RL algorithms - librería para MetaTrader 5

La idea y el algoritmo simple se explican en el artículo "Random Decision Forest en el aprendizaje reforzado"

Esta librería tiene una funcionalidad ampliada que permite crear un número ilimitado de «Agentes».

Adicionalmente, se usan las variaciones a base del «Método del cálculo de argumentos en grupo»

Aplicación de la librería:

#include <RL gmdh.mqh>
CRLAgents *ag1=new CRLAgents("RlExp1iter",1,100,50,regularize,learn); //creamos el agente 1 RL que recibe 100 entradas (valores predictores) y contiene 50 árboles

Ejemplo del llenado de los valores de entrada con precios de cierre normalizados:

void calcSignal()
  {
   sig1=0;
   double arr[];
   CopyClose(NULL,0,1,10000,arr);
   ArraySetAsSeries(arr,true);
   normalizeArrays(arr);
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++)
     {   
      ArrayCopy(ag1.agent[i].inpVector,arr,0,0,ArraySize(ag1.agent[i].inpVector));
     }
   sig1=ag1.getTradeSignal();
  }

El aprendizaje se realiza en el Probador de Estrategias con un repaso, usando el parámetro learn=true. Después del aprendizaje, hay que cambiar a false.

Demostración del trabajo del EA tras el aprendizaje "RL gmdh trader" en la muestras de aprendizaje y de prueba.