Discussão do artigo "Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 23): CNNs"
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//--- trailing disponível
#include <Expert\Trailing\TrailingNone.mqh>
//--- gerenciamento de dinheiro disponível
#include <Expert\Money\MoneyFixedMargin.mqh>
Somkait Somsanitungkul gerenciamento de dinheiro disponível
#include <Expert\Money\MoneyFixedMargin.mqh>
Olá
Os arquivos a que você se refere vêm com o MQL5 IDE. Há guias aqui e aqui sobre como usar o assistente.
Obrigado pela leitura.
MQL5 Wizard: Creating Expert Advisors without Programming
- www.mql5.com
Do you want to try out a trading strategy while wasting no time for programming? In MQL5 Wizard you can simply select the type of trading signals, add modules of trailing positions and money management - and your work is done! Create your own implementations of modules or order them via the Jobs service - and combine your new modules with existing ones.
2024.08.30 19:02:07.453 2020.01.28 00:00:00:00 índice fora do intervalo em 'SignalWZ_23_.mqh' (191,38)
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Novo artigo Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 23): CNNs foi publicado:
As Redes Neurais Convolucionais são outro algoritmo de aprendizado de máquina que tende a se especializar em decompor conjuntos de dados multidimensionais em partes constituintes principais. Vamos ver como isso é normalmente alcançado e explorar uma possível aplicação para traders em outra classe de sinais do MQL5 Wizard.
Continuamos esta série em que analisamos ideias de aprendizado de máquina e estatísticas que podem ser benéficas para os traders, dado o ambiente de testes rápidos e prototipagem fornecido pelo MQL5 Wizard. O objetivo continua sendo abordar uma única ideia em um artigo e, para este, inicialmente pensei que levaria pelo menos 2 artigos. No entanto, parece que conseguimos encaixar tudo em um. Redes Neurais Convolucionais (CNNs), como o nome sugere, processam dados multidimensionais em convoluções graças aos kernels.
Esses kernels carregam os pesos da rede e, assim como os dados de entrada multidimensionais, geralmente estão em formato de matriz. Eles possuem dimensões menores em comparação com os dados de entrada, e ao iterar sobre a matriz de dados de entrada durante um feed forward, como veremos abaixo, cada iteração essencialmente percorre os dados de entrada. É esse ‘ciclo’ que dá o nome ‘convolucional’.
Portanto, neste artigo, vamos introduzir os principais passos envolvidos em uma CNN, construir uma classe simples em MQL5 que implemente esses passos, integrar essa classe em uma classe de sinal personalizada do MQL5 Wizard e, por fim, realizar testes com um Expert Advisor montado a partir dessa classe de sinal.
Autor: Stephen Njuki