Discussione sull’articolo "Programmazione di una rete neurale profonda da zero utilizzando il linguaggio MQL"
Approccio impressionante - ho appena lavorato su un approccio simile - per optmizzare i pesi utilizzando algoritmi generici integrati nello Strategy Tester!!! Lo adoro!
Perché dovresti ottimizzare anche il "bias"? Pensavo che fosse sempre "1.0" per evitare i valori 0, o?
Bell'articolo, spiega le basi delle reti neurali, ed è importante che usi l'ottimizzatore per la formazione.
Ciao Li,
Ho aggiornato l'articolo con 2 file demo. Uno per MQL5 e uno per MQL4. Il DeepNeuralNetwork.mqh può essere usato per entrambi, mql5 e mql4.
In ogni caso, sto allegando questo file qui per mostrare come usarlo.
Fatemi sapere se avete altre domande.
Grazie per i codici che hai condiviso. Ho cercato di capire il tuo modo di fare.
Ho qualche esitazione in quanto su yValues[0] , yValues[1], yValues[2] in quanto NON stanno cambiando e sempre 0,33333 ma_xValori[1,2,3] cambiano con la nuova barra; quindi se il commercio basato suyValori non ho visto alcun commercio mentre il commercio avviene quando le condizioni basate su _xValori.
E' colpa mia o semplicemente un errore di codifica nel tuo codice originale?
Che bel modo di usare l'algoritmo genetico dei tester come strutture esistenti per la formazione.
Saluti e grazie per il bell'articolo.
Ho addestrato la rete neurale per il 2019; poi ho provato a usare i migliori parametri/risultati (dall'ottimizzazione della strategia - dato che questo è il campo di allenamento) per il 2020 ma non ho ottenuto buoni risultati.
Le mie domande:
1) Cosa fa l'allenamento?
2) Quanto spesso dovrebbe essere fatto?
3) Ci si può aspettare che i migliori parametri per il 2019 funzionino bene per il 2020?
4) Se i migliori parametri del 2019 non danno buoni risultati nel 2020, allora quanto spesso si dovrebbe fare l'allenamento e quali sono i suoi limiti?
5) Posso allenarmi tutti i giorni, tutte le settimane? Mi alleno per qualche giorno, settimana o mese?
Grazie.
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Il nuovo articolo Programmazione di una rete neurale profonda da zero utilizzando il linguaggio MQL è stato pubblicato:
Questo articolo ha lo scopo di insegnare al lettore come creare una rete neurale profonda da zero utilizzando il linguaggio MQL4/5.
Si inizia con l'unità di base di una rete neurale: un singolo neurone. In questo articolo, mi concentrerò sulle diverse parti del tipo di neurone che useremo nella nostra Rete Neurale Profonda, sebbene la più grande differenza tra i tipi di neuroni sia solitamente la funzione di attivazione.
Il neurone artificiale, vagamente modellato su un neurone nel cervello umano, ospita semplicemente i calcoli matematici. Come i nostri neuroni, si attiva quando incontra stimoli sufficienti. Il neurone combina l'input dei dati con una serie di coefficienti, o pesi, che amplificano o smorzano quell'input, assegnando così un significato agli input per il compito che l'algoritmo sta cercando di apprendere. Guarda ogni parte del neurone in azione nell'immagine successiva:
Autore: Anddy Cabrera