Discussão do artigo "Aplicando o método de Monte Carlo no aprendizado por reforço" - página 2

[FxTrader562]

Максим Дмитриевский :
Olá, apenas sim

A propósito, nessa versão, você programou tudo em uma matriz e, portanto, não posso fazer nenhuma alteração no código nem experimentar com facilidade algo de minha autoria :))))))

Se você puder sugerir algo que precise ser alterado no código para melhorar o desempenho, eu mesmo poderei tentar, pois tenho muitas fórmulas matemáticas que podem ser implementadas e testadas em vez de usar apenas o preço de fechamento.

[[Excluído]]

FxTrader562:

A propósito, nessa versão, você programou tudo em uma matriz e, portanto, não posso fazer nenhuma alteração no código nem experimentar com facilidade nada que seja de minha autoria :))))))

Se você puder sugerir algo que precise ser alterado no código para melhorar o desempenho, eu mesmo poderei tentar, pois tenho muitas fórmulas matemáticas para implementar e testar em vez de usar apenas o preço de fechamento.

O que posso sugerir é que eu mesmo altere coisas no código. Normalmente, são coisas não triviais baseadas em fluxo de consciência e aprendizagem profunda da teoria de aprendizagem de máquina. Infelizmente, é muito mais rápido fazer isso por conta própria do que explicar, começando pelo básico da programação. Já estou vendo que esse nível está quase fora do alcance de muitas pessoas, embora este seja apenas o começo (não se trata de se gabar, mas de observar as reações das pessoas). Portanto, basta seguir os artigos... e estudar matrizes :)

[Aleksey Vyazmikin]

Fiquei surpreso com o paralelismo de nossas ideias e desenvolvimentos! Artigo muito útil!

Entendo corretamente que, para trabalhar com seus próprios preditores, basta fazer uma modificação nesse código:

//+------------------------------------------------------------------+
//| Calcular Tsignal|
//+------------------------------------------------------------------+
void calcTsignal() {
   Tsignal=0;
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++) {
      CopyClose(_Symbol,0,1,ArraySize(ag1.agent[i].inpVector),ag1.agent[i].inpVector);
      ArraySetAsSeries(ag1.agent[i].inpVector,true);
     }
   Tsignal=ag1.getTradeSignal();
  }

[[Excluído]]

Aleksey Vyazmikin:

Fiquei surpreso com o paralelismo de nossas ideias e desenvolvimentos! Artigo muito útil!

Entendo corretamente que, para trabalhar com seus próprios preditores, basta fazer uma modificação nesse código:

Sim, para cada preditor individual, um elemento da matriz

[Alexander Fedosov]

Olá, onde posso obter esse arquivo?

//+------------------------------------------------------------------+
//|RL Monte Carlo.mqh
//|Direitos autorais 2018, Max Dmitrievskiy |
//| https://www.mql5.com/pt/users/dmitrievsky |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2018, Max Dmitrievskiy"
#property link      "https://www.mql5.com/pt/users/dmitrievsky"
#include <Math\Alglib\dataanalysis.mqh>
#include <Math\Alglib\alglib.mqh> 
#include <MT4Orders.mqh>
sinput int      OrderMagic=666;

[[Excluído]]

Alexander Fedosov:

Olá, onde posso obter esse arquivo?

Olá, https://www.mql5.com/pt/code/16006

essa é a biblioteca original do fxsaber, esqueci de mencionar. Há um link no artigo anterior.

[Aleksei Kuznetsov]

Você seleciona os preditores um a um e, em seguida, escolhe os cinco melhores.
O tópico do fórum "Machine Learning in Trading: Theory and Practice (Trading and Beyond)" começou com um exemplo de que os preditores podem ser decisivos na inter-relação entre si. É verdade que o exemplo era artificial.

Mas nos artigos de Vladimir Perervenko havia exemplos de identificação de preditores que interagiam em dados reais. Infelizmente, sua detecção é muito cara do ponto de vista computacional.

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius:

Você seleciona os preditores um a um e, em seguida, escolhe os cinco melhores.
O tópico do fórum "Machine Learning in Trading: Theory and Practice (Trading and Beyond)" começou com um exemplo de que os preditores podem ser decisivos na inter-relação entre si. Entretanto, o exemplo era artificial.

Mas nos artigos de Vladimir Perervenko havia exemplos de identificação de preditores que interagiam em dados reais. Infelizmente, sua detecção é muito cara do ponto de vista computacional.

Existe algum método de identificação de grupos de preditores que não seja uma enumeração completa?

[[Excluído]]

elibrarius:

Você seleciona os preditores um a um e, em seguida, escolhe os cinco melhores.
O tópico do fórum "Machine Learning in Trading: Theory and Practice (Trading and Beyond)" começou com um exemplo de que os preditores podem ser decisivos na inter-relação entre si. Entretanto, o exemplo era artificial.

Mas nos artigos de Vladimir Perervenko havia exemplos de identificação de preditores que interagiam em dados reais. Infelizmente, sua detecção é muito cara do ponto de vista computacional.

Em qualquer recombinação de recursos, sua importância raramente muda (quase não muda). No caso da construção de novos recursos a partir dos originais, sim, isso pode ser computacionalmente complexo. Aqui está um exemplo simples, mas que é bastante eficiente e realmente seleciona bons recursos

Normalmente, é ainda mais trivial: quanto maior a variação, maior a importância; todos os recursos são classificados pela variação. É por isso que esse exemplo funciona bem.

[Aleksei Kuznetsov]

Aleksey Vyazmikin:

Existe algum método de identificação de grupos de preditores que não seja uma enumeração completa?

Dê uma olhada nos artigos anteriores de Vladimir (2º ou 3º) em que, em um dos pacotes R, isso foi determinado usando scaffolding. Levou muito tempo para calcular (muitas vezes mais do que o treinamento do NS principal), seja uma pesquisa completa ou alguma genética - você deve procurar na documentação do pacote.
O mais provável é que tenha sido otimizado de alguma forma.