Indicador de previsão de forex das redes neurais

Provedor de preço seguinte usando a rede Neural - indicador para o MetaTrader 4.

26/06/2009 - adicionou um novo indicador BPNN Predictor com Smoothing. mq4, em que os preços são alisados ​​usando EMA antes das previsões.

20/08/2009 - corrigiu o código que calcula a função de ativação do neurônio para evitar a exceção aritmética; BPNN. cpp e BPNN. dll atualizados.

21/08/2009 - adicionou limpeza da memória no final da execução da DLL; BPNN. cpp e BPNN. dll atualizados.

Breve teoria das redes neurais:

A rede neural é um modelo ajustável de saídas como funções das entradas. Consiste em várias camadas:

camada de entrada, que consiste na camada escondida de dados de entrada, que consiste em processar nós chamados camada de saída de neurônios, que consiste em um ou vários neurônios, cujas saídas são as saídas de rede.

Todos os nós das camadas adjacentes estão interligados. Essas conexões são chamadas de sinapses. Toda sinapse tem um coeficiente de escala designado, pelo qual os dados propagados através da sinapse são multiplicados. Esse coeficiente de escala é chamado de pesos (w [i] [j] [k]). Em uma Rede de Neuro Feed-Forward (FFNN), os dados são propagados a partir de entradas para as saídas. Aqui está um exemplo de FFNN com uma camada de entrada, uma camada de saída e duas camadas ocultas:

A topologia de um FFNN é frequentemente abreviada da seguinte forma: & lt; # of input & gt; - & lt; # de neurônios na primeira camada escondida & gt; - & lt; # de neurônios na segunda camada escondida & gt; -. - & lt; # de saídas & gt ;. A rede acima pode ser referida como uma rede 4-3-3-1.

Os dados são processados ​​por neurônios em duas etapas, correspondentemente mostradas dentro do círculo por um sinal de soma e um sinal de etapa:

Todas as entradas são multiplicadas pelos pesos associados e somados. As somas resultantes são processadas pela função de ativação do neurônio, cuja saída é a saída do neurônio.

É a função de ativação do neurônio que dá não linearidade ao modelo de rede neural. Sem isso, não há motivos para ter camadas ocultas, e a rede neural se torna um modelo auto-regenerado linear (AR).

Os arquivos de biblioteca fechados para funções NN permitem a seleção entre três funções de ativação:

O limite de ativação dessas funções é x = 0. Esse limite pode ser movido ao longo do eixo x graças a uma entrada adicional de cada neurônio, chamada entrada de polarização, que também possui um peso atribuído a ele.

O número de entradas, saídas, camadas ocultas, neurônios nessas camadas e os valores dos pesos de sinapse descrevem completamente um FFNN, isto é, o modelo não linear que ele cria. Para encontrar pesos, a rede deve ser treinada. Durante um treinamento supervisionado, vários conjuntos de entradas passadas e as correspondentes saídas esperadas são alimentados na rede. Os pesos são otimizados para obter o menor erro entre as saídas de rede e as saídas esperadas. O método mais simples de otimização de peso é a propagação traseira de erros, que é um método de descida gradiente. A função de treinamento fechada Train () usa uma variante deste método, denominada Back-Propagation Plus (iRProp +) aprimorada Resilient. Este método é descrito aqui.

A principal desvantagem dos métodos de otimização baseados em gradientes é que eles geralmente encontram um mínimo local. Para séries caóticas, como uma série de preços, a superfície do erro de treinamento tem uma forma muito complexa com muitos mínimos locais. Para essas séries, um algoritmo genético é um método de treinamento preferido.

BPNN. dll - arquivo de biblioteca BPNN. zip - arquivo de todos os arquivos necessários para compilar BPNN. dll em C ++ BPNN Predictor. mq4 - indicador prevendo futuros preços abertos BPNN Predictor com Smoothing. mq4 - indicador que prevê preços abertos lisos.

Arquivo BPNN. cpp tem duas funções: Train () и Test (). Train () é usado para treinar a rede com base na entrada passada fornecida e nos valores de saída esperados. Test () é usado para calcular as saídas de rede usando pesos otimizados, encontrados por Train ().

Aqui está a lista de parâmetros de entrada (verde) и output (azul) de Train ():

double inpTrain [] - Dados de treinamento de entrada (matriz 1D com dados 2D, antigo)

double outTarget [] - Saída de dados de destino para treinamento (dados 2D como matriz 1D, 1 maior)

double outTrain [] - Output 1D array para manter as saídas líquidas do treinamento.

int ntr - número de conjuntos de treinamento.

int UEW - Use Ext. Pesos para inicialização (1 = use extInitWt, 0 = use rnd)

double extInitWt [] - Insira a matriz 1D para armazenar a matriz 3D de pesos iniciais externos.

