Endlich ein REAL Neuronales Netzwerk EA Free - Etwas Neues Kommerzielles Mitglied Mitglied seit Sep 2008 911 Beiträge Hallo Alle, es war schon eine Weile. Ich nehme normalerweise nicht so lange Pausen von der Teilnahme an diesem Forum, aber seit über einem Jahr habe ich an einem sehr intensiven Projekt gearbeitet und nach einem Jahr der Vorwärtsprüfung Im hier, um es mit euch allen zu teilen. Im Freunde mit vielen professionellen Händlern und einem Haufen von uns zusammen, kombiniert unsere Kompetenz und erstellt ein neuronales Netzwerk automatisiertes System für Metatrader, die tatsächlich funktioniert. Da waren sich bewusst, dass die meisten EAs absolut wertlos oder schlechter sind, Betrügereien, dachten wir, dass wir für den durchschnittlichen Einzelhändler von den Menschen, die tatsächlich vertraut werden können, etwas Einzigartiges bieten. Diese Gruppe heißt Metaneural. Weve verwendet neuronale Netze und wandte sie an den Handel Forex erfolgreich in der Vergangenheit und beschlossen, diese Methode in ein Metatrader-System zu übersetzen. Es ist weithin bekannt, dass die großen Handelsfirmen und Hedge-Fonds anspruchsvolle künstliche Intelligenz und nuerale Netzwerksysteme nutzen, um von den Finanzmärkten mit erstaunlicher Genauigkeit zu profitieren. Wir dachten, warum kann ich diese Macht auch nicht für uns zur Verfügung haben - die kleinen Geldinvestoren So machte ich eine Pause von all meinen anderen Aktivitäten und arbeitete hart mit Metaneural, um dieses System zu entwickeln, das ich glaube, das einzige echte neuronale Netzwerk EA zu sein. In der Tat, es muss nicht einmal eine EA sein, kann der Code in C geschrieben werden, um genau die gleiche Weise in Tradestation, Esignal, Neuroshell oder jede Plattform, die DLL-Import und Datenerfassung ermöglicht, weil die neuronale Netzwerk-Erstellung geschieht in Neurolösungen Ive machte Indikatoren und Handelssysteme für die forexfactory Gemeinschaft seit Jahren, also wollte ich euch Jungs die einzige freie Version des Metaneural EA im Internet geben. Ich möchte Ihr Feedback und Eindrücke bekommen. Wenn dieser Thread gut geht und sich nicht ablenken lässt, verlängere ich den Versuch. Ive hatte Spaß, den Forex-Markt mit den großen Köpfen auf diesem Forum seit Jahren zu entschlüsseln und es ist mir eine Freude, zurück zu geben. Neuronale Netze in EAs ist die Zukunft, ich hoffe, ihr könnt dies erkennen und eure eigenen Systeme entwickeln. Der erste Schritt bei der Schaffung eines künstlichen neuronalen Netzwerk Gehirn ist es, die Daten zu sammeln, um die die Struktur des Gehirns gebildet werden. Da wir versuchen, ein Gehirn zu schaffen, das wissen wird, wie man die Märkte tauscht, müssen wir Marktdaten sammeln. Allerdings können wir nicht einfach eine Masse von Daten sammeln und es in unsere neuronale Maschine ablegen, um die Struktur unseres Gehirns zu schaffen. Wir müssen die Daten in dem Format sammeln, in dem wir das Gehirn verarbeiten wollen, um diese Daten zu verarbeiten und schließlich das gleiche Format, in dem wir es schaffen wollen, eine Ausgabe zu erzielen. Mit anderen Worten, wir haben nicht nur unserem Gehirn erzählt, was zu denken ist, Aber wir müssen es sagen, wie wir denken können, indem wir diese Rohdaten in eine intelligente Gestaltung formulieren. In diesem Fall ist unsere verständliche Konfiguration Muster. Wir sammeln Daten in Segmente, jedes Segment besteht aus einer Reihe von Stangen, die vom Händler in unserem eigenen Sammlungsindikator gesetzt werden, der mit all unseren Paketen geliefert wird. Diese Gruppierung von Stäben wird in Bezug auf die nächste Bar gesammelt, die nach der Gruppierung kommt - wir nennen dies die zukünftige Bar. Wenn die Marktdaten sammeln, ist die zukünftige Bar bekannt, denn es sind alle historischen Daten, es ist die nächste Bar nach der Gruppierung. Die Idee ist, dass das neuronale Netzwerkhirn komplexe Muster in der Balkengruppierung findet und die gesammelten Informationen, einschließlich des nächsten Taktes nach der Gruppierung, verwendet, um zu bestimmen, welche komplexen Muster dem Ergebnis des nächsten Taktes vorausgehen. Während des eigentlichen Handels wird das Ergebnis der zukünftige Stab sein, der es möglich macht, mit einer hohen Genauigkeit die Richtung des Marktes zu kennen, bevor es passiert. Die gesammelten Daten werden in eine Tabellenkalkulation extrahiert, die die Preisdaten als offen, hoch, niedrig, nah (OHLC) anzeigt. Der OHLC jedes Stabes wird separat gesammelt und in seine eigene Säule gelegt. Im obigen Beispiel repräsentiert jede Zeile insgesamt 3 Takte. Daher stellen die Spalten Hunderte oder Tausende von Stäben dar, die in die Geschichte zurückgeführt werden. Zusätzlich zu OHLC können Sie auch die Werte aus fast jedem Indikator sammeln, den Sie auswählen, was im Wesentlichen dazu führen wird, dass der Indikator die Fähigkeit