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Neste artigo, descrevemos apenas um aspecto do aprendizado de máquina, em particular as funções de ativação. Em redes neurais artificiais, a função de ativação de neurônio calcula o valor de um sinal de saída com base nos valores de um sinal de entrada ou de um conjunto de sinais de entrada. Vamos mergulhar nos detalhes internos do processo.

A programação orientada a objetos permite criar códigos mais compactos, fáceis de ler e modificar. Apresentamos um exemplo para três modelos ONNX.

Deseja descobrir uma nova metodologia de negociação que facilite a orientação em mercados complexos e voláteis? Explore os mapas de Kohonen - uma versão inovadora de redes neurais artificiais, capazes de identificar regularidades e tendências ocultas nos dados do mercado. Neste texto, analisaremos a funcionalidade dos mapas de Kohonen e a forma de utilizá-los na elaboração de estratégias de negociação eficazes. Estou convencido de que esta abordagem inédita será do interesse de traders novatos e experientes.

Um dos principais desafios do aprendizado por reforço é a exploração do ambiente. Anteriormente, já nos iniciamos no método de exploração baseado na curiosidade interna. E hoje proponho considerar outro algoritmo, o de exploração por desacordo.

Para quem ainda não entendeu a diferença entre o mercado de bolsa e o de forex, apesar de este já ser o terceiro artigo em que estou abordando isto. Devo deixar claro, que a grande diferença, é o fato de que no forex não existe, ou melhor, não nos é informado algumas coisas a respeito do que aconteceu de fato na negociação.

Neste artigo introdutório, discutirei algumas lições que podem ser aprendidas com os testes que as empresas de prop trading empregam. Isso é especialmente relevante para iniciantes e para aqueles que estão lutando para encontrar seu lugar no mundo do trading. O próximo artigo abordará a implementação do código.