شبكة العصبية الفوركس

التنبؤ الفوركس.

هذا المثال مشابه جدا للمثال السابق. الفرق الوحيد هو أنه يظهر بيانات العملات الأجنبية (الفوركس) أزواج العملات.

كيفية العمل مع التطبيق الصغير.

إذا كنت لم أر المثال الأول، يرجى استكشاف ذلك أولا - الوصف الأساسي هو متاح هناك. في هذا التطبيق الصغير، تتوفر البيانات التالية. كل هذه القيم هي نهاية اليوم القيم القريبة لعام 2007 بأكمله، أي 313 القيم. كما هو الحال في التطبيق الصغير السابق، يكون لكل من هذه السلاسل الزمنية القيم التالية: صفر للفاصل الزمني أقل من 0، والقيمة القريبة في الفاصل الزمني 0-عدد القيم، ومرة ​​أخرى صفر بعد آخر قيمة معروفة. اليورو مقابل الدولار الأمريكي - ور أوسد عملات العملات الأجنبية أوسدجبي - ور أوسد عملات العملات الأجنبية أوسدشف - ور أوسد عملات العملات الأجنبية ورجبي - ور أوسد فوريكس كيرنسي داتا ويرجى ملاحظة أن هذا المثال هو موضح للتوضيح فقط. التداول باستخدام هذا الإعداد البسيط عادة ما يكون بعيدا عن استخدام التنبؤ حسب القيمة المتاحة الأخيرة. نلاحظ أيضا أن للمتاجرة نحن بحاجة إلى تطوير قواعد الدخول والخروج، وأنها أكثر أهمية من التنبؤ الدقيق.

يرجى الانتظار حتى يتم تحميل التطبيق الصغير.

(ج) ماريك أوبيتكو، 2008؛ الشبكة العصبية في التطبيق الصغير يستخدم الطبقات جافا بنيورون و بانيت.

من نيورالويبسباس، (ج) Tomбљ Fahovskэ، 1998، التي تم تعديلها لأغراض هذا التطبيق الصغير.

SnowCron.

مجانا E - فئات البريد.

في هذه المقالة: مثال على استخدام برامج الشبكات العصبية لدينا لإنشاء نظام التداول الشبكي العصبي الكامل.

يستخدم هذا المثال لغة البرمجة المضمنة في اللحاء، لذا يرجى قراءة دليل لغة البرمجة النصية أولا.

استخدام الشبكات العصبية لخلق استراتيجية تداول الفوركس.

في هذا البرنامج التعليمي على الانترنت مجانا سوف تجد "دورة كاملة" من استخدام الشبكات العصبية (اللحاء الشبكات الشبكات العصبية) لتداول العملات الأجنبية (أو تداول سوق الأسهم، والفكرة هي نفسها).

سوف تتعلم كيفية اختيار المدخلات للشبكات العصبية الاصطناعية، وكيفية اتخاذ قرار ما لاستخدامها كما الإخراج.

سوف تجد مثالا للنص البرمجي جاهز للاستخدام الذي يسمح لأداء الشبكات العصبية الأمثل لكل من بنية الشبكة العصبية (عدد من الخلايا العصبية) ونظام تداول العملات الأجنبية (وقف الخسارة الخ)

وأخيرا (الجزء الذي ليس موجودا في معظم الدروس)، وسوف تتعلم ما يجب القيام به بعد ذلك. بعد كل شيء، اللحاء الشبكات العصبية البرمجيات لا تستطيع أن تفعل التداول في الوقت الحقيقي، تحتاج إلى استخدام شيء مثل محطة التجارة، ميتاكوتس أو ميتاترادر. كيفية منفذ نظام التداول الفوركس من اللحاء إلى منصة التداول المفضلة لديك؟ هل لديك للتعامل مع دلز، عناصر تحكم أكتيفكس والبرمجة على مستوى منخفض؟ الجواب هو لا.

كورتيكس نيورال نيتوركس نتووركس يأتي مع ميزة سهلة الاستخدام التي تسمح لك بسهولة الميناء الناتج (المدربين) الشبكة العصبية إلى لغة البرمجة من منصة التداول الخاصة بك. لا دلز، ددي، أكتيفكس أو أي حلول أخرى منخفضة المستوى - كل شيء سهل وبسيط.

ملاحظة هامة: هذه ليست "كيفية التجارة" البرنامج التعليمي. بدلا من ذلك، فإنه يخبرك كيفية استخدام اللحاء الشبكات الشبكات العصبية البرمجيات، ولكن لا تزال تحتاج إلى اختراع نظام التداول الخاص بك. واحد الذي نستخدمه هنا هو بالكاد نقطة انطلاق، ولا ينبغي أن تستخدم كاستراتيجية تداول العملات الأجنبية "كما هي". فكرة هذا النص هو أن يعلمك لإنشاء أنظمة التداول القائمة على ن ومنفذها إلى منصة التداول من اختيارك. على سبيل المثال، هو أوفيسيمبليفيد المثال، ويمكن أن تستخدم إلا كرسم توضيحي للمبادئ التجارية. وبنفس الطريقة، فإن نظام التداول ماسد، الذي يمكن العثور عليه في العديد من الدروس، لا يعمل بشكل جيد بعد الآن (كما تغيرت الأسواق)، ولكن لا يزال مثالا جيدا على استخدام مؤشرات للتجارة الميكانيكية.

في كلمتين: القيام بالتحليل الخاص بك.

ملاحظة هامة أخرى: البرنامج التعليمي يستخدم أمثلة، والكثير منهم. لجعل حياتك أسهل، لقد شملت كل منهم، وليس فقط شظايا. ومع ذلك فإنه يجعل النص أطول من ذلك بكثير. أيضا، أنا ذاهب من أول، الخرقاء، نظام تداول العملات الأجنبية، إلى أكثر تقدما، في كل مرة شرح ما تم تحسينه ولماذا. التحلي بالصبر، أو القفز مباشرة إلى القسم الذي تحتاجه.

ملاحظة هامة النهائية: رمز ليست شيئا منحوتة في الحجر، فإنه يمكن أن تتغير في حين أن هذا النص مكتوب. يتم تضمين الإصدارات النهائية من الملفات النصية في أرشيف اللحاء.

مضايقات الفوركس شراء / بيع إشارات: ما هو الخطأ مع أمثلة "بسيطة"؟

في دليل المستخدم كورتيكس الشبكات العصبية البرمجيات استخدمنا مثال بسيط من الشبكة العصبية أفتيفيسيال، والتنبؤ سعر الأسهم جينز. لمعرفة ما هو الخطأ في هذا النهج، دعونا نفعل نفس المثال "بسيط"، باستخدام MSFT. TXT، بدلا من GENZ. TXT (استخدام 800 سجل في مجموعة التعلم، كما MSFT. TXT هو أقصر قليلا، ثم GENZ. TXT).

انها فقط لن تعمل! لماذا ا؟

وسوف يصبح السبب واضحا، إذا سألت نفسك: "ما هو السبب في التنبؤ الشبكة العصبية للقيم المستقبلية يمكن أن يتم في المقام الأول؟"

الجواب هو: أنها تعلم أن تفعل ما يسمى الشبكات العصبية الاعتراف نمط، للتعرف على أنماط، وإذا كان هناك منطق مخفي في هذه الأنماط، ثم حتى نمط جديد (مع نفس المنطق) سيتم الاعتراف.

هذا هو خدعة - "مع نفس المنطق". ليس هناك حتى واحد، ولكن ثلاث مشاكل هنا.

أولا وقبل كل شيء، إذا نظرتم إلى سعر سهم ميكروسوفت، ستلاحظون أنه كان يتراجع في جزء "التعلم" من بياناتنا، وعلى جانبي - في الجزء "اختبار". لذلك فمن الممكن، أن المنطق قد تغير.

ثانيا، والأهم من ذلك - ما هو النمط؟ ترى، إذا علمنا الشبكة العصبية في نطاق 10 - 100، ومن ثم قدمته مع شيء في مجموعة 1 إلى 3 - فهي أنماط مختلفة! 10، 20، 30 و 1، 2، 3 تبدو مماثلة للإنسان لأنه - لأن لدينا هذه القدرة على تقسيم عشرة، عندما قدمت مع الأرقام تنتهي مع الصفر. وهو ما يسمى تجهيز مسبق للبيانات، وبشكل افتراضي، فإن ن لا يمكن أن تفعل ذلك.

هل يمكننا تعليمه؟ بالتاكيد. ما هو بالضبط نحن بحاجة إلى تعليمه؟

هذا هو الثالث، والأكثر أهمية. نحن لسنا بحاجة إلى التنبؤ السعر! نحن لا نهتم! ما نحتاج إليه هو شراء الفوركس إشارات البيع.

الآن، انتظر لحظة! نحن بحاجة إلى) أن يكون لدينا مدخلات (التعلم والاختبار) في نفس النطاق، ونحن بحاجة ب) لتكون قادرة على اتخاذ قرارات التداول على أساس ذلك؟ أليس هذا ما نسميه مؤشرا؟ البنغو؟

لذلك، هذا ما سنقوم به - سنقوم ببناء مؤشر، لإطعامه إلى ن كمساهمة، وسنحاول الحصول على التنبؤ بقيمة المؤشر، وليس سعر السهم لا قيمة لها!

في المثال الأول، سنقوم بتحميل أسعار الأسهم من القرص، وفتح ملف الشبكة العصبية وبدء التعلم - كل ذلك في وضع الآلي.

إنشاء ملف نصي جديد (أو فتح واحد الذي يأتي مع كورتيكس الشبكات العصبية برامج أرشيف) وندعو إليها stock_nn. tsc.

أولا وقبل كل شيء، نحن بحاجة إلى تحميل قيم الأسعار من ملف MSFT. TXT. سنقوم باستخدام مؤشر كلف (انظر أدناه)، ولكن لحساب ذلك، نحن بحاجة إلى قيم مقسمة إلى تقسيم للارتفاع والمنخفض، وليس فقط للإغلاق. هنا هو كيفية الحصول عليها.

stock_nn. tsc، بارت 1.

السطر الأول بتعيين المسار إلى متغير ستروستباث، بطبيعة الحال، سيكون لديك لتعديله، إذا كان ملف البيانات موجود في الدليل مختلفة.

في السطر الثاني نحدد، أن هذا المسار غير نسبي ("النسبية" إلى موقع ملف Cortex. exe).

يتلقى TABLE_LOADER المسار، السلسلة الفارغة ل "ستارت لين"، 1 - لتخطي السطر الأول (أسماء الأعمدة)، جزء من خط تذييل الملف (السطر الأخير في MSFT. TXT لا يحتوي على بيانات)، فهو أيضا تعليمات لتحميل العمود رقم 0 (وندعوه أرتديت)، 2 (أرهي)، 3 (ارلو)، 4 (أرك) و 6 (أكلوس).

للحصول على وصف كامل ل TABLE_LOADER، راجع دليل مرجع سلانغ.

ثم نقوم بحساب الانقسام، عن طريق قسمة إغلاق إغلاق عن طريق إغلاق، واستخدام هذه القيمة لضبط منخفض وعالي.

يحتوي الملف MSFT. TXT على أحدث البيانات فيرست، بينما نريد لهم لاست.

بعد ذلك، نحن بحاجة إلى إنشاء مؤشر. لنفترض أنه سيكون مؤشر قيمة موقع إغلاق، على الرغم من أنه في "الحياة الحقيقية" ربما استخدم أكثر من مؤشر واحد كمدخل ن.

يتم حساب مؤشر قيمة الموقع القريب مثل.

كلف = ((كلوز - لو) - (هاي-كلوز)) / (هاي-لو)، حيث كلوز، لو أند هاي هي للفاصل الزمني، وليس بالضرورة لشريط واحد. ملاحظة، أننا نريد ذلك في نطاق 0 - 1، لجعله أسهل لتطبيع إلى نطاق ن لدينا (وهو، مرة أخرى، 0-1).

stock_nn. tsc، بارت 3.

بعد ذلك، نحن بحاجة إلى إنشاء ملف تأخر. دعونا نستخدم التأخر يساوي 1، 2. 9 (للحصول على تفاصيل حول وظائف الملف، راجع الدليل المرجعي سلانغ). لاحظ أن الحوار ن اللحاء يمكن أن تنتج تأخر بسيط تلقائيا (يمكنك استخدام زر "توليد تأخر"). ولكن في وقت لاحق من هذا النص، سنعمل مع تأخيرات معقدة (مما يعني أنها ليست 1، 2، 3. ولكن 1، 3، 64. أيا كان)، لذلك نحن بحاجة إلى إنشاء التعليمات البرمجية التي يمكن التعامل مع هذه المهمة في طريقة أكثر مرونة.

stock_nn. tsc، الجزء 4.