ist, auf der Grundlage veränderter Marktbedingungen zu denken und vorherzusagen Der nächste Wert. Neuronales Netzwerk Aufbau und Schulung Nun, da wir unsere gesammelten Daten haben, in eine Tabellenkalkulation in einer intelligenten Konfiguration extrahiert, können wir sie in unsere neuronale Netzwerk-Engine laden, die die Struktur des künstlichen Gehirns kreieren, trainieren und ihre Genauigkeit vorher testen wird Die Struktur zu retten. Sobald die gesammelten Daten in das Netzwerk-Building-Programm importiert werden, erhalten Sie die Wahl, welche Bits von Daten, die Sie verwenden möchten, um Ihr Gehirn zu bauen. Dies ist ein wichtiges Merkmal, weil es dem Benutzer ermöglicht, viele verschiedene Strategien zu erstellen, die auf der Grundlage aller Daten beruhen. Was im Wesentlichen in diesem Schritt getan hat, ist zu bestimmen, was der Motor verwenden wird, um die komplexen Muster zu erstellen, die früher erwähnt wurden, was letztlich die Projektionsfähigkeit des neuronalen Netzes EA entschieden wird. Zum Beispiel, sagen Sie, dass Sie dem neuronalen Netz erzählen wollten, nur nach Mustern in den offenen Preisen von Stäben in Bezug auf die Indikatorwerte aus Ihrem Lieblingsindikator zu suchen. Sie wählten dann Ihre Anzeige im Kollektor aus und wählen nur die offenen und Dateneingaben in der oben dargestellten Gebäudesoftware. Sie können auch alle Eingaben auswählen, mit Ausnahme der Ausgabe-Spalte, die Ihren Ausgangswert bedeutet. Wenn Sie alle Eingaben auswählen, wird das komplexeste Lernmuster erstellt und damit Ihr Gehirn auf viele verschiedene Szenarien reagieren können. Sobald die gewünschten Ein - und Ausgänge ausgewählt sind, wird die Software die Struktur Ihres neuronalen Netzwerk-Gehirns erstellen und Sie können damit beginnen, es zu trainieren. Ein Teil der gesammelten Daten wird beiseite gesetzt und verwendet, um die Genauigkeit Ihres künstlichen Gehirns zu trainieren und zu testen. Sie werden sehen, dass die gewünschte Ausgabe mit den Testdaten übereinstimmt, wie sie es lernt. Sobald dieser Vorgang abgeschlossen ist, können Sie das strukturierte künstliche Gehirn in Form einer DLL exportieren, die von der MetaNeural EA verwendet wird. Sobald das Gehirn gebaut, geschult, getestet und als DLL exportiert wird, kannst du mit einem automatisierten neuronalen Netzwerk Gehirn beginnen, das komplexe Muster sehen wird, die für einen Menschen unmöglich sind. Holen Sie sich die Metaneural EA FREE jetzt durch die Finanzierung eines Kontos bei FinFX mit jedem Betrag und mit unserem Trade Kopierer Service, um unsere professionellen Gewinnen Trades in Ihrem Konto spiegeln. Nachdem 50 volle Lose gehandelt werden, erhältst du die Metaneural EA mit voller Funktionalität für FREIE Konten muss mit dem Link finanziert werden, der im Preisabschnitt der Metaneural Aufstellungsort zur Verfügung gestellt wird. Platzieren Sie diese Dateien in den folgenden Ordnern in Metatrader: Expert Advisor - Metatrader 4experts Collector Indicator (DatacollectorV2a) - Metatrader 4expertsindicators Neuronale Netzwerk Indikator (Metaneural NN Indicator) - Metatrader 4expertsindicators MQLLock und MT4NSAdapter DLL Dateien - Metatrader 4expertsbibliotheken Sie müssen Neurosolutions 6 und installieren Visual Studio 6 für sie arbeiten, Anleitungen zu diesen Installationen finden Sie in der sehr detaillierten Anleitung zu diesem Beitrag. SIE MÜSSEN DAS HANDBUCH LESEN Ja, es kann auf mehrere Währungen gleichzeitig angewendet werden, weil es auf jeder Währung individuell geschult werden kann und eine neuronale Netzwerkstruktur für jede Währung erstellt werden kann. Ich würde sagen, die einzige Makler-Abhängigkeit wäre die Integrität ihrer Preis-Feed, desto stabiler und konsistent ihre Futter, desto besser werden die Trainingsdaten und anschließend die Trades. Wurden nicht zwangsläufig skalping, so ist die Ausführung Geschwindigkeit nicht sehr wichtig. Danke für Ihr Interesse. Herzlichen Glückwunsch zur Entwicklung eines Systems, das gesunde Erträge liefert. Immer besser als Wunder EAs, die in der Regel am Ende blasen das Konto. Ich bin ein kommerzielles Mitglied selbst, das mein Fibonacci Makeover System (ForexFibs) hier teilt, damit ich verstehen kann, warum du eine freie EA anbietet. Meine Frage ist, kann diese EA auf mehrere Währungen angewendet werden, da sie auf Real Neural Networks basiert Ist es abhängig von Broker und Ausführung speedGLOBAL TRADING SYSTEMS FOREX PREDICTION FOREX ROBOTER BINARY OPTIONEN ROBOTER BINARY OPTIONEN SIGNALE STOCK TRADING ROBOTER STOCK PREDICTION Forex Scalper Profit Progressor Roboter EA Ist echte Multi-Markt-Zustand Roboter: Trending, Non-Trending, flüchtig und nicht-flüchtig. Handel alle wichtigen Währungspaare. 50-100 Trades pro Tag. Profitieren Sie 250 pro Monat. 