Discussion de l'article "Un exemple d'assemblage de modèles ONNX dans MQL5"
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Un nouvel article Un exemple d'assemblage de modèles ONNX dans MQL5 a été publié :
ONNX (Open Neural Network eXchange) est un format ouvert conçu pour représenter les réseaux neuronaux. Dans cet article, nous allons montrer comment utiliser simultanément 2 modèles ONNX dans un Expert Advisor.
Pour un trading stable, il est généralement recommandé de diversifier à la fois les instruments négociés et les stratégies de trading. Il en va de même pour les modèles d'apprentissage automatique : il est plus facile de créer plusieurs modèles simples qu'un seul modèle complexe. Mais il peut être difficile d'assembler ces modèles en un seul modèle ONNX.
Mais il est possible de combiner plusieurs modèles ONNX entraînés dans un programme MQL5. Dans cet article, nous examinerons l'un de ces ensembles, appelé le classificateur par vote. Nous allons vous montrer comment il est facile de mettre en œuvre un tel ensemble.
Résultats des tests du premier modèle
Testons maintenant le second modèle. Voici les résultats du test du deuxième modèle.
Le deuxième modèle s'est avéré beaucoup plus solide que le premier. Les résultats confirment la théorie selon laquelle les modèles faibles doivent être assemblés. Toutefois, cet article ne porte pas sur la théorie de l'assemblage, mais sur son application pratique.
Auteur : MetaQuotes