Discussão do artigo "Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading"
O Tsetlin Machine também é interessante para dados pequenos, mas é menos conhecido: https: //github.com/cair/TsetlinMachine
https://www.literal-labs.ai/tsetlin-machines/ , mas acho que é difícil de implementar.
- cair
- github.com
O Tsetlin Machine também é interessante para dados pequenos, mas é menos conhecido: https: //github.com/cair/TsetlinMachine
https://www.literal-labs.ai/tsetlin-machines/ , mas acho difícil de implementar.
Coisa original, estou transbordando de alegria como se fosse um objeto de arte, obrigado :) Mas é desejável testá-lo em carrapatos reais, porque ele é superficial com os negócios.
Saudações, estou muito interessado em seu projeto, mas sou novo nesse campo. Não consigo entender como executar o Expert Advisor no testador de estratégias. Pelo que entendi, é impossível configurá-lo totalmente e treiná-lo por meio do testador? Ou estou fazendo algo errado? Ficaria muito grato se me ajudassem com o sistema operacional
Onde tenho parentes na Holanda? 👀
Ahahahahah, não na Holanda)))) VPN é uma coisa dessas)))))
PS: no final das contas, no testador de estratégia, é possível executar o treinamento ou não? De acordo com a captura de tela do gráfico de saldo, é um testador de estratégia, mas, independentemente do que eu faça, não chego nem perto de + nele
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Novo artigo Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading foi publicado:
Em um contexto no qual a velocidade de tomada de decisões é fundamental e o mercado é caracterizado por um alto grau de incerteza, é necessário um enfoque diferente para a criação de sistemas de trading. O AdaptiveQ Enhanced é um EA desenvolvido com base em métodos de aprendizado profundo por reforço (DQN), teoria dos jogos e análise causal.
Ele analisa o mercado modelando 531 441 estados únicos e levando em conta as interrelações entre os sete principais pares de moedas. O elemento-chave do algoritmo é o equilíbrio de Nash, aplicado para escolher a estratégia ótima em condições de influência mútua entre os instrumentos.
O artigo discute a aplicação prática dessas abordagens em MQL5 e demonstra como a combinação de aprendizado adaptativo, teoria dos jogos e inteligência artificial (IA) permite criar estratégias de trading mais precisas e resilientes.
Autor: Yevgeniy Koshtenko