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Dieser Artikel wird zeigen, wie dies mit Adaptrade Builder durchgeführt werden kann. Insbesondere wird dieser Artikel folgendes veranschaulichen: Kombinieren von neuronalen Netzwerken und regelbasierten Logiken für Handelseinträge Ein Drei-Segment-Datenansatz wird verwendet, wobei das dritte Segment zur Validierung der endgültigen Strategien verwendet wird. Der daraus resultierende Strategiecode für MetaTrader 4 und TradeStation wird gezeigt, und es wird gezeigt, dass die Validierungsergebnisse für jede Plattform positiv sind. Neuronale Netze als Trade Entry Filters Mathematisch ist ein neuronales Netzwerk eine nichtlineare Kombination aus einem oder mehreren gewichteten Inputs, die einen oder mehrere Ausgangswerte erzeugt. Für den Handel wird ein neuronales Netzwerk in einer von zwei Möglichkeiten verwendet: (1) als Vorhersage der zukünftigen Preisbewegung oder (2) als Indikator oder Filter für den Handel. Hier wird die Verwendung als Indikator oder Handelsfilter berücksichtigt. Als Indikator fungiert ein neuronales Netzwerk als zusätzliche Bedingung oder Filter, die erfüllt sein muss, bevor ein Handel eingegeben werden kann. Die Eingaben in das Netzwerk sind typischerweise andere technische Indikatoren wie Impuls, Stochastik, ADX, gleitende Durchschnitte und so weiter sowie Preise und Kombinationen der Vorgänger. Die Eingänge sind skaliert und das neuronale Netzwerk ist so ausgelegt, dass die Ausgabe ein Wert zwischen -1 und 1 ist. Ein Ansatz besteht darin, einen langen Eintrag zuzulassen, wenn der Ausgang größer oder gleich einem Schwellenwert wie 0,5 und a ist Kurzer Eintrag, wenn der Ausgang kleiner oder gleich dem Negativ der Schwelle ist -0,5. Diese Bedingung wäre zusätzlich zu den vorhandenen Eintrittsbedingungen. Zum Beispiel, wenn es einen langen Eintrag Zustand wäre, müsste es wahr sein und die neuronale Netzwerkausgabe müsste mindestens gleich dem Schwellenwert für einen langen Eintrag sein. Bei der Einrichtung eines neuronalen Netzes wäre ein Trader typischerweise für die Auswahl der Eingänge und der Netzwerktopologie verantwortlich und für das Zutritt des Netzes, das die optimalen Gewichtswerte bestimmt. Wie unten gezeigt wird, führt Adaptrade Builder diese Schritte automatisch als Teil des evolutionären Buildprozesses durch, auf dem die Software basiert. Mit dem neuronalen Netzwerk als Handelsfilter lässt sich leicht mit anderen Regeln kombinieren, um eine hybride Handelsstrategie zu schaffen, die die besten Eigenschaften traditioneller, regelbasierter Ansätze mit den Vorteilen neuronaler Netze verbindet. Als einfaches Beispiel könnte Builder eine gleitende durchschnittliche Crossover-Regel mit einem neuronalen Netzwerk kombinieren, so dass eine lange Position genommen wird, wenn der schnell gleitende Durchschnitt über den langsamen gleitenden Durchschnitt übergeht und die neuronale Netzwerkausgabe an oder über seinem Schwellenwert liegt. Stop-and-Reverse Trading-Strategien Eine Stop-and-Reverse-Trading-Strategie ist eine, die immer auf dem Markt ist, entweder lang oder kurz. Streng genommen bedeutet quotstop-and-reversequot, dass Sie den Handel umkehren, wenn Ihr Stop-Order getroffen wird. Allerdings benutze ich es als eine kurze Hand für jede Handelsstrategie, die von lang nach kurz zu lang und so weiter umkehrt, so dass Sie immer auf dem Markt sind. Durch diese Definition ist es nicht notwendig, dass die Aufträge Stop-Aufträge sind. Du könntest mit dem Markt eintreten und umgekehrt werden. Es ist auch nicht notwendig, dass jede Seite die gleiche Logik oder sogar die gleiche Reihenfolge verwenden. Zum Beispiel können Sie lange (und beenden kurz) auf eine Stopp-Reihenfolge und geben Sie kurz (und beenden lange) auf einer Marktordnung, mit verschiedenen Regeln und Bedingungen für jeden Eintrag exit. Dies wäre ein Beispiel für eine asymmetrische Stop-and-Reverse-Strategie. Der Hauptvorteil einer Stop-and-Reverse-Strategie ist, dass man immer auf dem Markt ist, man vermisst keine großen Züge. Ein weiterer Vorteil ist die Einfachheit. Wenn es getrennte Regeln und Bedingungen für das Betreten und Verlassen von Trades gibt, gibt es mehr Komplexität und mehr, die schief gehen können. Die Kombination von Einträgen und Ausgängen bedeutet, dass weniger zeitliche Entscheidungen getroffen werden müssen, was weniger Fehler bedeuten kann. Auf der anderen Seite kann man argumentieren, dass die besten Voraussetzungen für den Ausstieg aus einem Handel nur selten die gleichen sind wie für die Einreise in die entgegengesetzte Richtung, dass das Betreten und Verlassen von Geschäften inhärent getrennte Entscheidungen sind, die daher separate Regeln und Logiken angewandt werden sollten. Ein weiterer potenzieller Nachteil, immer auf dem Markt zu sein, ist, dass die Strategie durch jede offene Lücke handeln wird. Ein großer Öffnungsspalt gegen die Position kann einen großen Verlust