MetaTrader 4 - Indicadores Proximo preditor de preço usando Neural Network - indicador para MetaTrader 4 06/26/2009 - adicionado um novo indicador BPNN Predictor com Smoothing. mq4, no qual os preços são alisados usando EMA antes das previsões. 08/20/2009 - corrigido o código de cálculo da função de ativação de neurônios para evitar a exceção aritmética atualizada BPNN. cpp e BPNN. dll 08/21/2009 - adicionado desmarque de memória no final da execução DLL BPNN. cpp atualizado e BPNN. Dll Breve teoria das redes neurais: Rede neural é um modelo ajustável de saídas como funções de entradas. Consiste em várias camadas: camada de entrada. Que consiste em dados de entrada camada oculta. Que consiste em processar nós chamados camada de saída de neurônios. Que consiste em um ou vários neurônios, cujas saídas são as saídas de rede. Todos os nós de camadas adjacentes estão interligados. Essas conexões são chamadas sinapses. Cada sinapse tem um coeficiente de escalonamento atribuído, pelo qual os dados propagados através da sinapse são multiplicados. Estes coeficientes de dimensionamento são chamados de pesos (wijk). Em uma Rede Neural de Avanço Avançado (FFNN) os dados são propagados de entradas para as saídas. Aqui está um exemplo de FFNN com uma camada de entrada, uma camada de saída e duas camadas ocultas: A topologia de uma FFNN é freqüentemente abreviada como segue: Lt de inputsgt - lt de neurônios na primeira camada escondida de neurônios na segunda oculta Layergt - Lt de outputsgt. A rede acima pode ser referida como uma rede 4-3-3-1. Os dados são processados por neurônios em duas etapas, correspondentemente mostradas dentro do círculo por um sinal de soma e um sinal de etapa: Todas as entradas são multiplicadas pelos pesos associados e somadas As somas resultantes são processadas pela função de ativação dos neurônios. Cuja saída é a saída do neurônio. É a função de ativação dos neurônios que dá não-linearidade ao modelo de rede neural. Sem ele, não há razão para ter camadas ocultas, ea rede neural se torna um modelo linear autorregressivo (AR). Arquivos de biblioteca fechados para funções NN permitem a seleção entre três funções de ativação: O limite de ativação dessas funções é x0. Este limiar pode ser movido ao longo do eixo x graças a uma entrada adicional de cada neurônio, chamada entrada de polarização. Que também tem um peso atribuído a ele. O número de entradas, saídas, camadas ocultas, neurônios nessas camadas e os valores dos pesos de sinapse descrevem completamente um FFNN, isto é, o modelo não-linear que ele cria. Para encontrar pesos a rede deve ser treinada. Durante um treinamento supervisionado. Vários conjuntos de entradas passadas e os resultados esperados correspondentes são alimentados à rede. Os pesos são otimizados para obter o menor erro entre as saídas da rede e as saídas esperadas. O método mais simples de otimização de peso é a retro-propagação de erros, que é um método de descida de gradiente. A função de treino fechada Train () usa uma variante deste método, chamada Improved Resilient back-Propagation Plus (iRProp). Este método é descrito aqui A principal desvantagem dos métodos de otimização baseados em gradiente é que eles geralmente encontram um mínimo local. Para séries caóticas, como uma série de preços, a superfície de erro de treinamento tem uma forma muito complexa com muitos mínimos locais. Para tais séries, um algoritmo genético é um método de treinamento preferido. BPNN. dll - arquivo de biblioteca BPNN. zip - arquivo de todos os arquivos necessários para compilar BPNN. dll em C BPNN Predictor. mq4 - indicador preditivo de futuros preços abertos BPNN Predictor com Smoothing. mq4 - indicador prevendo suavizado preços abertos Arquivo BPNN. cpp tem dois Funções: Train () Test (). Train () é usado para treinar a rede com base na entrada passada fornecida e valores de saída esperados. Test () é usado para calcular as saídas de rede usando pesos otimizados, encontrados por Train (). Aqui está a lista de parâmetros de saída de entrada (verde) de Train (): inpTrain dupla - dados de treinamento de entrada (matriz 1D com dados 2D, antigo primeiro) double outTarget - dados de destino de saída para treinamento (dados 2D como matriz 1D, Mais antigo 1) duplo outTrain - Saída 1D array para armazenar saídas líquidas de treinamento int ntr - de conjuntos de treinamento int UEW - Use Ext. Pesos para inicialização (1 use extInitWt, 0use rnd) double extInitWt - matriz de entrada 1D para armazenar matriz 3D de pesos iniciais externos dupla trainingWt - matriz de saída 1D para armazenar matriz 3D de pesos treinados int numLayers - de camadas incluindo entrada, oculto e saída int lSz - de neurônios em camadas. LSz0 é de entradas de rede int AFT - Tipo de função de ativação de neurônio (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) int OAF - 1 habilita a função de ativação para a camada de saída 0 desabilita int nep - MaxMSE - O treinamento de Max MSE pára quando o maxMSE é atingido. Aqui está a lista de parâmetros de saída de entrada (verde) de Test (): duplo inpTest - dados de teste de entrada (dados 2D como matriz 1D, mais antigo primeiro) double outTest - Output 1D array para manter as saídas líquidas do treinamento ) Int ntt - de conjuntos de teste duplo extInitWt - matriz de entrada 1D para armazenar matriz 3D de pesos iniciais externos int numLayers - de camadas incluindo entrada, oculto e saída int lSz - de neurônios em camadas. LSz0 é de entradas líquidas int AFT - Tipo de função de ativação de neurônio (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) int OAF - 1 habilita a função de ativação para a camada de saída 0 desabilita Se usar a função de ativação no Saída ou não (valor do parâmetro OAF) depende da natureza das saídas. Se as saídas são binárias, o que é freqüentemente o caso em problemas de classificação, então a função de ativação deve ser usada na camada de saída (OAF1). Por favor, preste atenção que a função de ativação 0 (sigmóide) tem 0 e 1 níveis saturados, enquanto que as funções de ativação 1 e 2 têm níveis -1 e 1. Se as saídas de rede for uma previsão de preço, então nenhuma função de ativação é necessária na camada de saída (OAF0). Exemplos de utilização da biblioteca NN: BPNN Predictor. mq4 - prevê futuros preços abertos. As entradas da rede são mudanças de preços relativos: onde delayi é computado como um número de Fibonacci (1,2,3,5,8,13,21 ..). A saída da rede é a mudança relativa prevista do próximo preço. A função de ativação é desativada na camada de saída (OAF0). Extern int lastBar - Last bar no passado data extern int futBars - das barras futuras para prever extern int numLayers - de camadas incluindo entrada, saída de amp escondida (2..6) extern int numInputs - de entradas extern int numNeurons1 - de neurônios em A primeira camada oculta ou de saída extern int numNeurons2 - dos neurônios na segunda camada oculta ou de saída extern int numNeurons3 - dos neurônios na terceira camada oculta ou externa extern numNeurons4 - dos neurônios na quarta camada escondida ou externa externum numNeurons5 - de Neurônios na quinta camada oculta ou de saída extern int ntr - de conjuntos de treinamento externo int nep - Máximo de epochs externo int maxMSEpwr - conjuntos maxMSE10maxMSEpwr treinamento pára lt maxMSE externo int AFT - Tipo de ativ. (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) O indicador traça três curvas no gráfico: cor vermelha - previsões de preços futuros cor preta - preços abertos de treinamento passado, que foram utilizados como resultados esperados para o Rede de cor azul - saídas de rede para entradas de treinamento BPNN Predictor. mq4 - prevê futuro suavizado preços abertos. Ele usa suavização EMA com period smoothPer. Copiar anexado BPNN. DLL para C: