Discusión sobre el artículo "Programamos una red neuronal profunda desde cero usando el lenguaje MQL"
Hola Andy:
Enhorabuena por tu artículo y tu programa. Acabo de probarlo en MT5 y parece que funciona correctamente, aunque creo que la red neuronal no es capaz de generalizar y fuera del periodo de backtest los resultados empeoran notablemente.
Muchas gracias por tu trabajo y por la excelente idea de dejar la parte de entrenamiento al simulador de estrategias.
Saludos
Gerardo
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Artículo publicado Programamos una red neuronal profunda desde cero usando el lenguaje MQL:
El objetivo de este artículo es enseñar al lector cómo crear una red neuronal profunda desde cero utilizando el lenguaje MQL4/5.
Comenzaremos por la unidad básica de la red neuronal: una neurona individual. En este artículo nos concentraremos en las diferentes partes del tipo de neurona que vamos a emplear en nuestra Red Neural Profunda, si bien la mayor diferencia entre tipos de neuronas suele ser la función de activación.
La neurona artificial, modelada vagamente a partir de una neurona en el cerebro humano, se encarga simplemente de alojar cálculos matemáticos. Al igual que nuestras neuronas, esta se activa al encontrar estímulos suficientes. La neurona combina la entrada de los datos con un conjunto de coeficientes, o pesos, que amplifican o amortiguan esa información, lo cual asigna importancia a las entradas para la tarea que el algoritmo está intentando aprender. En la siguiente imagen, podemos echar un vistazo a cada parte de la neurona en acción:
Autor: Anddy Cabrera