bedeuten, bevor die Strategie umgekehrt werden kann. Strategien, die selektiv ein - und aussteigen, oder der Ausstieg am Ende des Tages kann die Auswirkungen der Eröffnungslücken minimieren. Da das Ziel ist es, eine Forex-Strategie zu bauen, ist MetaTrader 4 (MT4) eine offensichtliche Wahl für die Handelsplattform, da MetaTrader 4 in erster Linie für Forex entworfen ist und weithin für den Handel dieser Märkte verwendet wird (siehe z. B. MetaTrader vs. TradeStation : Ein Sprachvergleich). Doch in den vergangenen Jahren hat TradeStation die Forex-Märkte viel aggressiver angesprochen. Abhängig von Ihrem Handelsvolumen und einem Account-Niveau ist es möglich, die Devisenmärkte durch TradeStation zu handeln, ohne irgendwelche Plattformgebühren zu verursachen oder Provisionen zu bezahlen. Spreads sind angeblich eng mit guter Liquidität auf den großen Forex-Paaren. Aus diesen Gründen wurden beide Plattformen für dieses Projekt gezielt. Mehrere Probleme entstehen bei der gleichzeitigen Ausrichtung auf mehrere Plattformen. Zuerst können die Daten auf verschiedenen Plattformen unterschiedlich sein, mit Unterschieden in Zeitzonen, Preisangaben für einige Takte, Volumen und verfügbare Datumsbereiche. Um diese Unterschiede zu glätten, wurden Daten von beiden Plattformen erhalten, und die Strategien wurden über beide Datenreihen gleichzeitig gebaut. Die besten Strategien waren also die, die bei allen Datenreihen trotz aller Unterschiede in den Daten gut funktionierten. Die im Builder verwendeten Dateneinstellungen sind unten in Abb. 1. Wie aus der Marktdaten-Tabelle in der Abbildung abgeleitet werden kann, wurde der Eurodollar-Devisenmarkt mit einer Bargröße von 4 Stunden (240 Minuten) gezielt (EURUSD). Andere Stabgrößen oder - märkte hätten genauso gut gedient Ich konnte nur so viele Daten über meine MT4-Plattform erhalten, wie durch den in Abb. 1 (Datenreihe 2), so dass der gleiche Datumsbereich verwendet wurde, um die äquivalenten Datenreihen der TradeStation zu erhalten (Datenreihe 1). 80 der Daten wurden für den Bau (kombinierte Stichprobe und Quotierung von Stichproben) verwendet, wobei 20 (62014 bis 21015) zur Validierung beiseite gelegt wurden. 80 des Originals 80 wurde dann auf einen Ziffernprobenquotts gesetzt, wobei 20 auf eine Quotierung der Probe eingestellt wurde, wie in Fig. 1. Die Bidask-Spread wurde auf 5 Pips gesetzt, und die Handelskosten von 6 Pips oder 60 pro Full-Size-Los (100.000 Aktien) wurden pro Umdrehung angenommen. Beide Datenreihen wurden in den Build aufgenommen, wie durch die Häkchen in der linken Spalte der Market Data Tabelle angezeigt. Abbildung 1. Marktdateneinstellungen für den Aufbau einer Forex-Strategie für MetaTrader 4 und TradeStation. Ein weiteres mögliches Problem bei der Ausrichtung auf mehrere Plattformen ist, dass Builder entworfen ist, um die Art und Weise, wie jede unterstützte Plattform ihre Indikatoren berechnet, zu duplizieren, was bedeutet, dass die Indikatorwerte je nachdem, welche Plattform ausgewählt wird, unterschiedlich sein wird. Um diese mögliche Diskrepanz zu vermeiden, sollten alle Indikatoren, die in MetaTrader 4 anders als in der TradeStation ausgewertet werden, aus dem Build eliminiert werden, was bedeutet, dass folgende Indikatoren vermieden werden sollten: Alle anderen Indikatoren, die für beide Plattformen verfügbar sind, werden auf die gleiche Weise berechnet Beide Plattformen. TradeStation umfasst alle Indikatoren, die im Builder verfügbar sind, während MetaTrader 4 nicht. Um also nur Indikatoren einzuschließen, die in beiden Plattformen verfügbar sind, sollte die MetaTrader 4-Plattform als Codetyp im Builder ausgewählt werden. Das entfernt automatisch alle Indikatoren aus dem Build-Set, die für MT4 nicht verfügbar sind, wodurch die Indikatoren, die in beiden Plattformen verfügbar sind, verlassen werden. Darüber hinaus, da ich bemerkte Unterschiede in der Lautstärke Daten aus jeder Plattform erhalten, habe ich alle Volumen-abhängige Indikatoren aus dem Build-Set entfernt. Schließlich wurde der Tageszeitindikator wegen der Unterschiede in den Zeitzonen zwischen den Datendateien entfernt. In Fig. 2, unten, wird die Liste der Indikatoren, die in dem Build-Set verwendet werden, sortiert, ob der Indikator vom Buildprozess berücksichtigt wurde (quotConsiderquot Spalte). Die Indikatoren, die aus den oben erwähnten Gründen aus der Betrachtung entfernt wurden, werden oben in der Liste angezeigt. Die restlichen Indikatoren, beginnend mit quotSimple Mov Avequot, waren alle Teil des Buildsatzes. Abbildung 2. Indikator-Auswahl im Builder, wobei die Indikatoren aus dem Build-Set entfernt werden. Die im Bauprozess verwendeten Auswertungsmöglichkeiten sind in Abb. 1 dargestellt. 