Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Forum sul trading, sistemi di trading automatizzati e strategie di trading di prova
Portare le reti neurali al livello successivo
Sergey Golubev, 2021.04.13 10:14
L'apprendimento automatico nei sistemi di trading Grid e Martingale. Ci scommetteresti? - MT5
Abbiamo lavorato duramente studiando vari approcci all'uso del machine learning per trovare modelli nel mercato forex. Sapete già come addestrare i modelli e implementarli. Ma ci sono un gran numero di approcci al trading, quasi ognuno dei quali può essere migliorato applicando i moderni algoritmi di apprendimento automatico. Uno degli algoritmi più popolari è la griglia e/o martingala. Prima di scrivere questo articolo, ho fatto una piccola analisi esplorativa, cercando le informazioni pertinenti su Internet. Sorprendentemente, questo approccio ha poca o nessuna copertura nella rete globale. Ho fatto un piccolo sondaggio tra i membri della comunità per quanto riguarda le prospettive di una tale soluzione, e la maggioranza ha risposto che non sapeva nemmeno come affrontare questo argomento, ma l'idea in sé sembrava interessante. Anche se l'idea stessa sembra abbastanza semplice.
Conduciamo una serie di esperimenti con due scopi. In primo luogo, cercheremo di dimostrare che non è così difficile come potrebbe sembrare a prima vista. In secondo luogo, cercheremo di scoprire se questo approccio è applicabile ed efficace.
Reti neurali rese facili (parte 12): Dropout
Since the beginning of this series of articles, we have already made a big progress in studying various neural network models. But the learning process was always performed without our participation. At the same time, there is always a desire to somehow help the neural network to improve training results, which can also be referred to as the convergence of the neural network. In this article we will consider one of such methods entitled Dropout.
Contenuti
Reti neurali rese facili (parte 13): Normalizzazione dei lotti
In the previous article, we started considering methods aimed at increasing the convergence of neural networks and got acquainted with the Dropout method, which is used to reduce the co-adaptation of features. Let us continue this topic and get acquainted with the methods of normalization.
Forum sul trading, sistemi di trading automatizzati e strategie di trading di prova
Portare le reti neurali al livello successivo
Sergey Golubev, 2021.10.20 11:21
Programmare una rete neurale profonda da zero usando il linguaggio MQL