Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 31): Algoritmos evolutivos"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 31): Algoritmos evolutivos foi publicado:
No último artigo, iniciamos a análise dos métodos de otimização sem gradiente, e nos familiarizamos com o algoritmo genético. Hoje, continuaremos a discutir o mesmo assunto e também examinaremos outra classe de algoritmos evolutivos.
Após a otimização, testamos o modelo no testador de estratégia. Para testar, usamos o modelo "Evolution-test.mq5", que é uma cópia exata do Expert Advisor de vários artigos anteriores. As alterações afetaram apenas o nome do arquivo do modelo carregado. O código completo do Expert Advisor está disponível no anexo.
Os testes foram realizados nas últimas 2 semanas, com dados que não foram utilizados no treinamento do modelo, para simular o ambiente real o mais próximo possível. Os resultados mostraram que a abordagem proposta é viável. O gráfico abaixo ilustra a dinâmica do crescimento do equilíbrio. Ao todo, foram realizadas 107 operações de negociação durante o período de teste, das quais quase 55% foram lucrativas. A relação entre negociações lucrativas e não lucrativas é próxima de 1:1, mas a média de lucro das negociações bem-sucedidas é 43% maior do que a média das negociações perdedoras, o que resultou em um fator de lucro geral de 1,69 e um fator de recuperação de 3,39.
Autor: Dmitriy Gizlyk