3. Wie bereits erwähnt, wurde MetaTrader 4 als Codeauswahl ausgewählt. Nachdem Strategien im Builder erstellt wurden, können beliebige Optionen auf der Registerkarte Auswertungsoptionen einschließlich des Codetyps geändert und die Strategien neu ausgewertet werden, wodurch auch der Code in welcher Sprache ausgewählt wird. Diese Funktion wurde verwendet, um den TradeStation-Code für die endgültige Strategie zu erhalten, nachdem die Strategien für MetaTrader 4 gebaut wurden. Abbildung 3. Evaluierungsoptionen im Builder für die EURUSD-Forex-Strategie. Um Stopp-und-Reverse-Strategien zu erstellen, wurden alle Exit-Typen aus dem Build-Set entfernt, wie unten in Abb. 4. Alle drei Arten von Eintragsaufträgen - Markt, Stop und Limit - wurden als quotconsiderquot belassen, was bedeutet, dass der Buildprozess während des Buildprozesses einen von ihnen berücksichtigen könnte. Abbildung 4. Im Builder ausgewählte Auftragstypen, um eine Stop-and-Reverse-Strategie zu erstellen. Die Builder-Software generiert automatisch regelbasierte logische Bedingungen für die Eingabe und den Ausstieg. Um der Strategie ein neuronales Netzwerk hinzuzufügen, ist es nur notwendig, die Option quotInclude ein neuronales Netzwerk in Eintragsbedingungen auf der Registerkarte Strategy Options zu wählen, wie unten in Abb. 5. Die neuronalen Netzwerkeinstellungen wurden bei den Vorgaben belassen. Als Teil der Stop-and-Reverse-Logik wurde die Option Market Sides auf LongShort gesetzt, und die Option to quotWait für den Exit vor dem Eingeben eines neuen Tradequot wurde deaktiviert. Letzteres ist notwendig, um den Eintrag zu erlauben, die aktuelle Position bei einer Umkehr zu beenden. Alle anderen Einstellungen wurden bei den Vorgaben belassen. Abbildung 5. Strategieoptionen, die im Builder ausgewählt wurden, um eine Hybridstrategie zu erstellen, die sowohl die regelbasierten als auch die neuronalen Netzwerkbedingungen verwendet. Die evolutionäre Natur des Bauprozesses im Baumeister wird von der Fitness geleitet. Die aus den Zielen und Bedingungen berechnet wird, die auf der Registerkarte Metriken definiert sind, wie unten in Abb. 6. Die Build-Ziele wurden einfach gehalten: Maximierung des Nettogewinns bei gleichzeitiger Minimierung der Komplexität, die im Verhältnis zum Nettogewinn ein geringes Gewicht verlieh. Mehr Aufmerksamkeit wurde auf die Baubedingungen gelegt, die den Korrelationskoeffizienten und die Bedeutung für die allgemeine Strategiequalität sowie die durchschnittlichen Handelsstäbe und die Anzahl der Trades beinhalteten. Zunächst wurden nur die durchschnittlichen Stäbe im Handel als Bauzustand aufgenommen. Allerdings wurde in einigen der frühen bauen der Nettogewinn über die Handelslänge begünstigt, so dass die Anzahl der Trades metric hinzugefügt wurde. Der angegebene Bereich für die Anzahl der Trades (zwischen 209 und 418) entspricht den durchschnittlichen Handelslängen zwischen 15 und 30 bar, basierend auf der Anzahl der Takte in der Buildperiode. Infolgedessen legte das Hinzufügen dieser Metrik mehr Wert auf das Handelslängenziel, das zu mehr Mitgliedern der Bevölkerung mit dem gewünschten Umfang der Handelslängen führte. Abbildung 6. Erstellen von Zielen und Bedingungen, die auf der Registerkarte Metriken festgelegt sind, bestimmen, wie die Fitness berechnet wird. Die quotConditions für die Auswahl von Top-Strategien quot duplizieren die Build-Bedingungen, außer dass die Top-Strategien Bedingungen über den gesamten Datenbereich ausgewertet werden (ohne das Validierungssegment, das separat ist), anstatt nur über die Buildperiode, wie es der Fall für die Bauen Bedingungen. Die Top-Strategien Bedingungen werden von dem Programm verwendet, um alle Strategien, die alle Bedingungen in einer separaten Bevölkerung zu beiseite legen. Die endgültigen Einstellungen werden auf der Registerkarte "Build Options" vorgenommen, wie unten in Abb. 7. Die wichtigsten Optionen hierbei sind die Populationsgröße, die Anzahl der Generationen und die Option zum Zurücksetzen auf der Grundlage der Leistungsbezeichnung. Die Bevölkerungsgröße wurde so gewählt, dass sie groß genug war, um eine gute Vielfalt in der Bevölkerung zu erhalten, während sie noch klein genug war, um in einer angemessenen Zeitspanne zu bauen. Die Anzahl der Generationen basierte darauf, wie lange es dauert, bis ein paar vorläufige Builds für die Ergebnisse zu konvergieren. Abbildung 7. Die Build-Optionen umfassen die Populationsgröße, die Anzahl der Generationen und die Optionen für das Zurücksetzen der Population auf der Grundlage der Leistungserbringung. Die Option to quotReset on Out-of-Sample (OOS) Performancequot startet den Build-Prozess über die angegebene Anzahl von Generationen, wenn die angegebene Bedingung in diesem Fall erfüllt ist, wird die Population zurückgesetzt, wenn der Quoten-Gewinn-Netto-Gewinn ist Weniger als 20.000. Dieser Wert wurde auf der Grundlage von Vorversuchen gewählt, um ein hoch genug Wert zu sein, dass es wahrscheinlich nicht erreicht werden würde. Infolgedessen wurde der Buildprozess alle 30 Generationen wiederholt, bis manuell gestoppt wurde. Dies ist ein Weg, um das Programm identifizieren Strategien auf der Grundlage der Top-Strategien Bedingungen über einen längeren Zeitraum zu identifizieren. In regelmäßigen Abständen kann die Top-Strategien-Population überprüft und der Build-Prozess abgebrochen werden, wenn geeignete Strategien gefunden werden. Beachten Sie, dass ich Zitat-of-samplequot in Anführungszeichen. Wenn die Periodenqualitätsperiode verwendet wird, um die Population auf diese Weise zurückzusetzen, ist die Periodenabfrageperiode nicht mehr wirklich außerhalb des Samples. Seit dieser Periode wird nun verwendet, um den Build-Prozess zu führen, ist es effektiv Teil der In-Sample-Periode. Darum ist es ratsam, ein drittes Segment zur Validierung aufzuheben, wie oben diskutiert wurde. Nach mehreren Stunden der Verarbeitung und einer Reihe von automatischen Umbauten wurde eine geeignete Strategie in der Top-Strategie-Population gefunden. Die geschlossene Handelskurve ist in Abb. 8. Die Eigenkapitalkurve zeigt eine konsistente Performance in beiden Datensegmenten mit einer ausreichenden Anzahl von Trades und im Wesentlichen die gleichen Ergebnisse über beide Datenreihen. Abbildung 8. Handelskurse für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie. Um die Strategie über den Validierungszeitraum zu überprüfen, wurden die Datumskontrollen auf der Registerkarte Markets (siehe Abb. 1) auf das Enddatum der Daten (2112015) geändert und die Strategie wurde neu ausgewertet, indem Sie den Befehl Auswertung aus der Strategie auswählen Menü im Builder. Die Ergebnisse sind unten in Fig. 1 gezeigt. 9. Die Validierung führt dazu, dass die rote Box zeigt, dass die Strategie auf Daten, die während des Buildprozesses nicht verwendet wurden, gehalten wurde. Abbildung 9. Handelskurse für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie einschließlich des Validierungszeitraums. Die endgültige Überprüfung ist zu sehen, wie die Strategie auf jeder Datenreihe separat mit der Code-Ausgabe-Option für diese Plattform durchgeführt. Dies ist notwendig, da, wie oben erläutert, Unterschiede in den Ergebnissen je nach (1) dem Codetyp und (2) der Datenreihe bestehen können. Wir müssen überprüfen, ob die gewählten Einstellungen diese Unterschiede, wie beabsichtigt, minimiert haben. Um die Strategie für MetaTrader 4 zu testen, wurde die Datenreihe von TradeStation auf der Registerkarte Markets abgewählt und die Strategie neu bewertet. Die Ergebnisse sind unten in Fig. 1 gezeigt. 10, die die untere Kurve in Fig. 1 dupliziert. 9. Abbildung 10. Abgeschlossene Handelskurve für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie einschließlich des Validierungszeitraums für MetaTrader 4. Um die Strategie für TradeStation zu testen, wurde die Datenreihe von TradeStation ausgewählt und die Serie für MetaTrader 4 wurde auf der Registerkarte Markets abgewählt, die Codeausgabe wurde in quotTradeStation geändert, und die Strategie wurde neu ausgewertet. Die Ergebnisse sind unten in Fig. 1 gezeigt. 11 und scheinen sehr ähnlich der mittleren Kurve in Abb. 9, wie erwartet Abbildung 11. Handelskurse für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie einschließlich des Validierungszeitraums für die TradeStation. Der Code für beide Plattformen ist unten in Fig. 12. Klicken Sie auf das Bild, um die Code-Datei für die entsprechende Plattform zu öffnen. Die Prüfung des Codes zeigt, dass der regelbasierte Teil der Strategie für die langen und kurzen Seiten unterschiedliche volatilitätsbedingte Bedingungen verwendet. Die neuronalen Netzeingänge bestehen aus einer Vielzahl von Indikatoren, darunter Tag-von-Woche, Trend (ZLTrend), Intraday High, Oszillatoren (InvFisherCycle, InvFisherRSI), Bollinger Bands und Standardabweichung. Die Hybrid-Natur der Strategie ist direkt in der Code-Anweisung (aus dem TradeStation-Code) zu sehen: Wenn EntCondL und NNOutput gt 0,5 dann beginnen Buy (quotEnMark-Lquot) NShares Aktien nächsten Bar auf Markt Die Variable quotEntCondLquot stellt den regelbasierten Eintrag dar Bedingungen und quotNNOuputquot ist die Ausgabe des neuronalen Netzes. Beide Bedingungen müssen wahr sein, um den langen Eintrag zu platzieren. Der kurze Einstiegsvorgang funktioniert genauso. Abbildung 12. Trading-Strategie-Code für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie (links, MetaTrader 4 rechts, TradeStation). Klicken Sie auf die Abbildung, um die entsprechende Code-Datei zu öffnen. Laden Sie eine Builder-Projektdatei (.gpstrat) herunter, die die in diesem Artikel beschriebenen Einstellungen enthält. Dieser Artikel betrachtete den Prozess des Aufbaus einer hybriden Regel-basierten Netzwerk-Strategie für die EURUSD mit einem Stop-and-Reverse (immer im Markt) Ansatz mit Adaptrade