Discussão do artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 4): Redes Recorrentes"

[MetaQuotes]

Novo artigo Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 4): Redes Recorrentes foi publicado:

Nós continuamos estudando o mundo das redes neurais. Neste artigo, nós analisaremos outro tipo de rede neural, as redes recorrentes. Este tipo de rede foi proposto para uso com as séries temporais, que são representadas na plataforma de negociação MetaTrader 5 por meio do gráfico de preços.

Obviamente, o uso de 4 camadas neurais internas em cada bloco LSTM e a complexidade do algoritmo em si afetaram o desempenho e, portanto, a velocidade dessa rede neural é um pouco menor do que a rede convolucional, que foi considerada anteriormente. No entanto, a raiz do erro quadrático médio da rede recorrente é muito menor.

No processo de treinamento recorrente da rede neural, o gráfico de precisão de acerto do alvo tem uma tendência ascendente, quase que em linha reta.

Autor: Dmitriy Gizlyk

[Aleksandr Masterskikh]

As redes neurais são um tópico muito necessário para a negociação.

Ao mesmo tempo, as redes neurais devem levar em conta a natureza do processo.

Os mercados financeiros são sistemas comportamentais, e o processo de movimentação de preços não é estacionário.

Na teoria do equilíbrio de impulsos, o fator comportamental é levado em conta - esses são parâmetros específicos - "estrutura elementar (forma de M)", "amplitude indutora", impulso "ativo" e "impulso superativo".

Seria interessante fornecer essas informações à rede neural como referência.

[Tatiana Savkevych]

Trabalho muito interessante.

[PLAMEN VASILEV IVANOV]

Obrigado por compartilhar seu trabalho, Dimitriy!

Existe uma maneira de fazer com que o NN use todos os núcleos da CPU durante o treinamento?

[Antonio Neves]

Boa discussão sobre NN! Espero encontrar algo sobre como carregar no MQL5 um NN treinado externamente no MT5.

No meu caso, tenho um mxnet, que gostaria que pudesse ser carregado no mql5. Verifiquei a base de código, mas não encontrei nenhum exemplo sobre quais bibliotecas usar. Alguma ajuda?

[Roman Korotchenko]

Pesquisa e análise de detalhes fascinantes. O profissionalismo do autor é inquestionável - a implementação dos blocos de software confirma isso. A questão que se coloca é a seguinte: Se o Python e, consequentemente, o Keras, o TensorFlow e o PyTorch puderem ser usados em programas MQL5, seria mais fácil e mais promissor implementar redes neurais com essas ferramentas usando o rico kit de ferramentas?

[Dmitriy Gizlyk]

Roman Korotchenko #:

Pesquisa e análise de detalhes fascinantes. O profissionalismo do autor é inquestionável - a implementação dos blocos de software confirma isso. A questão que se coloca é a seguinte: Se o Python e, consequentemente, o Keras, o TensorFlow e o PyTorch puderem ser usados em programas MQL5, seria mais fácil e mais promissor implementar redes neurais com essas ferramentas usando o rico kit de ferramentas?

Há vários motivos.
1. Este artigo permite que você veja os princípios do algoritmo. Se não estiver interessado, você sempre poderá usar bibliotecas prontas do Python e de outras linguagens de programação.
2. A primeira integração do Python foi adicionada em 12 de junho de 2019, versão 2085, na qual você só podia obter cotações. Desde então, os recursos de integração têm sido continuamente expandidos. Mas, mesmo agora, eles não estão completos. As possibilidades da MQL5 são mais amplas.
3. Muitas pessoas aqui não são programadores profissionais. E para elas, aprender a integração e outra linguagem de programação pode ser difícil. Talvez alguém ache o artigo difícil de entender, mas sempre poderá usar o código pronto anexado para seus desenvolvimentos.

Dê uma olhada no Python. As bibliotecas que você mencionou também foram criadas uma vez e usam integração com outras linguagens de programação, o que o usuário talvez nem perceba. E a criação de tais bibliotecas em MQL5 apenas expande seus recursos.