Forex ประสาท เครือข่าย ตัวบ่งชี้

GLOBAL TRADING SYSTEMS FOREX ROBOT BINARY OPTIONS ROBOT BINARY OPTIONS SIGNALS STOCK TRADING ROBOT STOCK PREDICTION Forex Scalper Profit Processor หุ่นยนต์อีเอเป็นหุ่นยนต์สภาพตลาดที่แท้จริง: แนวโน้ม, ไม่ใช่แนวโน้ม, ระเหยและไม่ระเหย ซื้อขายสกุลเงินคู่ทั้งหมด 50-100 เทรดต่อวัน กำไร 250 ต่อเดือน ด้วย Forex Robot Scalper ที่ซับซ้อนนี้คุณจะได้รับผลกำไรที่มั่นคง ความปลอดภัยสูงสำหรับบัญชี สำหรับผู้เริ่มต้น forex หรือ traders ขั้นสูงเช่นกัน ตัวบ่งชี้ Forex สัญญาณ 3D - สัญญาณ Forex รุ่นใหม่ใหม่ที่มีคุณภาพสูงระดับพรีเมียมตัวบ่งชี้สัญญาณ 3D-Forex ตัวบ่งชี้อัตราแลกเปลี่ยนจะขึ้นอยู่กับเครือข่ายการวิเคราะห์เครือข่ายประสาทเทียมในมิติข้อมูล 3 มิติและสร้างสถิติการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่เชื่อถือได้และมีความน่าเชื่อถือทางสถิติในแบบเรียลไทม์ สัญญาณใช้งานง่ายง่ายต่อการใช้งานและรักษาอัตราค่าบริการที่โดดเด่น 500 pips avg. กำไรต่อเดือน ตัวบ่งชี้สัญญาณดัชนีตัวเลือกไบนารี 60 วินาที (ใช้ Metatrader based) 90 รายวันชนะ - อัตรา 100 สัญญาณต่อวัน 100 กำไรต่อ 1 ชั่วโมง Non-Repainting ใช้งานง่ายทำงานร่วมกับโบรกเกอร์สินทรัพย์ใด ๆ ตรวจสอบความถูกต้องด้วยบัญชีซื้อขายหลักทรัพย์จริง ขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมเครือข่ายประสาทขั้นสูง มีการทดสอบกับโบรกเกอร์ตัวเลือกไบนารีกว่า 200 รายและมีกำไรสูงอย่างสม่ำเสมอ ตัวเลือกไบต์ Trader อัตโนมัติ 300 กำไรต่อเดือน 100 Binary Auto Trader สำหรับโบรกเกอร์ที่อิงตาม Metarader เช่น Market Liqudity Core, NoaFX, GDMFX, GoMarkets, Grandcapital, WForex และอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมเครือข่ายประสาทเทียม การป้องกันบัญชีและระบบบริหารความเสี่ยงในตัว 300 กำไรต่อเดือน 100 การค้าต่อวัน 100 ตัวเลือกไบนารีอัตโนมัติตัวเลือกสำหรับหุ่นยนต์เว็บการค้า 60 วินาทีและ 30 วินาทีตัวเลือกไบนารี มีระบบป้องกันเงินฝากในตัวระบบการจัดการเงิน ดำเนินธุรกิจการค้าโดยอัตโนมัติไปยังบัญชีโบรกเกอร์ที่เชื่อมโยง 1500 FOR 1 YEAR SUBSCRIPTION กำลังมองหาสัญญาณตัวเลือกไบนารีที่ให้ผลกำไรและ Autotraders มีสัญญาณบอกตำแหน่งที่ไม่ตรงกันซึ่งทำให้คุณประสบความสำเร็จ ตัวบ่งชี้ตัวบ่งชี้ไบนารี (Metatrader 5 based) 90 รายวันชนะ - อัตรา 50 สัญญาณต่อวัน Non-Repainting ทำงานกับโบรกเกอร์ใดก็ได้ อิงเครือข่ายประสาทเทียม ตัวบ่งชี้สัญญาณดัชนีตัวเลือกไบนารี 60 วินาที (ใช้ NinjaTrader) 90 ชนะทุกวันเชื่อถือได้และชนะสัญญาณการซื้อขาย 70 สัญญาณต่อวัน Non-Repainting Super accuracy ใช้งานง่าย, ทำงานร่วมกับโบรกเกอร์, สินทรัพย์ใดก็ได้ ซิงโครไนซ์กับตัวเลือกไบนารีใด ๆ platfrom อิงเครือข่ายประสาทเทียม ตัวบ่งชี้ไบนารีตัวเลือกการทำนายและการซื้อขายสำหรับ Metatrader สร้าง 90 สัญญาณการซื้อขายที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ Non-Repainting ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมของโครงข่ายประสาทเทียม ใช้ได้กับโบรกเกอร์และระยะเวลาใด ๆ สามารถส่งการแจ้งเตือนไปยังโทรศัพท์มือถือได้แล้วส่งสัญญาณการซื้อขาย 10 และ 15 นาทีตัวเลือกไบนารีตัวบ่งชี้สัญญาณทางการค้าสำหรับ Metatrader (MT4) 83 รายวันชนะอัตรา 30 สัญญาณการซื้อขายวัน 100 ไม่ REPAINTING 100 เชื่อถือตัวบ่งชี้สัญญาณ Binary Options (BO) จะแนะนำให้คุณเมื่อโอกาสทางการค้าที่มีคุณภาพสูงเกิดขึ้น แสดงกำไรที่มีเสถียรภาพสูง ผ่อนคลายในขณะที่ IQ Option Trade Copier Plugin เป็นตัวแทนจำหน่ายของคุณ IQ Option Trade Copier คัดลอกธุรกิจการค้าจาก Metatrader ไปยัง IQ Option Platform ของคุณโดยตรง อัตโนมัติกลยุทธ์ที่มีกำไรใด ๆ และช่วยให้การค้ากับนักบินอัตโนมัติเต็มรูปแบบ สำเนาธุรกิจการค้าได้ทันทีและเชื่อถือได้ เครื่องถ่ายเอกสารทางการค้าแบบไบนารีตัวเลือก คัดลอกธุรกิจการค้าจาก Metatrader ไปยัง Binary Options Platform ของคุณโดยตรงและดำเนินธุรกิจการค้าในบัญชีโบรกเกอร์ของคุณ ด่วน น่าเชื่อถือ สร้างกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้โดยอัตโนมัติและอนุญาตให้ทำการค้ากับนักบินอัตโนมัติได้โดยตรงจาก Metatrader ตัวบ่งชี้ทำนายการทำงานของระบบประสาทเครือข่ายสำหรับ Metatrader สร้าง 90 สัญญาณการซื้อขายที่ถูกต้อง ทำกำไรได้สูงสุด 250 ครั้งต่อเดือนคาดการณ์ราคาสูงปิดต่ำราคาและทิศทางการเคลื่อนไหวของราคา 100 Non-Repainting ทำงานได้กับคู่สกุลเงินใด ๆ กรอบเวลาใด ๆ เป็นหุ่นยนต์ที่ดีที่สุด scalping forex ที่คุณสามารถใช้และสามารถเติบโตได้แม้แต่น้อยที่สุดของบัญชีการค้าลงบัญชีใหญ่ในเวลารวดเร็วมากโดยคุณไม่ต้องยกนิ้วมือ Forex Scraper อีเอวิเคราะห์ตลาด Forex สำหรับคุณในการค้นหารายการที่ดีที่สุดและ จุดทางออก 250 รายต่อเดือน การเบิกจ่ายสูงสุด 3.5. การซื้อขายอัตโนมัติ 100 ครั้ง หุ่นยนต์ซื้อขาย forex อัจฉริยะ (หุ่นยนต์ forex หรือ EA) สำหรับ Metatrader ตามโครงข่ายประสาทเทียมและอัลกอริทึมทางพันธุกรรม หุ่นยนต์การเรียนรู้ด้วยตนเองและการปรับปรุงตนเองเปิดตำแหน่งที่มีความเป็นไปได้ 90 แห่งความสำเร็จ Metatrader - โบรกเกอร์ Interactive Trader Copier Bridge เป็นโปรแกรมสำหรับต่อ Workstation (TWS) ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถทำการค้าด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติจาก Metatrader (MT4, MT5) อัตโนมัติกลยุทธ์ของคุณสำหรับการซื้อขายผ่านโบรกเกอร์แบบโต้ตอบ 300 กำไรต่อเดือน การเบิกจ่ายสูงสุด 90 ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ 90 ราย การซื้อขายอัตโนมัติ 100 ครั้ง หุ่นยนต์ซื้อขาย forex อัจฉริยะ (หุ่นยนต์ forex หรือ EA) สำหรับ Metatrader ตามโครงข่ายประสาทเทียม