Program FilesMetaTrader 4expertslibraries Em metatrader: Ferramentas - Opções - Expert Advisors - Permitir DLL importações Você também pode compilar seu próprio arquivo DLL usando códigos fonte em BPNN. zip. Uma rede com três camadas (numLayers3: uma entrada, uma oculta e uma saída) é suficiente para a grande maioria dos casos. De acordo com o Teorema de Cybenko (1989), uma rede com uma camada oculta é capaz de aproximar qualquer função contínua e multivariada a qualquer grau de precisão desejado, uma rede com duas camadas ocultas é capaz de aproximar qualquer função descontínua e multivariada: Neurônios na camada oculta podem ser encontrados através de tentativa e erro. As seguintes quotrulas de polegar podem ser encontradas na literatura: de neurônios ocultos (de entradas de saídas) / 2, ou SQRT (de entradas de saídas). Acompanhe o erro de treinamento, informado pelo indicador na janela de especialistas do metatrader. Para a generalização, o número de conjuntos de treinamento (ntr) deve ser escolhido 2-5 vezes o número total de pesos na rede. Por exemplo, por padrão, o BPNN Predictor. mq4 usa uma rede 12-5-1. O número total de pesos é (121) 5671. Portanto, o número de conjuntos de treinamento (ntr) deve ser de pelo menos 142. O conceito de generalização e memorização (over-fitting) é explicado no gráfico abaixo. Os dados de entrada para a rede devem ser transformados em estacionários. Os preços de Forex não são estacionários. Recomenda-se também normalizar as entradas para a gama -1..1. O gráfico abaixo mostra uma função linear ybx (entrada x, saída y) cujas saídas são corrompidas por ruído. Este ruído adicionado faz com que a função de saída medidas (pontos pretos) se desviar de uma linha reta. A função yf (x) pode ser modelada por uma rede neural de feed forward. A rede com um grande número de pesos pode ser ajustada aos dados medidos com erro zero. Seu comportamento é mostrado como a curva vermelha passando por todos os pontos pretos. No entanto, esta curva vermelha não tem nada a ver com a função linear original ybx (verde). Quando esta rede sobrecarregada é usada para prever valores futuros da função y (x), resultará em erros grandes devido à aleatoriedade do ruído adicionado. Em troca de compartilhar esses códigos, o autor tem um pequeno favor a perguntar. Se você fosse capaz de fazer um sistema de comércio rentável com base nesses códigos, por favor, compartilhe sua idéia comigo, enviando e-mail diretamente para vlad1004yahoo. I dizer, por que não tenho muito tempo livre. Eu fiz primeiramente isto com meu sistema de troca dos índices conservados em estoque. A renda extra me surpreendeu, e agora eu tenho comerciantes de todo o mundo usando meus sistemas de Forex. Agora eu posso dizer que eu não sou apenas na Elite de comerciantes de Forex em todo o mundo, mas eu ajudei um grande número de pessoas a se tornar comerciantes rentáveis também e isso me faz muito feliz. O que você deve saber é que o mercado Forex é absolutamente enorme e não importa o número de pessoas usando o meu Forex Indicator Predictor System. O mercado não vai ficar saturado. 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Henri Steffen, comerciante de Futuros em Merrill Llynch 1975 Dusseldorf, Hentz International Bruxelas 1978, Shearson Hayden Stone 1980, Trader Independente desde 1983, Negociando seus próprios Fundos de Investimento: Alpha Unit Trust e Victoria Hedge Fund, ambos registrados na Bermuda (Auditores KPMG). Eu gosto de sistemas FIP e também acredito que ele funciona muito bem. Eu testei sistema como trabalhou no frame de tempo diário. Meus resultados são: Eu fiz 178 pedidos, total mais 8800 pips. Eu acho que o resultado é muito bom, por isso minha experiência é desde o final de janeiro deste ano. Descobri que o seu conselho para se concentrar na gestão do dinheiro e mantém 70 de sucesso. Eu assegurei na semana passada, quando as ordens abertas a prata eo ouro sem respeitar as regras da FIP e resultados foi negativo. Agora mantenho cinco ordens: Eur / Jpy, Eur / Chf, Aud / Cad, Eur / Usd, Usd / Chf e total mais 400 pips. Acredito que meus resultados dependem da minha experiência. 