Artigos
Redes Neurais Profundas (Parte VIII). Melhorando a qualidade de classificação dos bagging de ensembles para MetaTrader 5
O artigo considera três métodos que podem ser usados para aumentar a qualidade de classificação do bagging de ensembles, e a estimação de sua eficiência. Os efeitos da otimização dos hiperparâmetros da rede neural ELM e dos parâmetros de pós-processamento são avaliados
Redes Neurais Profundas (Parte VII). Ensemble de redes neurais: stacking para MetaTrader 5
Nós continuamos a construir os ensembles. Desta vez, o bagging de ensemble criado anteriormente será complementado com um combinador treinável — uma rede neural profunda. Uma rede neural combina as 7 melhores saídas ensemble após a poda. A segunda obtém todas as 500 saídas do ensemble como entrada
Redes Neurais Profundas (Parte VI). Ensemble de classificadores de redes neurais: bagging para MetaTrader 5
O artigo discute os métodos de construção e treinamento de ensembles de redes neurais com estrutura de bagging. Ele também determina as peculiaridades da otimização de hiperparâmetros para classificadores de redes neurais individuais que compõem o ensemble. A qualidade da rede neural otimizada
Redes Neurais Profundas (Parte V). Otimização Bayesiana de hiperparâmetros de uma DNN para MetaTrader 5
O artigo considera a possibilidade de aplicar a otimização Bayesiana para os hiperparâmetros das redes neurais profundas, obtidas por diversas variantes de treinamento. É realizado a comparação da qualidade de classificação de uma DNN com os hiperparâmetros ótimos em diferentes variantes de
Redes Neurais Profundas (Parte IV). Criação, treinamento e teste de um modelo de rede neural para MetaTrader 5
Este artigo considera novas capacidades do pacote darch (v.0.12.0). Contém uma descrição do treinamento de redes neurais profundas com diferentes tipos de dados, diferentes estruturas e sequências de treinamento. Os resultados do treino estão incluídos
Redes Neurais Profundas (Parte III). Seleção da amostra e redução de dimensionalidade para MetaTrader 5
Este artigo é uma continuação da série de artigos sobre redes neurais profundas. Aqui, nós vamos considerar a seleção de amostras (remoção de ruído), reduzindo a dimensionalidade dos dados de entrada e dividindo o conjunto de dados nos conjuntos de train/val/test durante a preparação dos dados para
Redes Neurais Profundas (Parte II). Desenvolvimento e seleção de preditores para MetaTrader 5
O segundo artigo da série sobre redes neurais profundas considerará a transformação e seleção dos preditores durante o processo de preparação de dados para treinar um modelo
Redes Neurais Profundas (Parte I). Preparando os Dados para MetaTrader 5
Esta série de artigos continua a explorar as redes neurais profundas (RNP), que são usadas em muitas áreas de aplicação, incluindo a negociação. Serão exploradas aqui novas dimensões deste tema juntamente com o teste de novos métodos e ideias usando experiências práticas. O primeiro artigo da série
Auto-otimização do EA: Algoritmos evolutivos e genéticos para MetaTrader 5
Este artigo aborda os principais princípios estabelecidos nos algoritmos evolutivos, suas variedades e características. Vamos fazer uma experiência com um Expert Advisor simples, usado como exemplo para mostrar os benefícios do sistema de negociação a partir da otimização. Também iremos considerar
Rede neural profunda com Máquina de Boltzmann Restrita Empilhada. Auto-aprendizagem, auto-controle para MetaTrader 4
Este artigo é uma continuação dos artigos anteriores sobre redes neurais profundas e seleção de preditores. Aqui, consideraremos as características de uma rede neural iniciada com a Stacked RBM (Máquina de Boltzmann Restrita Empilhada), bem como sua implementação no pacote "darch"
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EUA se preparam para interromper cotações de metais preciosos e fixar a taxa de câmbio oficial do dólar 29.12.14 17:10 Economia Fonte: Les États-Unis préparent la fin de la cotation des métaux précieux et verrouillent le cours officiel du dollar A partir de 22 de dezembro de 2014, as flutuações nas