Обсуждение статьи "Пример CNA (сетевого анализа причинно-следственных связей), SMOC (оптимального управления стохастической моделью) и теории игр Нэша с Глубоким обучением"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Пример CNA (сетевого анализа причинно-следственных связей), SMOC (оптимального управления стохастической моделью) и теории игр Нэша с Глубоким обучением:

Мы добавим Глубокое обучение к тем трем примерам, которые были опубликованы в предыдущих статьях, и сравним результаты с предыдущими. Цель состоит в том, чтобы научиться каким образом добавлять Глубокое обучение (DL) в другие советники.

В настоящем исследовании изучалась интеграция моделей Глубокого обучения (DL) в три передовых торговых советника (EAs): Сетевой анализ причинно-следственных связей (CNA), Стохастическая оптимизация и оптимальное управление (SMOC), а также Теория игр Нэша. Процесс включал в себя создание ONNX-моделей с использованием Python и включение их в существующие MQL5-скрипты. 

Автор: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera