"New Neural" est un projet de moteur de réseau neuronal Open Source pour la plateforme MetaTrader 5. - page 4

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Figar0:

(Bien sûr, tout est clair ici, sauf une chose : qu'est-ce que cela a à voir avec le SN).

Il m'a semblé que les tests auront lieu et que l'analyse des tests sera faite par différentes personnes, et pas seulement dans différentes parties du monde - pour exclure une variable supplémentaire dans le travail sur le projet, je suggère d'en faire une composante constante.
 

Je ne comprends pas très bien comment le réseau neuronal sera mis en œuvre : comme conseiller, bibliothèques ou autre chose.

Je propose ce qui suit :

1. Créer une base de données des EA/librairies classiques. Pour chacun de ces EA / bibliothèques, attribuez un id, un nom ou un hash afin de pouvoir les distinguer les uns des autres.

2. Lors de l'optimisation des conseillers-experts/bibliothèques à partir de cette base de données, les résultats de l'optimisation tentent d'être chargés à partir de la base de données (centralisée ou distribuée). S'il n'y a pas de résultats d'optimisation pour cet EA dans la base de données, l'EA est optimisé comme d'habitude et ses résultats d'optimisation sont chargés dans la base de données.


 
Radioamateur:

Je ne comprends pas bien comment l'ATC par deux MAs est relié à un réseau neuronal. Je comprends que l'EA classique sera optimisé d'une manière délicate. Je propose ce qui suit :

1. Faire une base de conseiller expert classique. Comme EA classique, nous pouvons prendre un EA qui a été généré par l'assistant. Pour chacun de ces EA, attribuez un identifiant, un nom ou un hash de calcul afin de pouvoir distinguer les EA les unes des autres.


Dans l'assistant, les EA sont bruts, il y a des problèmes dans les modules de signaux et je ne peux pas y mettre la sélection maintenant, si cette situation n'est pas résolue avant le test, il y aura beaucoup de facteurs indéfinis, par exemple - le réseau est en panne - ou le code de l'EA ? Sur MA le code peut faire ici si pas toutes les secondes alors toutes les trois et vérifier.
 

gpwr:

Cherchez sur Google "sparse coding" et "compressed sensing", ainsi que les travaux d'Olshausen et Fields sur les réseaux épars et leurs disciples. C'est un véritable trésor. Les machines de Boltzman restreintes (RBM), qui sont à la base des réseaux à croyance profonde (DBN), et les réseaux convolutifs ont également gagné en popularité en raison de leur polyvalence.

Pouvez-vous nous parler de ce dernier en quelques mots ? Et où sont-elles utilisées ? Les liens sont bons, mais je ne peux pas m'en occuper pour le moment.
 

Je ne pense pas qu'il faille aller dans le "fourré", Figar0 a raison. Il ne faut pas courir après les choses nouvelles, sinon cette course ne finira jamais.

Nous devrions nous en tenir aux types de réseaux classiques, ceux dont TheXpert est le porte-parole. Et lorsque la bibliothèque (comment appeler la version finale du projet ?) sera mise en état de fonctionnement, vous pourrez apporter des améliorations à l'infini.

 
Ce serait bien de faire une bibliothèque pour travailler rapidement avec les matrices... Je doute que cela fonctionne bien dans MQL5...
 
Et oui, je propose que le projet permette l'utilisation des DLLs du système.
 
TheXpert:
Et oui, je propose d'autoriser les DLLs système dans le projet.

Ce sera un vrai problème.

Nous envisageons spécifiquement de réaliser la bibliothèque entièrement en code source et de l'inclure dans le terminal afin que des experts sûrs puissent être écrits.

L'inclusion de DLL tue le marché de masse, bien qu'elle ouvre une niche étroite de solutions spéciales.

 
Renat:
Le mot clé est systémique, ce qui, à mon avis, est bien.
 
LeXpert:
Le mot clé est système, c'est à mon avis normal.

Il n'y a pas de DLL "système sûr".

Ils sont tous dangereux et sont tous des bloatware - il est élémentaire de provoquer une panne de pile suivie d'une attaque.

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