Builder. Es wurde gezeigt, wie der Strategiecode für mehrere Plattformen generiert werden kann, indem er eine gemeinsame Teilmenge der Indikatoren auswählt, die in jeder Plattform dieselbe Weise funktionieren. Die notwendigen Einstellungen, um Strategien zu generieren, die von lang nach kurz und zurück umkehren, wurden beschrieben, und es wurde gezeigt, dass die resultierende Strategie positiv auf einem separaten Validierungssegment von Daten durchgeführt wurde. Es wurde auch überprüft, dass die Strategie ähnliche Ergebnisse mit der Daten - und Code-Option für jede Plattform erzeugt hat. Wie oben diskutiert, hat der Stop-and-Reverse-Ansatz mehrere Nachteile und kann nicht an alle appellieren. Allerdings kann ein immer-in-der-Markt-Ansatz attraktiver mit Forex-Daten, weil die Forex-Märkte rund um die Uhr handeln. Infolgedessen gibt es keine Session-Opening-Lücken, und die Trading-Aufträge sind immer aktiv und verfügbar, um den Handel umzukehren, wenn sich der Markt ändert. Die Verwendung von Intraday-Daten (4-Stunden-Bars) lieferte mehr Datenstäbe für den Einsatz im Build-Prozess, war aber ansonsten ziemlich willkürlich, da die alltägliche Art der Strategie bedeutet, dass Trades über Nacht getragen werden. Der Build-Prozess wurde erlaubt, verschiedene Bedingungen für die Eingabe von langen und kurzen, was zu einer asymmetrischen Stop-and-Reverse-Strategie zu entwickeln. Trotz des Namens tritt die daraus resultierende Strategie sowohl lange als auch kurze Trades auf Marktaufträgen ein, obwohl Markt-, Stop - und Limit-Aufträge vom Bauvorgang unabhängig für jede Seite berücksichtigt wurden. In der Praxis würde das Umkehren von Long zu Short bedeuten, dass die doppelte Anzahl der Aktien auf dem Markt kurzfristig verkauft werden sollte, da die Strategie derzeit z. B. Wenn die aktuelle Long-Position 100.000 Aktien war, würden Sie verkaufen kurze 200.000 Aktien am Markt. Ebenso, wenn die aktuelle Short-Position 100.000 Aktien war, würden Sie 200.000 Aktien auf dem Markt kaufen, um von kurz nach lang umzukehren. Es wurde eine kürzere Preisgeschichte verwendet, als wäre es ideal. Dennoch waren die Ergebnisse auf dem Validierungssegment positiv, was darauf hindeutet, dass die Strategie nicht übertroffen wurde. Dies unterstützt die Idee, dass ein neuronales Netzwerk in einer Handelsstrategie eingesetzt werden kann, ohne die Strategie auf den Markt zu übertreffen. Die hier vorgestellte Strategie ist nicht für den eigentlichen Handel gedacht und wurde nicht in Echtzeit verfolgt oder gehandelt. Allerdings kann dieser Artikel als Vorlage für die Entwicklung ähnlicher Strategien für die EURUSD oder andere Märkte verwendet werden. As always, any trading strategy you develop should be tested thoroughly in real-time tracking or on separate data to validate the results and to familiarize yourself with the trading characteristics of the strategy prior to live trading. This article appeared in the February 2015 issue of the Adaptrade Software newsletter. HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN INHERENT LIMITATIONS. UNTERNEHMEN EINE TATSÄCHLICHE LEISTUNGSAUFNAHME, ERFOLGREICHE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN AKTUELLES HANDEL. ALSO, SINCE THE TRADES HAVE NOT ACTUALLY BEEN EXECUTED, THE RESULTS MAY HAVE UNDER - OR OVER-COMPENSATED FOR THE IMPACT, IF ANY, OF CERTAIN MARKET FACTORS, SUCH AS LACK OF LIQUIDITY. SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNT ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. If youd like to be informed of new developments, news, and special offers from Adaptrade Software, please join our email list. Thank you. Thread: Neural Network EMA system (NeuroTrend) Neural Network EMA system (NeuroTrend) After a lot of research, reading excellent basics at babypips and experimenting with various systems, I have finally implemented a forecasting system based on Neural Networks. Neural networks based systems are proven in financial forecasting and in general in learning patterns of a non-linear systems. I believe strongly that forex market is a non-linear system which is difficult to model. But one good thing of forex market is that it represents some patterns which when known can be applied in making trading decisions. Proof of this concept is technical analysis and theories that are widely used by traders in identifying these patterns. This makes neural networks a better tool for forex market as neural networks are know their ability of learning unknown processes and forecast the patterns of the process ahead. Lets get to the main point. In this thread I would describe the working of the system I have developed rather than the system itself as it is a long way to explain. The system is basically a time-series-forecasting system, which means we give as input information about current Bar and the system