Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 2): Treinamento e teste da rede" - página 6
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ne86.mo
12.04. 2024г
dica! Terráqueos! Para o alienígena do planeta Mercado de ações! Por que não há marcas nas barras de previsão? Elas estão presentes na imagem do arquivo nnw.
Obrigado, Dmitriy.
Que artigo fantástico (e o artigo anterior)! Eu estava procurando algo para começar, algum código que eu pudesse adaptar, e isso é perfeito. Sou novo em MQL5, mas já estou aprendendo com a leitura do código. Ao compilar, tive os mesmos dois erros de outro autor, mas graças à resposta de Dmitriy, consegui editar o NeuroNet.mqh e obter uma compilação bem-sucedida.
Alguém escreveu o código para fazer pedidos? Gostaria de compartilhar?
Como poderíamos incorporar também a previsão de quais parâmetros de abertura de posição funcionariam melhor, como volume, sl e tp?
Gosto muito do fato de haver apenas cerca de 500 linhas de código no exemplo e na biblioteca. É um tamanho gerenciável para aprendizado e adaptação.
Acho que encontrei o problema com os rótulos dos fractais previstos que não estão sendo exibidos para a rede neural de regressão (Fractal).
O artigo diz o seguinte:
A variável i percorre as velas. Esse código está correto na rede neural de classificação (Fractal_2), embora lá o teste seja i<300.
Entretanto, na rede neural de regressão (Fractal), a contagem é usada como variável de teste, e o teste é ">".
A contagem parece ser o número Era. Isso significaria que os rótulos seriam colocados em todas as velas relevantes, não apenas naquelas das últimas 200, e somente após 200 Eras. Presumo que isso seja um erro.
Isso parece correto?
Uma ótima experiência de aprendizado.
Bom dia
Muito obrigado por este artigo, mas encontrei um erro no compilador ao compilar o Fractal_2.mq5 e o Fractal.mq5. O problema era "void feedForward(const CArrayObj *&prevLayer);" e eu o alterei para "void feedForward(const CArrayObj *prevLayer);". Essa alteração está correta?
Atenciosamente
Atenciosamente
Olá, sim, você pode usá-la.