وجود ملف تأخر، ونحن مستعدون لإنشاء أول شبكة العصبية لدينا. هذه الوظيفة تأخذ الكثير من المعلمات، لذلك تكون متأن. ومع ذلك، فإن رمز بسيط حقا.

بالمناسبة، يمكن إزالة معظم هذه التعليمات البرمجية، إذا كنت تعتقد أنك يمكن التعامل مع الأرقام، بدلا من أسماء معنى في التعليمات البرمجية الخاصة بك، ومع ذلك، من شأنها أن تكون ممارسة الترميز سيئة للغاية.

stock_nn. tsc، الجزء 5.

الآن، بعد أن يكون لدينا شبكة العصبية والملف متخلفة مع البيانات، ونحن بحاجة لتعليم الشبكة. ملف التأخر (msft_ind. lgg) لديه 1074 السجلات، لذلك فمن المعقول أن استخدام 800 كمجموعة التعلم، و 274 المتبقية كمجموعة اختبار.

يمكنك، بطبيعة الحال، فتح ملف شبكة وانقر فوق زر "تشغيل" في علامة التبويب "التعلم". ولكن لأن هذا هو مقدمة إلى المتقدمة اللحاء الشبكات العصبية برامج البرمجة، دعونا استخدام سلانغ المدمج في لغة البرمجة بدلا من ذلك.

الرمز التالي إحضار الحوار مشروط مع إعدادات آن ن. ملاحظة، أنه إذا كنت تريد أن يكون لها امتياز النقر على زر "تشغيل"، تحتاج إلى تغيير.

stock_nn. tsc، الجزء 6.

و بستارتلارنينغ يمكن أن يكون 0، في هذه الحالة الحوار سوف تنتظر الإدخال الخاص بك، أو 1، ثم سوف تبدأ التعلم أيتوماتيكالي.

سوف بريسومسكريبت، إذا يساوي 1، استئناف السيناريو، إذا قمت بإغلاق الحوار عن طريق النقر فوق الزر موافق.

يتم استخدام بريسيت لإعادة الشبكة قبل بدء التعلم.

تشغيل البرنامج النصي، والانتظار حتى العداد العصر لتجاوز 1000، ثم انقر فوق "إيقاف". انتقل إلى علامة التبويب "تطبيق"، وانقر على "تطبيق". سيقوم هذا بتشغيل مجموعة البيانات بأكملها (التعلم والاختبار) من خلال ن، وإنشاء ملف. APL، الذي يحتوي على كل من المدخلات والمخرجات الأصلية، والتنبؤ الذي تم إنشاؤه ن، وبهذه الطريقة يمكنك بسهولة رسم لهم ومقارنة ضد بعضها البعض .

انتقل إلى علامة التبويب "الإخراج"، وحدد ملف msft_ind. apl، ثم انقر فوق "استعراض الملف"، "حدد الحقول"، ثم حدد "لا" في مربع القائمة اليسرى، و (بالضغط باستمرار على المفتاح كترل أثناء التحديد بالماوس ) كلف و ن: كلف في مربع القائمة اليمنى. انقر على "مخطط" لمعرفة مدى جودة توقعاتنا. حسنا. إنه جيد نوعا ما، مما يمكننا أن نقوله من خلال النظر إليه. ومع ذلك، لا شيء غير عادي.

وكان هذا مجرد مثال على ما يمكنك القيام به مع البرمجة النصية سلانغ، وكيفية أتمتة المهام الروتينية اللحاء. ومع ذلك، حتى الآن، لم نفعل شيئا كنت لا تستطيع أن تفعل "باليد". حسنا. لا شيء تقريبا، لأنه إذا كنت ترغب في إنشاء ملف تأخر مخصص، مع القول، كلف-100، كلف-50، كلف-25. الأعمدة، ثم سيكون لديك لاستخدام سلانغ (أو إكسيل.)، لأنك لا تستطيع أن تفعل في اللحاء دون البرمجة.

الفوركس استراتيجية التداول: ما لتحسين؟

هنا هي مشكلتنا التالية. هل نحن بحاجة إلى تنبؤ جيد المظهر، أم أننا بحاجة إلى واحد يمكننا استخدامه للتجارة مع الربح؟ يبدو السؤال غريبا، ولكن مجرد التفكير في ذلك للحظة. دعونا نقول لدينا توقعات جيدة جدا 1 ساعة. 95٪ دقيقة. ومع ذلك، إلى أي مدى يمكن أن يذهب السعر في ساعة واحدة؟ ليس بعيدا جدا، وأخشى. قارن ذلك إلى الوضع، عندما يكون لديك غير دقيقة بدلا من 10 ساعة التنبؤ. سوف يكون أفضل؟

للإجابة على هذا السؤال، نحن بحاجة إلى التجارة في الواقع، مقارنة بسيطة من الأخطاء المتوسطة التي تنتجها اثنين من ننس لن تساعد.

الجزء الثاني (من نفس المشكلة) هو في الطريقة التي نحدد "التنبؤ الجيد". لنفترض أن لدينا شبكة، والتي تنتج التنبؤ، وهو 75٪ دقيقة. مقارنة ذلك إلى ن، التي تنتج 100٪ التنبؤ الدقيق. آخر واحد هو أفضل. الآن، تقسيم الإخراج (التنبؤ) من 100٪ دقيقة ن من قبل 10. سيكون لدينا شبكة غير دقيقة للغاية، كما إشارة لها في أي مكان بالقرب من إشارة استخدمنا ك "الإخراج المطلوب". ومع ذلك، فإنه يمكن أن تستخدم نفس الطريقة استخدمنا 100٪ دقيقة ن، كل ما علينا القيام به هو مضاعفة إلى 10!

انظر، يتم إنشاء ن، عن طريق ضبط الخطأ المتوسط ​​التربيعي، وليس الارتباط، لذلك، على الأقل من الناحية النظرية، يمكن أن ن أفضل تظهر نتائج سيئة، عند استخدامها لتداول الأسهم / الفوركس الفعلي.

لحل هذه المشكلة، نحن بحاجة لاختبار لدينا ن باستخدام التداول، واستخدام نتائج هذا التداول (الربح والانسحاب) لاتخاذ قرار، إذا كان هذا ن أفضل من الآخر.

دعنا نقوم به. دعونا إنشاء برنامج، التي يمكن استخدامها لضبط ن، وهذه المرة، عن طريق صقل، ونحن سوف يعني نتائج التداول.

تجارة الشبكة العصبية: بعض الملاحظات القصيرة.

أولا وقبل كل شيء، في مثالنا أعلاه، والتعلم "التلقائي" لن تتوقف أبدا، لأننا لم تحدد أي معايير التوقف. في مربع الحوار، أو في وظيفة CREATE_NN، يمكنك توفير دقيقة. خطأ (عند وصول ن إلى ذلك، فإنه يتوقف، وإذا تم تعيين بريسومسكريبت إلى 1، سيتم إغلاق الحوار وسوف السيناريو استئناف). أيضا يو يمكن أن توفر الحد الأقصى لعدد من الحقائب، أو كليهما. أنا لا تستخدمه في المثال أدناه، على الأقل ليس دائما، لأنني أخطط لمشاهدة التعلم وانقر فوق إيقاف عندما أعتقد أن ن جاهزة. إذا كنت تريد أن تفعل ذلك في وضع تلقائي بالكامل، والانتباه إلى هذه المعلمات.

ثانيا. واحدة من الطرق لجعل شبكة أصغر وأسرع وأكثر دقة، هو أن تبدأ مع الشبكة الصغيرة، وزيادة حجمه، والخلايا العصبية عن طريق الخلايا العصبية. وبسرعة، يتم تحديد عدد الخلايا العصبية المدخلات من خلال عدد من أعمدة بيانات المدخلات (ولكن يمكننا أن نختلفها أيضا)، وينبغي أن يكون عدد الخلايا العصبية الإخراج مساويا لعدد أعمدة بيانات الإخراج (عادة واحدة، ولكن ليس بالضرورة ). وهذا يعني أننا بحاجة إلى تحسين عدد الخلايا العصبية في طبقة (طبقات) خفية.

أيضا، كما ذكرت، ونحن لا نعرف حقا البيانات التي تستخدم. سوف كلف-15 (15 يوما تأخير) زيادة دقة التنبؤ لدينا؟ هل نحن بحاجة إلى كلف-256؟ هل سيكون من الأفضل استخدام كل منهما في نفس ن، أو ستضيف كلف-256 تدمر أدائنا؟

باستخدام دورات متداخلة لتجربة معلمات إدخال مختلفة، يمكنك:

إنشاء ن، بنفس الطريقة فعلنا ذلك لبيانات الأسهم (اسمحوا لي أن أكرر، ل ن، ليس هناك فرق بين الأسهم وفوركس، حدث فقط أن لدي زوجين من ملفات البيانات عالية الجودة ل فوريكس أن أريد أن معالجة ، أثناء كتابة هذا النص). محاولة مجموعات مختلفة من التأخر. حاول عدد مختلف من الخلايا العصبية في طبقة خفية. . ومجموعات مختلفة من المؤشرات المختلفة. . وما إلى ذلك وهلم جرا.

ومع ذلك، إذا حاولت كل تركيبات الممكنة من جميع المعلمات الممكنة، فلن تحصل على النتائج الخاصة بك، بغض النظر عن مدى سرعة جهاز الكمبيوتر الخاص بك. أدناه، سوف نستخدم زوجين من الحيل لتقليل الحسابات إلى الحد الأدنى.

بالمناسبة، قد يبدو، أنه إذا كنت تبدأ من الخلايا العصبية الخفية واحدة، ثم زيادة إلى 2، 3 وهلم جرا، وعند نقطة ما الخطأ (جودة التنبؤ) أو الربح (إذا كنت اختبار ن من قبل التداول باستخدامه) سوف تبدأ في النزول، ثم لديك الفائز الخاص بك. لسوء الحظ، لا أستطيع أن يثبت، أنه بعد أول "ذروة الأداء" لا يمكن أن يكون هناك ثانية واحدة. وهذا يعني، أن الخطأ قد تذهب مثل 100، 30، 20، 40، 50 (كان فقط في الحد الأدنى، أليس كذلك؟) ثم 30، 20، 10، 15،. (الحد الأدنى الثاني). لدينا فقط لاختبار جميع الأرقام المعقولة.

الثالث. التحسين هو سيف ذو حدين. إذا قمت بتحسين شفرتك بشكل مفرط، فقد لا تعمل خارج البيانات التي استخدمتها لضبطها. وسوف أبذل قصارى جهدي لتجنب هذا الخلاف. إذا كنت ترغب في إجراء تحسينات إضافية على التعليمات البرمجية الخاصة بك أو ن، أنصحك لإجراء بحث في الإنترنت، لمعرفة المزيد عن المشاكل المخفية من هذا النهج. ألسو، أنا ذاهب لدفع بعض الانتباه إلى نعومة منحنى الربح. الربح الذي يبدو وكأنه 0، -500، 1000، -100، 10000 قد يكون كبيرا، ولكن الربح 0، 100، 200، 300، 400. هو أفضل، لأنه أقل خطورة. قد نتحدث عن ذلك لاحقا.

وأخيرا، في هذا المثال سنستخدم الفوركس، بدلا من أسعار الأسهم. من وجهة نظر ن لا يوجد فرق، ومن وجهة نظري - الفوركس هو أكثر متعة للتجارة. إذا كنت تفضل الأسهم، يمكن بسهولة تعديل التعليمات البرمجية.

استراتيجية تداول الفوركس للعب مع.

أولا وقبل كل شيء، دعونا خلق نموذج من التعليمات البرمجية لدينا، واحدة التي يمكن بسهولة أن يكون الأمثل في المستقبل. وسوف يكون نظام التداول، والذي يستخدم شبكة العصبية للتجارة وتنتج الرسم البياني (الربح ضد عدد التجارة). وسوف يحسب أيضا السحب، كمقياس متانة نظام التداول لدينا.

forex_nn_01.tsc، بارت 1.

الفرق الرئيسي هنا هو أننا نستخدم وظائف، بدلا من وضع كافة التعليمات البرمجية في الكتلة الرئيسية للبرنامج. بهذه الطريقة فإنه من الأسهل بكثير لإدارة.

ثانيا، لدينا وظيفة تستنيت. أنا باستخدام خوارزمية بسيطة جدا من التداول. ويقتصر المؤشر كلف على 0-1 الفاصل الزمني (لدينا نسخة من كلف هو)، لذلك عندما مؤشر يعبر عن دبويليفيل (انظر التعليمات البرمجية أعلاه)، وأنا شراء، عندما هو عبور أسفل دسلليفيل، وأنا أبيع.

من الواضح، أنها ليست أفضل استراتيجية التداول، لكنها لن تفعل لغرضنا (فقط في الوقت الراهن). إذا كنت ترغب في تحسينه، وهنا بعض المؤشرات. أولا، قد ترغب في الحصول على نظام، وهذا ليس دائما في السوق. ثانيا، قد ترغب في استخدام أكثر من مؤشر واحد كمدخلات، وربما أكثر من واحد ن، بحيث يتم اتخاذ قرار التداول على أساس المؤشرات القليلة المتوقعة. سنضيف بعض التحسينات على خوارزمية التداول لاحقا.

نحن نستخدم بعض الافتراضات القياسية للتداول الفوركس: انتشار هو 5 نقاط، ليفيراد هو 100، دقيقة. الكثير هو $ 100 (مصغرة-- فوريكس).

دعونا نلقي نظرة على نظامنا "التداول". مرة أخرى، هو واحد مفرط التبسيط. ملاحظة هامة: تستن () تسمى آخر، ولها حق الوصول إلى كافة المتغيرات التي تم إنشاؤها إلى تلك النقطة. حتى إذا كنت ترى متغير أن أستخدمه، دون تهيئة ذلك، ربما يعني أنه تم تهيئة في نيون ()، تيتشن () أو بعض الدالة الأخرى التي كانت تسمى قبل تستن ().

لتسهيل الأمور، يتم وضع التعليقات في الشفرة.

forex_nn_01.tsc، بارت 2.

بضع كلمات حول الانسحاب. هناك طرق قليلة لحسابه، ونحن نستخدم ما أعتبره أكثر "صادق". ويعد السحب التدريجي مقياسا لعدم استقرار نظامنا. ما هي فرصة، وأنه سوف تفقد المال؟ دعونا نقول المبلغ الأولي هو 1000 $. إذا كان الربح يذهب 100، 200، 300، 400. السحب هو 0. إذا كان يذهب 100، 200، 100. ثم السحب هو 0.1 (10٪)، ونحن قد فقدت للتو مبلغا، أي ما يعادل 1/10 من الإيداع الأولي (من 1200 إلى 1100).

وأود أن أشير بقوة ضد استخدام أنظمة التداول مع سحب كبيرة.

أيضا، هنا يمكنني استخدام السحب، وهذا هو أن تستخدم مع حجم متغير الكثير. ومع ذلك، في العينات الفعلية، التي تأتي مع الكتاب الاليكترونى، سترى نسخة أخرى:

كما ترون، وهنا نحن دائما استخدام 1000 (المبلغ الأولي) لحساب السحب. والسبب بسيط: نحن دائما استخدام نفس حجم الكثير (أي إدارة الأموال حتى الآن)، لذلك ليس هناك فرق، كم من المال لدينا تراكمت بالفعل على حسابنا، يجب أن يكون متوسط ​​الربح ثابت. السيناريو الأسوأ المحتمل في هذه الحالة يشبه هذا: من البداية (1000 $ على حساب) نحن نفقد المال. إذا كنا نستخدم 1000 $ لحساب السحب، وسوف نحصل على السحب أسوأ. وهذا سوف يساعدنا على عدم خداع أنفسنا. على سبيل المثال، لنفترض أنه تم تداولنا لبعض الوقت، ولدينا حساب بقيمة 10000 دولار أمريكي (أو ما يعادله بالعملة المحلية) على حسابنا. ثم نحن تفقد بعض المال، ونحن الآن لدينا $ 8،000. ثم تعافينا، وحصلنا على 12،000 دولار. نظام تداول جيد؟ على الاغلب لا.

دعونا نكرر المنطق مرة أخرى، كما هو مهم جدا (وسوف تصبح أكثر أهمية، عندما نبدأ في إدارة المال). نحن التجارة باستخدام حجم ثابت الكثير. لذلك، إحصائيا، لا يوجد ضمان، أن الخسارة القصوى لن يحدث في البداية، عندما يكون لدينا فقط 1000 $. وإذا حدث ذلك، سيكون لدينا -1000 $ (10،000 - 8،000)، وبالتالي فإن نظام التداول هو على الأرجح محفوف بالمخاطر.

عندما نتحدث عن إدارة الأموال (ربما، وليس في هذا النص)، سيكون لدينا لاستخدام نهج مختلف لحساب السحب.

ملاحظة، أنه في هذا النظام التجاري، وأنا باستخدام السيناريو الأسوأ ممكن: أنا شراء باستخدام عالية وبيع، وذلك باستخدام منخفضة. العديد من المختبرين لا تتبع هذه القواعد، وخلق أنظمة التداول، التي تعمل بشكل جيد على البيانات التاريخية. ولكن في الحياة الحقيقية، هذه الأنظمة التجارية لديها أداء ضعيف للغاية. لماذا ا؟

نلقي نظرة على شريط الأسعار. انها مفتوحة، عالية، منخفضة وإغلاق. هل تعرف، كيف كان السعر يتحرك داخل شريط؟ لا، لذا، لنفترض أن نظام التداول الخاص بك قد ولد إشارة "شراء"، في أسفل شريط الأسعار (إذا كان منخفضا.

لاحظ أن أستخدم دلوتسيزي يساوي 0.1 لوت (100 دولار). من الواضح، في التداول "الحقيقي"، سوف تستفيد كثيرا، إذا تم احتساب حجم الكثير اعتمادا على المال لديك، شيء من هذا القبيل:

forex_nn_01.tsc، بارت 3.

ومع ذلك، نحن نفعل الاختبار هنا، وليس التداول. وللاختبار، نحن بحاجة، من بين أمور أخرى، لنرى كيف سلاسة منحنى الربح هو. هذا هو أسهل بكثير إذا كان حجم الكثير هو نفسه (في الوضع المثالي، ل دلوتسيزي = 100 سوف نحصل على خط مستقيم، مع بعض الميل الإيجابي، في حين في حالة حجم الكثير قابل للتعديل سوف نحصل على الأس، وهذا هو أصعب بكثير لتحليل).

في وقت لاحق من هذا النص، سنطبق قواعد إدارة الأموال على نظام التداول لدينا، ولكن ليس بعد.

بعد أن يتم ذلك مع الجزء الأخير من وظيفة الاختبار لدينا، دعونا المشي من خلال بقية التعليمات البرمجية.

تقوم الدالة التالية بإنشاء مؤشر كلف. فإنه يأخذ الفاصل الزمني كمعلمة، مما يعني أننا يمكن أن نسميها عدة مرات، خلال التحسين، ويمر أرقام مختلفة.

لاحظ أن أنا باستخدام ن الذي يعمل في الفترة 0-1. يمكن تطبيع البيانات، بطبيعة الحال، ولكن اخترت لتقسيم المؤشر بنسبة 2 وإضافة 0.5، بحيث يكون في 0-1 النطاق.

forex_nn_01.tsc، بارت 4.

لجعل ملف تأخر، يمكننا استخدام الدالة CREATE_LAG_FILE. بدلا من ذلك، يمكننا أن نفعل ذلك من خلال توفير صراحة كل التعليمات البرمجية اللازمة. في هذه الحالة، لدينا المزيد من السيطرة، ونحن بحاجة إلى ذلك، إذا بدأنا عدد متفاوت من الأعمدة المتخلفة وهلم جرا.

forex_nn_01.tsc، بارت 5.

المعلمة نريموفيرست مهم. العديد من الوظائف، مثل المؤشرات، والمتوسطات المتحركة، والمولدات المتخلفة، لهذه المسألة، لا تعمل بشكل جيد في السجلات القليلة الأولى من مجموعة البيانات. لنفترض أن لدينا ما (14) - ما الذي سيضع في السجلات 1 - 13؟ لذلك نختار ببساطة إزالة السجلات القليلة الأولى (غير موثوقة).

ل نيون، وكذلك لجميع وظائف هذا البرنامج، ونحن بحاجة لتمرير كمعلمات فقط ما يمكن تغييره خلال عملية التحسين. على سبيل المثال، ليست هناك حاجة لتمرير "تخطي قبل" المعلمة، كما هو دائما نفسه.

forex_nn_01.tsc، بارت 6.

وظيفة تيتشن ببساطة جلب الحوار ن.

forex_nn_01.tsc، الجزء 7.

وأخيرا، نحن بحاجة إلى وظيفة رسم. أنها ليست إلزامية، ولكن من الجيد دائما أن نرى ما يبدو خط الربح لدينا. تستخدم التعليمات البرمجية التالية شمل لإنشاء مخطط، لذلك فمن الجيد قراءة البرنامج التعليمي. بدلا من ذلك، يمكنك رسم المخطط، بدلا من حفظه في ملف. للقيام بذلك، استخدم واحدة من العينات، التي هي في عينات / دليل البرامج النصية. وأخيرا، يمكنك تعديل التعليمات البرمجية، لإنتاج هتمل، بدلا من شمل. هتمل هو أسهل للتعلم، ولكن الرمز نفسه سيكون أقل قليلا للقراءة.

forex_nn_01.tsc، بارت 8.

ترجمة وتشغيل البرنامج النصي.

حسنا. كما هو متوقع، باستخدام 7 ساعات كفاصل زمني ل كلف نتائج سيئة للغاية:

استراتيجيات التداول الفوركس والتحسين.

والسبب في النتائج الضعيفة واضح تماما: استخدمنا الفاصل الزمني، وقف الخسارة، وشراء وبيع المستويات وغيرها من المعالم، التي كانت عشوائية بحتة - اخترنا فقط أولا أن جاء في الاعتبار! ماذا لو حاولنا مجموعات قليلة؟

الفوركس إشارات التداول: ما لتحسين؟

أولا وقبل كل شيء، من خلال أوفيروتيميزينغ مستويات شراء وبيع، ونحن يمكن أن تدمر أدائنا في المستقبل. ومع ذلك ما زلنا يمكن ضبط لهم، وخاصة، إذا كان أداء قريب لقيم وثيقة من حدود البيع والبيع. على سبيل المثال، إذا كان لدينا -10٪ الربح عند حد الشراء يساوي 0.3، و + 1000٪ الربح عندما يساوي 0.35، ثم هناك ربما من قبيل الصدفة محظوظا، ونحن يجب أن لا تستخدم 0.35 لنظام التداول لدينا، كما في المستقبل سوف ربما لا يحدث مرة أخرى. إذا، بدلا من ذلك، لدينا -10٪ و + 10٪ (بدلا من + 1000٪)، قد يكون أكثر أمانا للاستخدام.

عموما، يجب أن يبنى نظام التداول لدينا لسيناريو ممكن ممكن، كما لو كان خلال التداول "الحقيقي" الأداء سيكون أفضل، ثم خلال الاختبار، ونحن سوف البقاء على قيد الحياة، ولكن ليس العكس.

يمكننا أن نختلف قيمة الفاصل الزمني للمؤشر، شريطة أن يكون لدينا ما يكفي من الصفقات، حتى نتمكن من أن نكون واثقين، من حيث الإحصاءات، في أداء نظام.

نحن بالتأكيد يمكن أن تختلف عدد الخلايا العصبية، وأنا لا أعتقد أنه يمكن أوفيروبتيميزد بسهولة.

يمكننا أن نختلف عدد المدخلات والتخلف عن المدخلات. فمن الممكن أن يفرط في تحقيق ذلك، ولكن ليس من المرجح جدا أن يحدث.

وبطبيعة الحال، يمكننا أن نحاول مؤشرات مختلفة.

إشارات فوريكس دقيقة: كيفية تحسين؟

وكما سبق ذكره، إذا بدأنا في محاولة جميع التوليفات الممكنة، فإنه سيستغرق إلى الأبد. لذلك نحن ذاهبون للغش. سنقوم بإنشاء مجموعات محددة مسبقا من المعلمات، التي نعتقد أنها معقولة، وتمريرها إلى البرنامج.

