Forex Neuronales Netzwerk Indikator

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Description: Zwei Forex - mit Indikator Neuron Direct Distribution Network (Feedforward neaural Netzwerk), die durch Back-Propagation von Fehlern (Backpropagation) lernen. Das Netzwerk wird durch eine DLL-Datei, C-Quellcode geladen, der angehängt ist. Das Neuronennetz ist nichts anderes als eine nichtlineare Modellausgabe als Funktion der Eingänge. An den Eingängen diente Benutzerdaten wie die Beispielzeitreihen. Die Bedeutung der Ausgabe wird auch vom Benutzer eingestellt, zum Beispiel Signale 1 kaufen 0 verkaufen. Die Struktur des Netzwerks, wieder eingestellt durch den Benutzer. Das Netzwerk besteht aus einer direkten Verteilung - der Eingangsschicht (Input Layer), deren Elemente die Inputs, versteckte Layer (versteckte Layer) sind, bestehend aus rechnerischen Knoten namens neuron s und der Ausgabeschicht (Output Layer), die aus einem oder mehreren besteht Neuronen, Ausbeuten sind Erträge über das Netzwerk. Alle Knoten der benachbarten Schichten sind verknüpft. Diese Verbindungen werden Synapsen genannt. Jede Synapse hat ein Gewicht (Gewicht w i, j, k), das mit den durch Synapsen übertragenen Daten multipliziert wird. Datenbewegungen von links nach rechts sind Eingaben vom Netzwerk zu seinen Ausgängen. Daher das Namens-Direktverteilungsnetz. Die gesamte Stichprobe dieses Netzes ist in der Abbildung unten dargestellt. Die Daten werden in zwei Schritten verarbeitet: 1. 1. Alle Eingänge multipliziert mit dem entsprechenden Gewicht werden hinzugefügt 2. 2. Dann wird die resultierende Menge behandelt (Aktivierungs - oder Zündfunktion) und (Aktivierungs - oder Zündfunktion) und an den einzigen Ausgang gesendet werden. Die Bedeutung der Aktivierungsfunktion Neuron wie die Modellierung Arbeit Neuron und das Gehirn: Neuron wird nur ausgelöst, nachdem die Informationen eine bestimmte Schwelle erreicht hat. In den mathematischen Aspekten gibt es nur das Nichtlinearitätsnetzwerk. Ohne sie wäre der Neuronendurchsatz ein lineares autoregressives Modell (lineares Vorhersagemodell). Das häufigste Aktivierungsfunktionsneuron ist eine Sigmoidfunktion f (x) 1 (1exp (-x)) f (x) 1 (1 exp (-x)) Die Schwelle der Aktivierung dieser Funktion ist 0. Diese Schwelle kann verschoben werden Auf der horizontalen Achse auf Kosten eines zusätzlichen Eingangsneurons (Vorspannungseingang) und wird als Eingangsvorspannung (Vorspannungseingang) bezeichnet, die ein bestimmtes Gewicht in der gleichen Weise wie andere Eingangsneuronen zugeordnet ist. So wird die Anzahl der Eingänge, Schichten, Neuronen s in jeder Schicht und die Gewichte der Inputs Neuronen s gesamte Neuron Netzwerk, dh nicht-lineare Modell, die es schafft. Um dieses Modell verwenden, müssen Sie wissen, das Gewicht. Die Gewichte werden durch Schulung des Netzes auf vergangene Daten berechnet, dh mit beliebigen früheren Eingabedaten sind bekannte Werte des Ausgangssignals. Die Gewichte des Netzwerks werden so optimiert, dass sie mit der Testlösung übereinstimmen. Typischerweise haben Eingaben in das Netzwerk mehrere Sätze von Eingabe - und entsprechenden Ausgabedaten und eine berechnete mittlere Fehlerabweichung des Ausgangssignals von dem Netzwerktest abgelegt. Das Trainingsnetzwerk soll dieses Problem durch eine Optimierung der Gewichte reduzieren. Es gibt mehrere Optimierungsmethoden, unter denen die Haupt-Weg zurück Ausbreitung von Fehlern (ALO) und die Methode der genetischen Verbesserung. Angehängte Dateien: Train () Test (). Die Bibliothek BPNN. cpp enthält zwei Funktionen: Train () und Test (). Zug () wurde entwickelt, um das Netzwerk zu trainieren, um Input - und Output-Daten bereitzustellen. Test () ist für die Berechnung der Ausgabedaten auf der Grundlage der Gewichte, die nach dem Ausführen von Train () erhalten wurden. Input (grüne Farbe) und Output (blau) Parameter der Funktion Train () sind: doppelte inpTrain - Eingabe (ältere zuerst) double outTarget - Impressum (älteste zuerst) double outTrain - Verlassen des Netzwerks nach Training int ntr - Anzahl der Trainings Sätze von Input-Output int UEW - Verwalten von externen Schlüsselwerten zur Initialisierung der Gewichte (1 use extInitWt, 0 verwenden Zufallszahlen) extInitWt - ursprüngliche Werte der Gewichte double trainiertWt - die Werte der Gewichte nach dem Training int numLayers - Anzahl der Schichten im Netzwerk Einschließlich Eingabe, versteckt und Ausgabe int lSz - Array Größe numLayers, die die Anzahl der Neuronen s in jeder Schicht gehalten. LSz0 lSz 0 spezifiziert die Anzahl der Netzeingänge int OAF - eine Schlüsseleigenschaft bei der Aktivierung der Ausgangsneuronen s (1 Funktion aktiviert, 0 nein) double LR - speed training double MF - der Moment der Lernrate int nep - die maximale Anzahl von Ausbildungsschritte (Epochen). Epoch besteht darin, alle Trainings-Sets zu überprüfen. Double maxMSE - mittlerer Fehler, in dem das Lernen aufhört. Die Parameter input (grün) und output (blau) der Funktion Test () sind: double inpTest - Eingabedaten (ältere zuerst) double outTest - Impressum int nt - Sätze von Ein - und Ausgangsdaten double extInitWt - ursprüngliche Werte der Gewichte numLayers - number Der Ebenen im Netzwerk einschließlich Eingang, versteckte und Ausgang int lSz - Array Größe numLayers, die die Anzahl der Neuronen s in jeder Schicht gehalten. L lSz 0 spezifiziert die Anzahl der Netzeingänge int OAF - ein Schlüsselelement bei der Aktivierung von Ausgangsneuronen s (1 Funktion aktiviert, 0 nein) Die Aktivierung der Ausgangsneuronen hängt von der Art des Ausgangs ab. Sind die Ausgangssignale des Netzes binomial (0 1), müssen Sie die Aktivierungsfunktion (OAF 1) verwenden. Wenn die Ausgabe eine Preisvorhersage ist, ist die Aktivierungsfunktion in der Ausgabeschicht nicht erforderlich (OAF 0). Beispiele für Indikatoren verwendet neuron Netzwerk: BPNN Predictor. mq4 - Prognose zukünftiger Preise. Die Netzeingangsparameter sind die relativen Preiserhöhungen: x i Testleiste öffnen Testleistenverzögerung i -1,0 mit Verzögerung i aus der Fibonacci-Reihe öffnen. Für die Netzwerkausgabe wird ein relativer Anstieg der künftigen Preise prognostiziert. Die Aktivierungsfunktion in der Ausgabeschicht ist deaktiviert. Input-Parameter sind ein Indikator extern int lastBar - Nummer des letzten Tisches extern int futBars - Anzahl zukünftiger vorausgesagter Balken extern int numLayers - Anzahl der Layer im Netzwerk inklusive Eingang, versteckt und Ausgang extern int numInputs - Anzahl der Netzeingänge extern Int numNeurons1 - die Anzahl der Neuronen in einer Layernummer 1 extern int numNeurons2 - die Anzahl der Neuronen in der Layernummer 2 extern int numNeurons3 extern int numNeurons4 extern int numNeurons5 extern int ntr - die Anzahl der Trainingssätze des Input-Outputs extern Double LR - die Geschwindigkeit des Lernnetzes extern double MF - Koeffizient des Zeitlernnetzwerks extern int nep - die maximale Anzahl der Trainingsschritte (Epochen) extern int maxMSEpwr - Exponent zur Berechnung des maximal zulässigen mittleren quadratischen Fehlers Lernen maxMSE 10 maxMSEpwr Kauf-Verkauf Classificator. mq4 - buysell. Kauf-Verkauf Classificator. mq4 - prädiktiven Indikator kaufen Verkaufssignale. Wie im vorherigen Beispiel diente das Eingabe-Netzwerk xiOpentestbarOpentestbardelayi-1.0 x i Open Testbar Open Testbar Verzögerung i -1.0 für Bars, die in der Vergangenheit erhielt Signal zu kaufen oder zu verkaufen. Diese letzteren Signale sind als Eingangssignale ideal, um einen gegebenen Gewinn zu erhalten. Netzwerk-Ausgangssignal ist 1 oder 0 kaufen verkaufen. Die Aktivierungsfunktion der Ausgabeschicht. Extern int lastBar - Nummer des letzten Tisches extern int minProfit - der minimale Profit, um den idealen Eintrittspunkt in der Vergangenheit zu finden externer Doppelschwellwert - der Schwellenwert für die Erkennung der Ausgangssignale als 0 oder 1 extern int numLayers - Anzahl der Schichten in Das Netzwerk einschließlich Eingang, versteckt und Ausgang extern int numInput - die Anzahl der Netzeingänge extern int numNeurons1 - die Anzahl der Neuronen s in einer Layernummer 1 extern int numNeurons2 - die Anzahl der Neuronen in der Layernummer 2 extern int numNeurons3 extern int NumNeurons4 extern int numNeurons4 extern int numNeurons5 extern int ntr - Anzahl der Trainingseinheiten der Input-Outputs (abhängig von der Anzahl der Kaufsignale in der Vergangenheit, 0 wählt alle gültigen Signale aus) extern double LR - die Geschwindigkeit des Lernens Netzwerk extern double MF - Koeffizient des Zeitlernnetzwerks extern int nep - maximale Anzahl der Trainingsschritte (Epochen) extern int maxMSEpwr - Exponent zur Berechnung des maximal zulässigen mittleren quadratischen Fehlerlerns maxMSE 10 maxMSEpwr Pfeil rechts neben der Vertikalen Grüne Linien zeigen Kauf verkaufen Signale, die durch das Netzwerk für die Prüfung der Zukunft Bars erzeugt. Die Pfeile auf der linken Seite zeigen den optimalen Einstieg in die Vergangenheit. Installation von Dateien: Kopieren der angehängten DLL-Datei in die C: - Programme MetaTrader 4-Expertenbibliotheken Ermöglicht die Verwendung von DLL in Metatrader: Extras - Optionen - Expertenberater - DLL-Importe zulassen Wenn die DLL-Datei nicht funktioniert, kompilieren Sie sich. Alle notwendigen Dateien sind in BPNN. zip enthalten.