Diskussion zum Artikel "Bauen Sie Ihr erstes Modell einer Glass-Box mit Python und MQL5"

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Neuer Artikel Bauen Sie Ihr erstes Modell einer Glass-Box mit Python und MQL5 :

Modelle des maschinellen Lernens sind schwer zu interpretieren, und das Verständnis dafür, warum unsere Modelle von unseren Erwartungen abweichen, ist von entscheidender Bedeutung, wenn wir einen Nutzen aus dem Einsatz dieser fortschrittlichen Techniken ziehen wollen. Ohne einen umfassenden Einblick in das Innenleben unseres Modells könnten wir Fehler nicht erkennen, die die Leistung unseres Modells beeinträchtigen, wir könnten Zeit mit der Entwicklung von Funktionen verschwenden, die nicht vorhersagbar sind, und langfristig riskieren wir, die Leistungsfähigkeit dieser Modelle nicht voll auszuschöpfen. Glücklicherweise gibt es eine ausgeklügelte und gut gewartete Komplettlösung, mit der wir genau sehen können, was unser Modell unter seiner Haube macht.

Die Algorithmen der Glass-Box (Glaskasten) sind Algorithmen des maschinellen Lernens, die völlig transparent und von Natur aus verständlich sind. Sie widerlegen die gängige Meinung, dass es beim maschinellen Lernen einen Kompromiss zwischen Vorhersagegenauigkeit und Interpretierbarkeit gibt, da sie ein unvergleichliches Maß an Genauigkeit und Transparenz bieten. Das bedeutet, dass sie im Vergleich zu den uns vertrauten Black-Box-Alternativen exponentiell einfacher zu debuggen, zu warten und iterativ zu verbessern sind. Black-Box-Modelle sind alle Modelle des maschinellen Lernens, deren Innenleben komplex und nicht leicht zu interpretieren ist. Diese Modelle können hochdimensionale und nichtlineare Beziehungen darstellen, die für uns Menschen nicht leicht zu verstehen sind.

Als Faustregel gilt, dass Black-Box-Modelle nur in Szenarien verwendet werden sollten, in denen ein Glass-Box-Modell nicht das gleiche Maß an Genauigkeit liefern kann. In diesem Artikel werden wir ein Glass-Box-Modell erstellen und die potenziellen Vorteile des Einsatzes von Glass-Boxen verstehen. Wir werden 2 Möglichkeiten zur Steuerung unseres MetaTrader 5-Terminals mit unserem Glass-Box-Modell untersuchen:

1. Legacy-Ansatz: Dies ist der einfachste Weg. Wir verbinden einfach unser Glass-Box-Modell mit unserem MetaTrader 5 Terminal, indem wir die integrierte Python-Bibliothek in MetaTrader 5 verwenden. Von dort aus werden wir einen Expert Advisor in MetaQuotes Language 5 erstellen, um unser Glass-Box-Modell zu unterstützen und unsere Effektivität zu maximieren.
2. Heutiger Ansatz: Dies ist die empfohlene Methode zur Integration von Machine Learning-Modellen in Ihren Expert Advisor. Wir werden unser Glass-Box-Modell in das Open Neural Network Exchange-Format exportieren und das Modell dann direkt in unseren Expert Advisor als Ressource laden, sodass wir alle nützlichen Funktionen des MetaTrader 5 nutzen und mit der Leistungsfähigkeit unseres Glass-Box-Modells verbinden können.

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana