Discussão do artigo "Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)"

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Novo artigo Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I) foi publicado:

Neste artigo, analisaremos passo a passo a implementação de um sistema de negociação baseado na programação de redes neurais profundas em Python. Para isso, usaremos a biblioteca de aprendizado de máquina TensorFlow desenvolvida pelo Google. Para descrever as redes neurais, iremos por em uso a biblioteca Keras.

Vejamos alguns pontos de preparação para o treinamento de redes neurais.

• Neste desenvolvimento, para tomar uma decisão, vamos usar dois redes neurais para abrir posições numa direção.
• Com base no ponto anterior, também dividiremos os dados de treinamento em duas direções.
• Como no sistema anterior, nossa primeira rede neural será treinada para construir indicadores semelhantes aos indicadores técnicos padrão. Usamos esta variante no sistema anterior porque usamos indicadores escritos por nós e não queríamos sobrecarregar funcionamento do Expert Advisor. Em Python, isso acontece porque desde o terminal podemos obter só cotações e, só depois disso, precisamos construir esses indicadores num script Python para preparar dados da rede neural. Porém, após ensinar a rede neural a construir indicadores desse tipo, contornamos a necessidade de repeti-los no script. 
• A segunda rede neural constrói diretamente o indicador de sinal que usamos para realizar a estratégia de negociação.
• Treinar a rede neural com base no gráfico horário do par EURUSD.
• Como resultado, para construir o sistema, precisamos preparar dois RN para transações de compra e dois para transações de venda. No total, no sistema funcionarão quatro redes neurais.

Autor: Andrey Dibrov