Обсуждение статьи "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 08): Перцептроны"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 08): Перцептроны:

Перцептроны, сети с одним скрытым слоем, могут стать хорошим подспорьем для тех, кто знаком с основами автоматической торговли и хочет окунуться в нейронные сети. Мы шаг за шагом рассмотрим, как их можно реализовать в сборке классов сигналов, которая является частью классов Мастера MQL5 для советников.

Класс сигналов советников Мастера MQL5 содержит множество примеров в папке Include\Expert\Signal. Каждый из них можно использовать независимо или комбинировать друг с другом при создании советника в Мастере. В этой статье мы создадим и используем один такой файл в советнике. Этот подход, помимо минимизации усилий по предварительному кодированию, позволяет тестировать более одного сигнала в одном советнике, присваивая вес каждому используемому сигналу.

Классы перцептрона Alglib представлены в виде обширных и взаимосвязанных сетевых интерфейсов в файле Include\Math\Alglib\dataanalysis.mqh. При первом взгляде легко растеряться, но мы рассмотрим здесь несколько важных классов, которые, мы надеемся, облегчат навигацию в этой области.

Основная цель использования этих классов Alglib для разработки советника та же, что и для использования Мастера MQL5, - тестирование идей. Как я могу кратко определить, стоит ли идея x или набор входных данных y моих усилий по дальнейшему развитию торговой системы? Статья может помочь ответить на этот вопрос.

Прежде чем мы начнем, возможно, было бы полезно более широко объяснить, почему перцептроны и, возможно, нейронные сети в целом набирают популярность. Если мы сосредоточимся на финансах и рынках, мы увидим, что существует немало проблем в прогнозировании действий рынка, связанных с ограничениями традиционного анализа.

Автор: Stephen Njuki