Discussão do artigo "Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas" - página 14
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Boa tarde.
De que roteiro estamos falando?
Você poderia descrever com um pouco mais de detalhes o que há no script?
Pelo que entendi, você conseguiu executar o script com o processo R no testador?
Se sim, isso é interessante.
Por favor, não tenha pressa e descreva com o máximo de detalhes possível. O processo R é executado em um pacote cliente-servidor ou em um único Rterm?
Sim. Ele é executado em um pacote cliente-servidor.
Como posso explicar isso da forma mais simples possível?
Transformei o código da função OnTimer() em uma função comum para OnTick() e OnTimer(). A única coisa que acrescentei foi um interruptor de modo personalizado e um contador de ticks.
Todos os outros procedimentos de inicialização permanecem os mesmos. Um pouco mais tarde, implementarei a função no script anexado ao fórum e o publicarei.
PS: A documentação da MQL4 diz que a função OnTimer() simplesmente não funciona no testador.
Sim, é cliente-servidor.
Como posso explicar isso da forma mais simples possível?
Transformei o código da função OnTimer() em uma função comum para OnTick() e OnTimer(). A única coisa que acrescentei foi um interruptor de modo personalizado e um contador de ticks.
Todos os outros procedimentos de inicialização permanecem os mesmos. Um pouco mais tarde, implementarei a função no script anexado ao fórum e o publicarei.
PS: A documentação da MQL4 diz que a função OnTimer() simplesmente não funciona no testador.
Eu entendo OnTimer().
Você fez algum movimento adicional na conexão cliente-servidor?
Ainda não consegui fazê-la funcionar. E não só eu, a julgar pelas postagens no tópico de língua inglesa.
Boa sorte
Conforme prometido, anexei o SAE local à MQL4 para que funcione no testador de estratégias.
i_SAE
e_SAE
Substitua os originais, recompile o arquivo *.ex.
Inicie o testador, selecione e_SAE, defina Enable timer = false e Count ticks = 120 (para mim, foi o ideal). Iniciar.
Adicionamos velocidade, aguardamos a mensagem mágica "OPP = CLOSE...." no lado esquerdo e reduzimos a velocidade. Depois, adicione i_SAE ao gráfico com Send to server = true. Adicione um pouco mais de velocidade. Esperamos que os resultados sejam finalizados.
Meu R era a versão 3.2.2. Não se esqueça de comparar sua versão em ambos os arquivos!
Boa sorte com seus experimentos!
Olá, anexo ao artigo, um especialista atualizado.
Em anexo ao artigo, um especialista atualizado .
Saia daí.
Saia daí.
Vladimir
Boa tarde.
Essa é boa. Muito obrigado.
Agora vamos verificar como isso funciona no testador e, em exemplos futuros com o R, incluirei esse recurso.
Em anexo ao novo artigo do DNRBM, há uma versão reformulada desse DNSAE EA com autoaprendizagem, mas sem um servidor.
Por favor, teste-o.
Boa sorte, obrigado.
Stacked RBM (DN_SRBM) https://www.mql5.com/pt/articles/1628
É interessante observar que, se um ser humano estiver imerso em uma tarefa, ele melhorará
enquanto que, se uma máquina fizer o mesmo, ela poderá ficar em um ótimo local.
Talvez a imersão algorítmica possa evoluir de um paradigma de "Estudo" para um paradigma de "Execução".
Ótimo artigo.
Novamente, temos uma fase lucrativa de cerca de 5 semanas até que o modelo se deteriore.
Isso é normal. O modelo pode e deve ser reaprendido periodicamente.
Acredito que a divisão em dados de teste e de treinamento é desnecessária: podemos usar todos os dados para treinamento.
Pode. É importante lembrar alguns pontos importantes:1. Os conjuntos de treinamento e teste não devem ser cruzados.
2. O conjunto de treinamento deve ser misto
3. Se a proporção de classes estiver desequilibrada , faça o ajuste.
Fico feliz que haja colegas usando o R.
Cordiais cumprimentos
Vladimir
Hi,
Por favor, ajude-me a esclarecer alguns de meus preconceitos negativos sobre redes neurais (NN).
b) executamos uma segunda otimização pelo testador apenas para verificar quais dos indicadores otimizados precisamos(*)
c) para que tenhamos um conjunto menor de nossos indicadores otimizados
d) para que preciso do NN?
(*) Infelizmente, se você executar o otimizador do mt4 no modo genético e quiser tentar ignorar determinados conjuntos de parâmetros (por exemplo, não testar se o "indicador-A" está "ativado") retornando de OnInit() com"INIT_PARAMETERS_INCORRECT", o algoritmo genético ainda conta isso como uma passagem válida e isso reduz o número de passagens realmente executadas antes que esse algoritmo pare devido ao número de passagens, que é um dos critérios de encerramento.