Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 43): Dominando habilidades sem função de recompensa"

[MetaQuotes]

Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 43): Dominando habilidades sem função de recompensa foi publicado:

O problema com o aprendizado por reforço é a necessidade de definir uma função de recompensa, que pode ser complexa ou difícil de formular, porém abordagens baseadas no tipo de ação e na exploração do ambiente que permitem que as habilidades sejam aprendidas sem uma função de recompensa explícita estão sendo exploradas para resolver esse problema.

Para verificar a funcionalidade do modelo treinado, utilizamos dados das duas primeiras semanas de maio de 2023, que não foram incluídas no conjunto de treinamento, mas seguem de perto o período de treinamento. Esse método nos permite avaliar o desempenho do modelo em novos dados, enquanto mantemos a comparabilidade dos dados, já que não há intervalo de tempo entre os conjuntos de treinamento e teste.

Para o teste, utilizamos o Expert Advisor modificado "DIAYN\Test.mq5". As alterações feitas afetaram apenas os algoritmos de preparação de dados de acordo com a arquitetura dos modelos e o processo de preparação de dados iniciais. A sequência de chamadas para as propagações dos modelos também foi alterada. O processo foi construído de maneira semelhante aos Expert Advisors descritos anteriormente para coleta de dados de base e treinamento de modelos. O código detalhado do Expert Advisor está disponível no anexo.

Como resultado do teste do modelo treinado, um pequeno lucro foi obtido, com um fator de lucro de 1.61 e um fator de recuperação de 3.21. Durante o período de teste de 240 barras, o modelo realizou 119 negociações, sendo que quase 55% delas foram encerradas com lucro.

Autor: Dmitriy Gizlyk