Forex Robot Scalper แสดงจำนวนการซื้อขายต่อวันโดยมีการสูญเสียน้อยที่สุด ตัวเลือกไบนารี Dukascopy หุ่นยนต์ 50 การค้าต่อวัน 100 ตัวเลือกไบนารีตัวเลือกอัตโนมัติสำหรับหุ่นยนต์นายหน้า Dukascopy 60 วินาทีและ 15 นาทีตัวเลือกไบนารี มีการป้องกันเงินฝากในระบบการบริหารความเสี่ยง 75-90 Win-rate 1500 FOR 1 YEAR SUBSCRIPTION การทำสำเนาของ Coptrader Nadex Trade Copier จาก MT4 ไปยัง Nadex Trading Platform ของคุณโดยตรงและดำเนินธุรกิจการค้า ด่วน น่าเชื่อถือ ช่วยให้สามารถทดสอบและดำเนินกลยุทธ์ทางการค้าใด ๆ และดำเนินการกับนักบินอัตโนมัติได้โดยตรงจาก Metatrader ทำงานได้กับเนื้อหาใด ๆ Nadex Trading Robot เป็นซอฟต์แวร์การซื้อขายอัตโนมัติที่ออกแบบมาเพื่อการค้าโดยมี Nadex Binary Options 100 การค้าต่อวัน 100 ระบบอัตโนมัติมีการป้องกันเงินฝากในตัวระบบการจัดการเงิน ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ความเสี่ยงต่ำของเครือข่ายประสาทเทียม 1500 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 ปีสัญญาณ Nadex และตัวบ่งชี้การคาดการณ์ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับการทำกำไรโดยใช้ Nadex Binary Options 90 สัญญาณ ITM Nadex 50 สัญญาณต่อวัน สร้างรายได้ที่สม่ำเสมอด้วยตัวบ่งชี้สัญญาณ Nadex ที่ดีที่สุดและน่าเชื่อถือที่สุด ตัวบ่งชี้การทำนาย Bitcoin 90 ตัวที่แม่นยำสำหรับ Metatrader โดยใช้อัลกอริธึม Neural Networks สร้างการคาดการณ์การสตรีมแบบเรียลไทม์และสัญญาณการซื้อขาย ตัวบ่งชี้ไม่ทาสี ทำนายราคาทิศทางการเคลื่อนไหวของราคาตรวจจับจุดพลิกผัน IQ Option Robot จัดการตัวเลือกไบนารี 100 โดยอัตโนมัติ 75-90 อัตรารายวันรายวัน 50-100 อัตราการเทรดต่อวัน ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมเครือข่ายประสาทเทียม Intelligent IQ Option Robot สร้างสัญญาณโดยอัตโนมัติขนาดการตั้งค่าล็อตมีระบบป้องกันบัญชี คัดลอกการซื้อขายได้อย่างคล่องตัวและเชื่อถือได้ระหว่างคอมพิวเตอร์เครื่องอื่นผ่านทางอินเทอร์เน็ตทั่วโลกและระหว่าง MT4 Terminals ต่างๆที่ทำงานบนคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวกัน ใช้งานได้กับทุกแพลตฟอร์ม MT4 กับโบรกเกอร์ Forex คัดลอกคำสั่งซื้อทุกประเภท ได้มีการพัฒนา Gold Trading Robot สำหรับ GOLD 1H และ SILVER 1H 360 รายได้ต่อเดือน การเบิกจ่ายสูงสุด การซื้อขายอัตโนมัติ 100 ครั้ง กลยุทธ์ระยะยาว คำสั่งซื้อแต่ละรายการได้รับการป้องกันโดย Stop Loss และ Take Profit การตั้งค่าที่เหมาะสมที่สุด 90 ถูกต้อง สร้างสัญญาณการซื้อขายสตรีมแบบเรียลไทม์ มีการติดตั้งสตรีมข้อมูลฟีดข้อมูลสดไว้สำหรับกรอบเวลาทั้งหมด คาดการณ์ราคาทิศทางการเคลื่อนไหวราคาแนวโน้มสร้างสัญญาณการซื้อขาย ไม่จำเป็นต้องติดตั้ง สัญญาณใหม่จะถูกส่งแบบไดนามิกไปยังแผนภูมิแบบเรียลไทม์ 260 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 เดือนการคาดการณ์ราคาและการซื้อขายสัญญาณเรียลไทม์แบบเรียลไทม์แบบเรียลไทม์ 90 อย่างถูกต้อง รับประกัน 300 แผ่นในแต่ละเดือน ไม่ทาสีแบบ Dased บนอัลกอริทึมเครือข่ายประสาทเทียม ระบบทำนายโฟเร็กออนไลน์แบบอัตโนมัติบนเว็บสำหรับอุปกรณ์เดสก์ท็อปและมือถือ 260 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 เดือน 95 ถูกต้อง ราคาคาดการณ์ทิศทางการเคลื่อนไหวของราคาแนวโน้มสร้างสัญญาณ buysell Non-repainting สร้างสัญญาณการซื้อขายสตรีมแบบเรียลไทม์ มีการติดตั้งสตรีมข้อมูลฟีดข้อมูลสดแล้ว อินเทอร์เฟซ Web-based สำหรับเดสก์ท็อปและอุปกรณ์เคลื่อนที่ 260 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 เดือนการสูญเสียผู้กู้ Trader Robot (EA) 100 จะทำการซ่อมแซมบัญชี forex ของคุณโดยอัตโนมัติและกู้คืนตำแหน่งที่เสียไปของคุณจะช่วยลดและขจัดปัญหาการค้าที่เสียไปของคุณ เพียงวางการค้าของคุณและ Robot การกู้คืนความเสียหายของเราจะทำส่วนที่เหลือให้กับคุณ ไบนารีตัวเลือกการค้า Copier Bridge คัดลอกการค้าที่ชนะการซื้อขายไบนารีตัวเลือกสัญญาณระหว่างแพลตฟอร์มไบนารีตัวเลือก เชื่อถือได้ทันที 100 โดยอัตโนมัติรองรับขนาดล็อตแบบคงที่, ขนาดล็อตแบบไดนามิก, martingale คัดลอกธุรกิจการค้าจากกลยุทธ์การทำกำไรของผู้ค้ามืออาชีพและสร้างรายได้ 75-80 รายวันชนะอัตรา 200 สัญญาณต่อวัน สัญญาณการซื้อขายสตรีมมิ่งแบบเรียลไทม์ คู่สกุลเงินใด ๆ ที่หมดอายุ อิงเครือข่ายประสาทเทียม อินเทอร์เฟซ Web-based ไม่จำเป็นต้องติดตั้ง สัญญาณใหม่จะถูกส่งแบบไดนามิกไปยังแผนภูมิแบบเรียลไทม์ 260 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 เดือน Forex Scalper หลายสกุลเงิน EA คือหุ่นยนต์ซื้อขายอัตโนมัติ 100 สามารถเลือกการค้าได้ดีที่สุดจาก 28 สัญลักษณ์ ใช้กลยุทธ์ที่มีความเสี่ยงต่ำ มั่นใจว่าธุรกิจการค้าได้รับการป้อนข้อมูลในเวลาที่ดีที่สุด ทำการซื้อขายซื้อในราคาที่ต่ำกว่าและขายได้ในราคาที่สูงขึ้น คัดลอกสัญญาณการซื้อขายที่ทำกำไรได้จากเครือข่ายสังคมที่ใหญ่ที่สุดสำหรับผู้ค้า เข้าร่วมชุมชนผู้ค้าทั่วโลกหาไอเดียที่คุณชอบและคัดลอกไอเดียและสัญญาณที่ดีที่สุดไปยังบัญชีการค้าของคุณและสร้างรายได้ด้วยเครื่องมือเครื่องคิดเลขสัญญาณ Tradingview ของเรา คุณสนใจในการซื้อขายตัวเลือกไบนารี (หุ้น, สกุลเงิน, ทอง) เป็นวิธีง่ายๆในการเริ่มต้นสร้างรายได้ที่ดีในด้าน 24option Binary Options Robot นี่คือทั้งหมดที่คุณต้องประสบความสำเร็จในการซื้อขายตัวเลือกไบนารี ไม่มีประสบการณ์ที่จำเป็นคำอธิบาย: สองตัวบ่งชี้การใช้โฟลเดอร์เครือข่ายการกระจายเครือข่ายประสาทโดยตรง (เครือข่าย neural feedforward) ซึ่งเป็นการเรียนรู้โดยการเผยแพร่กลับข้อผิดพลาด (backpropagation) เครือข่ายถูกโหลดผ่านไฟล์ DLL, ซอร์สโค้ด C ที่แนบอยู่ เครือข่าย Neuron ไม่มีอะไรมากไปกว่าผลลัพธ์แบบไม่เชิงเส้นเป็นฟังก์ชันของอินพุท