В статье рассматривается использование условных генеративно-состязательных сетей (cGAN) для прогнозирования финансовых временных рядов в MetaTrader 5. В отличие от обычных GAN, cGAN обучается на стабильных данных, что позволяет более точно генерировать прогнозы. Основное внимание уделяется созданию модели cGAN с использованием MQL5, комбинируя многослойный перцептрон для построения генератора и дискриминатора. Архитектура сети, включая слои и функции, ориентирована на прогнозирование изменений цен. В процессе обучения дискриминатор проверяет, насколько правдоподобны выходы генератора, что усиливает точность предсказаний, обеспечивая надежный инструмент для трейдеров и разработчиков.
Читать далее...
Читать далее...