Mir-knigi.online
Книги онлайн читать бесплатно!
  • Главная
  • Жанры
  • ТОП книг
  • ТОП авторов
  • Контакты

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокр

Часть 4 из 5 Информация о книге

Введем формулу, подставив вместо High и Low дня, локальные максимумы и минимумы.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание - _66.jpg

Еще раз воспользуемся надстройкой NeuroSolutions для создания Production Input File.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание - _67.jpg

Запустим программу NS6 и в ее среде откроем сохраненную ранее нейросеть. Протестируем теперь измененные данные.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание - _68.jpg

Как мы видим, результат мы получаем совершенно другой.

Пользовательские технические индикаторы, используемые для обучения нейросети.

Индикаторы, используемые для обучения НС, являются пользовательскими, т.е. написанными на языке MQL автором этой книги, но в тоже время они являются производным от классических. Это сделано исходя из логики обучения НС. Нам необходимо готовить нейросеть для принятия решения на открытие позиции внутри дня – по достижению максимума или минимума периода. Для повышения качества нам необходимо заглянуть на несколько периодов назад и математически описать уровни исследуемых торговых дней. А так же использовать движение цены внутри дня. Исходя из вышесказанного, индикаторы являются двухуровневыми, т.е. используют два периода графиков – дневной и часовой ( хотя предусмотрена возможность использовать и другие периоды). Еще одной особенностью является то, что для обучения нейросети на покупку и продажу используются модифицированные индикаторы. Далее будут предоставлены описания индикаторов и их коды.

Для инициализации индикаторов в терминале должны быть загружены исторические данные обоих периодов. Инициируются на младшем таймфрейме.

И так… индикаторы –

В названиях индикаторов используются названия оригинальных индикаторов, что дает возможность понимать их производность.

StoxasticPolzMinTest;

StoxasticTurnMin;

WilliamsPolzMaxTest;

WilliamsTurnMax;

MaPolzMin;

MaPolzMax;

McadPolzMin ( включает в себя индикатор MaPolzMin);

McadPolzMax ( включает в себя индикатор MaPolzMax);

Max-OpenOld ( включает в себя индикатор Max) ;

OpenOld-Min (включает в себя индикатор Min);

Max;

Min;

Индикаторы Max и Min используются также для формирования выборки обучения нейросети.

Я заранее извиняюсь, если код программ на ваш взгляд выглядит не профессионально, так как сам не является профессиональным программистом. Но это является и плюсом, показывая, что с задачами, описываемыми в книге, могут с успехом справляться и трейдеры без специального программистского образования.

StoxasticPolzMinTest

Данный индикатор – перепрограммирован из классического осциллятора “Stoxastic”.

Для дальнейшего описания индикаторов я буду использовать в качестве старшего таймфрейма – дневные данные предшествующие торговой сессии. В качестве младшего таймфрейма – движение цены по часовым данным. Хотя повторюсь, что мы можем использовать и другие периоды.

Вычисляется индикатор на основании минимума и максимума количества прошедших дней, которое мы хотим использовать для обучения, и движения цены стремящейся к минимуму в течение каждого часа во время торговой сессии, что, как было сказано выше, обеспечивает динамичное принятие решения. Либо можем использовать цены открытия каждого часа – что является статичным принятием решения.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание - _69.jpg

На рисунке показан данный индикатор с однодневным и десятидневным периодами.

Входные параметры индикатора:

Prices="Low" – либо “Open”.

History=50 – историческая глубина. 0 – отрисовывается на всей истории.

KPeriod=1 – количество предшествующих дней.

PeriodOld=1440 – старший период в минутах.

PeriodJun=60 – младший период в минутах.

k=0 –сдвиг входного параметра Prices (не “Open”) назад.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание - _70.jpg

//+–+

//| StoxasticPolzMinTest.mq4 |

//| Copyright © 2009, Andrey Dibrov. |

//+–+

StoxasticTurnMin

Данный индикатор так же является видоизмененным стохастическим осциллятором. Вычисляется индикатор на основании минимума и максимума количества прошедших баров с 00:00 часов текущих суток и движения цены стремящейся к минимуму в течение каждого часа во время торговой сессии, что, как было сказано выше, обеспечивает динамичное принятие решения. Либо можем использовать цены открытия каждого часа – что является статичным принятием решения.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание - _71.jpg

Исходя из логики индикатора – он имеет однодневный период.

Входные параметры индикатора:

Prices="Low" – либо “Open”.

History=50 – историческая глубина. 0 – отрисовывается на всей истории.

PeriodOld=1440 – старший период в минутах.

PeriodJun=60 – младший период в минутах.

k=0 –сдвиг входного параметра Prices (не “Open”) назад.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание - _72.jpg

//+–+

//| StoxasticTurnMin.mq4 |

//| Copyright © 2009, Andrey Dibrov. |

//+–+

WilliamsPolzMaxTest

Данный индикатор, также, перепрограммирован из классического осциллятора “Stoxastic”.Вычисляется индикатор на основании минимума и максимума количества прошедших дней, которое мы хотим использовать для обучения, и движения цены стремящейся к максимуму в течение каждого часа во время торговой сессии, что, как было сказано выше, обеспечивает динамичное принятие решения. Либо можем использовать цены открытия каждого часа – что является статичным принятием решения.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание - _73.jpg

На рисунке показан данный индикатор с однодневным и десятидневным периодами.

Входные параметры индикатора:

Prices="Low" – либо “Open”.

History=50 – историческая глубина. 0 – отрисовывается на всей истории.

KPeriod=1 – количество предшествующих дней.

PeriodOld=1440 – старший период в минутах.

PeriodJun=60 – младший период в минутах.

k=0 –сдвиг входного параметра Prices (не “Open”) назад.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание - _74.jpg

//+–+

//| WilliamsPolsMaxTest.mq4 |

//| Copyright © 2009, Andrey Dibrov. |

//+–+

WilliamsTurnMax

Данный индикатор так же является видоизмененным стохастическим осциллятором. Вычисляется индикатор на основании минимума и максимума количества прошедших баров с 00:00 часов текущих суток и движения цены стремящейся к максимуму в течение каждого часа во время торговой сессии, что, как было сказано выше, обеспечивает динамичное принятие решения. Либо можем использовать цены открытия каждого часа – что является статичным принятием решения.


Перейти к странице:
Предыдущая страница
Следующая страница
Жанры
  • Военное дело
  • Деловая литература
  • Детективы и триллеры
  • Детские
  • Детские книги
  • Документальная литература
  • Дом и дача
  • Дом и Семья
  • Жанр не определен
  • Зарубежная литература
  • Знания и навыки
  • История
  • Компьютеры и Интернет
  • Легкое чтение
  • Любовные романы
  • Научно-образовательная
  • Образование
  • Поэзия и драматургия
  • Приключения
  • Проза
  • Прочее
  • Психология и мотивация
  • Публицистика и периодические издания
  • Религия и духовность
  • Родителям
  • Серьезное чтение
  • Спорт, здоровье и красота
  • Справочная литература
  • Старинная литература
  • Техника
  • Фантастика и фентези
  • Фольклор
  • Хобби и досуг
  • Юмор
Mir-knigi.online

Бесплатная онлайн библиотека для чтения книг без регистрации с телефона или компьютера. У нас собраны последние новинки, мировые бестселлеры книжного мира.

Контакты
  • [email protected]
Информация
  • Карта сайта
© mir-knigi.online, 2026. | Вход