Bpnn Forex

MetaTrader 4 - Indikatoren Nächste Preisvorhersage mit Neural Network - Indikator für MetaTrader 4 06262009 - hat einen neuen Indikator BPNN Predictor mit Smoothing. mq4 hinzugefügt, in dem die Preise mit EMA vor Prognosen geglättet werden. 08202009 - Korrigiert den Code, der die Neuron-Aktivierungsfunktion berechnet, um zu verhindern, dass arithmetische Ausnahme aktualisiert BPNN. cpp und BPNN. dll 08212009 - hinzugefügtes Löschen des Speichers am Ende der DLL-Ausführung aktualisiert BPNN. cpp und BPNN. dll Kurze Theorie der neuronalen Netze: Neural Netzwerk ist ein einstellbares Modell der Ausgänge als Funktionen der Eingänge. Es besteht aus mehreren Schichten: Eingangsschicht. Die aus Eingangsdaten-Hidden-Layer besteht. Die aus Verarbeitungsknoten besteht, die als Neuronenausgangsschicht bezeichnet werden. Die aus einem oder mehreren Neuronen besteht, deren Ausgänge die Netzwerkausgänge sind. Alle Knoten benachbarter Schichten sind miteinander verbunden. Diese Verbindungen werden Synapsen genannt. Jede Synapse hat einen zugeordneten Skalierungskoeffizienten, mit dem die durch die Synapse verbreiteten Daten multipliziert werden. Diese Skalierungskoeffizienten werden als Gewichte (wijk) bezeichnet. In einem Feed Forward Neural Network (FFNN) werden die Daten von den Eingängen zu den Ausgängen übertragen. Hier ist ein Beispiel von FFNN mit einer Eingabeschicht, einer Ausgabeschicht und zwei verborgenen Schichten: Die Topologie eines FFNN wird oft wie folgt abgekürzt: lt der Inputsgt - der Neuronen in der ersten verborgenen Schicht - der Neuronen im zweiten Verborgenen Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von. - lt der Ausg. Das obige Netzwerk kann als 4-3-3-1-Netzwerk bezeichnet werden. Die Daten werden durch Neuronen in zwei Schritten verarbeitet, die entsprechend im Kreis durch ein Summenzeichen und ein Schrittzeichen dargestellt werden: Alle Eingaben werden mit den zugehörigen Gewichten multipliziert und summiert Die resultierenden Summen werden durch die Neuronenaktivierungsfunktion verarbeitet. Dessen Ausgang der Neuronausgang ist. Es ist die Neuronen-Aktivierungsfunktion, die dem neuronalen Netzwerkmodell Nichtlinearität verleiht. Ohne es gibt es keinen Grund, versteckte Schichten zu haben, und das neuronale Netzwerk wird zu einem linearen autoregressiven (AR) Modell. Die zugehörigen Bibliotheksdateien für NN-Funktionen ermöglichen die Auswahl zwischen drei Aktivierungsfunktionen: Die Aktivierungsschwelle dieser Funktionen ist x0. Dieser Schwellenwert kann entlang der x-Achse durch einen zusätzlichen Eingang jedes Neurons, den so genannten Vorspannungseingang, bewegt werden. Der ebenfalls ein Gewicht zugeordnet ist. Die Anzahl von Eingängen, Ausgängen, verborgenen Schichten, Neuronen in diesen Schichten und die Werte der Synapsengewichte beschreiben vollständig einen FFNN, d. H. Das nichtlineare Modell, das es erzeugt. Um Gewichte zu finden, muss das Netzwerk trainiert werden. Während eines betreuten Trainings. Werden mehrere Sätze von vergangenen Eingängen und die entsprechenden erwarteten Ausgänge dem Netzwerk zugeführt. Die Gewichte werden optimiert, um den kleinsten Fehler zwischen den Netzwerkausgängen und den erwarteten Ausgängen zu erzielen. Die einfachste Methode der Gewichtsoptimierung ist die Back-Propagation von Fehlern, die eine Gradientenabsenkung Methode ist. Die beiliegende Trainingsfunktion Train () verwendet eine Variante dieser Methode, genannt Improved Resilient Back-Propagation Plus (iRProp). Diese Methode wird hier beschrieben Der Hauptnachteil der gradientenbasierten Optimierungsmethoden ist, dass sie oft ein lokales Minimum finden. Für chaotische Serien wie eine Preisreihe hat die Trainingsfehleroberfläche eine sehr komplexe Form mit vielen lokalen Minima. Für solche Serien ist ein genetischer Algorithmus ein bevorzugtes Trainingsverfahren. BPNN. dll - Bibliotheksdatei BPNN. zip - Archiv aller Dateien, die für die Kompilierung von BPNN. dll in C benötigt werden BPNN Predictor. mq4 - Indikator für zukünftige offene Preise vorhergesagt BPNN Predictor mit Smoothing. mq4 - Indikator für geglättete offene Preise Datei BPNN. cpp hat zwei Funktionen: Train () Test (). Zug () wird verwendet, um das Netzwerk basierend auf gelieferten Eingangs - und Ausgangswerten zu trainieren. Test () wird verwendet, um die Netzwerkausgaben mit optimierten Gewichten zu berechnen, die von train () gefunden werden. Hier ist die Liste der Eingangsparameter von Zug (): double inpTrain - Eingabe der Trainingsdaten (1D Array mit 2D Daten, alt zuerst) double OutTarget - Ausgabe der Zieldaten für Training (2D Daten als 1D Array, Ältestes 1.) doppeltes outTrain - Ausgang 1D Array, zum der Nettoausgänge von Training int ntr - von Trainingssätzen int zu halten UEW - Gebrauch Ext. Gewichte für die Initialisierung (1use extInitWt, 0use rnd) double extInitWt - Eingabe des 1D-Arrays zum Halten des 3D-Arrays von externen Anfangsgewichten double trainedWt - Ausgabe 1D-Array zum Halten des 3D-Arrays von trainierten Gewichten int numLayers - von Ebenen einschließlich Input, Hidden und Output int lSz - von Neuronen in Schichten. (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF - 1 aktiviert Aktivierungsfunktion für die Ausgabeschicht 0 deaktiviert int nep - Max von Trainingsepochen double maxMSE - Maximales MSE-Training stoppt, sobald maxMSE erreicht ist. Hier ist die Liste der Eingangsparameter von Test (): double inpTest - Eingangstestdaten (2D-Daten als 1D-Array, älteste zuerst) double outTest - Ausgabe 1D-Array, um die Nettowerte des Trainings zu halten (älteste zuerst ) Int ntt - der Testsätze double extInitWt - Eingabe des 1D-Arrays zum Halten des 3D-Arrays von externen Anfangsgewichten int numLayers - von Ebenen einschließlich Input, Hidden und Output int lSz - von Neuronen in Schichten. (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF - 1 aktiviert Aktivierungsfunktion für Ausgangsschicht 0 deaktiviert Ob die Aktivierungsfunktion im Ausgang verwendet wird Schicht oder nicht (OAF-Parameterwert) abhängig von der Art der Ausgänge. Sind Ausgänge binär, was bei Klassifikationsproblemen oft der Fall ist, sollte die Aktivierungsfunktion in der Ausgabeschicht (OAF1) verwendet werden. Bitte beachten Sie, dass die Aktivierungsfunktion 0 (Sigmoid) 0 und 1 Sättigungspegel aufweist, während die Aktivierungsfunktionen 1 und 2 -1 und 1 Pegel aufweisen. Wenn die Netzwerkausgänge eine Preisvorhersage sind, wird in der Ausgabeschicht (OAF0) keine Aktivierungsfunktion benötigt. Beispiele für die Verwendung der NN-Bibliothek: BPNN Predictor. mq4 - sagt zukünftige offene Preise voraus. Die Eingänge des Netzes sind relative Preisänderungen: wobei delayi als Fibonacci-Zahl (1,2,3,5,8,13,21 ..) berechnet wird. Der Ausgang des Netzwerks ist die vorhergesagte relative Änderung des nächsten Preises. In der Ausgabeschicht (OAF0) ist die Aktivierungsfunktion ausgeschaltet. Extern int lastBar - Letzter Balken in den letzten Daten extern int futBars - der zukünftigen Balken zur Vorhersage externer int numLayers - von Ebenen einschließlich Eingang, versteckter Amp - Ausgang (2..6) extern int numEingänge - von Eingängen extern int numNeurons1 - von Neuronen in Die erste verborgene oder die Ausgabeschicht extern int numNeurons2 - der Neuronen in der zweiten verborgenen oder der Ausgabeschicht extern int numNeurons3 - der Neuronen in der dritten verborgenen oder Ausgabeschicht extern int numNeurons4 - der Neuronen in der vierten verborgenen oder der Ausgabeschicht extern int numNeurons5 - of Neuronen in der fünften versteckten oder Ausgabeschicht extern int ntr - von Trainingseinheiten extern int nep - Max von Epochen extern int maxMSEpwr - Sätze maxMSE10maxMSEpwr Training stoppt lt maxMSE extern int AFT - Aktivierungsart. Funktion (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) Der Indikator zeigt drei Kurven auf dem Chart: rote Farbe - Prognosen der künftigen Preise schwarze Farbe - Vergangenheit Training offenen Preisen, die als erwartete Ergebnisse für das Netzwerk verwendet wurden Blaue Farbe - Netzwerkausgänge für Trainingseingänge BPNN Predictor. mq4 - prognostiziert zukünftig geglättete offene Preise. Es verwendet EMA Glättung mit Periode smoothPer. Kopieren Sie beiliegendes BPNN. DLL zu C: Program FilesMetaTrader 4expertslibraries Im Metatrader: Extras - Optionen - Expert Advisors - DLL-Importe zulassen Sie können auch Ihre eigene DLL-Datei mit Quellcodes in BPNN. zip kompilieren. Ein Netzwerk mit drei Ebenen (numLayers3: ein Eingang, ein versteckter und ein Ausgang) reicht für eine große Mehrheit der Fälle. Nach dem Cybenko Theorem (1989) ist ein Netzwerk mit einer verborgenen Schicht in der Lage, jede beliebige kontinuierliche multivariate Funktion mit beliebiger Genauigkeit zu approximieren. Ein Netzwerk mit zwei verborgenen Schichten ist in der Lage, jede diskontinuierliche multivariate Funktion zu approximieren: Die optimale Anzahl von Neuronen in der verborgenen Schicht können durch Versuch und Irrtum gefunden werden. Die folgenden Rechenregeln von thumbquot können in der Literatur gefunden werden: von versteckten Neuronen (von Eingängen von Ausgängen) 2 oder SQRT (von Eingängen von Ausgängen). Verfolgen Sie den Trainingsfehler, der durch das Kennzeichen im Expertenfenster von metatrader angezeigt wird. Für die Verallgemeinerung sollte die Anzahl der Trainingseinheiten (ntr) 2-5 mal die Gesamtzahl der Gewichte im Netzwerk gewählt werden. Beispielsweise verwendet BPNN Predictor. mq4 standardmäßig ein 12-5-1-Netzwerk. Die Gesamtzahl der Gewichte beträgt (121) 5671. Daher sollte die Anzahl der Trainingseinheiten (ntr) mindestens 142 betragen. Das Konzept der Verallgemeinerung und des Auswendiglernens (Overfitting) wird in der folgenden Grafik erläutert. Die Eingabedaten in das Netzwerk sollten in stationär umgewandelt werden. Forex Preise sind nicht stationär. Es wird auch empfohlen, die Eingänge auf -1..1 zu normalisieren. Das folgende Diagramm zeigt eine lineare Funktion ybx (x-input, y-output), deren Ausgänge durch Rauschen verfälscht werden. Dieses zusätzliche Rauschen bewirkt, daß die Funktion gemessene Ausgänge (schwarze Punkte) von einer geraden Linie abweichen. Die Funktion yf (x) kann durch ein vorwärtsgerichtetes neuronales Netzwerk modelliert werden. Das Netzwerk mit einer großen Anzahl von Gewichten kann mit Nullfehler an die Messdaten angepasst werden. Ihr Verhalten wird als rote Kurve dargestellt, die durch alle schwarzen Punkte geht. Diese rote Kurve hat jedoch nichts mit der ursprünglichen linearen Funktion ybx (grün) zu tun. Wenn dieses überpaßte Netzwerk verwendet wird, um zukünftige Werte der Funktion y (x) vorherzusagen, führt dies zu großen Fehlern aufgrund der Zufälligkeit des hinzugefügten Rauschens. Im Austausch für den Austausch dieser Codes, hat der Autor eine kleine Gunst zu bitten. Wenn Sie in der Lage, ein profitables Handelssystem basierend auf diesen Codes, bitte teilen Sie Ihre Idee mit mir, indem Sie eine E-Mail direkt an vlad1004yahoo. Neural Network BPNN Forex Predictor Indikator ist Teil des MT4-Handelssystems, die Maschine verdienen Algorithmen zur Abschätzung der zukünftigen Bewegungen verwendet Von Forex. Neuronales Netzwerk BPNN Forex Predictor Indikator Vorschau (Klicken zum Vergrößern) BPNN Predictor Indikator verwendet ein neuronales Netzwerk mit drei Schichten. Diese Forex Predictor-Tool kann dazu beitragen, Gewinne Ziele auf Trend-Trades oder Alert ein Händler, wo potenzielle Trend Umkehr Bereichen könnte sich entwickeln. BNPP Predictor arbeitet auf jedem Währungspaar und wir empfehlen, es auf H1 und höheren Zeitrahmen zu verwenden. Verwenden von Neural