آموزش یادگیری ماشین MQL5 02: یادگیری عمیق برای معاملات الگوریتمی - آخرین آپدیت

راهنمای جامع کدنویسی الگوریتم‌های یادگیری عمیق با زبان MQL5

کاربرد یادگیری عمیق در معاملات الگوریتمی

بازار فارکس، موجودی پویا که توسط شبکه‌ای پیچیده از داده‌ها تغذیه می‌شود، نیازمند نگاهی تیزبین به الگوهای پیچیده و چابکی برای انطباق است. در حالی که روش‌های سنتی به خوبی به ما خدمت کرده‌اند، محدودیت‌های آن‌ها در این چشم‌انداز در حال تحول آشکار می‌شود. این محدودیت‌ها با توسعه شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs)، رویکردی انقلابی که برای دگرگونی چشم‌انداز معاملات فارکس آماده است، غلبه شده‌اند.

در دوره‌های قبلی شبکه‌های عصبی، ما فقط توانستیم پرسپترون‌هایی بسازیم؛ با گرفتن داده‌های ورودی، عبور دادن آن‌ها از توابع فعال‌سازی و دریافت خروجی‌ها یا پیش‌بینی‌ها. این‌ها اساساً محاسبات لایه پنهان را بدون لایه‌های پنهان واقعی انجام می‌دادند. بنابراین می‌توان پرسپترون‌ها را با معامله‌گران مجرد یا تکی مقایسه کرد که نمودارها را تجزیه و تحلیل می‌کنند، و توانایی آن‌ها برای انجام کارهای بیشتر و تخصصی محدود است. با این حال، شبکه‌های عصبی عمیق مانند یک تیم مشارکتی از تحلیلگران هستند. با جریان اطلاعات از یک تحلیلگر خبره به دیگری از طریق معماری لایه‌ای آن‌ها، هر لایه بر بینش‌ها یا کارهای انجام شده توسط لایه قبلی بنا می‌شود. این مانند تیمی است که قطعات خاصی از پازل را شناسایی کرده و با هم کار می‌کنند تا تصویر بزرگتر را با وضوح قابل توجهی آشکار کنند.

این ساختار لایه‌ای به شبکه‌های عصبی عمیق قدرت می‌دهد تا مسائلی را که یک پرسپترون مجرد را ناتوان می‌سازد، حل کنند. آن‌ها در آشکار کردن روندهای پنهان، غربالگری مجموعه داده‌های عظیم و کشف همبستگی‌ها و الگوهای پنهان که از چشم انسان پنهان می‌مانند، عالی عمل می‌کنند. یک شبکه عصبی عمیق، با تجزیه و تحلیل طیف وسیع‌تری از نقاط داده و روابط آن‌ها، به طور بالقوه می‌تواند روابط داده‌های کوچک را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌ها را بر این اساس تنظیم کند.

کدنویسی شبکه عصبی عمیق در Excel

این دوره بر دانش موجود شما از شبکه‌های عصبی بنا می‌شود تا شما را به سفری عمیق در شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs) برای معاملات فارکس ببرد. شما یاد خواهید گرفت که شبکه‌های عصبی عمیق خود را با استفاده از MQL5، یک زبان برنامه‌نویسی برای پلتفرم‌های MetaTrader، کدنویسی کنید.

ما با یک شبکه عصبی عمیق پایه که در Excel ساخته شده است، شروع خواهیم کرد و پایه‌ای برای کدنویسی پیچیده‌تر در MQL5 فراهم می‌کنیم. این تمرین عملی بر یک مشکل واقعی معاملات فارکس تمرکز خواهد کرد و کاربردهای عملی شبکه‌های عصبی عمیق را به نمایش می‌گذارد. در Excel، شما گذر رو به جلو (forward pass)، انتشار معکوس (backpropagation) برای به‌روزرسانی وزن‌ها و بایاس‌ها، و نزول گرادیان (gradient descent) برای آموزش شبکه را بررسی خواهید کرد.

کدنویسی شبکه عصبی عمیق در MQL5

با این دانش مجهز شده، شما به کدنویسی شبکه‌های عصبی عمیق در MQL5 خواهید رفت. ما به طراحی شبکه، تنظیم پارامترهای عمومی و ساخت یک تنسور برای ذخیره داده‌ها خواهیم پرداخت. شما یاد خواهید گرفت که داده‌های ورودی را جمع‌آوری و آماده کنید، از جمله تصادفی‌سازی و نرمال‌سازی. سپس دوره شما را از طریق گذر رو به جلو و انتشار معکوس در MQL5، همراه با استخراج سیگنال‌ها و بصری‌سازی پیش‌بینی‌ها راهنمایی خواهد کرد. در پایان، شما نه تنها تئوری شبکه‌های عصبی عمیق را درک خواهید کرد، بلکه قادر به کدنویسی آن‌ها برای معاملات فارکس نیز خواهید بود.

پیش‌نیازها:

• گذراندن دوره: MQL5 Machine learning 01: Code Neural Networks for Algo Trading
• تجربه برنامه‌نویسی MQL5 در سطح مبتدی الزامی است.

پس منتظر چه هستید؟ همین حالا بر روی دکمه ثبت‌نام کلیک کنید و به ما در این سفر شگفت‌انگیز کدنویسی یک شبکه عصبی عمیق در MQL5 بپیوندید!