Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 30): Algoritmos genéticos"
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 30): Algoritmos genéticos:
En el artículo de hoy, hablaremos de un método de aprendizaje ligeramente distinto. Podríamos decir que lo hemos tomado de la teoría de la evolución de Darwin. Probablemente resulte menos controlable que los métodos anteriormente mencionados, pero también nos permite entrenar modelos indiferenciados.
Las pruebas del proceso de optimización se han realizado manteniendo todos los parámetros usados anteriormente. Hemos tomado la muestra de entrenamiento de la historia del instrumento EURUSD, con el marco temporal H1. Para la optimización, hemos tomado la historia de los últimos 2 años. Para el asesor, hemos tomado los parámetros externos por defecto. Como modelo para la prueba, hemos tomado la arquitectura del artículo anterior con la búsqueda de la distribución de probabilidad óptima de la toma de decisiones. Este enfoque nos permitirá sustituir el modelo optimizado en el asesor experto "REINFORCE-test.mq5" utilizado anteriormente. Como podemos ver, este es el tercer enfoque en el proceso de entrenamiento del modelo de arquitectura única. Hemos entrenado previamente un modelo similar con los algoritmos Policy Gradient y Actor-Crítico. Resulta más interesante observar los resultados de la optimización.
Como recordará, no hemos utilizado los datos del último mes para optimizar el modelo. Esto nos deja pocos datos para poner a prueba el modelo optimizado. Al ejecutar el modelo optimizado en el simulador de estrategias con los datos del último mes, hemos obtenido el siguiente resultado.
Como podemos ver en el gráfico, hemos obtenido un gráfico de balance creciente, pero su rendimiento es algo inferior al obtenido entrenando un modelo similar con el método Actor-Crítico. Al mismo tiempo, también se observa una disminución del número de transacciones. De hecho, el número de transacciones se ha reducido a la mitad.
Autor: Dmitriy Gizlyk