لجعل عدد قليل من الحسابات ممكن، لاحظ أن كلف-1 و كلف-2 هي، ربما، مهمة، ولكن ماذا عن كلف-128؟ و - إذا كان لدينا بالفعل كلف-128، هل نحن بحاجة كلف-129؟ على الاغلب لا. لذلك نحن ذاهبون لدينا شيء مثل كلف-1، كلف-2، كلف-4، كلف-8،. كلف-128 مع عدد قليل من الاختلافات، الأمر الذي سيجعل لدينا حساب الوقت آلاف مرات أقصر.

فوريكس نظام التداول المهني: هل يمكن أن تعمل على الإطلاق؟

ما هو بالضبط ما نريد التنبؤ به؟ حتى هذه النقطة استخدمنا الرسم البياني لكل ساعة ل يوروس، وكنا نتوقع كلف الشريط التالي. هل سيكون كلف + 2 أفضل؟ ماذا عن كلف + 3؟

أيضا، خاصة بالنظر إلى ضعف أداء نظام التداول الأول، سيكون من الجميل أن نعرف أنه - على الأقل في العالم "المثالي"، يمكن تحقيق الهدف (التداول المربح).

للإجابة على هذه الأسئلة، دعونا نخلق برنامج اختبار بسيط. نحن نفترض، أن التنبؤ لدينا هو 100٪ دقيقة، وبناء على هذا الافتراض، وسوف نستخدم كلف + N، وليس ن توقع واحد. هذا صحيح - نحن نذهب إلى أخذ البيانات من المستقبل، واستخدامها بدلا من التنبؤ ن. هذا النهج لن يعمل في الحياة الحقيقية، بطبيعة الحال، ولكن في الدرجات، وسوف تعطينا بعض الأفكار من ما يمكن توقعه.

عند النظر إلى النتائج، يرجى أن نضع في اعتبارنا، أننا لا تستخدم أي إدارة الأموال المتقدمة، يتم تعيين حجم الكثير لدينا إلى الحد الأدنى 100 $. إذا كنت تستخدم أحجام متغيرة الكثير، فإن النتائج ستكون مختلفة بشكل كبير. ولكن حتى في حجم الكثير تعيين إلى 0.1 يمكننا أن نرى (أدناه) أن الحصول على المعلومات من المستقبل هو المتداول النهائي "هولي غراال".

forex_nn_02.tsc، بارت 1.

كنت بالفعل على دراية هذا الرمز، تم استخدامه في FOREX_NN_01.TSC. فإنه يتعامل مع تحميل البيانات. والفرق الوحيد هو في الجزء الذي يحصل على قائمة الملفات في "الصور" الدليل وحذف كافة الملفات مع. PNG إكستنتيون. والسبب في هذا الرمز بسيط: خلال الاختبارات لدينا ونحن في طريقنا لخلق العديد - قد يكون، الآلاف - ملفات الصور. نحن لا نريد لهم أن يعلقوا بعد أن يتم ذلك. حتى في بداية البرنامج النصي نحن حذف الصور، التي تم إنشاؤها بواسطة البرامج النصية الأخرى.

forex_nn_02.tsc، بارت 2.

فقط بعض التعليقات. نحن لا نريد أن نحاول كل القيم الممكنة ل، على سبيل المثال، كلف الفاصل الزمني. بدلا من ذلك، يمكننا إنشاء مصفوفة تحتوي على القيم التي نريد اختبارها فقط. ثم (انظر أدناه) ونحن سوف يمشي من خلال هذه المصفوفة.

وقف الخسائر هي جزء مهم من أي استراتيجية التداول، لذلك قررت أن تختلف لهم كذلك. ولكنها فكرة خطرة، حيث أنه من السهل الإفراط في تحسين النظام.

أنا أخطط لاختبار قيم مختلفة لمستويات الشراء والبيع، ولكن سيتم ذلك في دورة، دون استخدام المصفوفات.

على عكس المثال السابق، نريد أن يكون لدينا ملف شمل كبير، يحتوي على العديد من الصور. للقيام بذلك، لقد قمت بتحريك التعليمات البرمجية التي تقوم بتشكيل رأس وتذييل شمل خارج الدالة مخطط. اقرأ أحد برامج شمل التعليمية عبر الإنترنت للحصول على التفاصيل.

لاحظ أن أنا باستخدام 0 كما تأخر الأول، مما يعني، أن الأول أنا اختبار المؤشر (كلف) التي لم "تحول" من المستقبل. فقط للحصول على فكرة، كيف جيدة من "نظام التداول" سيكون دون ن (الرهيبة، هو الكلمة الصحيحة، ويفقد كل المال).

يستخدم اللحاء عنصر تحكم إنترنيت إكسبلورر لعرض صفحات شمل. عندما تنمو الصفحات كبيرة، فإنه يأخذ الكثير من الذاكرة. إذا كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك لا يمكن التعامل معها، والنظر في إنشاء صفحات شمل أو هتمل متعددة، بدلا من ذلك. في حالة forex_nn_02، يجب ألا تكون مشكلة، حيث أن الصفحة قصيرة نسبيا. بدلا من ذلك (وهذا ما أقوم به في النصوص في وقت لاحق في هذا النص)، إنشاء ملف شمل، ولكن لا تفتحه من اللحاء. فتحها باستخدام إنترنيت إكسبلورر بدلا من ذلك - على عكس التحكم إي، لا يوجد إنترنيت إكسبلورر مشكلة الذاكرة.

الآن التعليمات البرمجية التي تحاول مجموعات مختلفة من المعلمات.

forex_nn_02.tsc، بارت 3.

هنا، نحن نستخدم دورات متداخلة. في كل دورة، نحن أسيدنينغ بعض المتغير (على سبيل المثال، نينتيرفال للدورة الخارجية). وبهذه الطريقة تعين الدورة قيم جميع عناصر صفيف مطابق، واحدة في كل مرة. ثم داخل ذلك، يتم استخدام الدورة الداخلية، وهلم جرا، بحيث يتم اختبار جميع مجموعات من جميع عناصر مجموعة.

في دورة أعمق، وأنا استدعاء الدالة اختبار ()، إلى "اختبار التجارة"، و الرسم البياني () لإضافة صورة جديدة إلى قائمة الصور المحفوظة على القرص. لاحظ أن هذا المخطط () لا يظهر أي صور، حتى يتم الانتهاء من جميع الدورات.

تكون الدالة تيست () و كريتكلف () هي نفسها تقريبا كما في المثال السابق. الفرق الحقيقي الوحيد يرجع إلى حقيقة أنه يسمى أكثر مرة واحدة. للقيام بذلك، وأنا استدعاء ARRAY_REMOVE لتنظيف المصفوفات.

أيضا، لاحظ، أننا خلق فقط المخططات لمجموعات من المعلمات، التي تنتج نظام التداول مع ربح إيجابي. وإلا، فإننا نسمي "متابعة"، لتخطي الدالة تشارت ().

وأخيرا، لدينا جني الأرباح الآن، لذلك نظام التداول لدينا يمكن أن يكون قليلا أكثر مرونة.

forex_nn_02.tsc، بارت 4.

تم تقسيم وظيفة المخطط () إلى قطعتين. يجب كتابة الرأس والتذييل إلى ملف شمل مرة واحدة فقط، لذا تم نقلهما إلى الجزء الرئيسي من البرنامج.

أيضا، أنا باستخدام العداد، لحفظ الملفات تحت أسماء مختلفة. يتم كتابة المعلومات حول المعلمات إلى رأس صورة، حتى نتمكن من رؤية بسهولة أي واحد هو عليه. وأخيرا، يتم حفظ الصور فقط للفوز تكوينات، وهذا يعني أن التوازن في نهاية يجب أن يكون أكثر، ثم في البداية.

forex_nn_02.tsc، بارت 5.

تشغيل البرنامج (وسوف يستغرق بعض الوقت لإكمال). سوف ينتهي بك المطاف مع صفحة شمل كبيرة مع الصور، واحدة لكل تكوين الفوز.

بعض النتائج كبيرة، ومع ذلك، كما استخدمنا البيانات "من المستقبل"، وهذا النظام لا تعمل في الحياة الحقيقية. في الواقع، إذا نظرتم إلى اختبار () وظيفة، ستلاحظ، أن دورة توقف قبل أن نصل إلى العنصر الأخير من أكلوس:

ل (نبار = نريموفيرست + 1؛ نبار.

هذا هو C ++، مجرد مثال.

كما ترون، رمز بسيط حقا. الآن يتيح القيام بنفس الشيء باستخدام البرنامج النصي سلانغ. وكما هو الحال في الأمثلة السابقة، سنحتفظ بالهيكل العام للمدونة، حتى يبدو هذا المثال مألوفا. والفرق الوحيد هو أنه بدلا من استخدام المدمج في وظيفة APPLY_NN، ونحن ندعو وظيفة خاصة بنا. يتم التعليق على التعليمات البرمجية التي لا نستخدمها (مثل دورات)، ولكن لم تتم إزالتها.

ملاحظة، أن المنطق وراء ذلك تمت مناقشته في الشبكات العصبية و الأسهم / تجارة الفوركس المادة بالفعل. باختصار، يتم تكوين ناتج هذا السيناريو لتكون متوافقة مع مقل، محرك البرمجة النصية ميتاترادر. ميتاترادر ​​هو منصة التداول التي نستخدمها، إذا كنت تريد شيئا مختلفا، مثل ترادستاتيون، على سبيل المثال، سيكون لديك لتغيير التعليمات البرمجية للامتثال لهيكله.

ثم، في الفصول التالية، سنقوم بإدراج هذا الرمز في مؤشر ميتاترادر، واستخدامه للتداول.

نقل البرنامج النصي إلى منصة التداول.

والخطوة التالية ليست مطلوبة حقا، ولكنها شيء قد يكون مفيدا. سنقوم بإنشاء نسخة من ملف تسك (واحد أعلاه)، ولكن هذه المرة، سوف نستخدم سلانغ (لغة البرمجة اللحاء) لمحاكاة وظيفة APPLY_NN. والسبب هو أننا سنقوم في الفصل التالي بنقله إلى لغة البرمجة في منصة التداول ميتاترادر، لذلك فمن الجيد التأكد من أن كل شيء يعمل.

بعد تشغيل هذه الدالة، نكتشف أن النتيجة التي تنتجها هي نفسها، كما ينتج forex_nn_05a، مما يعني أن الشفرة تعمل بشكل جيد. :

Note, that there is a difference at the beginning of the charts, as "our" NN does not try to process the data at the beginning (where lag is incomplete), while the built-in NN does not "know" about this problem. Of course, it doesn't affect the result, as the beginning of the chart is ignored by using the nRemoveFirst parameter in our script (set to 200, which is guaranteed to be larger, then our lag).

Using third-party trading platform.

We have the NN that (more or less) can be used. We have the script, implementing this NN without calls to the Cortex-specific NN functions. Now we are going to port it to the trading platform that can be used for the real trading, which means it can contact brocker, place orders and earn (or loose) money.

As a trading platform, I am going to use MetaTrader.

Disclaimer: I am not related to MetaQuotes in any way. I do not work for them, I am not their affiliate and so on. I use MetaTrader, ONLY because I like it.

I find this program user-friendly, flexible and powerful, and "not a monster". Also, it is free (compare to other packages of this class).

The only (minor) problem is that it is not always easy to find the dealer using MT in your area. Then, when you do a research, you may find couple of brockers, with screenshots on their web sites, that look suspiciously familiar. Yes, they use MetaTrader, but they don't call it MetaTrader!

I have asked for clarification at the company's forum, and they have told me, that they don't reveal brockers using their services. Very strange.

One of the brockers that is not hiding the fact they use MT, is Alpari. They will allow you to open a Demo account, so that you can trade in a real time, but without risking your money.

I am not going to recommeng services of Alpari. Once again, I am not being paid for that. Try their Demo account, and use your own judgement. Or you can start your own research at Internet forums.

Finally, if you do not like the MT, you can probably follow the example below using TS, MS or some other trading platform. This is just an example.

Our MT-based trading system will include two files, the indicator and an expert. This is the way they call it in MQL (scripting language of MT), and I am going to follow this naming convention.

The indicator implements the neural network and draws a chart. An expert takes these data and does trading. As MetaTrader has a "strategy tester", we will be able to test our strategy, to see how good it is.

