Обсуждение статьи "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 59): Обучение с подкреплением (DDPG) совместно с паттернами скользящей средней и стохастика"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 59): Обучение с подкреплением (DDPG) совместно с паттернами скользящей средней и стохастика:

В продолжение нашей предыдущей статьи о DDPG с использованием скользящей средней и стохастических индикаторов мы рассматриваем другие ключевые классы обучения с подкреплением, имеющие решающее значение для реализации DDPG. Хотя мы в основном пишем код на Python, конечный продукт — обученная нейронная сеть — будет экспортирован в формате ONNX в MQL5, где мы интегрируем его в качестве ресурса в советник, созданный в Мастере.

Вместо вопроса «Что дальше будет с ценой?», который мы задавали в обучении с учителем, мы задаем вопрос: «Учитывая эти грядущие изменения цены, какие действия должен предпринять трейдер?» Таким образом, мы проводим имитационные тренировки, как описано выше, в 2023 году, а затем осуществляем прогноз на 2024 год, в ходе которого наши условия входа немного изменяются.

Вместо того чтобы основывать свои длинные или короткие позиции исключительно на том, как изменится цена в будущем, мы также учитываем, какие действия нам действительно необходимо предпринять с учетом дальнейшего развития ценовой динамики. Мы также учитываем, будут ли вознаграждения прибыльными. Из 7 паттернов, описанных в статье 57, только 3 демонстрируют осмысленное продвижение вперед при использовании обучения с подкреплением. Используя нашу систему индексации числа 10 (от 0 до 9), получаем следующие последовательности: 1, 2 и 5. Их отчеты представлены ниже:

Для паттерна 1:

Автор: Stephen Njuki