ที่เข้ารับข้อมูลผู้ใช้เช่นชุดเวลาตัวอย่าง ความหมายของเอาต์พุตจะถูกกำหนดโดยผู้ใช้ตัวอย่างเช่นสัญญาณ 1 ซื้อ 0 ขาย โครงสร้างเครือข่ายที่กำหนดโดยผู้ใช้อีกครั้ง เครือข่ายประกอบด้วยการแจกจ่ายแบบตรง (Direct Layer) - อินพุตเลเยอร์ (อินพุทเลเยอร์) ซึ่งมีอินพุตเป็นองค์ประกอบซ่อนเลเยอร์ (ซ่อนเลเยอร์) ประกอบด้วยโหนดการคำนวณที่เรียกว่านีลรอนและเลเยอร์เอาท์พุท (เอาต์พุตเลเยอร์) ซึ่งประกอบด้วยหนึ่งหรือมากกว่า neuron s, yields เป็น yields ในเครือข่าย โหนดทั้งหมดของเลเยอร์ที่อยู่ติดกันมีการเชื่อมโยง การเชื่อมต่อเหล่านี้เรียกว่า synapses ไซไฟแต่ละอันมีน้ำหนัก (น้ำหนัก w i, j, k) ซึ่งคูณด้วยข้อมูลที่ส่งโดย synapses ข้อมูลย้ายจากซ้ายไปขวาคืออินพุทจากเครือข่ายไปยังเอาท์พุท ดังนั้นชื่อเครือข่ายการกระจายโดยตรง ข้อมูลทั้งหมดจะถูกประมวลผลในสองขั้นตอนดังนี้ 1. ปัจจัยการผลิตทั้งหมดที่คูณด้วยน้ำหนักที่เหมาะสมคุณจะถูกเพิ่มเข้าไป 2. 2. จากนั้นจำนวนที่ได้รับ ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานหรือการยิง) และ (การเปิดใช้งานหรือการยิง) และส่งไปยังทางออกเดียว ความหมายของฟังก์ชันกระตุ้นเซลล์ประสาทเช่นเดียวกับการสร้างแบบจำลองการทำงานของเซลล์ประสาทและสมอง: ระบบประสาทจะถูกเรียกใช้งานเฉพาะเมื่อข้อมูลมีข้อมูลครบเกณฑ์แล้ว ในแง่คณิตศาสตร์มันทำให้เครือข่ายไม่เป็นเชิงเส้น ถ้าไม่มีมันการสูญเสียสุทธิของเซลล์ประสาทจะเป็นแบบจำลองเชิงเส้นตรง (แบบจำลองการทำนายเชิงเส้น) ฟังก์ชันกระตุ้นการทำงานที่พบบ่อยที่สุดคือฟังก์ชัน sigmoid f (x) 1 (1exp (-x)) f (x) 1 (1 exp (-x)) เกณฑ์การเปิดใช้งานฟังก์ชันนี้คือ 0. เกณฑ์นี้สามารถเปลี่ยนได้ บนแกนนอนที่ค่าใช้จ่ายของเซลล์ประสาทเข้าเพิ่มเติม (เข้าอคติ) และเรียกว่าอินพุทอินพุต (อคติ input) ซึ่งกำหนดน้ำหนักบางอย่างในลักษณะเดียวกับเซลล์ประสาทอื่น ๆ ปัจจัยการผลิต ดังนั้นจำนวนอินพุตเลเยอร์ของเซลล์ประสาทในแต่ละชั้นและน้ำหนักของเซลล์ประสาทของเซลล์ประสาททั้งหมดของเครือข่ายของเซลล์ประสาท ได้แก่ แบบไม่เชิงเส้นซึ่งจะสร้างขึ้น ในการใช้รถรุ่นนี้คุณจำเป็นต้องรู้น้ำหนัก น้ำหนักจะคำนวณโดยการฝึกอบรมเครือข่ายข้อมูลที่ผ่านมาเช่นข้อมูลข้อมูลก่อนหน้าที่เป็นค่าที่รู้จักของสัญญาณเอาท์พุท น้ำหนักของเครือข่ายจะได้รับการปรับให้เหมาะสมกับผลลัพธ์ที่ได้จากโซลูชันการทดสอบ โดยปกติข้อมูลอินพุตไปยังเครือข่ายได้รับข้อมูลอินพุทและข้อมูลพหุคูณที่สอดคล้องกันหลายชุดและค่าเบี่ยงเบนความผิดพลาดที่คำนวณได้ของผลลัพธ์จากการทดสอบเครือข่าย เครือข่ายการฝึกอบรมคือการลดปัญหานี้โดยการเพิ่มประสิทธิภาพน้ำหนัก มีวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพหลายวิธีซึ่งเป็นวิธีหลักในการเผยแพร่ความผิดพลาด (ALO) และวิธีการปรับปรุงพันธุกรรม ไฟล์ที่แนบมา: Train () Test () ไฟล์ BPNN. cpp ของห้องสมุดมีฟังก์ชันสองอย่างคือ Train () และ Test () Train () ได้รับการออกแบบมาเพื่อฝึกอบรมเครือข่ายเพื่อให้ข้อมูลเข้าและออก Test () ใช้สำหรับคำนวณข้อมูลขาออกตามน้ำหนักที่ได้รับหลังจากใช้ Train () พารามิเตอร์ Input (สีเขียว) และ Output (สีน้ำเงิน) ของฟังก์ชัน Train () ได้แก่ double inpTrain - input (เก่ากว่า) double outTarget - Imprint (เก่าสุดก่อน) double outTrain - ออกจากเครือข่ายหลังจากการฝึกอบรม int ntr - จำนวนการฝึกอบรม ชุดอินพุทอินพุต - เอาต์พุต UEW - การจัดการค่าภายนอกที่สำคัญเพื่อเริ่มต้นการชั่งน้ำหนัก (ใช้ 1 extInitWt, 0 ใช้ตัวเลขแบบสุ่ม) extInitWt - ค่าเดิมของน้ำหนักที่ผ่านการฝึกอบรมดับเบิลดับเบิลยู - ค่าน้ำหนักหลังจากการฝึกอบรม int numLayers - จำนวนชั้นในเครือข่าย รวมทั้ง input, ซ่อนและส่งออก int lSz - numLayers ขนาดอาร์เรย์ซึ่งเก็บจำนวนของเซลล์ประสาทในแต่ละชั้น lSz0 lSz 0 ระบุจำนวนอินพุตของเครือข่าย int OAF - คุณลักษณะสำคัญในการเปิดใช้งานของเซลล์ประสาทเอาต์พุต (เปิดใช้งาน 1 ฟังก์ชัน, 0 ไม่ใช่) คู่ LR - การฝึกอบรมความเร็วคู่ MF - ช่วงเวลาของอัตราการเรียนรู้ int nep - จำนวนสูงสุดของ ขั้นตอนการฝึก (epochs) ยุคประกอบด้วยการตรวจสอบชุดฝึกทั้งหมด double maxMSE - ข้อผิดพลาดเฉลี่ยซึ่งการเรียนรู้หยุดลง พารามิเตอร์อินพุท (สีเขียว) และเอาท์พุท (สีน้ำเงิน) ของฟังก์ชัน Test () คือ: double inpTest - ข้อมูลเข้า (เก่าก่อน) double outTest - Imprint int ntt - ชุดข้อมูลขาเข้าและขาออก double extInitWt - ค่าเริ่มต้นของน้ำหนัก numLayers - ของเลเยอร์ในเครือข่ายรวมถึงอินพุต, ซ่อนและเอาท์พุท int lSz - อาร์เรย์ขนาด numLayers ซึ่งเก็บจำนวนของเซลล์ประสาทในแต่ละชั้น l lSz 0 ระบุจำนวนอินพุตของเครือข่าย int OAF - คุณลักษณะสำคัญในการเปิดใช้งานเซลล์ประสาทเอาต์พุต (เปิดใช้งาน 1 ฟังก์ชัน, 0 ไม่ใช่) การใช้การเปิดใช้งานเซลล์ประสาทเอาต์พุตขึ้นอยู่กับลักษณะของเอาท์พุท ถ้าสัญญาณขาออกของเครือข่ายเป็นแบบทวินาม (0 1) จากนั้นคุณต้องใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน (OAF 1) ถ้าเอาท์พุทเป็นตัวบ่งชี้ราคาฟังก์ชันการกระตุ้นในเลเยอร์เอาต์พุตจะไม่จำเป็น (OAF 0) ตัวอย่างตัวบ่งชี้ที่ใช้ neuron เครือข่าย: BPNN Predictor. mq4 - คาดการณ์ราคาในอนาคต พารามิเตอร์ป้อนเข้าเครือข่ายคือการเพิ่มขึ้นของราคาสัมพัทธ์: x i เปิด testbar เปิด testbar delay i -1.0 ซึ่งความล่าช้าที่ฉันนำมาจากชุด Fibonacci ผลผลิตเครือข่ายคาดการณ์ว่าจะเพิ่มขึ้นในอนาคตของราคาในอนาคต ฟังก์ชันการเปิดใช้งานในเลเยอร์เอาต์พุตจะถูกปิดใช้งาน พารามิเตอร์อินพุทเป็นตัวบ่งชี้ extern int lastBar - จำนวนบาร์สุดท้ายที่อยู่นอก int bart - จำนวนของแถบคาดการณ์ในอนาคตจาก int numLayers - จำนวนชั้นในเครือข่ายรวมถึงอินพุท, ซ่อนและส่งออก int int numInputs - จำนวนของอินพุตเครือข่ายภายนอก int numNeurons1 