I will assume, that you are familiar with MQL programming, it is quite close to SLANG and tutorials can be found both at MetaQuotes and Alpari.

Finally, I am using the code structure, that is borrowed from MetaQuotes forum, permission to use it the author of the corresponding posts had granted me permission to use fragments of his code.

Also, as some of our MetaTrader code is the same for all experts and indicators, we moved it to a separate library file. MetaTrader's libraries are nothing but includable files. This library takes care of synhronization, when two or more expert are trying to run in the same time, as well as of few other things. If you use MetaTrader, it will help you to create robust experts, in any case, the MQL language is easy to understand.

mylib. mql, a helper library.

The code should look familiar, all I did was re-writing it, using slightly different language syntax of MQL.

This indicator has two buffers, and draws two lines, one for the original NOC, and one for the NN-predicted NOC. For trading, you don't have to draw both indicator lines, of course (see MQL tutorials to learn how to do it), but I have decided to show them together, so you can compare.

Another difference, that you should know about, is the way MT performs testing. It may, in some cases, be more accurate, then one we did (we did the worse case scenario). Of course, you can always to change the SLANG script from the examples above, to implement any logic you want.

The result of our testing in MT is a bit better, then in Cortex, due to all these reasons.

Keep in mind, that MT calculates the DD in a different way. I still think, that my way is better.

In should be especially noted, that no additional optimization had been performed using MetaTrader's optimizer. We have just plugged our MTS (mechanical trading system) in, and it worked as expected.

هذا هو. You can now create Cortex Neural Network, optimize it to do trading, and to port it to the trading platform of your choice.

القائمة الأساسية.

Let Neural Networks trade for you.

Selection of recommended books about forex and neural networks:

The purpose of this book is to show you how to make money trading Forex. الآلاف من الناس، في جميع أنحاء العالم، يتم تداول العملات الأجنبية وجعل طن من المال. لماذا لا؟

An invitation to join his Facebook Group which has new as well as experienced Forex Traders contributing.

Daily interaction in his Facebook Group.

He calls his trades live, shares his results AND records a weekly trade analysis video.

His contact details if you require further clarification.

Jim, from Queensland Australia, is a full-time Forex Trader, currently residing in Vietnam. His knowledge of currency trading extends over a 14 year period and has evolved from the old fashioned manual charting when he first started in 2002, to trading on multiple screens and entering the arena of automated trading. During this time, he has developed and shared many trading systems for free, and assisted many new traders through various blogs and forum participation.

Check out his YouTube vids, chat with him on Facebook - he's an approachable guy who is passionate about trading. Here Is an outline of what is included:

مزايا تداول الفوركس.

When the Forex market is open.

Where we trade Forex.

اختيار وسيط.

Important information for US based traders.

Lot size and equivalent pip value.

Information on risk.

News and fundamental analysis.

أنواع الطلبات.

How many pips is enough.

Day trading or longer term trading?

Keeping a journal or diary.

ما هي المخاطر المالية على هذه التجارة؟

الأول هو أصعب سؤال للرد، والكتاب سوف يشرح بالتفصيل التحليل والنهج لاستخدامها، من أجل الإجابة على هذا السؤال بثقة. السؤال الثاني هو أكثر وضوحا ويتم الرد على أن يكون لديك فهم المخاطر وإدارة الأموال وتحديد الموقف فيما يتعلق رأس المال الخاص بك التداول. مرة أخرى، يتم تناول ذلك بالتفصيل في الكتاب. كما يقول خط العلامة على الغلاف الأمامي "ما تحتاج إلى معرفته للبدء، وكل شيء بين" الذي يلخص حقا ما سوف تتعلم.

يشرح الكتاب كل شيء، من الميكانيكا البحتة إلى منهجية التداول التي أدافع عنها، والتي استخدمتها في جميع تجارتي الخاصة والاستثمار لأكثر من 17 عاما. ويكرس الفوركس للمبتدئين أيضا لجميع أولئك التجار الذين طلبوا مني أن أكتب مثل هذه المقدمة، استنادا إلى معرفتي ومنهجيتي.

البدء في صنع أرباح متسقة في سوق الفوركس.

الدعم والمقاومة.

لديها دخول واضح جدا، وقف الخسارة ومستويات الخروج.

كنت في حاجة الى نظام تداول النقد الاجنبى الصلبة على أساس مبادئ سليمة من سوق الفوركس، التي لديها قواعد التداول وإدارة المال واضحة.

هذا يمكن أن يعني فقط أن نظام التداول الخاص بك لا يأخذ بعين الاعتبار قواعد ومبادئ التداول الأساسية التي يتضمنها أي نظام تداول فوريكس قوي.

"The Simple Strategy" Is Easy To Understand And To Trade.

Clear Entry Rules.

*** WARNING: This Book Is NOT For Everybody! ***

. You Are Looking For The "Holy Grail"

مكان وتعديل وإغلاق السوق والأوامر المعلقة.

إضافة وقف الخسارة و / أو أخذ سعر الربح إلى أمر فردي، أو لأوامر متعددة.

إغلاق أوامر بشكل فردي أو حسب نوع النظام.

الحصول على ما مجموعه جميع الطلبات المفتوحة حاليا.

العمل مع بيانات شريط أوهلك، وتحديد أنماط شمعدان الأساسية.

العثور على أعلى ارتفاع وأدنى منخفض من الحانات الأخيرة.

العمل مع المؤشرات المضمنة في ميتاترادر، فضلا عن المؤشرات المخصصة.

إضافة وقف زائدة أو كسر حتى إيقاف ميزة لمستشار خبير.

Use money management and lot size verification techniques.

إضافة توقيت التداول مرنة لمستشار خبير.

بناء عدة أنواع من أنظمة التداول، بما في ذلك الاتجاه، ومكافحة الاتجاه وأنظمة الاختراق.

إضافة تنبيهات، رسائل البريد الإلكتروني، والأصوات وغيرها من الإخطارات.

إضافة كائنات المخطط والتعامل معها.

القراءة والكتابة إلى ملفات كسف.

Construct basic indicators, scripts and libraries.

تعلم كيفية تصحيح فعال البرامج الخاصة بك، واستخدام اختبار استراتيجية لاختبار الاستراتيجيات الخاصة بك.

جميع التعليمات البرمجية المصدر في هذا الكتاب هو متاح للتحميل، بما في ذلك إطار مستشار الخبراء الذي يسمح لك لبناء المستشارين الخبراء قوية ومميزة تماما مع الحد الأدنى من الجهد.

This book will cover an introduction to trading robots as well as provide you with a robust trading Robot (EA) to download for use on the MT4 trading platform, at NO FURTHER COST.

The advantages of using a Trading Robot;

A due diligence check list to consider, before you spend some big bucks on other Trading Robots;

A Trading Robot to download instantly. The SMSF Trading Robot is simple to use and provides flexibility with regards to the settings;

Set up instructions for the SMSF Trading Robot, to use as a guide, allowing you to develop a system with parameters to suit YOUR personal trading style.

Although this is a short read, in the end, it delivers exactly what it promises: An introduction to Trading Robots as well as a downloadable MT4 Trading Robot to Maximize Profits. A small price if you consider how much it would cost to hire a programmer to build your own Trading Robot.

The basics of Forex trading – if you need the basics on Forex trading, please consider my book: Forex - A Beginner's Guide to Currency Trading. Another book I recommend for beginners is, Forex Trading: The Basics Explained in Simple Terms, by another full-time trader, Jim Brown. Jim’s book continues to hit the Amazon’s #1 Best Seller list in Online Trading and Foreign Exchange categories. Jim is a personal friend and knows his stuff;

Up-sells, side-sells, spamming – This is not my scene! I am not a marketer. I am a trader and simply sharing information about Robots in Forex trading with a free Robot available to download.

An invitation to join his Facebook Group which has new as well as experienced Forex Traders contributing.

Daily interaction in his Facebook Group.

He calls his trades live, shares his results AND records a weekly trade analysis video.

His contact details if you require further clarification.

While Divergence may sound a little technical and intimidating, Jim assures you that it is easy to understand when you know what you are looking for. Some even consider Divergence to be a leading indicator. Basically, it is the difference between what the actual price on the chart is doing and what an Oscillator type indicator is doing. This book will use the same principles as his MT4 High Probability Forex Trading Method, but it is a stand-alone book and concentrates more on trading with Divergence. Jim has no affiliation with any links included in the book and there are no up-sells or ongoing costs for this method, his custom indicators, template etc. Also worthy of mention is that this Method can be used with any other financial instrument that your MT4 platform offers.

QMP Filter 1.01.ex4.

P4L PeriodCon 509.ex4.

MACD Platinum Book. tpl.

Forex Multiple Trade Calculator. xlsx.

What Is Divergence?

Setting Up The Charts.

The Basic Concept Of This Trading Method.

Trading With Divergence.

Some Observations About Divergence.

Various Examples Of Divergence.

Entering A Trade After Divergence Has Been Identified.

Trade Examples On The GBP/JPY 4hr Chart.

The Smart Way To Trade This.

وقف الخسارة.

Trade Re-Entry Technique.

Trend Losing Steam And Time To Take Action.

Divergence Formed On The Wrong Side Of The MACD Platinum Zero Level.

High Risk Money Management Technique.

This Ultimate Advanced Guide on Forex Trading for profit contains 2 manuscripts conveniently rolled up in 1:

Forex Trading: The Best Techniques to Multiply your CashflowForex Trading: The Advanced Guide that Will Make You the KING of Forex Trading.

Do you want to be in a position where you’re trading stocks on one of the most fast-paced markets in the entire world? Not only that, but do you want to be trading these stocks in a way that guarantees that you’ll find success through these avenues over a long-term period of time? If you’ve answered yes to either of these questions, then it’s definitely time for you to purchase this book on Forex Trading!

بدءا من حتى بضع مئات من الدولارات، يمكنك استخدام تقنيات داخل لجعل الآلاف في الصفقات الأولى الخاصة بك. This isn’t an academic text describing the history and importance of the forex markets.

• Advanced forex trading strategies.

J ohn B ollinger, CFA, CMT, President, Bollinger Capital Management.

M ichael S myrk, STA Journal.

S usie G harib, Coanchor, PBS Nightly Business Report.

Fully updated with new coverage of bubbles, sector rotation, and rare “black swan” market events.

Technical analysis offers powerful, objective tools for picking stocks and making money--and in today’s market environment, that makes it more indispensable than ever. Unfortunately, most technical analysis books confuse investors instead of enlightening them. In this clear, practical, fully updated book, Barron’s Online technical analysis columnist Michael N. Kahn introduces proven technical analysis techniques in simple language that any investor can understand and use.

Bringing real objectivity to investment decision-making.

Chart patterns: See the forest and the trees.

Recognizing markets that are changing, need a rest, or are about to take off.

Understand the central importance of price.

And what you must know about volume, time, and investor sentiment.

Down the road: a taste of advanced technical analysis.

Candlesticks, cycles, Elliott waves, and how to debunk those guys on TV.

Take control of your investments.

Technical Analysis for Beginners, or Stop Blindly Following Stock Picks of Wall Street’s Gurus and Learn Technical Analysis is easy to understand, and it addresses the people who want to use tools that allow detection of buy-and-sell signals. This book includes more than 100 examples, figures and tables that will help your understand investments visually. Several stock market charts show entry points, exit points and even false signals.

Dummies need to understand technical analysis.

The best way to foresee the future is to analyze the past. This book is a guide to avoiding many traps in the financial markets. I will show you how to use the stock market charts and how to enrich them with indicators, which will allow you to enter and exit the market at the right time.

Know how to spot the market’s trend.

Learn how to detect the stages of a share to make a better anticipation of the sale periods. Numerous examples show you how to highlight the trend, the support, the resistance and the trend channel, as well as the positive and negative divergences and the candlestick patterns.

Identify breakout and breakdown.

The term "breakout" is used by traders in action. It’s associated with multiple upward figures and marks the debut of a new rising trend. Learn to detect and use breakout to make good selections of stocks.

Identify bullish and bearish patterns.

Certain configurations allow anticipating a configuration or a trend reversal. We have included numerous graphs and figures that facilitate learning. The examples are improved with comments and symbols that facilitate comprehension.

Know how to use the different types of indicators.

There are a great number of technical indicators. New ones are created each year. However, you should limit their use and make a choice among the four families of indicators that follow:

Avoid traps, errors and false signals.

