Обсуждение статьи "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 30): Пакетная нормализация в машинном обучении"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 30): Пакетная нормализация в машинном обучении:

Пакетная нормализация — это предварительная обработка данных перед их передачей в алгоритм машинного обучения, например, в нейронную сеть. При этом всегда следует учитывать тип активации, который будет использоваться алгоритмом. Мы рассмотрим различные подходы, которые можно использовать для извлечения выгоды с помощью советника, собранного в Мастере.

Статья, как и все остальные в этой серии, фокусируется на тестировании новых идей с использованием советников, собранных в Мастере. Необходимую вводную информацию можно получить здесь и здесь. Эти две статьи содержат некоторые рекомендации по использованию кода, прикрепленного в конце статьи. В этой статье мы используем довольно много пользовательских перечислений данных в качестве оптимизируемых входных параметров. Встроенные перечисления MQL5 можно объявить в заголовке пользовательского файла сигнала, и они будут автоматически указаны в качестве входных данных и инициализированы как часть фильтра сигнала. Однако если перечисления являются пользовательскими, то размещение их в заголовке сделает файл невидимым (или нераспознаваемым) в Мастере MQL5, что означает, что вы не сможете выполнить сборку в Мастере. На данный момент мы можем обойти эту проблему, исключив их из заголовка класса пользовательского сигнала, но при этом объявив параметры и их функции назначения внутри класса сигнала, как это всегда бывает с любым входным параметром. После завершения сборки Мастера мы вручную вносим изменения в список входных параметров, а также инициализируем класс сигнала для добавления этого пользовательского перечисления параметров.

Автор: Stephen Njuki

[Too Chee Ng]

Интересно!!!

Будьте здоровы