Обсуждение статьи "Теория категорий в MQL5 (Часть 16): Функторы с многослойными перцептронами"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Теория категорий в MQL5 (Часть 16): Функторы с многослойными перцептронами:

Мы продолжаем рассматривать функторы и то, как их можно реализовать с помощью искусственных нейронных сетей. Мы временно оставим подход, который включал в себя прогнозирование волатильности, и попытаемся реализовать собственный класс сигналов для установки сигналов входа и выхода из позиции.

Однако в этой статье нас интересует индекс S&P 500 не только из-за его волатильности, как это было в предыдущих статьях, но и из-за его трендов. Мы хотим делать прогнозы по его краткосрочным (месячным) трендам и использовать эти прогнозы для открытия позиций в нашем советнике. Это означает, что мы будем иметь дело с классом сигналов советника, а не с классом трейлинга, как это было до сих пор в этой серии. Таким образом, реализация преобразований на основе функторов на графах данных экономического календаря приведет к прогнозируемому изменению индекса S&P 500. Такая реализация будет достигнута с помощью многослойного перцептрона.

В последней статье я приводил схематическое представление нашей простой гипотезы, которая связывает четыре рассматриваемые точки экономических данных, однако она была чрезмерно упрощена и не отображалась в виде графа временного ряда. Попытаемся добиться этого на схеме ниже:

Автор: Stephen Njuki