Technical analysis cannot guarantee 100 percent success. The traps can be detected on a graph, but they can also come from the ones that make purchase recommendations to you, such as people that provide pump and dump scenarios or stock promoters from the web. Graphic analysis of the shares is essential before any investment.

Understand the market’s emotional cycle.

It’s difficult to leave your emotions aside when your portfolio has lost 10 percent in just one day. Don’t put yourself in vulnerable situations. Keep your emotions balanced by investing at the appropriate moment.

Configure your charts.

You only need a couple of minutes to do the technical analysis of a stock. You can rapidly make judgments on the quality of the targeted shares or ETF. Invest in your knowledge, invariably be skeptical about the recommendations of specialists, and analyze their choices before investing!

The Art and Science of Technical Analysis is a groundbreaking work that bridges the gaps between the academic view of markets, technical analysis, and profitable trading. The book explores why randomness prevails in markets most, but not all, of the time and how technical analysis can be used to capture statistically validated patterns in certain types of market conditions. The belief of the book is that buying and selling pressure causes patterns in prices, but that these technical patterns are only effective in the presence of true buying/selling imbalance.

Includes extensive research to validate specific money-making patterns and strategies.

Written by an experienced market practitioner who has trained and worked with many top traders.

Filled with in-depth insights and practical advice, The Art and Science of Technical Analysis will give you a realistic sense of how markets behave, when and how technical analysis works, and what it really takes to trade successfully.

هذا المرجع المتميز قد علم الآلاف من التجار مفاهيم التحليل الفني وتطبيقها في العقود الآجلة وأسواق الأوراق المالية. وتغطي الطبعة الثانية أحدث التطورات في تكنولوجيا الحاسوب، والأدوات التقنية، والمؤشرات، وتتضمن الطبعة الثانية مواد جديدة عن رسم الشموع، والعلاقات بين الشركات، والأسهم ودوران الأسهم، بالإضافة إلى أحدث الأمثلة والأرقام. من كيفية قراءة الرسوم البيانية لفهم المؤشرات والدور الحاسم يلعب التحليل الفني في الاستثمار، القراء الحصول على نظرة شاملة ويمكن الوصول إليها من مجال التحليل الفني، مع التركيز بشكل خاص على أسواق العقود الآجلة. منقحة وموسعة لمطالب العالم المالي اليوم، وهذا الكتاب هو قراءة أساسية لأي شخص مهتم في تتبع وتحليل سلوك السوق.

Learn what the Forex market is.

Identify the major, minor and exotic currency pairs.

Discover the importance of trading plans.

Create your own unique trading plan.

Identify trade opportunities based on your unique positioning.

Minimize your risks and maximize your profits.

Develop healthy trading habits.

This book is truly the best trading guide for anyone who is seeking to get into Forex trading. You do not have to have any previous knowledge in order to master Forex, so long as you have this guidebook to take you through the steps. Using it, you will be able to effortlessly master the market and earn massive profits within’ a month or less.

Bull Flag Momentum Trading.

Top Reversal Trading.

Bottom Reversal Trading.

Moving Average Trend Trading.

Support and Resistance Trading.

For each strategy, I explain:

What indicators I am using on my charts.

When I enter the trade.

When I exit the trade (profit taking)

What is my stop loss.

I also encourage you to my community of day traders at Vancouver-Traders. You can monitor my screen in real time, watch me trade the strategies explained in his book, and ask questions of me and other traders in our private chat room.

Use the "10 Rules of Successful Trading" to get back on track and achieve your trading goals.

Get this awesome e-book now for only $0.99.

These are the 10 most important rules to follow in order to become a consistently profitable trader or investor.

Feel free to use them if you are confused about what’s going wrong with your trading.

If you are lost, losing, or have failed at trading this is a must read.

The forex trаdіng facilitates investment аѕ well аѕ trаdіng. Thіѕ іѕ a unіquе market when соmраrеd to thе ѕhаrе markets bесаuѕе thе trаdіng hоurѕ hеrе аrе vеrу lоng or реrhарѕ оnе саn trаdе 24 hours a day bаrrіng the wееkеndѕ. Sо one nееd not wоrrу аbоut the opening bell and thе сlоѕіng bеll оf the mаrkеt like іt hарреnѕ.

Fоrеx іѕ accessible tо those оn a modest іnсоmе аѕ уоu wоn't need a lоt оf mоnеу tо gеt ѕtаrtеd, рluѕ ѕоmе fіrmѕ оffеr incentives tо hоmе trаdеrѕ ѕuсh as bоnuѕ capital uрfrоnt tо get thе bаll rolling.

Fоrеx trаdіng іѕ mоrе of аn аrt form than a ѕсіеnсе and thеrе are nо ѕсhооlѕ оr unіvеrѕіtіеѕ thаt can gіvе уоu a qualification thаt means уоu can thеn gо оn tо become a ѕuссеѕѕful fоrеx trаdеr.

Rеmеmbеr the warning thаt ѕауѕ you muѕt not uѕе thе mоnеу you саnnоt afford to lose tо trаdе fоrеx. Take thаt mеѕѕаgе serious and hаvе іt аt the bасk of уоur mіnd whіlе уоu рlаn tо trade fоrеx.

The Fоrеx market іѕ knоwn as thе mаrkеt thаt never ѕlеерѕ.

Do you want to understand the systems and tactics advanced and professional Forex traders use to build their accounts?

- How to STOP losing money!

- Gain enough confidence to trade, knowing that you have the right knowledge and the numbers are in your favor.

- Adapt any of my THREE proven, powerful yet simple forex trading strategies to your own needs (day trade, swing trade or position trade)

- Start earning money CONSISTENTLY.

- Become a profitable trader in four months or less.

- Fund your financial freedom and the lifestyle you want with your trading.

1- Strategies - how to adapt a winning strategy to your personal lifestyle and needs (no black box or spaghetti charts full of indicators and lines, just simple and pure price action, easy to read and follow)

Most forex traders rely on technical analysis books written for stock, futures, and option traders. However, long before computers and calculators, traders were trading naked. Naked trading is the simplest (and oldest) trading method. It's simply trading without technical indicators, and that is exactly what this book is about.

Based on coauthor Walter Peters method of trading and managing money almost exclusively without indicators.

Coauthor Alexander Nekritin is the CEO and President of TradersChoiceFX, one of the largest Forex introducing brokers in the world.

Do you want to be in a position where you’re trading stocks on one of the most fast-paced markets in the entire world? Not only that, but do you want to be trading these stocks in a way that guarantees that you’ll find success through these avenues over a long-term period of time? If you’ve answered yes to either of these questions, then it’s definitely time for you to purchase the book Forex Trading: The Advanced Guide that Will Make You the KING of Forex Trading right now!

Provide you with information on how to use technical indicators and advanced analytical tools.

Discuss the advantages and the risks that are associated with forex trading.

Show you how to decipher forex economic theories and forex advanced forex models.

Give you useful information on the history of the forex market and how the veteran market participants interact with the market today.

You’ll learn about the information that’s provided above as well as so much more! ماذا تنتظر؟ This is the best book on the market regarding the topic of options trading, hands down! Don’t delay. Purchase the book Forex Trading: The Advanced Guide That Will Make You the KING of Forex Trading immediately!

Seeing technical indicators and patterns through a master’s eyes.

The secrets to FOREX diversification.

A detailed explanation of the author’s personal trading approach.

A Trader’s Ten Commandments.

There is no holy grail of FOREX trading, but with FOREX Trading Secrets, all you need is practice to build a powerful trading toolbox for wealth security in the world’s biggest financial market.

To enter the market.

Where to set your stop loss orders.

When to exit for profit.

You will understand:

How to assess currency pairs.

How to see trends based on economic and financial data.

How to use graph trends to your advantage.

At the end of this book, you will know more about forex trading, easy patterns, and become a successful trader. You will need to practice and decide when you are ready to invest your funds for the profit you will use to create financial freedom!

Our MISSION is to help the AVERAGE PERSON who’s trading FOREX to make MASSIVE PROFITS using our system.

And, because we give you a REAL STRATEGY that will help you make REAL PROFITS – and ONLY real profits – you won’t make the mistakes like you would if you used some of the other systems out there.

We’re the ones who CREATED many of the Indicators and Alerts for some of your favorite traders, if you’re following anyone. We’re the “white label” guys who sell our systems to the big marketers.

BUT…we’ve reserved our very BEST stuff for ourselves.

AND NOW…we’re making it available to you (for the time being) at a very AFFORDABLE price.

When you download this e-book, you’ll get the ultimate trading SYSTEM that will break the markets WIDE OPEN for you! And all the tools you'll need to trade this System are absolutely FREE. including our award-worthy email support (for any followup questions you may have about this system), and the remarkable “Your First $1Million Money Management Spreadsheet”.

But it’s ONLY for this very short “introductory” time period, so ACT NOW or you might miss out!

No over-hyped sales pitch. Just the REAL information that will make your FOREX dreams come true.

لا تصدقنا؟ Our company was founded by a former NFA/CFTC regulated Hedge Fund CEO, and an IT Professional with a combined 31 years of trading experience in High-Frequency Trading (HFT), Stocks, Stock Options, Currencies, and Binaries.

We know what we’re talking about – and we want to empower you to trade smarter for massive profit.

Chapter 1: What You’ll Need.

Chapter 2: Your Chart Setup.

Chapter 3: High ADR’s + High TF’s = High Profit$

Chapter 4: Entry.

Chapter 5: Exiting.

Chapter 6: Money Management: Lots, Stops, And Swaps.

Chapter 7: Conclusion.

I have two quick questions for you. The first question may not appear to have anything to do with Forex trading, but I will explain why it does.

The reason the first question is very relevant to Forex trading is that most of us (myself included in the past) have a tendency to believe what we read in books and on websites in the Forex industry. The books, software programs and Forex indicators often promise the earth, but have absolutely no proof that what they promote actually works. However, we can all get seduced by the messages that we read and many of us end up spending some (in my case a lot) of money on numerous books, indicators and software programs.

Who shows real EVIDENCE?

In doing so we assume things are factual without any EVIDENCE. For that reason, we should not have any complaints when we find that the things we buy do not help us to become consistently profitable traders. If we do not ensure that we have EVIDENCE before we make a decision to spend money, then it is OUR own fault if the products or services that we buy do not deliver what we were hoping for.

Is it therefore any wonder that 90% of all retail traders lose money?

We are all being sold stuff that sounds and looks great, but doesn't actually deliver results in the real world of Forex trading. Sadly the Forex industry is awash with people and companies that are all after our money, and they will say virtually anything to get it. How often have you seen a historical Forex chart showing a so called ‘’successful trade’’ using some or other indicator, software program or trading strategy? My guess is that you have seen plenty. Is that EVIDENCE that a system actually works long term?

Your search for a Forex trading system with REAL EVIDENCE is over.

In my book, the Set & Forget profit system I explain how I use a simple mathematical approach to trading Forex that has all the EVIDENCE you could ever ask for.

For the last FIVE YEARS I have been demonstrating the Set & Forget system LIVE in front of my trading room subscribers.

So I DO have REAL TIME EVIDENCE that my system works. I do not make claims that cannot be backed up with real PROOF of their efficacy. You can have total faith that what I say is true because I demonstrate my system every week LIVE in my trading rooms. I now have a provable track record of over 500 trades, all captured on a live video recording. My results are there for all to literally see with their own eyes.

يوفر هذا الكتاب التجار مع منهجيات خطوة بخطوة التي تقوم على ميول السوق الحقيقي. يتم عرض الاستراتيجيات في هذا الكتاب بوضوح وبالتفصيل، بحيث أي شخص يرغب في أن يتعلم كيفية التجارة مثل المهنية. It is written in a style that is easy to understand, so that the reader can quickly learn and use the techniques provided.

مع هذا الكتاب، سوف تصبح خبيرا في ما الفوركس هو وكذلك كيف يمكنك استخدامه من أجل بناء الثروات. ليس ذلك فحسب، ولكن سوف تجد أن هناك العديد من الاستراتيجيات المختلفة التي يمكن استخدامها من أجل أن تصبح تاجر ناجح مع الفوركس. حتى لو كنت من التجار ذوي الخبرة، قد تجد استراتيجية التي تعمل بشكل أفضل بالنسبة لك مما كنت تستخدم من قبل. والحقيقة التي لا جدال فيها أن العديد من الناس يستخدمون الفوركس كل يوم كما عملهم أو هواية. حتى إذا كنت ترغب في استخدامه بمثابة هواية أو كعملك اليومي، وهذا الكتاب تعطيك الأدوات المناسبة التي من شأنها أن تساعدك على أن تصبح تاجر ناجح.