จำนวนของเซลล์ประสาทในจำนวนชั้น 1 extern int numNeurons2 จำนวนของเซลล์ประสาทในจำนวนชั้น 2 extern int numNeurons3 extern int numNeurons4 extern int numNeurons5 extern int ntr จำนวนชุดการฝึกอบรมของ input-output extern double LR - ความเร็วของเครือข่ายการเรียนรู้ extern คู่ MF - ค่าสัมประสิทธิ์ของเวลาการเรียนรู้เครือข่าย extern int nep - จำนวนสูงสุดของขั้นตอนการฝึกอบรม (epochs) extern int maxMSEpwr - เลขชี้กำลังที่ใช้ในการคำนวณความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยสูงสุดที่ยอมให้ได้เรียนรู้ maxMSE 10 maxMSEpwr ซื้อ - ขาย Classificator. mq4 - buysell ซื้อ - ขาย Classificator. mq4 - ตัวบ่งชี้การคาดการณ์ซื้อสัญญาณขาย เช่นเดียวกับในตัวอย่างก่อนหน้านี้เครือข่ายอินพุต xiOpentestbarOpentestbardelayi-1.0 x เปิดแถบทดสอบเปิด testbar delay i -1.0 สำหรับแถบซึ่งในอดีตได้รับสัญญาณเพื่อซื้อหรือขาย สัญญาณสุดท้ายเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการป้อนสัญญาณเพื่อให้ได้กำไร สัญญาณเอาต์พุตของเครือข่ายคือ 1 หรือ 0 buy sell ฟังก์ชันการเปิดใช้งานเลเยอร์ขาออก extern int lastBar - จำนวนของแถบล่าสุด extern int minProfit - กำไรขั้นต่ำเพื่อหาจุดเข้าที่เหมาะในอดีต extern เกณฑ์สอง - เกณฑ์สำหรับการรับรู้สัญญาณเอาต์พุตเป็น 0 หรือ 1 ภายนอก numLayers int - จำนวนชั้นใน เครือข่ายรวมทั้งอินพุท, ซ่อนและส่งออก extern int numInput - จำนวนอินพุตของเครือข่ายภายนอก int numNeurons1 - จำนวนของเซลล์ประสาทในจำนวนชั้น 1 extern int numNeurons2 - จำนวนของเซลล์ประสาทในจำนวนชั้น 2 extern int numNeurons3 extern int numNeurons3 extern int numNeurons4 extern int numNeurons4 extern int numNeurons5 extern int ntr - จำนวนชุดการฝึกอบรมของ input-output (ขึ้นอยู่กับจำนวนสัญญาณซื้อในอดีต, 0 เลือกสัญญาณที่ถูกต้องทั้งหมด) extern double LR - ความเร็วของการเรียนรู้ เครือข่าย extern คู่ MF - ค่าสัมประสิทธิ์ของเวลาการเรียนรู้เครือข่าย extern int nep - จำนวนสูงสุดของขั้นตอนการฝึกอบรม (epochs) extern int maxMSEpwr - เลขชี้กำลังที่ใช้ในการคำนวณสูงสุดทั้งหมด ข้อผิดพลาดเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยสแควร์ที่เรียนรู้ maxMSE 10 maxMSEpwr ลูกศรทางด้านขวาของเส้นสีเขียวแนวตั้งจะแสดงสัญญาณการซื้อที่สร้างโดยเครือข่ายเพื่อทดสอบแถบในอนาคต ลูกศรทางซ้ายแสดงจุดเข้าที่ดีที่สุดในอดีต การติดตั้งไฟล์: คัดลอกไฟล์ DLL ที่แนบมาใน C: Program Files MetaTrader 4 ผู้เชี่ยวชาญห้องสมุดเปิดใช้งาน DLL ใน metaTrader: เครื่องมือ - ตัวเลือก - ที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ - อนุญาตการนำเข้า DLL หากไฟล์ DLL ไม่ได้ผลให้คอมไพล์เอง ไฟล์ที่จำเป็นทั้งหมดมีอยู่ใน BPNN. zip. Hybrid Neural Network กลยุทธ์การหยุดและการย้อนกลับของ Forex โดย Michael R. Bryant เครือข่ายประสาทเทียมได้ถูกนำมาใช้ในระบบการซื้อขายเป็นเวลาหลายปีโดยมีระดับความสำเร็จแตกต่างกัน ดึงดูดใจหลักของพวกเขาคือโครงสร้างแบบไม่เชิงเส้นของพวกเขาสามารถจับภาพความซับซ้อนของการเคลื่อนไหวของราคาได้ดีกว่ามาตรฐานกฎการซื้อขายตามตัวบ่งชี้ การวิพากษ์วิจารณ์อย่างหนึ่งคือกลยุทธ์การซื้อขายผ่านเครือข่ายประสาทเทียมมีแนวโน้มที่จะพอดีและไม่ค่อยมีผลต่อข้อมูลใหม่ ทางออกที่เป็นไปได้ในการแก้ปัญหานี้คือการรวมเครือข่ายประสาทกับกฎยุทธศาสตร์ตามกฎเพื่อสร้างกลยุทธ์แบบผสมผสาน บทความนี้จะแสดงวิธีการนี้สามารถทำได้โดยใช้ Adaptrade Builder โดยเฉพาะบทความนี้จะแสดงให้เห็นถึงสิ่งต่อไปนี้: การรวมเครือข่ายประสาทและตรรกะที่ใช้กฎสำหรับรายการทางการค้าจะใช้วิธีข้อมูลสามส่วนและส่วนที่สามใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของกลยุทธ์ขั้นสุดท้าย รหัสกลยุทธ์ที่เกิดขึ้นสำหรับทั้ง MetaTrader 4 และ TradeStation จะแสดงขึ้นและจะแสดงให้เห็นว่าผลการตรวจสอบมีความเป็นบวกสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม เครือข่ายประสาทเทียมเป็นตัวกรองรายการทางการค้าทางคณิตศาสตร์เครือข่ายประสาทเป็นชุดค่าผสมที่ไม่เป็นเชิงเส้นของอินพุตที่มีน้ำหนักอย่างน้อยหนึ่งรายการที่สร้างค่าเอาท์พุทอย่างน้อยหนึ่งค่า สำหรับการซื้อขายเครือข่ายประสาทเทียมโดยทั่วไปจะใช้เป็นหนึ่งในสองวิธี ได้แก่ (1) เป็นการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตหรือ (2) เป็นตัวบ่งชี้หรือตัวกรองสำหรับการซื้อขาย ในที่นี้จะพิจารณาการใช้ตัวบ่งชี้หรือตัวกรองการค้า เป็นตัวบ่งชี้เครือข่ายประสาททำหน้าที่เป็นเงื่อนไขเพิ่มเติมหรือตัวกรองที่ต้องได้รับความพึงพอใจก่อนที่จะสามารถป้อนการค้าได้ ปัจจัยการผลิตในเครือข่ายเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคอื่น ๆ เช่นโมเมนตัม, stochastics, ADX, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นต้นรวมถึงราคาและชุดค่าผสมของข้อมูลก่อนหน้า อินพุตถูกปรับขนาดและเครือข่ายประสาทได้รับการออกแบบเพื่อให้เอาท์พุทเป็นค่าระหว่าง -1 ถึง 1 วิธีหนึ่งคืออนุญาตให้มีรายการที่ยาวขึ้นถ้าเอาต์พุตมากกว่าหรือเท่ากับค่าธรณีประตูเช่น 0.5 และ รายการสั้น ๆ ถ้าเอาต์พุตน้อยกว่าหรือเท่ากับค่าลบของเกณฑ์เช่น -0.5 เงื่อนไขนี้จะเป็นไปตามเงื่อนไขในรายการที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่นถ้ามีเงื่อนไขในการป้อนข้อมูลแบบยาวก็จะต้องเป็นความจริงและผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาทจะต้องมีค่าอย่างน้อยเท่ากับค่า threshold สำหรับรายการที่ยาว เมื่อตั้งค่าเครือข่ายประสาทผู้ค้าจะต้องรับผิดชอบในการเลือกปัจจัยการผลิตและโครงสร้างเครือข่ายและสำหรับการสร้างเครือข่ายซึ่งจะกำหนดค่าน้ำหนักที่เหมาะสม ดังที่แสดงไว้ด้านล่าง Adaptrade Builder