Algoritmos RL - biblioteca para MetaTrader 5

A ideia e o algoritmo mais simples são fornecidos no artigo "Floresta de decisão aleatória na aprendizagem por reforço"

A biblioteca possui a funcionalidade avançada que permite criar um número ilimitado de "Agentes".

Além disso, variações do "Método de contabilização do grupo de argumentos" são usados.

Usando a biblioteca:

#include <RL gmdh.mqh>
CRLAgents *ag1=new CRLAgents("RlExp1iter",1,100,50,regularize,learn); //criou 1 agente RL aceitando 100 entradas (valores preditores) e contendo 50 árvores

Um exemplo de preenchimento de valores de entrada com preços de fechamento normalizados:

void calcSignal()
  {
   sig1=0;
   double arr[];
   CopyClose(NULL,0,1,10000,arr);
   ArraySetAsSeries(arr,true);
   normalizeArrays(arr);
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++)
     {   
      ArrayCopy(ag1.agent[i].inpVector,arr,0,0,ArraySize(ag1.agent[i].inpVector));
     }
   sig1=ag1.getTradeSignal();
  }

O treinamento ocorre no testador em uma passagem com o parâmetro learn=true. Após o treinamento, precisamos mudá-lo para falso.

Demonstrando a operação do EA "RL gmdh trader" em amostras de treinamento e teste.