What you'll learn in this book:

ما هو تداول الفوركس.

The History of Forex.

How to determine a market's trend.

استراتيجية النقطة المحورية.

Moving Averages Strategy.

Price Action Strategy.

How to Manage your Money While Trading Forex.

How to Reduce the Risk of a Loss.

Tips and Tricks for Succeeding with Forex.

Implement various deep-learning algorithms in Keras and see how deep-learning can be used in games.

See how various deep-learning models and practical use-cases can be implemented using Keras.

A practical, hands-on guide with real-world examples to give you a strong foundation in Keras.

This book starts by introducing you to supervised learning algorithms such as simple linear regression, the classical multilayer perceptron and more sophisticated deep convolutional networks. You will also explore image processing with recognition of hand written digit images, classification of images into different categories, and advanced objects recognition with related image annotations. An example of identification of salient points for face detection is also provided. Next you will be introduced to Recurrent Networks, which are optimized for processing sequence data such as text, audio or time series. Following that, you will learn about unsupervised learning algorithms such as Autoencoders and the very popular Generative Adversarial Networks (GAN). You will also explore non-traditional uses of neural networks as Style Transfer.

Optimize step-by-step functions on a large neural network using the Backpropagation Algorithm.

Fine-tune a neural network to improve the quality of results.

Use deep learning for image and audio processing.

Use Recursive Neural Tensor Networks (RNTNs) to outperform standard word embedding in special cases.

Identify problems for which Recurrent Neural Network (RNN) solutions are suitable.

Explore the process required to implement Autoencoders.

Evolve a deep neural network using reinforcement learning.

عن المؤلف.

Antonio Gulli is a software executive and business leader with a passion for establishing and managing global technological talent, innovation, and execution. He is an expert in search engines, online services, machine learning, information retrieval, analytics, and cloud computing. So far, he has been lucky enough to gain professional experience in four different countries in Europe and managed people in six different countries in Europe and America. Antonio served as CEO, GM, CTO, VP, director, and site lead in multiple fields spanning from publishing (Elsevier) to consumer internet (Ask and Tiscali) and high-tech R&D (Microsoft and Google).

Neural Networks Foundations.

Keras Installation and API.

Deep Learning with ConvNets.

Generative Adversarial Networks and WaveNet.

Recurrent Neural Network — RNN.

Additional Deep Learning Models.

AI Game Playing.

Bored of too much theory on TensorFlow? This book is what you need! Thirteen solid projects and four examples teach you how to implement TensorFlow in production.

This example-rich guide teaches you how to perform highly accurate and efficient numerical computing with TensorFlow.

It is a practical and methodically explained guide that allows you to apply Tensorflow’s features from the very beginning.

This book of projects highlights how TensorFlow can be used in different scenarios - this includes projects for training models, machine learning, deep learning, and working with various neural networks. Each project provides exciting and insightful exercises that will teach you how to use TensorFlow and show you how layers of data can be explored by working with Tensors. Simply pick a project that is in line with your environment and get stacks of information on how to implement TensorFlow in production.

Load, interact, dissect, process, and save complex datasets.

Solve classification and regression problems using state of the art techniques.

Predict the outcome of a simple time series using Linear Regression modeling.

Use a Logistic Regression scheme to predict the future result of a time series.

Classify images using deep neural network schemes.

Tag a set of images and detect features using a deep neural network, including a Convolutional Neural Network (CNN) layer.

Resolve character recognition problems using the Recurrent Neural Network (RNN) model.

عن المؤلف.

Rodolfo Bonnin is a systems engineer and PhD student at Universidad Tecnológica Nacional, Argentina. He also pursued parallel programming and image understanding postgraduate courses at Uni Stuttgart, Germany.

Simple FeedForward Neural Networks.

Convolutional Neural Networks.

Recurrent Neural Networks and LSTM.

Deep Neural Networks.

Running Models at Scale – GPU and Serving.

Library Installation and Additional Tips.

Get the first book on the market that shows you the key aspects TensorFlow, how it works, and how to use it for the second generation of machine learning.

Want to perform faster and more accurate computations in the field of data science? This book will acquaint you with an all-new refreshing library—TensorFlow!

Dive into the next generation of numerical computing and get the most out of your data with this quick guide.

Google's TensorFlow engine, after much fanfare, has evolved in to a robust, user-friendly, and customizable, application-grade software library of machine learning (ML) code for numerical computation and neural networks.

Install and adopt TensorFlow in your Python environment to solve mathematical problems.

Get to know the basic machine and deep learning concepts.

Train and test neural networks to fit your data model.

Make predictions using regression algorithms.

Analyze your data with a clustering procedure.

Develop algorithms for clustering and data classification.

Use GPU computing to analyze big data.

Giancarlo Zaccone has more than 10 years of experience managing research projects in both the scientific and industrial domains. He worked as researcher at the C. N.R, the National Research Council, where he was involved in projects related to parallel numerical computing and scientific visualization.

Doing Math with TensorFlow.

Starting with Machine Learning.

Introducing Neural Networks.

GPU Programming and Serving with TensorFlow.

Learn how to implement advanced techniques in deep learning with Google's brainchild, TensorFlow.

Explore deep neural networks and layers of data abstraction with the help of this comprehensive guide.

Real-world contextualization through some deep learning problems concerning research and application.

Who This Book Is For.

The book is intended for a general audience of people interested in machine learning and machine intelligence. A rudimentary level of programming in one language is assumed, as is a basic familiarity with computer science techniques and technologies, including a basic awareness of computer hardware and algorithms. Some competence in mathematics is needed to the level of elementary linear algebra and calculus.

Learn about deep machine intelligence and GPU computing with the latest TensorFlow 1.x.

Access public datasets and utilize them using TensorFlow to load, process, and transform data.

Use TensorFlow on real-world datasets, including images, text, and more.

Learn how to evaluate the performance of your deep learning models.

Using deep learning for scalable object detection and mobile computing.

Train machines quickly to learn from data by exploring reinforcement learning techniques.

Explore active areas of deep learning research and applications.

Build and train popular deep learning models for computer vision and NLP.

Apply your advanced understanding of the TensorFlow framework to build and adapt models for your specific needs.

Train models at scale, and deploy TensorFlow in a production setting.

Your quick guide to implementing TensorFlow in your day-to-day machine learning activities.

Learn advanced techniques that bring more accuracy and speed to machine learning.

Upgrade your knowledge to the second generation of machine learning with this guide on TensorFlow.

TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and will let you dig deeper and gain more insights into your data than ever before. You'll work through recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and deep learning each using Google's machine learning library TensorFlow.

Become familiar with the basics of the TensorFlow machine learning library.

Get to know Linear Regression techniques with TensorFlow.

Learn SVMs with hands-on recipes.

Implement neural networks and improve predictions.

Apply NLP and sentiment analysis to your data.

Master CNN and RNN through practical recipes.

Take TensorFlow into production.

عن المؤلف.

Nick McClure is currently a senior data scientist at PayScale, Inc. in Seattle, WA. Prior to this, he has worked at Zillow and Caesar's Entertainment. He got his degrees in Applied Mathematics from The University of Montana and the College of Saint Benedict and Saint John's University.

Getting Started with TensorFlow.

The TensorFlow Way.

دعم سهم التوجيه، ماشينس.

Nearest Neighbor Methods.

Natural Language Processing.

Convolutional Neural Networks.

الشبكات العصبية المتكررة.

Taking TensorFlow to Production.

More with TensorFlow.

Learn to implement TensorFlow in production.

Perform highly accurate and efficient numerical computing with TensorFlow.

Unlock the advanced techniques that bring more accuracy and speed to machine learning activities.

Explore various possibilities with deep learning and gain amazing insights from data.

Who This Book Is For.

Are you a data analyst, data scientist, or a researcher looking forward to a guide that will help you increase the speed and efficiency of your machine learning activities? If yes, then this course is for you!

Learn about machine learning landscapes along with the historical development and progress of deep learning.

Load, interact, process, and save complex datasets.

Solve classification and regression problems using state-of-the-art techniques.

Train machines quickly to learn from data by exploring reinforcement learning techniques.

Classify images using deep neural network schemes.

Learn about deep machine intelligence and GPU computing.

Explore active areas of deep learning research and applications.

The aim of the course is to help you tackle the common commercial machine learning and deep learning problems that you’re facing in your day-to-day activities.

This course takes a step-by-step approach to teach you how to implement TensorFlow in production. Starting with the basics of TensorFlow, you will learn machine learning and deep learning techniques, along with the advanced concepts of TensorFlow. With the help of real-world projects and examples, this course will help you apply Tensorflow's features from scratch.

Deep Learning with TensorFlow by Giancarlo Zaccone, Md. Rezaul Karim, and Ahmed Menshawy.

Treat data as a business asset that requires careful investment if you’re to gain real value.

Approach business problems data-analytically, using the data-mining process to gather good data in the most appropriate way.

Learn general concepts for actually extracting knowledge from data.

Apply data science principles when interviewing data science job candidates.

Program—learn powerful R tools for solving data problems with greater clarity and ease.

Explore—examine your data, generate hypotheses, and quickly test them.

Model—provide a low-dimensional summary that captures true "signals" in your dataset.

Communicate—learn R Markdown for integrating prose, code, and results.

Data science libraries, frameworks, modules, and toolkits are great for doing data science, but they’re also a good way to dive into the discipline without actually understanding data science. In this book, you’ll learn how many of the most fundamental data science tools and algorithms work by implementing them from scratch.

Learn the basics of linear algebra, statistics, and probability—and understand how and when they're used in data science.

Collect, explore, clean, munge, and manipulate data.

Dive into the fundamentals of machine learning.

Implement models such as k-nearest Neighbors, Naive Bayes, linear and logistic regression, decision trees, neural networks, and clustering.

Explore recommender systems, natural language processing, network analysis, MapReduce, and databases.

How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data.

How the principles of experimental design yield definitive answers to questions.

How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies.

Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to.

Statistical machine learning methods that “learn” from data.

Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data.

For those who slept through Stats 101, this book is a lifesaver. Wheelan strips away the arcane and technical details and focuses on the underlying intuition that drives statistical analysis. He clarifies key concepts such as inference, correlation, and regression analysis, reveals how biased or careless parties can manipulate or misrepresent data, and shows us how brilliant and creative researchers are exploiting the valuable data from natural experiments to tackle thorny questions.

Our promise: no math added.

Decision Trees and Random Forests.

Social Network Analysis.

Real-world applications to illustrate each algorithm.

Point summaries at the end of each chapter.

Reference sheets comparing the pros and cons of algorithms.

Glossary list of commonly-used terms.

With this book, we hope to give you a practical understanding of data science, so that you, too, can leverage its strengths in making better decisions.

Storytelling with Data teaches you the fundamentals of data visualization and how to communicate effectively with data. You'll discover the power of storytelling and the way to make data a pivotal point in your story. The lessons in this illuminative text are grounded in theory, but made accessible through numerous real-world examples—ready for immediate application to your next graph or presentation.

Determine the appropriate type of graph for your situation.

Recognize and eliminate the clutter clouding your information.

Direct your audience's attention to the most important parts of your data.

Think like a designer and utilize concepts of design in data visualization.

Leverage the power of storytelling to help your message resonate with your audience.

Together, the lessons in this book will help you turn your data into high impact visual stories that stick with your audience. Rid your world of ineffective graphs, one exploding 3D pie chart at a time. There is a story in your data—Storytelling with Data will give you the skills and power to tell it!

NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python.

Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python.

Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python.

Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms.

The book has proved very popular throughout the world. Many universities in the US, and around the world, have adopted it as a textbook for their courses. This 2017 edition has added four new chapters in response to the thoughts and suggestions expressed by many reviewers.

Students across a variety of academic disciplines, including business, computer science, statistics, engineering, and others attracted to the idea of discovering new insights and ideas from data can use this as a textbook. Professionals in various domains, including executives, managers, analysts, professors, doctors, accountants, and others can use this book to learn in a few hours how to make sense of and develop actionable insights from the enormous data coming their way. This is a flowing book that one can finish in one sitting, or one can return to it again and again for insights and techniques.

