toda a pesquisa em R, mostraria e contaria alguma coisa, e então conectaria a dll ao mt5 desse pacote e mostraria como usar os modelos básicos que são oferecidos lá... então mais pessoas poderiam experimentar daqui, porque nem todo mundo vai querer instalar o R... mas isso é imho.
Boa tarde.
Estou longe de ser um acadêmico ou mesmo um programador. Sou apenas um trader praticante.
Que exemplos o ajudariam a entender o tópico?
Boa sorte, senhor
Estou longe da ciência e da programação, mas você ensina a programar redes neurais, como naquela anedota, "se você não consegue fazer isso sozinho, ensine os outros":))))
E como trader praticante, você pode expressar algum sucesso do trabalho da NN ou o lucro deles se limita aos royalties dos artigos?
O artigo Redes neurais profundas (Parte IV) foi publicado . Criação, treinamento e teste de um modelo de rede neural:
Autor: Vladimir Perervenko
As redes neurais profundas têm o melhor desempenho para modelar dados com estruturas claras (padrões), como os dados que representam os objetos em imagens, onde a DNN é aplicada com sucesso à detecção de objetos em visão computacional e segmentação de imagens. A flutuação do preço de mercado é um dado não estruturado (sem padrões aparentes), em que não importa a profundidade das camadas da NN para somar os recursos, camada por camada, e esperar criar recursos de ordem superior que representem sinais de negociação corretos...
De qualquer forma, gosto de seus artigos e de sua tentativa árdua de usar DNN para negociação.
Parabéns,
Rasoul
As redes neurais profundas têm o melhor desempenho para modelar dados com estruturas claras (padrões), como os dados que representam os objetos em imagens, onde a DNN foi aplicada com sucesso à detecção de objetos em visão computacional e segmentação de imagens. A flutuação do preço de mercado é um dado não estruturado (sem padrões aparentes), em que não importa a profundidade das camadas da NN para somar os recursos, camada por camada, e esperar criar recursos de ordem superior que representem sinais de negociação corretos...
De qualquer forma, gosto de seus artigos e de sua tentativa árdua de usar DNN para negociação.
Parabéns,
Rasoul
Essa é a ideia correta, mas não entendo como ela se relaciona com o artigo. Veja a imagem.
Você não vê estruturas claras (padrões)? Podemos entender essa definição de forma diferente?
Na figura, dois Ziguezagues com comprimentos mínimos de joelho de 38/75 n.
Você não leu os artigos com atenção.
Boa sorte
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Novo artigo Redes Neurais Profundas (Parte IV). Criação, treinamento e teste de um modelo de rede neural foi publicado:
Este artigo considera novas capacidades do pacote darch (v.0.12.0). Contém uma descrição do treinamento de redes neurais profundas com diferentes tipos de dados, diferentes estruturas e sequências de treinamento. Os resultados do treino estão incluídos.
A rede neural treinada pode ser treinada em novos dados quantas vezes for necessário. Isso só é possível com um número limitado de modelos. O diagrama estrutural de uma rede neural profunda inicializada por máquinas de Boltzmann complexas e restritas (DNRBM) é exibido na Fig.2.
Fig.2. Diagrama estrutural de DNSRBM
Autor: Vladimir Perervenko