Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Modelos de espaço de estados"
Saída: TotalBase.dat (dados binários da trajetória).
Saída: TotalBase.dat (dados binários da trajetória).
Então, como podemos executar a etapa 1 porque não temos o Encoder (Enc.nnw) e o Actor (Act.nnw) treinados anteriormente, portanto, não podemos executar o Research.mq5 e não temos o arquivo Signals\Signal1.csv, portanto, também não podemos executar o ResearchRealORL.mq5?
Dê uma olhada no novo artigo: Redes neurais no comércio: Modelos de espaço de estado.
Autor: Dmitriy Gizlyk
Pelo que entendi, em seu pipeline, na Etapa 1, precisamos executar o Research.mq5 ou o ResearchRealORL.mq5 com os detalhes a seguir:
Saída: TotalBase.dat (dados binários da trajetória).
Saída: TotalBase.dat (dados binários da trajetória).
Então, como podemos executar a etapa 1 porque não temos o Encoder (Enc.nnw) e o Actor (Act.nnw) treinados anteriormente, portanto, não podemos executar o Research.mq5 e não temos o arquivo Signals\Signal1.csv, portanto, também não podemos executar o ResearchRealORL.mq5?
Olá,
No Research.mq5, você pode encontrar
//--- carregar modelos float temp; //--- if(!Encoder.Load(FileName + "Enc.nnw", temp, temp, temp, dtStudied, true)) { CArrayObj *encoder = new CArrayObj(); if(!CreateEncoderDescriptions(encoder)) { delete encoder; return INIT_FAILED; } if(!Encoder.Create(encoder)) { delete encoder; return INIT_FAILED; } delete encoder; } if(!Actor.Load(FileName + "Act.nnw", temp, temp, temp, dtStudied, true)) { CArrayObj *actor = new CArrayObj(); CArrayObj *critic = new CArrayObj(); if(!CreateDescriptions(actor, critic)) { delete actor; delete critic; return INIT_FAILED; } if(!Actor.Create(actor)) { delete actor; delete critic; return INIT_FAILED; } delete actor; delete critic; } //---
Portanto, se você não tiver um modelo pré-treinado, o EA gerará modelos com parâmetros aleatórios. E você pode coletar dados de trajetórias aleatórias.
Sobre o ResearchRealORL.mq5, você pode ler mais no artigo.
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Novo artigo Redes neurais em trading: Modelos de espaço de estados foi publicado:
A base de muitos dos modelos que examinamos anteriormente é a arquitetura Transformer. No entanto, eles podem ser ineficientes ao lidar com sequências longas. Neste artigo, proponho uma abordagem alternativa de previsão de séries temporais com base em modelos de espaço de estados.
Recentemente, tornou-se amplamente difundida a adaptação de grandes modelos previamente treinados em grandes conjuntos de dados brutos de diversas áreas, como texto, imagens, áudio, séries temporais, entre outros, para novas tarefas.
Embora esse conceito não dependa de uma arquitetura específica, a maioria dos modelos é baseada em um único tipo de arquitetura: Transformer e sua camada principal, Self-Attention. A eficiência do Self-Attention deve-se à sua capacidade de direcionar informações de forma densa para a janela de contexto, o que permite modelar dados complexos. No entanto, essa característica apresenta desvantagens fundamentais: a incapacidade de modelar qualquer coisa além da janela final e o escalonamento quadrático em relação ao comprimento da janela.
Nas tarefas de modelagem de sequências, uma solução alternativa pode ser o uso de modelos estruturados de sequências em espaço de estados (Space Sequence Models — SSM). Esses modelos podem ser interpretados como uma combinação de redes neurais recorrentes (RNN) e redes neurais convolucionais (CNN). Esta classe de modelos pode ser computada de maneira muito eficiente, com escalonamento linear ou quase linear em relação ao comprimento da sequência. Além disso, possui mecanismos fundamentais para modelar dependências de longo alcance em determinadas modalidades de dados.
Um dos algoritmos propostos no artigo "Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces" permite o uso de modelos de espaço de estados para a previsão de séries temporais. Ele apresenta uma nova classe de modelos de espaço de estados seletivos.
Autor: Dmitriy Gizlyk