Bpnn Forex

MetaTrader 4 - Indicadores Próximo preço preditor usando Neural Network - indicador para MetaTrader 4 06262009 - adicionou um novo indicador BPNN Predictor com Smoothing. mq4, em que os preços são alisados ​​usando EMA antes das previsões. 08202009 - corrigiu o código que calcula a função de ativação do neurônio para evitar a exceção aritmética atualizada BPNN. cpp e BPNN. dll 08212009 - adicionado limpeza da memória no final da execução da DLL atualizada BPNN. cpp e BPNN. dll Breve teoria das redes neurais: Neural A rede 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 de camada de saída de neurônios. Que consiste em um ou vários neurônios, cujas saídas são as saídas da 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 (wijk). Em uma Rede de Neural 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 uma FFNN é muitas vezes abreviada da seguinte forma: lt de inputsgt - lt de neurônios na primeira camada escondida - lt de neurônios no segundo escondido Layergt -. - Lt de outputsgt. A rede acima pode ser referida como uma rede 4-3-3-1. Os dados são processados ​​pelos 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 somadas. As somas resultantes são processadas pela função de ativação de neurônios. Cuja saída é a saída do neurônio. É a função de ativação de neurônios que proporciona não-linearidade ao modelo de rede neural. Sem ele, não há nenhuma razão para ter camadas ocultas, e a rede neural se torna um modelo automático autorregressivo (AR). Os arquivos de biblioteca fechados para funções NN permitem a seleção entre três funções de ativação: o limite de ativação dessas funções é x0. Esse limite pode ser movido ao longo do eixo x, graças a uma entrada adicional de cada neurônio, denominada entrada de polarização. Que também tem 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, ou seja, 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 alcançar 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, chamado Enhantage Resilient Back-Propagation Plus (iRProp). Este método é descrito aqui. A principal desvantagem dos métodos de otimização baseados em gradientes é que muitas vezes eles acham 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 predica os preços abertos lisos O arquivo BPNN. cpp tem dois Funções: Train () 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 saída de entrada (verde) de Train (): dados de treinamento de entrada inpTrain - dados de treinamento de entrada (matriz 1D que transportam dados 2D, primeiros) outTarget duplo - Dados de destino de saída para treinamento (dados 2D como matriz 1D, Mais antigo primeiro) outTrain duplo - Saída 1D array para armazenar saídas líquidas do treinamento int ntr - de conjuntos de treinamento int UEW - Use Ext. Pesos para inicialização (1use extInitWt, 0use rnd) double extInitWt - Entrada 1D array para armazenar matriz 3D de pesos iniciais externos double trainedWt - Saída 1D array para manter matriz 3D de pesos treinados int numLayers - de camadas incluindo entrada, oculto e saída int lSz - de neurônios em camadas. LSz0 é de entradas líquidas int AFT - Tipo de função de ativação de neurônio (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF - 1 permite a função de ativação para a camada de saída 0 desabilita int nep - Max das épocas de treinamento duplo maxMSE - O treinamento Max MSE pára quando o maxMSE é alcançado. Aqui está a lista de parâmetros de saída de entrada (verde) de Teste (): dados de teste de entrada inpTest - dados de teste de entrada (dados 2D como matriz de 1D, o mais antigo primeiro) offTest duplo - matriz de saída 1D para manter as saídas líquidas do treinamento (o primeiro primeiro ) Int ntt - de conjuntos de teste double extInitWt - Entrada 1D array para armazenar matriz 3D de pesos iniciais externos int numLayers - de camadas incluindo entrada, oculto e saída int lSz - de neurônios em camadas. LSz0 é de entradas líquidas int AFT - Tipo de função de ativação do neurônio (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF - 1 permite a função de ativação para a camada de saída 0 desabilita se a função de ativação na saída é usada Camada ou não (valor do parâmetro OAF) depende da natureza das saídas. Se as saídas são binárias, o que geralmente acontece nos problemas de classificação, a função de ativação deve ser usada na camada de saída (OAF1). Por favor, preste atenção que a função de ativação 0 (sigmoid) tem 0 e 1 níveis saturados, enquanto que 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 (OAF0). Exemplos de utilização da biblioteca NN: BPNN Predictor. mq4 - prevê preços abertos futuros. As entradas da rede são mudanças de preços relativos: onde delayi 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 está desligada na camada de saída (OAF0). Extern int lastBar - Última barra nos dados passados ​​extern int futBars - de futuras barras para prever extern int numLayers - de camadas, incluindo entrada, saída de amplificador oculto (2..6) extern int numInputs - de entradas externas int numNeurons1 - de neurônios em A primeira camada oculta ou de saída externa int numNeurons2 - dos neurônios na segunda camada oculta ou externa extern int numNeurons3 - dos neurônios na terceira camada oculta ou de saída externa int numNeurons4 - dos neurônios na quarta camada oculta ou externa extern int numNeurons5 - of Neurônios na quinta camada escondida ou externa extern int ntr - de conjuntos de treinamento extern int nep - Máx. De épocas externas int maxMSEpwr - conjuntos maxMSE10maxMSEpwr treino pára lt maxMSE extern int AFT - Tipo de atividade. Função (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) O indicador traça três curvas no gráfico: cor vermelha - previsão de preços futuros cor preta - preços de treinamento prévios passados, que foram usados ​​como saídas esperadas para a rede Cor azul - saídas de rede para entradas de treinamento BPNN Predictor. mq4 - prevê futuros preços abertos suavizados. Ele usa o alisamento EMA com o período smoothPer. Copiar fechado BPNN. DLL para C: Program FilesMetaTrader 4expertslibraries Em metatrader: Ferramentas - Opções - Expert Advisors - Permitir importações de DLL Você também pode compilar seu próprio arquivo DLL usando códigos-fonte em BPNN. zip. Uma rede com três camadas (numLayers3: 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 número ótimo de Os neurônios na camada oculta podem ser encontrados através de tentativa e erro. As seguintes quotrules de polegar podem ser encontradas na literatura: de neurônios escondidos (de entradas de saídas) 2 ou SQRT (de entradas de saídas). Acompanhe o erro de treinamento, informado pelo indicador na janela de especialistas do metatrader. Para a generalização, o número de conjuntos de treinamento (ntr) deve ser escolhido 2-5 vezes o número total de pesos na rede. Por exemplo, por padrão, BPNN Predictor. mq4 usa uma rede 12-5-1. O número total de pesos é (121) 5671. Portanto, o número de conjuntos de treinamento (ntr) deve ser pelo menos 142. O conceito de generalização e memorização (sobreposto) é explicado no gráfico abaixo. Os dados de entrada para a rede devem ser transformados em estacionários. Os preços de Forex não são estacionários. Também é recomendável normalizar as entradas para o intervalo -1..1. O gráfico abaixo mostra uma função linear ybx (entrada x, saída y) cujas saídas são corrompidas por ruído. Este ruído adicionado faz com que a função de saídas medidas (pontos pretos) se desvie de uma linha reta. A função yf (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 ybx (verde). Quando esta rede superavelada é usada para prever valores futuros da função y (x), isso resultará em grandes erros devido à aleatoriedade do ruído adicional. Em troca de compartilhar esses códigos, o autor tem um pequeno favor a pedir. Se você pudesse criar um sistema de negociação rentável com base nesses códigos, compartilhe sua idéia comigo enviando o email diretamente para vlad1004yahoo. BPNN Predictor 8211 previsão de preço usando redes neurais BPNN Predictor é um indicador pertencente à categoria de preditores. Para prever o comportamento futuro dos preços BPNN Predictor usa uma rede neural com três camadas. O indicador é universal, mas é melhor usar em prazos maiores. Características do BPNN Predictor Plataforma: Metatrader4 Pares de moedas: Todos os pares de moedas Tempo de negociação: ao redor do horário Prazo: Qualquer, recomendado H1 e superior Corretora recomendada: Alpari O uso