Обсуждение статьи "Нейросети — это просто (Часть 35): Модуль внутреннего любопытства (Intrinsic Curiosity Module)"
Линия баланса странная. Похоже, что в течении года только открывались сделки и в конце тестирования они все были закрыты. Все сделки на продажу и Евро весь год в падении. Пересиживали прибыли и убытки почти год).
Линия баланса странная. Похоже, что в течении года только открывались сделки и в конце тестирования они все были закрыты. Все сделки на продажу и Евро весь год в падении. Пересиживали прибыли и убытки почти год).
Согласен. Но это лишь демонстрация технологии. Для нормальной работы модели требуется более длительное обучение. Выложенные скриншоты относятся всего лишь ко 2 эпохе обучение. Что крайне мало.
Hi Thank you for your awesome article.
I am eager to do some testing, but I have difficulty in creating the models even you mentioned " To train the Expert Advisor, all models were created using the NetCreator tool . "
What should I do? thanks.

- www.mql5.com
Very successful article. Could you possibly help me to create the models? neuron numbers, which layers, with which activation, with which outputs. Thank you in advance for your help.

- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 35): Модуль внутреннего любопытства (Intrinsic Curiosity Module):
Продолжаем изучение алгоритмов обучения с подкреплением. Все ранее рассмотренные нами алгоритмы требовали создания политики вознаграждения таким образом, чтобы агент мог оценить каждое свое действие на каждом переходе из одного состояния системы в другое. Но такой подход довольно искусственный. На практике же между действием и вознаграждением существует некоторый временной лаг. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом обучения модели, способным работать с различными временными задержками от действия до вознаграждения.
Для обучения советника все модели были созданы с помощью инструмента NetCreator. Надо добавить, что для работы советника в тестере стратегий файлы моделей должны находиться в общем каталоге терминалом «Terminal\Common\Files», так как каждый агент работает в собственной «песочнице» и обмен данными возможен только через общую папку терминалов.
Обучение в тестере стратегий занимает немного больше времени, по сравнению с используемым ранее подходом виртуального обучения. По этой причине я сократил период обучения модели до 10 месяцев. В остальном параметры тестирования остались без изменений. Как обычно я использовал EURUSD на таймфрейме H1. Параметры индикаторов использовались по умолчанию.
Честно говоря, я ожидал, что процесс обучения начнется со слива депозита. Но при первом проходе модель продемонстрировала результат близкий к «0». А при повторном проходе была получена даже прибыль. Модель совершила 330 трейдов с результативностью более 98% прибыльных операций.
Автор: Dmitriy Gizlyk