Discussão do artigo "Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 08): Perceptrons"
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Novo artigo Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 08): Perceptrons foi publicado:
Os perceptrons, redes com uma única camada oculta, podem ser um bom suporte para aqueles familiarizados com os fundamentos do trading automático e que desejam mergulhar nas redes neurais. Vamos examinar passo a passo como eles podem ser implementados no conjunto de classes de sinais, que faz parte das classes do Assistente MQL5 para EAs.
A classe de sinais do Assistente MQL5 contém muitos exemplos na pasta Include\Expert\Signal. Cada um deles pode ser usado independentemente ou combinado com outros ao criar um EA no Assistente. Neste artigo, vamos criar e usar um desses arquivos no EA. Essa abordagem, além de minimizar os esforços de pré-codificação, permite testar mais de um sinal em um EA, atribuindo um peso a cada sinal usado.
As classes de perceptron Alglib são apresentadas como interfaces de rede extensas e inter-relacionadas no arquivo Include\Math\Alglib\dataanalysis.mqh. À primeira vista, pode ser fácil se perder, mas vamos discutir algumas classes importantes que esperamos que facilitem a orientação dentro dessa área.
O objetivo principal de usar essas classes Alglib para desenvolver um EA é o mesmo que usar o Assistente MQL5, que é testar ideias. Como posso determinar brevemente se a ideia x ou o conjunto de dados de entrada y valem meus esforços para o desenvolvimento adicional do sistema de trading? Este artigo pode ajudar a responder a essa pergunta.
Antes de começarmos, talvez fosse útil explicar mais amplamente por que os perceptrons e, talvez, as redes neurais em geral estão ganhando popularidade. Se nos concentrarmos em finanças e mercados, veremos que existem muitos desafios na previsão das ações do mercado, relacionados às limitações da análise tradicional.
Autor: Stephen Njuki