Double TrainingWt [] - Output 1D array para armazenar matriz 3D de pesos treinados.

int numLayers - número de camadas, incluindo entrada, oculto e saída.

int lSz [] - # de neurônios em camadas. lSz [0] é # de entradas líquidas.

int AFT - Tipo de função de ativação do neurônio (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1 + x))

int OAF - 1 permite a função de ativação para a camada de saída; 0 desabilita.

int nep - Número máximo de épocas de treinamento.

duplo maxMSE - Max MSE; O treinamento pára quando o maxMSE é alcançado.

Aqui está a lista de parâmetros de entrada (verde) и output (azul) de Test ():

double inpTest [] - dados de teste de entrada (dados 2D como matriz 1D, o mais antigo primeiro)

double outTest [] - Output 1D array para manter as saídas líquidas do treinamento (o mais antigo primeiro)

int ntt - número de conjuntos de teste.

double extInitWt [] - Insira a matriz 1D para armazenar a matriz 3D de pesos iniciais externos.

int numLayers - número de camadas, incluindo entrada, oculto e saída.

int lSz [] - # de neurônios em camadas. lSz [0] é # de entradas líquidas.

int AFT - Tipo de função de ativação do neurônio (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1 + x))

int OAF - 1 permite a função de ativação para a camada de saída; 0 desabilita.

Quer usar a função de ativação na camada de saída ou não (valor do parâmetro OAF) depende da natureza das saídas. Se as saídas são binárias, o que é frequentemente o caso nos problemas de classificação, a função de ativação deve ser usada na camada de saída (OAF = 1). Por favor, preste atenção que a função de ativação # 0 (sigmoid) tem 0 e 1 níveis saturados, enquanto as funções de ativação # 1 e 2 têm -1 e 1 níveis. Se as saídas de rede forem uma previsão de preço, então não será necessária nenhuma função de ativação na camada de saída (OAF = 0).

Exemplos de utilização da biblioteca NN:

BPNN Predictor. mq4 - prevê preços abertos futuros. As entradas da rede são mudanças de preço relativo:

onde o atraso [i] é calculado como um número de Fibonacci (1,2,3,5,8,13,21 ..). A saída da rede é a variação relativa prevista do próximo preço. A função de ativação é desativada na camada de saída (OAF = 0).

extern int lastBar - Última barra nos dados passados.

extern int futBars - número de barras futuras para prever.

extern int numLayers - número de camadas, incluindo entrada, oculto e amp; saída (2..6)

extern int numInputs - número de entradas.

extern int numNeurons1 - # de neurônios na primeira camada escondida ou saída.

extern int numNeurons2 - # de neurônios na segunda camada escondida ou saída.

extern int numNeurons3 - # de neurônios na terceira camada escondida ou saída.

extern int numNeurons4 - # de neurônios na quarta camada escondida ou saída.

extern int numNeurons5 - # de neurônios na quinta camada escondida ou saída.

extern int ntr - número de conjuntos de treinamento.

extern int nep - Número máximo de épocas.

extern int maxMSEpwr - define maxMSE = 10 ^ maxMSEpwr; O treino pára & lt; maxMSE.

extern int AFT - Tipo de atividade. função (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1 + x))

O indicador traça três curvas no gráfico:

cor vermelha - previsões de preços futuros.

BPNN Predictor. mq4 - prevê futuros preços abertos suavizados. Ele usa o suavização EMA com o período smoothPer.

Copie o arquivo BPNN. DLL para C: \ Program Files \ MetaTrader 4 \ experts \ bibliotecas.

Você também pode compilar seu próprio arquivo DLL usando códigos-fonte em BPNN. zip.

Uma rede com três camadas (numLayers = 3: uma entrada, uma escondida e uma saída) é suficiente para a grande maioria dos casos. De acordo com o Teorema de Cybenko (1989), uma rede com uma camada oculta é capaz de aproximar qualquer função contínua e multivariada a qualquer grau de precisão desejado; uma rede com duas camadas ocultas é capaz de aproximar qualquer função descontínua e multivariada:

O gráfico abaixo mostra uma função linear y = b * x (entrada x, saída y) cujas saídas são corrompidas por ruído. Esse ruído adicional faz com que a função de saídas medidas (pontos negros) se desvie de uma linha reta. A função y = f (x) pode ser modelada por uma rede neural de avanço. A rede com um grande número de pesos pode ser ajustada aos dados medidos com erro zero. Seu comportamento é mostrado como a curva vermelha passando por todos os pontos negros. No entanto, esta curva vermelha não tem nada a ver com a função linear original y = b * x (verde). Quando esta rede sobrecarregada é usada para prever valores futuros da função y (x), isso resultará em grandes erros devido à aleatoriedade do ruído adicional.

Previsão de Forex.

Este exemplo é muito semelhante ao anterior. A única diferença é que ele mostra dados para divisas (forex) pares de moedas.

Como trabalhar com o applet.

Se você não viu o primeiro exemplo, explore-o primeiro - a descrição básica está disponível lá. Neste applet, os dados a seguir estão disponíveis. Todos eles são valores próximos do fim do dia para todo o ano de 2007, ou seja, 313 valores. Como no applet anterior, cada uma dessas séries temporais tem os seguintes valores: zero para intervalo abaixo de 0, valor de fechamento no intervalo 0-número de valores e novamente zero após o último valor conhecido. EURUSD - USD EUR USD moeda estrangeira dados par USDJPY - EUR USD moeda estrangeira par data USDCHF - EUR USD moeda estrangeira par dados EURJPY - EUR USD moeda estrangeira par dados Observe novamente que este exemplo é fornecido apenas para ilustração. O comércio usando esta configuração simples geralmente não está longe de usar a previsão pelo último valor disponível. Observe também que, para o comércio, precisamos desenvolver regras de entrada e saída e que são mais importantes do que a previsão exata.

Aguarde até que o applet seja carregado.

Applet e descrição (c) Marek Obitko, 2008; A rede neural no applet usa classes Java BPNeuron e BPNet.

do NeuralWebspace, (c) Tom Vehovský, 1998, que foram modificados para os propósitos deste applet.

Construa o Indicador de Rede Neural no MT4 usando o Neuroshell.

Construa o Indicador de Rede Neural no MT4 usando o Neuroshell.

Esta é uma discussão sobre Build Neural Network Indicator no MT4 usando o Neuroshell nos fóruns de Software de Negociação, parte da categoria Comercial; Desenvolver um indicador baseado na Rede Neural tem algumas vantagens: - O indicador pode consistir em valores previstos, como líder.

- O indicador pode consistir em valores previstos, como um indicador avançado.

- Este indicador avançado será útil antes de colocar qualquer comércio.

- Treinamento de rede neural pode ser realizado usando softwares disponíveis (freeware e comercial estão disponíveis).

- o NN treinado pode ser implementado como indicador no Metatrader, ou configuração neural escrita (peso) ou ligando a dll.

Aqui anexei todo o arquivo discutido no link acima, a idéia básica para criar a rede neural é explicada no arquivo (description. doc).

1. Prepare os dados de treinamento, ou seja. consistem em entradas e saídas para NN. Usando o script MT 4 para coletar os dados. A entrada pode ser indicadores disponíveis no MT4, como EMA, RSI, CCI, WPR, etc. O resultado pode ser previsto EMA, Close, etc, o que é útil para nossa negociação depende da estratégia NN (propagação traseira, kohonen, PNN, GRNN ou GMDH ).

2. Treine a rede usando neuroshell:

- Crie um novo problema.

- NN avançado: carregar os dados, definir entrada / saída, extrair dados (treinamento e teste), projetar NN para escolher a estratégia NN, criar a dll usando instalações de tempo de execução.

3. Copie a dll criada para a pasta MT4.

4. Crie um indicador MT4 que consista em: definição de link de arquivo dll, iniciação NN OpenNet (na função init MT4), calcule o indicador usando FireNet e CloseNet (na função MT4 deinit). FireNet é usado para disparar a rede neural usando entradas como definidas ao preparar os dados para obter a saída NN (dados previstos).

5. Indicador de melhoria, no meu anexo, uso média móvel e comparação entre a rede de saída para gerar sinal de negociação e indicador de classificação.

6. Conversão do indicador MT4 para consultor especialista (preciso de alguém para me ajudar a criar a EA com base em indicadores criados).

Neuroshell é diferente.

- Descrição. doc (breve descrição do originador)

- Script. zip de coleta de dados (código de exemplo para coletar dados)

- Indicador, arquivo met, modelo incluindo instruções (no zip)

- aa Neurotred. jpg (indicador produzido com base em Neuroshell dll)

- Neuro Trend Classifier 4H. jpg (indicador melhorado)

Acabei de carregar o arquivo indicador, arquivo de rede e instruções para usá-los.

.. \ experts \ script \, para usá-lo expandir o script + do navegador MT4 terminal, clique duas vezes no arquivo. Você precisa fechar e reabrir MT4 se não conseguir vê-lo.

qualquer software comercial para treinar seu NN.

1. Design de rede.

Alto (t), Alto (t + 1), Alto (t + 2), Alto (t + 3), Alto (t + 4), Alto (t + 5)

Baixo (t), Baixo (t + 1), Baixo (t + 2), Baixo (t + 3), Baixo (t + 4), Baixo (t + 5)

Fechar (t), Fechar (t + 1), Fechar (t + 2), Fechar (t + 3), Fechar (t + 4), Fechar (t + 5)

Alto (t-1), Alto (t-2), Alto (t-3), Alto (t-4), Alto (t-5) para a Rede 1.

Baixo (t-1), Baixo (t-2), Baixo (t-3), Baixo (t-4), Baixo (t-5) para a Rede 21.

3 lajes escondidas, com 38 neurônios, laje de entrada com 15 neurônios e laje de saída com 5 neurônios.

Taxa de aprendizado, impulso e peso inicial usando valores padrão.

Seleção de padrões: rotação, atualizações de peso: turboélice, Salvar treinamento: melhor conjunto de testes, evento desde min. avg. erro = 1.000.000.

4. Use o indicador.

Imaginação é mais importante que conhecimento.

A imaginação deve ser usada de forma construtiva com base no conhecimento.

Embora o primeiro seja um pouco mais selvagem e o último um pouco mais lento.

Imaginação é mais importante que conhecimento.

A imaginação deve ser usada de forma construtiva com base no conhecimento.

Parece que estão fechando o lado da equidade para se concentrar no Forex.

NNs imho ainda não estão em alta velocidade. Mas isso vai mudar à medida que os mercados se tornem cada vez mais previsíveis com uma melhor tecnologia. Em última análise, deixa de existir.

Imaginação é mais importante que conhecimento.

A imaginação deve ser usada de forma construtiva com base no conhecimento.

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O robô de negociação automática do GoMarkets é o robô projetado para ganhar para você em opções binárias com o corretor GoMarkets. O robô gera lucro de 100% a 300% por mês. Faz mais de 50 comércios por dia. Gera sinais de negociação e executa automaticamente os negócios diretos para sua conta de corretor GoMarkets vinculada.

Forex Visual Robot EA.

O objetivo do consultor especialista em Forex Visual Robot é executar trades com base em alguns objetos de gráfico: linhas de tendência, linhas horizontais ou canais equidistantes. A principal vantagem do conselheiro especialista em Forex Visual Robot é a sua capacidade de definir e ajustar ordens de acordo com uma variedade de objetos gráficos colocados no gráfico Forex.

Opções Binárias Multi Signals.

Opções binárias Os sinais múltiplos digitalizam 14 moedas separadas e geram sinais comerciais até 90% precisos. Lucro médio por dia $ 500 - $ 5000. Baseado no Algoritmo de Redes Neurais. Mostra as moedas mais precisas, permite trocar vários ativos ao mesmo tempo e permite aumentar o lucro até 14 vezes.

Forex Robot Arbitrage.

Forex Robot Arbitrage ✅ - estratégia rentável de baixo risco de mercado neutro. No martingale ✅, sem grade ✅. Trades 2 moedas ao mesmo tempo. Com base na estratégia de arbitragem estatística e no algoritmo de análise quantitativa. Analisa os dados do mercado ao vivo em tempo real e gera sinais de entrada precisos de 90%.

Binarymate Robot.

Binarymate Robot - Robô de compra automática de opções binárias 100%! Gera lucro estável para depósitos pequenos e grandes! Obtenha o melhor software de negociação de automóveis aqui e prepare-se para negociar como um profissional para sempre! Com o Binarymate Robots ajuda você a aproveitar a oportunidade de fazer lucro de várias centenas de dólares por dia / semana.

3D-Forex Robot.

3D-Forex Robot ✅ é um consultor especialista em Forex, totalmente automático baseado em algoritmos sofisticados, analisa dados de mercado em dimensões 3D em tempo real para determinar os pontos de entrada de mercado mais precisos. A EA controla o mercado, escolhendo os momentos com maior probabilidade de negociações positivas para negociação.

Salvador da conta Forex.

Loss Recovery Trader Robot (EA) 100% automaticamente reparará sua conta forex e recuperará suas posições perdidas, ajudará você a reduzir e até mesmo eliminar seus negócios perdidos e ajudá-lo a obter mais ganhos. Simplesmente faça seu comércio, e nosso robô de recuperação de perda recuperará o resto para você.

Defensor da conta Forex.

O Account Defender protege sua conta de todos os tipos de perdas e ajuda a aumentar a segurança dos depósitos e rapidamente. O Account Defender é um conselheiro especialista da MetaTrader que permite gerenciar negócios e controlar seus lucros e perdas em vários pares de moedas usando uma série de parâmetros e configurações.

Robô QQ de QQRQ.

CQG QTrader Robot é um software de negociação totalmente automatizado, especialmente projetado para negociação lucrativamente com a plataforma de negociação QQTr. Pode negociar indícios de rentabilidade, ações (mercado de ações), commodities, obrigações. O CQG Robot monitora automaticamente os preços das ações e coloca as ordens quando as condições definidas são atendidas.