Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 35): Módulo de curiosidade intrínseca"
A linha de saldo é estranha. Parece que, durante o ano, apenas as negociações foram abertas e, no final do teste, todas foram fechadas. Todas as negociações em venda e em euros durante todo o ano no outono. Os lucros e as perdas estão parados há quase um ano).
A linha de saldo é estranha. Parece que, durante o ano, apenas as negociações foram abertas e, no final do teste, todas foram fechadas. Todas as negociações em venda e em euros durante todo o ano no outono. Os lucros e as perdas estão parados há quase um ano).
Concordo. Mas isso é apenas uma demonstração da tecnologia. O modelo requer um treinamento mais longo para funcionar corretamente. As capturas de tela postadas são apenas da segunda época de treinamento. O que é muito pouco.
Olá. Obrigado por seu excelente artigo.
Estou ansioso para fazer alguns testes, mas tenho dificuldade em criar os modelos, mesmo que você tenha mencionado "Para treinar o Expert Advisor, todos os modelos foram criados usando a ferramenta NetCreator . "
O que devo fazer? Obrigado.
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Por favor, me ajude
Agradecimentos
Artigo muito bem-sucedido. Você poderia me ajudar a criar os modelos? números de neurônios, quais camadas, com qual ativação, com quais saídas. Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
Você tem o arquivo do modelo? Parece que ele não está no arquivo zip.
Você tem mais informações sobre como criar o modelo também pelo NetCreator ou, pelo menos, compartilhar esse arquivo? O EA não pode ser executado sem esse arquivo.
Como dito abaixo:
Para treinar o EA, todos os modelos foram criados usando a ferramenta NetCreator. Deve-se acrescentar que, para habilitar a operação do EA no testador de estratégia, os arquivos de modelo devem estar localizados no diretório comum do terminal 'Terminal\Common\Files', uma vez que cada agente opera em sua própria área restrita, de modo que eles podem trocar dados somente por meio da pasta comum dos terminais.
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 35): Módulo de curiosidade intrínseca foi publicado:
Continuamos a explorar algoritmos de aprendizado por reforço. Todos os algoritmos que analisamos até agora exigiam a criação de uma política de recompensa de tal forma que o agente pudesse avaliar cada uma de suas ações em cada transição de um estado do sistema para outro. No entanto, essa abordagem é bastante artificial. Na prática, existe um intervalo de tempo entre a ação e a recompensa. Neste artigo, proponho que você se familiarize com um algoritmo de aprendizado de modelo capaz de lidar com diferentes atrasos temporais entre a ação e a recompensa.
Para treinar o Expert Advisor, todos os modelos foram criados usando a ferramenta NetCreator.. Vale ressaltar que, para o Expert Advisor funcionar no testador de estratégias, os arquivos do modelo devem estar localizados no diretório comum do terminal "Terminal\Common\Files", já que cada agente trabalha em seu próprio ambiente isolado (sandbox), e a troca de dados só é possível através da pasta comum dos terminais.
O treinamento no testador de estratégias leva um pouco mais de tempo em comparação com a abordagem de treinamento virtual utilizada anteriormente. Por esse motivo, reduzi o período de treinamento do modelo para 10 meses. Os demais parâmetros de teste permaneceram inalterados. Como de costume, utilizei EURUSD no período H1. Os parâmetros do indicador foram usados por padrão.
Para ser sincero, eu esperava que o processo de aprendizado começasse com a perda do depósito. No entanto, durante a primeira corrida, o modelo apresentou um resultado próximo a "0". E na segunda corrida, houve lucro. O modelo realizou 330 negociações com eficácia superior a 98% nas operações lucrativas.
Autor: Dmitriy Gizlyk