Discussão do artigo "EA baseado em um aproximador universal MLP"

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Novo artigo EA baseado em um aproximador universal MLP foi publicado:

Este artigo apresenta uma forma simples e acessível de usar uma rede neural em um EA, que não exige conhecimento aprofundado em aprendizado de máquina. O método elimina a necessidade de normalizar a função alvo e evita problemas como “explosão de pesos” e “paralisação da rede”, oferecendo um aprendizado intuitivo com controle visual dos resultados.

A abordagem que proponho pertence ao segundo tipo, isto é, ao aprendizado não supervisionado. Nesse método, não tentamos “ensinar” a rede neural a operar corretamente nem indicamos onde abrir ou fechar posições, porque nós mesmos não sabemos as respostas para essas perguntas. Em vez disso, permitimos que a rede tome as decisões de trading por conta própria, e nossa tarefa é avaliar seus resultados acumulados de negociação.

Não há necessidade de normalizar a função de avaliação nem de se preocupar com problemas como “explosão de pesos” e “paralisação da rede”, pois esses problemas não ocorrem nesse tipo de abordagem. Separamos logicamente a rede neural do algoritmo de otimização e atribuímos a ela apenas a função de transformar os dados de entrada em uma nova forma de informação que represente as habilidades de um trader. Por essência, estamos apenas convertendo um tipo de informação em outro, sem precisar entender os padrões da série temporal nem como negociar para obter lucro.

Para essa função, um tipo de rede neural ideal é o MLP (perceptron multicamadas), conforme afirma o teorema da aproximação universal. Esse teorema garante que redes neurais podem aproximar qualquer função contínua. No nosso caso, “função contínua” se refere ao processo observado na série temporal em análise. Com essa abordagem, não é necessário recorrer a conceitos artificiais e subjetivos, como “ruído” e “overfitting”, que não têm medidas quantitativas.

Figura 1. Transformação de um tipo de informação em outro


Autor: Andrey Dik

 
Você pode fazer um teste em uma peça de história treinada?
 

Este artigo e uma grande série de artigos sobre algoritmos genéticos são ficção.

Isso é muito ruim,

Os testes reais não correspondem aos artigos ((

 
Sergey Chalyshev #:
Você pode fazer um teste em uma peça de história treinada?

Olá, Sergey!

O Expert Advisor é implementado de forma a negociar em uma seção não familiar aos neurônios. É possível usar impressões para exibir resultados de negociação na seção de treinamento diretamente na TargetFunction. Você pode salvar o histórico de negociações virtuais durante o treinamento em csv e, em seguida, exibir o saldo no Excel ou no gráfico.

 
Sergey Chalyshev algoritmos genéticos são ficção. 2. Os testes reais não coincidem com os artigos ((

1. Este artigo trata do uso de redes MLP simples, não de algoritmos de otimização (todos os quais você chamou erroneamente de algoritmos genéticos). Qual é a ficção? Os códigos-fonte estão anexados ao artigo, e os resultados são exatamente os que eu mesmo obtive.

2. Quais testes e em quais artigos não coincidem com os reais? Seria bom dar exemplos de tais "incompatibilidades" aqui para nos comunicarmos de forma significativa.

Se falarmos sobre o Expert Advisor MLP deste artigo, devemos entender que apenas dois indicadores simples e valores de barra normalizados são usados como entradas, ou seja, as informações fornecidas ao neurônio são bastante primitivas, portanto, não devemos esperar grandes resultados. O Expert Advisor MLP do artigo é apresentado para fins educacionais, para que se entenda como começar a usar redes neurais de forma rápida e fácil. É necessário fazer experiências com as informações fornecidas ao neurônio, é claro, e não vale a pena esperar que alguém publique um graal pronto para uso no artigo (não se pode tirar um peixe do lago sem trabalho).

E se falarmos sobre os algoritmos de otimização descritos nos artigos, todos eles são ferramentas prontas para uso, sem nenhuma condição ou restrição de uso.

 
O sinal oposto próximo não funciona

 

Olá Andrey,

Este parece ser um ótimo artigo que me interessa. No entanto, estou perplexo. Primeiro, os arquivos de inclusão, #C_AO e #C_AO_enum, não estão presentes em nenhum dos zip que eu possa descobrir. E, em segundo lugar, como posso testar seus resultados, já que não consigo encontrar o símbolo ou o período de tempo que você usou. Para mim, parece que essas variáveis são obtidas da configuração do gráfico.

 
CapeCoddah #:

Olá, Cabo.

Há um arquivo anexado ao artigo, que contém todos os arquivos necessários. Neste momento, baixei o arquivo do artigo, abri-o e verifiquei se os arquivos de que você precisa estão presentes:

Treinei no EURUSD M15, se não me falha a memória.

 
SYAHRIRICH01 #:
Ao lado do sinal oposto não funciona

Experimente-o em uma conta do tipo netting. O artigo dá apenas uma ideia, você precisa adaptar o EA às condições de negociação de sua corretora.
 

Oi Andrey,

Entendi, obrigado pela resposta rápida.

CapeCoddah

 
Andrey Dik #:
Experimente-o em uma conta do tipo netting. O artigo dá apenas uma ideia, você precisa adaptar o EA às condições de negociação de sua corretora.

Muito obrigado por compartilhar esse artigo e sua visão. Ótima ideia. Implementei um gerenciamento de posição independente e consegui fazê-lo funcionar em uma conta de hedge (minha corretora)



Você é o melhor.

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