Indicador russo forex

Descrição: Dois Forex - usando rede de distribuição direta de neurônio indicador (feedforward rede neaural), que é aprender por propagação de erros de volta (backpropagation). A rede é carregada através de um arquivo DLL, código-fonte C que está anexado. A rede Neuron não é mais do que um modelo não-linear que resulta em função das entradas. Nas entradas atendidas, os dados do usuário, como as séries temporais da amostra. O significado da saída também é definido pelo usuário, por exemplo, sinais 1 comprar 0 vender. A estrutura da rede, novamente definida pelo usuário. A rede consiste em uma distribuição direta - A camada de entrada (camada de entrada), cujos elementos são entradas, camadas ocultas (camadas ocultas), consistindo de nós computacionais chamados neurônio s e A camada de saída (camada de saída), que consiste em um ou mais Neurônio s, rendimentos são rendimentos em toda a rede. Todos os nós das camadas vizinhas estão ligados. Essas conexões são chamadas de sinapses. Cada sinapse tem um peso (peso w i, j, k), que são multiplicados pelos dados transmitidos por sinapses. Os movimentos de dados da esquerda para a direita são entradas da rede para suas saídas. Daí o nome da rede de distribuição direta. A amostra total desta rede está representada na imagem abaixo. Os dados são processados ​​neurônio s em duas etapas: 1. 1. Todas as entradas multiplicadas pelo peso apropriado, você é adicionado 2. 2. Então, a quantidade resultante manipulou a ativação Neurônio de função (função de ativação ou disparo) e (função de ativação ou disparo) e enviado para a única saída. O significado do neurônio da função de ativação como o neurônio do trabalho de modelagem eo cérebro: o neurônio é desencadeado somente após a informação ter atingido um determinado limiar. Nos aspectos matemáticos, ele apenas fornece a rede de não-linearidade. Sem ele, a perda líquida do neurônio seria um modelo auto-regressivo linear (modelo de predição linear). O neurônio da função de ativação mais comum é uma função sigmoid f (x) 1 (1exp (-x)) f (x) 1 (1 exp (-x)) O limite de ativação desta função é 0. Esse limite pode ser deslocado No eixo horizontal à custa de um neurônio de entrada adicional (entrada de polarização), e chamado de viés de entrada (entrada de polarização), que é atribuído a um determinado peso da mesma maneira que o outro neurônio de entrada. Assim, o número de insumos, camadas, neurônios em cada camada e os pesos da rede neuronal de neurônios de entrada, ou seja, modelo não-linear, que ele cria. Para usar este modelo, você precisa saber o peso. Os pesos são calculados pela formação da rede em dados passados, ou seja, com quaisquer dados de entrada anteriores, valores conhecidos do sinal de saída. Os pesos da rede são otimizados para corresponder a sua saída com a solução de teste. Normalmente, as entradas para a rede apresentaram vários conjuntos de entrada e dados de saída correspondentes e desvio de erro médio calculado da saída do teste de rede. A rede de treinamento é para reduzir esse problema ao otimizar os pesos. Existem vários métodos de otimização, entre os quais o caminho principal de propagação de erros (ALO) e o método de melhoria genética. Arquivos anexados: Train () Test (). O arquivo BPNN. cpp da biblioteca contém duas funções: Train () e Test (). Train () é projetado para treinar a rede para fornecer dados de entrada e saída. Test () é para o cálculo de dados de saída com base nos pesos obtidos após a execução do Train (). Parâmetros de entrada (cor verde) e saída (azul) da função Train () são: double inpTrain - input (older first) double outTarget - Imprint (o mais antigo primeiro) double outTrain - sai da rede após o treinamento int ntr - o número de treinamento Conjuntos de input-output int UEW - Gerenciando valores externos de chave para inicializar os pesos (1 use extInitWt, 0 usam números aleatórios) extInitWt - valores originais de pesos double trainedWt - os valores de pesos após treinamento int numLayers - número de camadas na rede Incluindo entrada, oculto e saída int lSz - tamanho da matriz numLayers, que manteve o número de neurônios s em cada camada. LSz0 lSz 0 especifica o número de entradas de rede int OAF - uma característica chave na ativação do neurônio de saída s (1 função habilitada, 0 não) duplo LR - velocidade de treinamento duplo MF - o momento da taxa de aprendizado int nep - o número máximo de Passos de treinamento (épocas). Epoch consiste em verificar todos os conjuntos de treinamento. Duplo maxMSE - erro médio, no qual a aprendizagem pára. Os parâmetros Input (verde) e saída (azul) da função Test () são: double inpTest - dados de entrada (primeiro