Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Superpoint Transformer (SPFormer)"
Amigo, isso é muito interessante, mas muito avançado para mim!
Obrigado por compartilhar, estou aprendendo passo a passo.
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Novo artigo Redes neurais em trading: Superpoint Transformer (SPFormer) foi publicado:
Neste artigo, apresentamos um método de segmentação de objetos 3D baseado no Superpoint Transformer (SPFormer), que elimina a necessidade de agregação intermediária de dados. Isso acelera o processo de segmentação e melhora o desempenho do modelo.
O algoritmo de treinamento dos modelos foi baseado em artigos anteriores, juntamente com os programas utilizados para treinamento e testes.
O teste da política treinada do Ator foi realizado no testador de estratégias do MetaTrader 5, utilizando dados históricos reais de janeiro de 2024, mantendo todos os demais parâmetros inalterados. Os resultados dos testes estão apresentados abaixo.
Durante o período de testes, o modelo realizou 54 operações, das quais 26 foram encerradas com lucro. Isso representa 48% de todas as operações realizadas. Além disso, a média dos trades lucrativos foi o dobro da média dos trades perdedores. Esse fator permitiu que o modelo obtivesse lucro no período de teste.
Autor: Dmitriy Gizlyk