Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido"
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Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido:
Continuamos explorando el aprendizaje Q distribuido. Hoy analizaremos este enfoque desde un ángulo diferente. Vamos a hablar de la posibilidad de utilizar la regresión cuantílica para resolver el problema de la previsión de los movimientos de precio.
Para el entrenamiento, hemos creado un modelo utilizando la herramienta NetCreator. El modelo reproducirá íntegramente la arquitectura del modelo entrenado del artículo anterior. Solo hemos eliminado la última capa de normalización SoftMax para que el área de resultados del modelo pueda replicar cualquier resultado de la política de recompensa utilizada.
Como siempre, el modelo ha sido entrenado con datos históricos de EURUSD, utilizando el marco temporal H1. Como muestra de entrenamiento, hemos usado los datos históricos de los dos últimos años.
El rendimiento del modelo entrenado ha sido comprobado en el simulador de estrategias. Para ello, hemos creado el asesor "QRDQN-learning-test.mq". El asesor también se ha basado en asesores similares de artículos anteriores, y su código no ha cambiado significativamente. Encontrará el código completo en el archivo adjunto.
En el simulador de estrategias, el modelo ha mostrado capacidad para generar beneficios en un breve plazo de 2 semanas. Más de la mitad de las transacciones realizadas se han cerrado con beneficios. El beneficio medio por transacción ha sido casi el doble que la pérdida media.
Autor: Dmitriy Gizlyk