would give out information about Bars in future. I am sure now you are thinking if its really possible and if so what are the actual inputs and what are the actual outputs. I would strongly suggest the reader to go through the basics of neural networks before reading further. An Introduction to Neural Networks forecasting Note: The system is optimized and targeted to trade on EURUSD 15min chart where t means current time or Bar. As you see, we give the difference of the past three EMA of the 15min chart Bars, past two indicator values of RSI, R, MACD, Stochastic and past two EMA difference of 1H chart Bars. The system will be able to forecast and output the future 3 EMA difference of 15min chart Bars. How is this able to forecast is hard to explain (may be I will start a second thread), but for now you should consider the system is able to do so as it has been trained on several past data (3-6 months). The system for now consists of an indicator and an include file (both attached at the end). I would be showing some examples how it can be used to detect the patterns of forex market and make trading decisions. Dashed Aqua blue line (bottom most): EMA 5 bar Yellow line: Forecasted EMA(t1) output 1 of neural network Green Yellow line: Forecasted EMA(t2) output 2 of neural network Gold line (top most): Forecasted EMA(t3) output 3 of neural network In the figure above it is clear from the forecast lines that the trend is going to be Bullish eventhough the current EMA shows Bearish trend. This is a kind of lead indicator. BUY SIGNAL 1) All three forecasts significantly above current EMA 2) RSI trending up from below 50 level and about or crossed 50 upwards 3) Stochastic Main gt Signal and trending up from over sold region 4) Optional: MACD going negative to positive 1) All three forecasts significantly below current EMA 2) RSI trending down from above50 level and about or crossed 50 downwards 3) Stochastic Main lt Signal and trending down from overbought region 4) Optional: MACD going positive to negative Please read the Instructions. txt file in the zip file attached below. A step by step procedure to install the NeuroTrend is documented in the file. If you find difficulty in installation do not hesitate to ask me. Finally I would like to say that have fun with the system and if you like it do comment. If you have ideas or suggestions to apply it or adapt it, share it in this thread. My main aim in making it open to this forum is to get experts suggestions and improve it and learn from the experience of its applications. of course also earn a couple of bucks hehehehe Note: Due to file attachment limitation, the actual files are zipped to NeuroTrendv1.0 Last edited by aroonraj 08-08-2008 at 06:13 AM. Hallo. I saved the template and indicators to the correct folders (Ive had a lot of experience installing indicators and templates) but when I load the template, the indicators are not listed on it and also the Neuro Trend Indicator is not in the indicators list even though it is in the indicators folder. The reason for not loading properly would be not able to find the ex4 file in the folder. You need to open the NeuroTrendindicator. mq4 in editor and compile once so that the ex4 (executable) is created and then load the template. I think restarting the terminal should do this automatically. If it doesnt help tell me I would recheck it on my system and send the ex4 files if needed. Best Wishes, Aroon Join Date Jul 2007 Posts 66 Thanks for the suggestion Originally Posted by nabil114 i think demarker indicator is better version of the rsi. maybe you can also need think about sideways market and how your system would predict that. if small sideways movement. Thanks for the suggestion, I can test it by adding also Demarker indicator as one of the inputs. My intention to use RSI was only as a trend confirmation tool. I should also read about Demarker. I have never used it. Concerning sideways, the indicator is right now able to be quite when the market is moving side ways (absolute). Any better suggestions (indicators) to improve the side way pattern detection Also neural networks are capable of learning any pattern that has to be detected unless and until the model is define well and the inputs given have this information. In my experience with various indicator inputs, I found the currently included indicator inputs work better. In future I plan to make a table of indicator inputs and their combinations and a comparison of the outputs according to the inputs. Best Wishes, Arun Join Date Jul 2007 Posts 66 I have updated the indicator and template. Following are the new changes. 1) Email and Alert notification on setup 2) Small chages to the colors of the levels Download the new version from the attachments
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