Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Декомпозиция вместо масштабирования — Построение модулей"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Декомпозиция вместо масштабирования — Построение модулей:
В этой статье продолжаем практическое знакомство с SSCNN — архитектурным решением нового поколения, способным работать с фрагментированными временными рядами. Вместо слепого масштабирования — разумная модульность, внимание к деталям и точечная нормализация. Мы шаг за шагом создаём вычислительные блоки в среде MQL5 и закладываем основу для надёжного прогнозного анализа.
В практической части предыдущей статьи мы сосредоточились на реализации ядра нормализации с коэффициентами внимания в среде OpenCL. Эта работа позволила нам заложить фундамент для быстрого и параллельного выполнения ключевых операций — вычисления средних значений и стандартных отклонений по сегментам данных с учётом веса внимания, а также непосредственной нормализации исходного сигнала. Всё это выполняется в рамках GPU-контекста, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость решения.
Сегодня мы логично продолжаем начатую ранее работу и переносим фокус на взаимодействие с этими OpenCL-кернелами со стороны основной программы. Нам предстоит реализовать алгоритмы их обслуживания, включая подготовку буферов, настройку параметров вызова, синхронизацию и контроль целостности передаваемых данных. Это важный этап — ведь эффективность фреймворка SSCNN во многом зависит не только от математической точности ядра, но и от того, насколько грамотно и согласованно организован обмен данными между центральным процессором и графическим ускорителем.
Автор: Dmitriy Gizlyk