Network BPNN Forex Predictor Indikator Der Indikator wird in zwei Formen präsentiert: BPNN Predictor und BPNN Predictor mit Glättung, in denen die EMA-Glättung verwendet wird. Der BPNN Predictor baut auf einem Kursdiagramm drei Linien auf: Rot, Blau und Schwarz. Das Rot prognostiziert die künftigen Preise i. e Kauf oder Verkauf von Signalen, die schwarze Linie zeigt die Eröffnungskurse an und die blauen geben die Netzwerkausgaben an, die während der Studie erhalten wurden, die den Eingangsdaten zugeführt wurde. BPNN Predictor Forex Trading-Strategie Kauf-Strategie: Die Handelsstrategie ist zu dem niedrigeren Preis zu kaufen, wenn die Smoothing Redline Prognosen uptrend Bewegungen. Neural Network BPNN Forex Predictor Indikator Vorschau (Klicken zum Vergrößern) Sell Strategy: Die Handelsstrategie ist zu dem höheren Preis zu verkaufen, wenn die Smoothing Redline prognostiziert Abwärtstrend Richtung. Download BPNN Predictor Indikator und Handelssystem Sie können das Neural Network BPNN Forex Predictor Indikator - und Handelssystem kostenlos herunterladen, indem Sie auf die Schaltfläche Download rechts oben klicken. Erstellen Sie Ihre eigene benutzerdefinierte EA oder Indikator Wenn Sie eine eigene benutzerdefinierte Indikator oder eine EA erstellen möchten, wenden Sie sich bitte an AtoZ Team sagen, ich möchte meine eigene EAindicator erstellen und beschreiben Sie das gewünschte Tool. Auch verpassen Sie nicht auf verschiedene andere Indikatoren und EAs finden Sie in unserer Datenbank hier. So installieren Sie ein Kennzeichen Um das BPNN Predictor-Handelssystem auf Ihrem MT4 zu installieren, müssen Sie: 1. Klicken Sie auf die Schaltfläche Download oben, um das BPNN Predictor-Handelssystem herunterzuladen. 2. Speichern Sie die Datei auf Ihren Computer. 3. Extrahieren und verschieben Sie die Dateien In Terminal 4. Starten Sie die Metatrader-Plattform neu. 5. Navigieren Sie zu Vorlagen 6. Wählen Sie die BPNN-Predictor-Vorlage aus, um sie im Diagramm anzuwenden. Hinweis: Das BPNN Predictor-Handelssystem wurde von Sys ProFx entwickelt und von einem AtoZForex - AtoZForex trägt keine Urheberrechte über dieses Handelswerkzeug. BPNN Predictor 8211 Prognose des Preises mit neuronalen Netzen BPNN Predictor ist ein Indikator für die Kategorie der Prädiktoren. Um das zukünftige Verhalten der Preise vorherzusagen, nutzt BPNN Predictor ein neuronales Netzwerk mit drei Schichten. Die Indikator ist universell, aber es ist besser, zu höheren Zeitrahmen zu verwenden. Eigenschaften von BPNN Predictor Plattform: Metatrader4 Währungspaare: Alle Währungspaare Handelszeit: Rund um die Uhr Zeitrahmen: Jeder, empfohlen H1 und höher Empfohlene Broker: Alpari Die Verwendung der BPNN Predictor im Handel BPNN Predictor baut auf einem Kursdiagramm drei Linien: Rot - Prognose der künftigen Kurse Black - vorbei am Eröffnungskurs, die zum Zeitpunkt der Studie als erwarteter Output des Netzwerks Blue - Network - Outputs verwendet wurden, die während der Studie an den Eingabedaten gewonnen wurden. Der Indikator wird in zwei Formen präsentiert: BPNN Predictor und BPNN Predictor mit Glättung, bei denen die EMA-Glättung verwendet wird. Im Folgenden finden Sie Beispiele für Signale beider Indikatoren. BPNN Predictor Kaufsignal: BPNN Predictor Verkaufssignal: BPNN Predictor mit Glättung Kaufsignal: BPNN Predictor mit Glättung Verkaufssignal: Bitte beachten Sie, dass zur ordnungsgemäßen Funktion des Indikators die BPNN. dll-Bibliotheksdatei, die im Archiv zum Download gespeichert ist, installiert sein muss . Beim Schalten des Zeitrahmens muss die Anzeige auf dem Graphen neu gestartet werden, was anscheinend auf die Merkmale neuronaler Netze zurückzuführen ist. Es ist bequemer, es durch eine Schabloneninstallation zu tun, die ich für Sie im Archiv vorbereitet habe. Im Archiv BPNN. rar: Kostenloser Download BPNN Predictor Bitte warten, wir bereiten Ihren Link