antigo) double outTest - Imprint int ntt - conjuntos de dados de entrada e saída double extInitWt - valores originais de pesos numLayers - número De camadas na rede, incluindo entrada, oculto e saída int lSz - tamanho da matriz numLayers, que manteve o número de neurônios s em cada camada. L lz 0 especifica o número de entradas de rede int OAF - uma característica chave na ativação do neurônio de saída s (1 função habilitada, 0 não) O uso da ativação do neurônio de saída depende da natureza da saída. Se os sinais de saída da rede forem binomiais (0 1), então você deve usar a função de ativação (OAF 1). Se a saída for uma previsão de preço, a função de ativação na camada de saída não é necessária (OAF 0). Exemplos de indicadores utilizados neurônio Rede: BPNN Predictor. mq4 - previsão de preços futuros. Parâmetros de entrada de rede são os incrementos relativos nos preços: x i Abrir a barra de teste Abra o atraso da barra de teste i -1.0 onde atraso eu tirei da série Fibonacci. A produção de rede prevê um aumento relativo dos preços futuros. A função de ativação na camada de saída é desativada. Os parâmetros de entrada são um indicador externo int lastBar - número da última barra extern int futBars - o número de barras futuras previstas extern int numLayers - número de camadas na rede incluindo entrada, oculto e saída extern int numInputs - o número de entradas de rede extern Int numNeurons1 - o número de neurônios s em uma camada número 1 extern int numNeurons2 - o número de neurônios s na camada número 2 extern int numNeurons3 extern int numNeurons4 extern int numNeurons5 extern int ntr - o número de conjuntos de treinamento de entrada-saída extern LR dupla - a velocidade da rede de aprendizagem externo duplo MF - o coeficiente da rede de aprendizado do tempo extern int nep - o número máximo de etapas de treinamento (épocas) extern int maxMSEpwr - expoente usado para calcular o erro médio-limite máximo permitido aprendendo maxMSE 10 maxMSEpwr Buy-Sell Classificator. mq4 - buysell. Buy-Sell Classificator. mq4 - indicador preditivo de comprar sinais de venda. Como no exemplo anterior, a rede de entrada foi servida xiOpentestbarOpentestbardelayi-1.0 x i Barra de teste aberta Abra o atraso da barra de teste i -1.0 para barras, que no passado receberam sinal para comprar ou vender. Estes últimos sinais são ideais como sinais de entrada para obter um lucro determinado. O sinal de saída de rede é 1 ou 0 comprar vender. A função de ativação da camada de saída. Extern int lastBar - número da última barra extern int minProfit - o lucro mínimo para encontrar o ponto de entrada ideal no último limite externo passado - o limite para reconhecer os sinais de saída como 0 ou 1 extern int numLayers - número de camadas em A rede incluindo entrada, oculto e saída extern int numInput - o número de entradas de rede extern int numNeurons1 - o número de neurônios s em uma camada número 1 extern int numNeurons2 - o número de neurônios s na camada número 2 extern int numNeurons3 extern int NumNeurons3 extern int numNeurons4 extern int numNeurons4 extern int numNeurons5 extern int ntr - o número de conjuntos de treinamento de entrada-saída (depende do número de sinais de venda de venda no passado, 0 seleciona todos os sinais válidos) extern double LR - a velocidade de aprendizagem Rede externa duplo MF - coeficiente da rede de aprendizagem de tempo extern int nep - o número máximo de etapas de treinamento (épocas) extern int maxMSEpwr - expoente usado para calcular o máximo de todos Erro do quadrado médio otimizado maxMSE 10 maxMSEpwr A seta à direita das linhas verdes verticais indica sinais de venda de compra gerados pela rede para testar as futuras barras. As setas à esquerda mostram o ponto de entrada ideal no passado. Instalação de arquivos: Copiar arquivo DLL anexado no C: Arquivos de Programas Bibliotecas de especialistas MetaTrader 4 Permite o uso de DLL no metatrader: Ferramentas - Opções - Consultores Expert - Permitir importações DLL Se o arquivo DLL não funcionar, compile-se. Todos os arquivos necessários estão contidos em BPNN. zip. HMA Russian Agora você pode aproveitar o download gratuito do HMA Russian Forex Indicator para Metatrader. Como exatamente o que descobrimos, este RIS está sob demanda, bem como esse indicador notável, simplesmente não exigem que gastemos dinheiro e isso nos dá uma conclusão de que ele é um indicador gratuito de negociação Forex. Nós ficamos surpresos que este indicador tenha funcionado perfeitamente com o Meta Trader 4, bem como a versão MT5 logo após testá-lo. E, possivelmente, também pode funcionar junto com algumas outras versões MT. 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