Discussão do artigo "Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 41): Deep-Q-Networks"

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Novo artigo Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 41): Deep-Q-Networks foi publicado:

O Deep-Q-Network é um algoritmo de aprendizado por reforço que utiliza redes neurais para projetar (estimar) o próximo valor-Q e a ação ideal durante o processo de treinamento de um módulo de aprendizado de máquina. Já consideramos um algoritmo alternativo de aprendizado por reforço, o Q-Learning. Este artigo, portanto, apresenta outro exemplo de como um MLP treinado com aprendizado por reforço pode ser usado dentro de uma classe de sinal personalizada.

Deep-Q-Networks (DQN) são outro algoritmo de aprendizado por reforço, além do Q-Learning que analisamos neste artigo, mas eles, ao contrário do Q-Learning, utilizam redes neurais para prever o valor-Q (q-value) e a próxima ação a ser tomada pelo agente. Ele é semelhante/relacionado ao Q-Learning no sentido de que ainda envolve uma Q-Table, onde o conhecimento cumulativo sobre ações e estados de “episódios” anteriores é armazenado. De fato, compartilha a mesma página da Wikipédia que o Q-Learning, como pode ser visto nos links, onde é definido essencialmente como uma variante do Q-Learning.

A classe de sinal, juntamente com a classe de trailing stop e a classe de gerenciamento de dinheiro (money management), são os três módulos principais que precisam ser definidos ao construir um Expert Advisor montado pelo Wizard. Reunir tudo isso via o assistente do MQL5 pode ser feito seguindo os guias que estão aqui e aqui, para novos leitores. O código-fonte anexado ao final deste artigo deve ser usado seguindo os guias de montagem do assistente compartilhados nesses links. Estamos, mais uma vez, definindo uma classe de sinal personalizada para uso em um Expert Advisor montado pelo assistente.

Esta não é, porém, a única forma de examinarmos DQN, já que também podem ser feitas e testadas implementações para uma classe de trailing personalizada ou uma classe de gerenciamento de capital personalizada. Estamos focando na classe de sinal porque determinar as condições de compra (long) e venda (short) nesses Expert Advisors é crítico e, em muitos casos, demonstra melhor o potencial de um setup de trade. Este artigo se baseia em artigos anteriores desta série, nos quais abordamos técnicas ou diferentes arranjos que podem ser usados no desenvolvimento de Expert Advisors personalizados montados pelo assistente; portanto, para novos leitores, uma revisão dos artigos anteriores é uma boa ideia, especialmente se buscam diversificar sua abordagem. Esses artigos cobrem não apenas uma variedade de sinais personalizados, mas também implementações personalizadas da classe de trailing e da classe de gerenciamento de capital. 

Autor: Stephen Njuki

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