จะทำตามขั้นตอนเหล่านี้โดยอัตโนมัติในฐานะส่วนหนึ่งของกระบวนการสร้างวิวัฒนาการซึ่งซอฟต์แวร์จะใช้ การใช้เครือข่ายประสาทเทียมเป็นตัวกรองการค้าช่วยให้สามารถรวมเข้ากับกฎระเบียบอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดายเพื่อสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแบบไฮบริดซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่ผสมผสานคุณสมบัติที่ดีที่สุดของวิธีการแบบดั้งเดิมที่ใช้กฎกับข้อได้เปรียบของเครือข่ายประสาทเทียม เป็นตัวอย่างง่ายๆ Builder อาจรวมกฎครอสโอเวอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อให้ตำแหน่งที่ยาวขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วข้ามเหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ช้าและผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาทจะอยู่ที่หรือสูงกว่าเกณฑ์ของระบบ กลยุทธ์การซื้อขายแบบ Stop-and-Reverse กลยุทธ์การเทรดแบบหยุดและย้อนกลับเป็นกลยุทธ์ที่มีอยู่ในตลาดไม่ว่าจะนานหรือสั้น การพูดอย่างตรงไปตรงมา quotstop-and-reversequot หมายความว่าคุณสามารถย้อนกลับการค้าได้เมื่อคำสั่งหยุดของคุณถูกกด อย่างไรก็ตามฉันใช้มันเป็นสั้นสำหรับกลยุทธ์การค้าใด ๆ ที่ย้อนกลับจากยาวไปสั้นไปยาวและอื่น ๆ เพื่อให้คุณอยู่เสมอในตลาด ตามคำนิยามนี้คำสั่งไม่จำเป็นต้องเป็นคำสั่งหยุด คุณสามารถป้อนและย้อนกลับโดยใช้ตลาดหรือ จำกัด คำสั่งซื้อด้วย ยังไม่จำเป็นที่แต่ละด้านใช้ตรรกะเดียวกันหรือแม้แต่ประเภทคำสั่งเดียวกัน ตัวอย่างเช่นคุณสามารถป้อนคำสั่งซื้อแบบยาว (และออกจากคำสั่งสั้น ๆ ) ในคำสั่งหยุดและป้อนคำสั้น ๆ (และออกจากคำสั่งซื้อตามตลาด) โดยใช้กฎและเงื่อนไขที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละรายการที่ป้อนเข้า นี่เป็นตัวอย่างของกลยุทธ์หยุดและย้อนกลับแบบไม่สมมาตร ข้อได้เปรียบหลักของกลยุทธ์แบบหยุดและย้อนคือการอยู่ในตลาดตลอดเวลาคุณจะไม่พลาดการเคลื่อนไหวใหญ่ ๆ ข้อดีอีกอย่างหนึ่งคือความเรียบง่าย เมื่อมีกฎและเงื่อนไขแยกต่างหากสำหรับการเข้าและออกธุรกิจการค้ามีความซับซ้อนและอื่น ๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้ การที่การรวมรายการและการออกจากห้องหมายถึงการตัดสินใจในเรื่องเวลาน้อยลงจะต้องมีขึ้นซึ่งอาจหมายถึงความผิดพลาดน้อยลง ในทางกลับกันอาจเป็นที่ถกเถียงกันได้ว่าเงื่อนไขที่ดีที่สุดสำหรับการออกจากการค้าแทบจะไม่เหมือนกับการป้อนเข้าไปในทิศทางตรงกันข้ามการเข้าและออกจากการค้าเป็นการตัดสินใจที่แยกจากกันซึ่งควรใช้กฎและเหตุผลแยกต่างหาก อีกข้อเสียเปรียบที่อาจเป็นอุปสรรคต่อการอยู่เสมอในตลาดก็คือกลยุทธ์จะค้าขายผ่านช่องว่างที่เปิดทุกช่องทาง ช่องว่างขนาดใหญ่ที่เปิดออกจากตำแหน่งอาจหมายถึงการสูญเสียครั้งใหญ่ก่อนที่กลยุทธ์จะสามารถย้อนกลับได้ กลยุทธ์ที่เข้าและออกจากทางเลือกมากขึ้นหรือทางออกนั้นในตอนท้ายของวันสามารถลดผลกระทบของช่องว่างที่เปิดได้ เนื่องจากเป้าหมายคือการสร้างกลยุทธ์ forex MetaTrader 4 (MT4) เป็นทางเลือกที่ชัดเจนสำหรับแพลตฟอร์มการเทรดที่กำหนดว่า MetaTrader 4 ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้กับ forex และใช้กันอย่างแพร่หลายในการซื้อขายตลาดเหล่านั้น (ดูตัวอย่างเช่น MetaTrader vs. TradeStation : การเปรียบเทียบภาษา) อย่างไรก็ตามในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา TradeStation ได้เล็งเป้าหมายไปที่ตลาดอัตราแลกเปลี่ยนที่ก้าวร้าวมากขึ้น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปริมาณการซื้อขายและหรือระดับบัญชีของคุณการค้าตลาด forex ผ่าน TradeStation โดยไม่ต้องเสียค่าธรรมเนียมใด ๆ หรือจ่ายค่าคอมมิชชั่นใด ๆ Spread มีรายงานว่าคึกคักและมีสภาพคล่องที่ดีในคู่สกุลเงินสำคัญ ๆ ด้วยเหตุนี้ทั้งสองแพลตฟอร์มจึงถูกกำหนดเป้าหมายสำหรับโครงการนี้ มีปัญหาหลายอย่างเกิดขึ้นเมื่อกำหนดเป้าหมายหลายแพลตฟอร์มพร้อมกัน ประการแรกข้อมูลอาจแตกต่างกันไปในแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันโดยมีความแตกต่างในโซนเวลาราคาของบาร์ปริมาณและช่วงวันที่ที่มีอยู่ เพื่อให้เกิดความคล่องตัวเหนือความแตกต่างเหล่านี้ข้อมูลได้จากทั้งสองแพลตฟอร์มและกลยุทธ์ต่างๆถูกสร้างขึ้นในชุดข้อมูลทั้งสองแบบพร้อมกัน ดังนั้นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดจึงเป็นกลยุทธ์ที่ดีสำหรับทั้งชุดข้อมูลแม้ว่าจะมีความแตกต่างในข้อมูลก็ตาม การตั้งค่าข้อมูลที่ใช้ใน Builder จะแสดงไว้ด้านล่างในรูปที่ 1. ตามที่สามารถสรุปได้จากตารางข้อมูลการตลาดในรูป Eurodollar forex market ถูกกำหนดเป้าหมาย (EURUSD) โดยมีแถบขนาด 4 ชั่วโมง (240 นาที) ขนาดบาร์หรือตลาดอื่น ๆ ก็น่าจะเป็นประโยชน์เช่นกัน ฉันสามารถหาข้อมูลได้มากที่สุดผ่านแพลตฟอร์ม MT4 ตามที่ระบุไว้ในช่วงวันที่ที่แสดงในรูปที่ 1 (ข้อมูลชุดที่ 2) ดังนั้นจึงใช้ช่วงวันที่เดียวกันในการรับชุดข้อมูลที่เทียบเท่าจาก TradeStation (ชุดข้อมูล 1) ใช้ข้อมูลจำนวน 80 รายการสำหรับ Building (รวมตัวอย่างและ quotout-of-samplequot) พร้อมด้วย 20 (62014 ถึง 21015) ที่กำหนดไว้สำหรับการตรวจสอบ 80 จากเดิม 80 ถูกตั้งค่าเป็น quotin-samplequot โดยมีชุดคำสั่ง quotout-of-sample 20 ชุดดังที่แสดงไว้ในรูปที่ 1. spread spreader ของ Bidask ถูกตั้งไว้ที่ 5 pips และมีการซื้อขาย 6 pips หรือ 60 ต่อ 1 lot ขนาดเต็ม (100,000 หุ้น) ต่อรอบ ชุดข้อมูลทั้งสองถูกรวมอยู่ในโครงสร้างตามที่ระบุโดยเครื่องหมายถูกในคอลัมน์ด้านซ้ายของตารางข้อมูลตลาด ภาพที่ 1 การตั้งค่าข้อมูลตลาดสำหรับการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศสำหรับ MetaTrader 4 และ TradeStation อีกปัญหาหนึ่งที่อาจเกิดขึ้นเมื่อกำหนดเป้าหมายหลายแพลตฟอร์มคือ Builder ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำซ้ำขั้นตอนที่แต่ละแพลตฟอร์มสนับสนุนจะคำนวณตัวชี้วัดซึ่งอาจหมายความว่าค่าตัวบ่งชี้จะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มที่เลือกไว้ เพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้งที่เป็นไปได้นี้ตัวชี้วัดใด ๆ ที่ประเมินใน MetaTrader 4 แตกต่างจาก TradeStation ควรจะถูกตัดออกจากโครงสร้างซึ่งหมายความว่าควรหลีกเลี่ยงตัวชี้วัดต่อไปนี้: ตัวชี้วัดอื่น ๆ ที่พร้อมใช้งานสำหรับทั้งสองแพลตฟอร์มมีการคำนวณเช่นเดียวกับ ทั้งสองแพลตฟอร์ม TradeStation มีตัวบ่งชี้ทั้งหมดที่มีอยู่ใน Builder ขณะที่ MetaTrader 4 ไม่รองรับ ดังนั้นเพื่อรวมเฉพาะตัวบ่งชี้ที่มีอยู่ในทั้งสองแพลตฟอร์มแพลตฟอร์ม MetaTrader 4 ควรเลือกเป็นชนิดรหัสใน Builder ซึ่งจะลบตัวบ่งชี้ออกจากชุดการสร้างที่ไม่พร้อมใช้งานสำหรับ MT4 โดยอัตโนมัติซึ่งจะทำให้ตัวชี้วัดต่างๆพร้อมใช้งานในทั้งสองแพลตฟอร์ม นอกจากนี้เนื่องจากฉันสังเกตเห็นความแตกต่างของข้อมูลปริมาณที่ได้รับจากแต่ละแพลตฟอร์มฉันได้นำตัวบ่งชี้ที่ขึ้นกับปริมาณทั้งหมดออกจากชุดการสร้าง สุดท้ายตัวบ่งชี้เวลาของวันถูกนำออกเนื่องจากความแตกต่างในเขตเวลาระหว่างไฟล์ข้อมูล ในรูปที่ 2 ด้านล่างรายการตัวชี้วัดที่ใช้ในชุดสร้างจะแสดงขึ้นโดยใช้ตัวบ่งชี้หรือไม่จากกระบวนการสร้าง (คอลัมน์ quotConsiderquot) ตัวชี้วัดที่นำออกจากการพิจารณาด้วยเหตุผลที่กล่าวถึงข้างต้นจะปรากฏที่ด้านบนสุดของรายการ ตัวชี้วัดที่เหลือซึ่งเริ่มต้นด้วย quotSimple Mov Avequot เป็นส่วนหนึ่งของชุดการสร้างทั้งหมด รูปที่ 2. ตัวบ่งชี้ใน Builder แสดงตัวบ่งชี้ที่ถูกลบออกจากชุด build ตัวเลือกการประเมินที่ใช้ในกระบวนการสร้างจะแสดงในรูปที่ 3. ตามที่กล่าวไว้ MetaTrader 4 ได้รับเลือกให้เป็นตัวเลือกสำหรับการส่งออกโค้ด หลังจากสร้างกลวิธีใน Builder ตัวเลือกใด ๆ ในแท็บตัวเลือกการประเมินผลซึ่งรวมถึงประเภทโค้ดสามารถเปลี่ยนแปลงได้และกลยุทธ์จะได้รับการประเมินใหม่ซึ่งจะเขียนรหัสใหม่ในภาษาใดก็ตาม คุณลักษณะนี้ใช้เพื่อรับรหัส TradeStation สำหรับกลยุทธ์ขั้นสุดท้ายหลังจากสร้างกลยุทธสำหรับ MetaTrader 4 รูปที่ 3. ตัวเลือกการประเมินผลใน Builder สำหรับกลยุทธ์การแลกเปลี่ยนสกุลเงิน EURUSD เมื่อต้องการสร้างกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังประเภทการออกทั้งหมดถูกลบออกจากชุดสร้างดังที่แสดงไว้ด้านล่างนี้ 4. ทั้งสามประเภทของคำสั่งเข้า - ตลาดหยุดและขีด จำกัด - ถูกทิ้งไว้เป็น quotconsiderquot ซึ่งหมายความว่ากระบวนการสร้างอาจพิจารณาเรื่องใด ๆ ระหว่างขั้นตอนการสร้าง รูปที่ 4 ประเภทใบสั่งซื้อที่เลือกใน Builder เพื่อสร้างกลยุทธ์หยุดและย้อนกลับ ซอฟต์แวร์ Builder จะสร้างเงื่อนไขลอจิกตามกฏโดยอัตโนมัติสำหรับการเข้าและออก เมื่อต้องการเพิ่มเครือข่ายประสาทเทียมกับกลยุทธ์เพียงจำเป็นต้องเลือกตัวเลือก quot ใส่เครือข่ายประสาทในเงื่อนไขการเริ่มต้นในแท็บตัวเลือกยุทธวิธีดังแสดงในรูปที่ 5. การตั้งค่าเครือข่ายประสาทถูกทิ้งไว้ที่ค่าเริ่มต้น เป็นส่วนหนึ่งของตรรกะแบบหยุดและย้อนกลับตัวเลือก Market Sides ถูกตั้งค่าเป็น LongShort และไม่ได้ทำเครื่องหมายที่ตัวเลือกให้กับ quota เพื่อออกก่อนที่จะป้อน newquantquot หลังมีความจำเป็นต้องเปิดใช้คำสั่งเข้าออกจากตำแหน่งปัจจุบันเมื่อมีการกลับรายการ การตั้งค่าอื่น ๆ ทั้งหมดเหลืออยู่ที่ค่าเริ่มต้น รูปที่ 5. ตัวเลือกยุทธศาสตร์ที่เลือกใน Builder เพื่อสร้างกลยุทธ์ไฮบริดโดยใช้ทั้งเงื่อนไขกฎและสภาพเครือข่ายประสาท ลักษณะวิวัฒนาการของกระบวนการสร้างใน Builder ได้รับการแนะนำโดยการออกกำลังกาย ซึ่งคำนวณจากวัตถุประสงค์และเงื่อนไขที่กำหนดไว้ในแท็บเมตริกดังแสดงในรูปที่ 6. วัตถุประสงค์ของการสร้างที่เรียบง่ายคือการเพิ่มผลกำไรสุทธิในขณะที่ลดความซับซ้อนซึ่งให้น้ำหนักน้อยเมื่อเทียบกับกำไรสุทธิ เน้นความสำคัญมากขึ้นเกี่ยวกับเงื่อนไขการสร้างซึ่งรวมถึงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และความสำคัญสำหรับคุณภาพกลยุทธ์ทั่วไปรวมถึงค่าเฉลี่ยของจำนวนบาร์ในธุรกิจการค้าและจำนวนธุรกิจการค้า ตอนแรกมีเพียงแถบเฉลี่ยในธุรกิจการค้าที่รวมอยู่ในสภาพการสร้างเท่านั้น อย่างไรก็ตามในช่วงต้นของการก่อสร้างกำไรสุทธิได้รับการสนับสนุนมากกว่าความยาวทางการค้าดังนั้นจึงมีการเพิ่มเมตริกจำนวนการซื้อขายแล้ว ช่วงที่ระบุสำหรับจำนวนธุรกิจการค้า (ระหว่าง 209 ถึง 418) เท่ากับช่วงความยาวเฉลี่ยระหว่าง 15 ถึง 30 บาร์ขึ้นอยู่กับจำนวนบาร์ในช่วงสร้าง ด้วยเหตุนี้การเพิ่มเมตริกนี้จึงให้ความสำคัญกับเป้าหมายความยาวทางการค้ามากขึ้นซึ่งส่งผลให้สมาชิกในกลุ่มนี้มีจำนวนสมาชิกในกลุ่มที่มีช่วงการค้าที่ต้องการ รูปที่ 6 สร้างเป้าหมายและเงื่อนไขที่ตั้งค่าไว้ในแท็บเมตริกกำหนดวิธีการคำนวณสมรรถภาพ ข้อกำหนดในการเลือกกลยุทธ์ยอดนิยมซ้ำซ้อนเงื่อนไขการสร้างยกเว้นว่าเงื่อนไขของกลยุทธ์ด้านบนได้รับการประเมินในช่วงข้อมูลทั้งหมด (ไม่รวมส่วนการตรวจสอบซึ่งแยกต่างหาก) แทนที่จะเป็นเพียงช่วงเวลาสร้างเช่นในกรณีของ สร้างเงื่อนไข เงื่อนไขด้านกลยุทธ์ด้านบนถูกใช้โดยโปรแกรมเพื่อกำหนดกลยุทธ์ที่ตรงตามเงื่อนไขทั้งหมดในประชากรที่แยกจากกัน การตั้งค่าขั้นสุดท้ายจะกระทำในแท็บ Build Options ดังภาพด้านล่าง 7. ตัวเลือกที่สำคัญที่สุดคือขนาดประชากรจำนวนรุ่นและตัวเลือกในการรีเซ็ตตามประสิทธิภาพของ quotout-of-samplequot ขนาดของประชากรได้รับเลือกให้มีขนาดใหญ่พอที่จะทำให้ประชากรในขณะนี้มีความหลากหลายมากขึ้นในขณะที่ยังมีขนาดเล็กพอที่จะสร้างได้ในระยะเวลาที่เหมาะสม จำนวนรุ่นขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่ใช้ในการสร้างเบื้องต้น 2-3 ครั้งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่จะมาบรรจบกัน รูปที่ 7 ตัวเลือกในการสร้าง ได้แก่ ขนาดประชากรจำนวนรุ่นและตัวเลือกสำหรับการรีเซ็ตประชากรโดยพิจารณาจากประสิทธิภาพการทำงานของ quotout-of-samplequot ตัวเลือกในการ quotReret ในตัวอย่างผลการดำเนินงานนอกเกณฑ์ (OOS) จะเริ่มสร้างกระบวนการหลังจากผ่านไปหลายชั่วอายุคนตามเงื่อนไขที่ระบุไว้ในกรณีนี้ประชากรจะถูกรีเซ็ตหากยอดกำไรสุทธิของ quotout-of-samplequot มีค่าเป็น น้อยกว่า 20,000 ค่านี้ได้รับการคัดเลือกจากการทดสอบเบื้องต้นเพื่อให้ได้ค่าที่สูงพอที่อาจจะไม่ถึง เป็นผลให้กระบวนการสร้างถูกทำซ้ำทุกๆ 30 ชั่วอายุจนกว่าจะหยุดด้วยตัวเอง นี่คือวิธีที่จะทำให้โปรแกรมสามารถระบุกลยุทธ์ตามเงื่อนไขกลยุทธ์ยอดนิยมในช่วงเวลาที่ขยายได้ เป็นระยะ ๆ ประชากรของกลยุทธ์ด้านบนสามารถตรวจสอบได้และกระบวนการสร้างจะถูกยกเลิกเมื่อพบกลยุทธ์ที่เหมาะสม สังเกตเห็นว่าฉันใส่ quotout-of-samplequot ในเครื่องหมายคำพูด เมื่อใช้ระยะเวลา quotout-of-samplequot เพื่อตั้งค่าประชากรใหม่ในลักษณะนี้ระยะเวลา quotout-of-samplequot จะไม่เป็นจริงอีกต่อไป เนื่องจากช่วงเวลาดังกล่าวถูกนำมาใช้เพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการสร้างซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของระยะเวลาในตัวอย่าง Thats ทำไมมันควรที่จะตั้งค่าส่วนที่สามสำหรับการตรวจสอบตามที่ได้กล่าวข้างต้น หลังจากผ่านการประมวลผลเป็นเวลาหลายชั่วโมงและมีการสร้างใหม่เป็นจำนวนมากกลยุทธ์ที่เหมาะสมพบได้ในประชากรกลยุทธ์อันดับสูงสุด ส่วนของการค้าขายที่ปิดสนิทแสดงไว้ในรูปที่ 8. ส่วนของส่วนของผู้ถือหุ้นแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอในทั้งกลุ่มข้อมูลที่มีจำนวนการซื้อขายที่เพียงพอและเป็นผลเดียวกันจากทั้งชุดข้อมูล รูปที่ 8. เส้นโค้งส่วนได้เสียในการค้าขายแบบ Closed-trade สำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD เมื่อต้องการตรวจสอบกลยุทธ์ในช่วงเวลาตรวจสอบวันที่ควบคุมบนแท็บตลาด (ดูรูปที่ 1) ถูกเปลี่ยนเป็นวันที่สิ้นสุดของข้อมูล (2112015) และยุทธศาสตร์ได้รับการประเมินใหม่โดยเลือกคำสั่ง Evaluate จาก Strategy ใน Builder ผลการทดลองแสดงไว้ในรูปที่ 9. ผลการตรวจสอบในกล่องสีแดงแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์จัดเก็บข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในระหว่างกระบวนการสร้าง รูปที่ 9 เส้นโค้งส่วนได้เสียในการค้าขายแบบปิดสำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD รวมถึงระยะเวลาการตรวจสอบ การตรวจสอบขั้นสุดท้ายคือการดูว่ากลยุทธ์ดำเนินการกับข้อมูลแต่ละชุดแยกกันอย่างไรโดยใช้ตัวเลือกการส่งออกโค้ดสำหรับแพลตฟอร์มดังกล่าว นี่เป็นสิ่งที่จำเป็นเนื่องจากตามที่ได้อธิบายไว้ข้างต้นอาจมีความแตกต่างของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับ (1) ชนิดของรหัสและ (2) ชุดข้อมูล เราจำเป็นต้องตรวจสอบว่าการตั้งค่าที่เลือกนั้นทำให้ความแตกต่างเหล่านี้ลดลงตามที่ตั้งใจไว้ ในการทดสอบกลยุทธ์สำหรับ MetaTrader 4 ชุดข้อมูลจาก TradeStation ถูกยกเลิกการเลือกในแท็บตลาดและได้รับการประเมินกลยุทธ์ใหม่ ผลการทดลองแสดงไว้ในรูปที่ 10 ซึ่งจะทำซ้ำเส้นโค้งด้านล่างในรูปที่ 10 9. รูปที่ 10. เส้นโค้งส่วนได้เสียในการค้าแบบ Closed-trade สำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD รวมถึงระยะเวลาการตรวจสอบความถูกต้องของ MetaTrader 4 สุดท้ายเพื่อทดสอบกลยุทธ์สำหรับ TradeStation ชุดข้อมูลจาก TradeStation ได้รับการคัดเลือกและชุดข้อมูลสำหรับ MetaTrader 4 ถูกยกเลิกการเลือกในแท็บตลาดเอาท์พุทโค้ดเปลี่ยนเป็น quotTradeStation, quot และกลยุทธ์ได้รับการประเมินใหม่ ผลการทดลองแสดงไว้ในรูปที่ 11 และดูเหมือนจะคล้ายกับเส้นโค้งกลางในรูปที่ 11 9 ตามคาด รูปที่ 11 เส้นโค้งส่วนได้เสียในการค้าขายแบบปิดสำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD รวมทั้งระยะเวลาการตรวจสอบสำหรับ TradeStation รหัสสำหรับทั้งสองแพลตฟอร์มมีไว้ด้านล่างในรูปที่ 12. คลิกรูปภาพเพื่อเปิดไฟล์โค้ดสำหรับแพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้อง การตรวจสอบรหัสแสดงให้เห็นว่าส่วนของกฎของกลยุทธ์ใช้เงื่อนไขความผันแปรที่แตกต่างกันสำหรับด้านยาวและด้านสั้น อินพุตของเครือข่ายประสาทประกอบด้วยตัวบ่งชี้หลายแบบรวมทั้งแนวโน้มในแต่ละวันแนวโน้มของ ZLTrend ระดับสูงในวัน oscillators (InvFisherCycle, InvFisherRSI), Bollinger bands และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ลักษณะไฮบริดของกลยุทธ์สามารถเห็นได้โดยตรงในคำสั่งโค้ด (จากรหัส TradeStation): ถ้า EntCondL และ NNOutput gt 0.5 แล้วเริ่มซื้อ (quotEnMark-Lquot) หุ้น NShares ถัดไปแถบที่ตลาดตัวแปร quotEntCondLquot แสดงรายการกฎ เงื่อนไขและ quotNNOuputquot คือผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาทเทียม เงื่อนไขทั้งสองจะต้องเป็นความจริงในการวางคำสั่งซื้อที่ยาวนาน เงื่อนไขในการป้อนสั้น ๆ ทำงานในลักษณะเดียวกัน รูปที่ 12. รหัสกลยุทธ์การซื้อขายสำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD (ด้านซ้าย MetaTrader 4 ด้านขวา TradeStation) คลิกที่รูปเพื่อเปิดไฟล์โค้ดที่เกี่ยวข้อง ดาวน์โหลดไฟล์ Builder project (.gpstrat) ที่มีการตั้งค่าที่อธิบายไว้ในบทความนี้ บทความนี้กล่าวถึงกระบวนการสร้างกลยุทธ์เครือข่ายแบบใช้กฎแบบผสมสำหรับ EURUSD โดยใช้วิธีการหยุดและย้อนกลับ (ในตลาด) กับ Adaptrade Builder แสดงให้เห็นว่าสามารถสร้างรหัสกลยุทธ์สำหรับหลายแพลตฟอร์มได้โดยการเลือกเซตย่อยร่วมของตัวบ่งชี้ที่ทำงานในลักษณะเดียวกันในแต่ละแพลตฟอร์ม การตั้งค่าที่จำเป็นในการสร้างกลยุทธ์ที่ย้อนกลับจากระยะยาวไปเป็นระยะสั้นและด้านหลังได้รับการอธิบายไว้และแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ที่เกิดขึ้นมีผลในเชิงบวกต่อการแยกส่วนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล