Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 29): Algoritmo ator-crítico de vantagem (Advantage actor-critic)"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 29): Algoritmo ator-crítico de vantagem (Advantage actor-critic) foi publicado:
Nos artigos anteriores desta série, conhecemos 2 algoritmos de aprendizado por reforço. Cada um deles tem suas próprias vantagens e desvantagens. Como costuma acontecer quando nos deparamos com esses casos, surge a ideia de combinar os dois métodos em um algoritmo que incorpore o melhor dos dois. E assim compensar as deficiências de cada um deles. Falaremos sobre tal combinação de métodos neste artigo.
Como vantagem do retreinamento dos modelos dos artigos anteriores, podemos mencionar o fato de podermos utilizar os EAs de teste do artigo anterior para verificar seus resultados de treinamento. Eu fiz isso. Depois de treinar o modelo, peguei o modelo de política retreinado e rodei o EA "REINFORCE-test.mq5" no testador de estratégia usando o modelo mencionado. O algoritmo para sua construção foi descrito no artigo anterior. E seu código completo pode ser encontrado no anexo.
Abaixo está um gráfico do balanço do EA durante os testes. É importante notar que o balanço aumentou bastante uniformemente durante o teste. Observe que o modelo foi testado com dados não incluídos no conjunto de treinamento. O que fala sobre a consistência da abordagem para construir um sistema de negociação. Para uma verificação impecável do trabalho do modelo, todas as operações foram realizadas com um lote mínimo fixo sem o uso de stop loss e take profit. O uso de tal EA é altamente desencorajado para negociação real, mas demonstra bem o trabalho do modelo treinado.
No gráfico de preços, pode-se ver com que rapidez os negócios perdedores são fechados e as posições lucrativas são mantidas um pouco. Aqui é necessário prestar atenção para que todas as operações sejam realizadas na abertura de uma nova vela. Ao fazer isso, pode-se notar várias operações de negociação realizadas quase na abertura das velas (de fractal) de reversão.
Autor: Dmitriy Gizlyk