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Portanto, você será capaz de considerar Forex Indicador como sua bússola e régua em navegar ondas do mercado Forex. We8217d usar uma bússola ou uma régua para prever uma vez ou onde quer que uma tempestade pode bater, no entanto, cada marinheiro está ciente de sua qualidade em processo um caminho sobre o alto mar. Use seus indicadores para organizar suas viagens em Forex, enquanto protetor seus fundos com técnicas corretas de gestão de caixa, e cada um são bem para você. Outras Pesquisaram PERFECTNT LINES COM MULTIDIMENSIONAL INDICADOR tradegrail PerfectNT Lines download gratuito adx nonrepaint indikator perfectNT linhas reviews PerfectNT Linhas com indicador multidimensional free forex PerfectNT Linhas com indicador multidimensional MT4 ponto zero comprar vender indicador mq4 download grátis Regdet Signal Indicador de Forex download REGDETSIGNAL indicador de fita mt4 target Encontrar forex indicador perfectnt linhas não repintar adx indicador não repintar adx cruzamento indicador com alerta download forex linha 7 indicador forex mais alto ponto mais baixo Indicador Forex Predictor v2 0 repaint Forex Indicador Predictor v3 Download forex linhas 7 revisão forex mfi estratégia forex perfectnt linhas revisão forex Indicador forex não repetir mq4 revisão MFI não repintar indicador mt4 moeda estrangeira scanner indicador Triângulo Trading indicador Exponencial Moving Average 8211 EMA pode ser uma espécie de média móvel que 8217s como uma média móvel simples, exceto que um monte de peso é dado ao conhecimento mais recente . A média móvel exponencial é adicionalmente chamada 8220 média móvel ponderada exponencialmente 8221. Seu tipo de média móvel reage mais rapidamente a mudanças de valor recentes do que uma média móvel direta. Clique aqui para fazer o download de uma nova ferramenta de negociação e estratégia GRATUITAMENTE A unidade de área de 12 e 26 dias da EMAs é a principal média de curto prazo, e que eles não irão produzir indicadores como a divergência média de convergência móvel (MACD) Gerador de valor de ações (PPO). Em geral, a unidade de área de EMAs de 50 e 200 dias usada como sinais de tendências longas. Movendo médias lustroso o conhecimento de valor para fazer uma tendência seguinte indicador. Eles estão fazendo não prever a direção do valor, no entanto, esboço esta direção com um atraso. As defasagens médias móveis em conseqüência de they8217re suportaram custos passados. Apesar deste lag, as médias móveis facilitam a ação lustrosa do valor e separam o ruído. Eles conjuntamente tipo os blocos de construção para vários indicadores técnicos diferentes e sobreposições, como Bollinger Bands, MACD e, portanto, o gerador McClellan. Os 2 estilos preferidos de unidade de área de médias móveis a média móvel direta (SMA) e, portanto, a média móvel exponencial (EMA). Essas médias móveis costumam determinar a direção da tendência ou descrever possíveis níveis de suporte e resistência. A média móvel exponencial (EMA) pode ser um produto da análise matemática aplicada. Outros pesquisados para 50 ema para emini forex tcci app como fazer semáforos com mt4 nível zz semafor alternativa MT4 Bollinger Band indicador não há oferta sem demanda seta indicador mt4 revisão três nível z indicador mt4 oferta demanda indicador oferta demanda semafor 20 ema indicador forex non repaint semaphore Indicador forex como usar o semáforo mais rápido indicador ema50 indikatr indir ema 50 sistema de comércio ema 50 ema 200 ekleme 3z semáforo 3z semafor indicador de nível waht isit TCCI MT5
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