do Predictor BPNN em comércio Predictor BPNN está construindo em um gráfico de preços três linhas: Vermelho - previsão de preços futuros Black - após o preço de abertura, que no momento do estudo foram utilizados como o resultado esperado da rede, os resultados da rede azul obtidos durante o estudo dado aos dados de entrada. O indicador é apresentado de duas formas: Predictor BPNN e Predictor BPNN com Suavização, no qual é utilizado o alisamento EMA. Abaixo estão exemplos de sinais de ambos os indicadores. BPNN Predictor sinal de compra: BPNN Predictor Sinal de venda: BPNN Predictor com Smoothing Sinal de compra: BPNN Predictor com Suavidade Sinal de venda: Por favor, note que, para o bom funcionamento do indicador, deve ser instalado o arquivo da biblioteca BPNN. dll, que está armazenado no arquivo para download . Quando a mudança de cronograma de tempo precisa ser reiniciada no gráfico, aparentemente devido aos recursos das redes neurais. É mais conveniente fazê-lo através de uma instalação de modelo que eu preparei para você no arquivo. No arquivo BPNN. rar: Download grátis BPNN Predictor Por favor espere, nós preparamos seu linkNeural Network O indicador BPNN Forex Predictor faz parte do sistema de negociação MT4 que usa algoritmos de geração de máquinas para estimar os futuros movimentos do Forex. Rede Neural Previsão BPNN Forex Predictor (clique para aproximar) O indicador BPNN Predictor usa uma rede neural com três camadas. Esta ferramenta Forex Predictor pode ajudar a estabelecer metas de lucro em negociações de tendências ou alertar um comerciante para onde as possíveis áreas de reversão de tendência poderiam se desenvolver. O Predictor BNPP funciona em qualquer par de moedas e recomendamos usá-lo em H1 e prazos maiores. Usando a Rede Neural BPNN Forex Predictor indicator O indicador é apresentado de duas formas: Predictor BPNN e Predictor BPNN com Suavização, no qual o alisamento EMA é usado. O Predictor BPNN está construindo em um gráfico de preços três linhas: Vermelho, Azul e Preto. O Red prevê os preços futuros, ou seja, os sinais de Compra ou Venda, a linha Black indica os preços de abertura e o azul indica as saídas da rede obtidas durante o estudo dado aos dados de entrada. BPNN Predictor Estratégia de negociação Forex Estratégia de compra: A estratégia de negociação é comprar ao preço mais baixo quando o Lline Redline prevê movimentos de tendência de alta. Rede Neural BPNN Forex Predictor preview do indicador (clique para aumentar) Estratégia de venda: A estratégia de negociação é vender ao preço mais alto quando o Redline de Suavização prevê a direção de baixa. Baixe o indicador e o sistema de negociação do BPNN Predictor Você pode baixar o sistema de negociação e o sistema comercial Forefront Predictor da Neural Network BPNN gratuitamente clicando no botão Download localizado no canto superior direito. Crie seu próprio EA ou indicador personalizado Se você quiser criar seu próprio indicador personalizado ou uma EA, entre em contato com a equipe AtoZ dizendo que eu quero criar meu próprio EAindicator e descrevendo a ferramenta desejada. Além disso, não perca vários outros indicadores e EAs que você pode encontrar em nosso banco de dados aqui. Como você instala um indicador Para instalar o BPNN Predictor trading system no seu MT4, você precisa: 1. Clique no botão Download acima para baixar BPNN Predictor trading system 2. Salve o arquivo em seu computador 3. Extraia e move os arquivos No terminal 4. Reinicie sua plataforma Metatrader 5. Navegue até Modelos 6. E selecione o modelo do Predictor BPNN para aplicá-lo no gráfico Nota: O sistema de negociação BPNN Predictor foi desenvolvido pelo Sys ProFx e enviado por um seguidor AtoZForex da Bélgica. AtoZForex não possui direitos autorais sobre esta ferramenta de negociação. ,., (), () ,, 80 ... . ,., ..,,.,., (), () ,, 80., (). ()))), -. 1,0710 RUB () 141: 528337 49, (). )))), ...,, .. Forex.,. -, Forex MetaTrader 4 MetaTrader 5., MetaTrader,.Forex, -.,, -. ,,, -, - -,. () -, -. . . -. Forex. ,,, -, MetaTrader ,, .-. ,.,.,. . , - - .-. -, -, -.: 16: 14.GMT 4. Powered by vBulletintrade Versão 4 Copyright copy 2017 vBulletin Solutions, Inc. Todos os direitos reservados. Insta Media Group