นอกจากนี้ยังได้รับการยืนยันว่ากลยุทธ์นี้สร้างผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันกับข้อมูลและตัวเลือกโค้ดสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม ดังที่ได้กล่าวไปแล้วข้างต้นวิธีการหยุดและทำกลับมีข้อบกพร่องหลายประการและอาจไม่ดึงดูดทุกคน อย่างไรก็ตามวิธีการตลาดแบบตลอดเวลาอาจมีความน่าสนใจยิ่งขึ้นกับข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยนเนื่องจากตลาดอัตราแลกเปลี่ยนซื้อขายตลอดเวลา ดังนั้นจึงไม่มีช่องว่างในการเปิดเซสชั่นและคำสั่งซื้อขายจะมีการใช้งานอยู่ตลอดเวลาและพร้อมสำหรับการกลับรายการการค้าเมื่อตลาดมีการเปลี่ยนแปลง การใช้ข้อมูลในวัน (แถบ 4 ชั่วโมง) ทำให้มีข้อมูลจำนวนมากขึ้นสำหรับใช้ในกระบวนการสร้าง แต่ในทางกลับกันลักษณะโดยทั่วไปของกลยุทธ์หมายถึงการค้าที่ดำเนินการข้ามคืน กระบวนการสร้างได้รับอนุญาตให้พัฒนาเงื่อนไขที่ต่างกันสำหรับการป้อนข้อมูลแบบยาวและแบบสั้นทำให้เกิดกลยุทธ์หยุดและย้อนกลับแบบไม่สมมาตร แม้จะมีชื่อกลยุทธ์ที่เกิดขึ้นจะเข้าสู่ธุรกิจการค้าระยะยาวและระยะสั้นในใบสั่งซื้อของตลาดแม้ว่าคำสั่งซื้อในตลาดหยุดและขีด จำกัด ทั้งหมดได้รับการพิจารณาโดยกระบวนการสร้างโดยอิสระสำหรับแต่ละด้าน ในทางปฏิบัติการย้อนกลับจากระยะยาวเป็นระยะสั้นจะหมายถึงการขายสั้น ๆ สองเท่าของจำนวนหุ้นในตลาดเนื่องจากปัจจุบันกลยุทธ์นี้ยาวเช่น ถ้าสถานะปัจจุบันของหุ้นมีจำนวน 100,000 หุ้นคุณจะขายหุ้น 200,000 หุ้นในตลาด ในทำนองเดียวกันหากอันดับเครดิตในปัจจุบันมีจำนวน 100,000 หุ้นคุณจะซื้อหุ้น 200,000 หุ้นในตลาดเพื่อย้อนกลับไปในระยะสั้น ๆ มีการใช้ประวัติราคาที่สั้นกว่าจะเป็นแบบอย่าง อย่างไรก็ตามผลการวิจัยพบว่าเป็นบวกในส่วนของการตรวจสอบซึ่งชี้ให้เห็นว่ายุทธศาสตร์ไม่ได้พอดี นี้สนับสนุนความคิดที่ว่าเครือข่ายประสาทสามารถนำมาใช้ในกลยุทธ์การค้าโดยไม่จำเป็นต้องพอดีกับกลยุทธ์ในการตลาด กลยุทธ์ที่นำเสนอนี้ไม่ได้มีไว้สำหรับการซื้อขายตามจริงและไม่ได้มีการทดสอบในการติดตามหรือซื้อขายตามเวลาจริง อย่างไรก็ตามบทความนี้สามารถใช้เป็นแม่แบบสำหรับการพัฒนากลยุทธ์ที่คล้ายกันสำหรับ EURUSD หรือตลาดอื่น ๆ และเช่นเคยกลยุทธ์การซื้อขายที่คุณพัฒนาควรได้รับการทดสอบอย่างละเอียดในการติดตามเรียลไทม์หรือข้อมูลแยกต่างหากเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์และทำความคุ้นเคยกับลักษณะการซื้อขายของกลยุทธ์ก่อนการซื้อขายหลักทรัพย์สด บทความนี้ปรากฏในจดหมายข่าว Adaptrade Software ฉบับเดือนกุมภาพันธ์ 2015 ผลการดำเนินงานที่สมมุติหรือผลการดำเนินงานที่จำลองขึ้นมีข้อ จำกัด บางอย่างที่ยังคงเหลืออยู่ ไม่ว่าจะเป็นบันทึกผลการดำเนินงานที่แท้จริงผลลัพธ์ที่จำลองไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายตามปกติ นอกจากนี้เนื่องจากการค้าที่ยังไม่ได้มีการดำเนินการผลลัพธ์อาจมีอยู่ภายใต้หรือมากกว่าที่ได้รับการชดเชยสำหรับผลกระทบหากมีปัจจัยบางอย่างในตลาดเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมเทรดดิ้งที่จำลองในเรื่องทั่วไปจะต้องเป็นไปตามข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาพร้อมกับประโยชน์ของยุคเีดียว ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใด ๆ จะมีความสามารถในการทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน หากคุณต้องการรับทราบข่าวสารล่าสุดและข้อเสนอพิเศษจาก Adaptrade Software โปรดเข้าร่วมรายการอีเมลของเรา ขอบคุณ Predictor Predictor PRO Predictor เครือข่ายระบบประสาทเทอร์โบ PRO Predictor PRO NNEA ใช้เทคนิคการประดิษฐ์ประดิษฐ์ยอดเยี่ยมที่เรียกว่า 8220neural networks8221 เพื่อทำนายพฤติกรรมของตลาดการเงินทั่วโลก การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงินทั่วโลกส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การศึกษาความผิดปกติซึ่งเป็นงานที่ไม่สำคัญ เนื่องจากช่วงเวลาหนึ่งเดียวไม่สามารถใช้กับกระบวนการวิเคราะห์ทั้งหมดการระบุรูปแบบทั่วไปในตลาดการเงินจึงจำเป็นต้องมีความรู้และประสบการณ์มากพอในการลงทุนในตลาดหุ้น นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการคาดการณ์แนวโน้มของตลาดหุ้นและการหมุนเวียน สองทศวรรษที่ผ่านมาได้เห็นความพยายามที่จะแก้ปัญหาการคาดการณ์ทางการเงินที่ไม่ใช่เชิงเส้นโดยใช้เทคโนโลยี AI เช่นเครือข่ายประสาทเทียม หากคุณสนใจ NNEA Trend Predictor PRO สำหรับตัวคุณเองคุณสามารถทำเวอร์ชั่นล่าสุดได้โดยไม่มีการ จำกัด เวลาและเปิดใช้งานคุณสมบัติทั้งหมด ตัวบ่งชี้ Predictor PRO Trend ของเครือข่ายประสาทเทียมช่วยให้ผู้ใช้: ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) ที่ใช้งานง่าย ความเป็นไปได้ในการซื้อขายวันและการค้าระยะยาว การคาดการณ์แนวโน้มโดยใช้สองวิธีที่แตกต่างกัน ระดับการสนับสนุนและความต้านทานการพยากรณ์โรคต่อไปว่าจะเป็นช่วงที่ดีต่อการค้าหรือไม่ การใช้สีเพื่อกำหนดความน่าจะเป็นการเคลื่อนไหวของราคาและช่วงเวลาที่ดีสำหรับการค้าจากเสียเปรียบเพียงครั้งเดียว Open the 8220Scripts8221 folder From the 8220Navigator8221 panel and attach the script 8220NNEA NN-TP8221 to an arbitrary chart (by a right click 8220Execute on Chart8221, Drag and Drop or a double click). 8211 NNEA Trend Predictor Pro. ex4 8211 NeuralNetworkTrendPredictorManual. pdf 8211 NsBridge. dll 8211 pr2.5.dll 8211 pr2.5.nsw 8211 WinUser32.mqh 8211 Your personal license will cover one demo account and one 8220live8221 account. 8211 ค่าใช้จ่ายต่อเดือน 8222 หรือค่าธรรมเนียมอื่น ๆ ที่เกิดขึ้นสำหรับการใช้งานประเภทไฟล์และข้อกำหนด: - นี่คือรายการดิจิทัล - คุณจำเป็นต้องใช้: แพลตฟอร์ม MetaTrader 4.0 8211 The files you8217ll get is ZIP archive.