This practical guide is accessible for the reader who is relatively new to the field of data analytics, while still remaining robust and detailed enough to function as a helpful guide to those already experienced in the field. Data science is expanding in breadth and growing rapidly in importance as technology rapidly integrates ever deeper into business and our daily lives. The need for a succinct and informal guide to this important field has never been greater.

RIGHT NOW you can get ahead of the pack!

This coherent guide covers everything you need to know on the subject of data science, with numerous concrete examples, and invites the reader to dive further into this exciting field. Students from a variety of academic backgrounds, including computer science, business, engineering, statistics, anyone interested in discovering new ideas and insights derived from data can use this as a textbook. At the same time, professionals such as managers, executives, professors, analysts, doctors, developers, computer scientists, accountants, and others can use this book to make a quantum leap in their knowledge of big data in a matter of only a few hours. Learn how to understand this field and uncover actionable insights from data through analytics.

How the benefits of giving company-wide access to data outweigh the costs.

Why data-driven organizations use the scientific method to explore and solve data problems.

Key questions to help you develop a research-specific process for tackling important issues.

What to consider when assembling your data team.

Developing processes to keep your data team (and company) engaged.

Choosing technologies that are powerful, support teamwork, and easy to use and learn.

Spam filters, Naive Bayes, and data wrangling.

Recommendation engines and causality.

Social networks and data journalism.

Data engineering, MapReduce, Pregel, and Hadoop.

Doing Data Science is collaboration between course instructor Rachel Schutt, Senior VP of Data Science at News Corp, and data science consultant Cathy O’Neil, a senior data scientist at Johnson Research Labs, who attended and blogged about the course.

This book will help you:

Deploy a structured lifecycle approach to data analytics problems.

Apply appropriate analytic techniques and tools to analyzing big data.

Learn how to tell a compelling story with data to drive business action.

Prepare for EMC Proven Professional Data Science Certification.

Corresponding data sets are available at wiley/go/9781118876138.

Techniques for data analysis.

Social network analysis.

The benefits of understanding data analysis will help your business to prosper and expand in the right directions, cutting down on risk and creating greater profitability.

The Importance of Data in Business.

Exactly How to Handle and Manage Big Data.

Real World Examples of Data Science Benefiting Businesses.

Ways Data Can Be Used to Mitigate Risks.

The Entire Process of Data Analytics.

Understand the matrix structure that your data should take.

Learn basic concepts for testing the origin and validity of data.

Transform your data into stable and usable numerical values.

Understand supervised and unsupervised learning algorithms, and methods for evaluating their success.

Get up and running with MapReduce, using customized components suitable for data science algorithms.

Perform scrub operations on plain text, CSV, HTML/XML, and JSON.

Explore data, compute descriptive statistics, and create visualizations.

Manage your data science workflow using Drake.

Create reusable tools from one-liners and existing Python or R code.

Parallelize and distribute data-intensive pipelines using GNU Parallel.

Model data with dimensionality reduction, clustering, regression, and classification algorithms.

Extract features for statistical models from a single dataset.

Visualize data with charts, and expose different aspects through interactive reports.

Use historical data to predict the future via classification and regression.

Translate predictions into actions.

Get feedback from users after each sprint to keep your project on track.

Are you still wondering how to join data science work force ?

Are you lost in the tremendous amount of online data science courses and resources ?

Are you endlessly searching online to find data science interview questions and answers?

If you answer yes for any of the questions, Data Science Interviews Exposed is a book you absolutely want to read. لماذا ا؟

This book is written by data science professionals from Facebook, LinkedIn, Amazon, Google and Microsoft, with years of first hand working and interviewing experience.

This is the first book in the industry that systematically covers everything for preparing for a data science career and interviews, and with real interview questions and detailed answers.

This book provides both career guidance for entry level candidates as well as interview questions practice for intermediate candidates.

This chapter presents an overview to the data science job market and the book organization.

Get confused about the various data science job titles? This chapter provides a detailed description for each of them, the differences among them, as well as the guidance for choosing the one that suits you the most.

Don't know how to prepare yourself with the right experience to meet the job requirements and your career goals? This chapter helps you to identify the experience you need to land your dream position. It also provides suggestions for new graduates as well as candidates from a different industry who want to transfer to data science field.

Think you have a clear goal and have possessed all the required skill sets, but just don't know how to get job interviews? This chapter walks you through how to build good resumes and professional profiles that would bring you the right exposure to the right person -- recruiters and hiring managers.

Heard of your competent peers failing job interviews and want to know why? This chapter reveals the secrets that most companies don t talk about publicly -- the soft skills. What are behavior questions, why are they important, how do you prepare for them? You will find the answer here.

An interview is not a pop quiz. You should take the time to practice on real interview problems and learn their patterns. This chapter lists eight major topics that are frequently covered by data science job interviews, associated with example interview questions for each of them. All of them are either real interview questions or adapted from real interview questions:

Product, Metrics and Analytics.

Solutions to Technical Interview Questions.

This chapter attaches the solutions and thought process for each question in the previous chapter. We hope the readers can grasp the key points behind each of them, hence be able to apply the approaches to other similar questions in the real interviews.

Use scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-end.

Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods.

Use the TensorFlow library to build and train neural nets.

Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning.

Learn techniques for training and scaling deep neural nets.

Apply practical code examples without acquiring excessive machine learning theory or algorithm details.

Obtain and install Winpython or Anaconda Python distribution.

Volume 2 of this series, that describes how to read tabular data, save it as text or Microsoft Excel file, explore data interactively with Ipython notebook, create GUI application with TkInter, package your program for deployment on other computers, do efficient computation with Numpy, run Python at the speed of compiled program on all cores of your processor.

Advantages and shortcomings of widely used machine learning algorithms.

How to represent data processed by machine learning, including which data aspects to focus on.

Advanced methods for model evaluation and parameter tuning.

The concept of pipelines for chaining models and encapsulating your workflow.

Methods for working with text data, including text-specific processing techniques.

Suggestions for improving your machine learning and data science skills.

Statistical analysis using the R language.

Project lifecycle, from planning to delivery.

Numerous instantly familiar use cases.

Keys to effective data presentations.

عن المؤلفين.

The data science process.

Loading data into R.

PART 2 MODELING METHODS.

Choosing and evaluating models.

Linear and logistic regression.

Exploring advanced methods.

PART 3 DELIVERING RESULTS.

Documentation and deployment.

Producing effective presentations.

Learn basic and advanced NumPy (Numerical Python) features.

Get started with data analysis tools in the pandas library.

Use high-performance tools to load, clean, transform, merge, and reshape data.

Create scatter plots and static or interactive visualizations with matplotlib.

Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets.

Measure data by points in time, whether it’s specific instances, fixed periods, or intervals.

Learn how to solve problems in web analytics, social sciences, finance, and economics, through detailed examples.

Harness the power of R for statistical computing and data science.

Explore, forecast, and classify data with R.

Use R to apply common machine learning algorithms to real-world scenarios.

Machine learning, at its core, is concerned with transforming data into actionable knowledge. This makes machine learning well suited to the present-day era of big data. Given the growing prominence of R—a cross-platform, zero-cost statistical programming environment—there has never been a better time to start applying machine learning to your data. Whether you are new to data analytics or a veteran, machine learning with R offers a powerful set of methods to quickly and easily gain insights from your data.

Harness the power of R to build common machine learning algorithms with real-world data science applications.

Get to grips with R techniques to clean and prepare your data for analysis, and visualize your results.

Discover the different types of machine learning models and learn which is best to meet your data needs and solve your analysis problems.

Classify your data with Bayesian and nearest neighbour methods.

Predict values by using R to build decision trees, rules, and support vector machines.

Forecast numeric values with linear regression, and model your data with neural networks.

Evaluate and improve the performance of machine learning models.

Learn specialized machine learning techniques for text mining, social network data, big data, and more.

عن المؤلف.

Brett Lantz has used innovative data methods to understand human behavior for more than 10 years. A sociologist by training, he was first enchanted by machine learning while studying a large database of teenagers' social networking website profiles. Since then, he has worked on the interdisciplinary studies of cellular telephone calls, medical billing data, and philanthropic activity, among others.

Introducing Machine Learning.

Managing and Understanding Data.

Lazy Learning – Classification Using Nearest Neighbors.

Probabilistic Learning – Classification Using Naive Bayes.

Divide and Conquer – Classification Using Decision Trees and Rules.

Forecasting Numeric Data – Regression Methods.

Black Box Methods – Neural Networks and Support Vector Machines.

Finding Patterns – Market Basket Analysis Using Association Rules.

Finding Groups of Data – Clustering with K-means.

Evaluating Model Performance.

Improving Model Performance.

Specialized Machine Learning Topics.

Introduction to machine learning.

Using Python to work with data.

Writing data science algorithms.

About the Reader.

The data science process.

Handling large data on a single computer.

First steps in big data.

Join the NoSQL movement.

The rise of graph databases.

Text mining and text analytics.

Data visualization to the end user.

Master data science methods using Python and its libraries.

Create data visualizations and mine for patterns.

Advanced techniques for the four fundamentals of Data Science with Python - data mining, data analysis, data visualization, and machine learning.

Who This Book Is For.

If you are a Python developer who wants to master the world of data science then this book is for you. Some knowledge of data science is assumed.

Manage data and perform linear algebra in Python.

Derive inferences from the analysis by performing inferential statistics.

Solve data science problems in Python.

Create high-end visualizations using Python.

Evaluate and apply the linear regression technique to estimate the relationships among variables.

Build recommendation engines with the various collaborative filtering algorithms.

Apply the ensemble methods to improve your predictions.

Work with big data technologies to handle data at scale.

Data science is a relatively new knowledge domain which is used by various organizations to make data driven decisions. Data scientists have to wear various hats to work with data and to derive value from it. The Python programming language, beyond having conquered the scientific community in the last decade, is now an indispensable tool for the data science practitioner and a must-know tool for every aspiring data scientist. Using Python will offer you a fast, reliable, cross-platform, and mature environment for data analysis, machine learning, and algorithmic problem solving.

This book is an easy-to-follow, comprehensive guide on data science using Python. The topics covered in the book can all be used in real world scenarios.

Input and output data.

Tackle data structures such as matrices, lists, factors, and data frames.

Work with probability, probability distributions, and random variables.

Calculate statistics and confidence intervals, and perform statistical tests.

Create a variety of graphic displays.

Build statistical models with linear regressions and analysis of variance (ANOVA)

Explore advanced statistical techniques, such as finding clusters in your data.

"Wonderfully readable, R Cookbook serves not only as a solutions manual of sorts, but as a truly enjoyable way to explore the R language—one practical example at a time."—Jeffrey Ryan, software consultant and R package author.

How to anticipate problems.

Dealing with uncertainty.

Best practices in software and scientific thinking.

About the Reader.

Philosophies of data science.

Setting goals by asking good questions.

Data all around us: the virtual wilderness.

Data wrangling: from capture to domestication.

Data assessment: poking and prodding.

PART 2 - BUILDING A PRODUCT WITH SOFTWARE AND STATISTICS.

Developing a plan.

Statistics and modeling: concepts and foundations.

Software: statistics in action.

Supplementary software: bigger, faster, more efficient.

Plan execution: putting it all together.

PART 3 - FINISHING OFF THE PRODUCT AND WRAPPING UP.

Delivering a product.

After product delivery: problems and revisions.

Wrapping up: putting the project away.

Apply R to simplify predictive modeling with short and simple code.

Use machine learning to solve problems ranging from small to big data.

Build a training and testing dataset from the churn dataset, applying different classification methods.

The R language is a powerful open source functional programming language. At its core, R is a statistical programming language that provides impressive tools to analyze data and create high-level graphics.

Create and inspect the transaction dataset, performing association analysis with the Apriori algorithm.

Visualize patterns and associations using a range of graphs and find frequent itemsets using the Eclat algorithm.

Compare differences between each regression method to discover how they solve problems.

Predict possible churn users with the classification approach.

Implement the clustering method to segment customer data.

Compress images with the dimension reduction method.

Incorporate R and Hadoop to solve machine learning problems on Big Data.

عن المؤلف.

Yu-Wei, Chiu (David Chiu) is the founder of Largit Data. He has previously worked for Trend Micro as a software engineer, with the responsibility of building big data platforms for business intelligence and customer relationship management systems. In addition to being a start-up entrepreneur and data scientist, he specializes in using Spark and Hadoop to process big data and apply data mining techniques for data analysis.

الشبكة العصبية.

كبار الخبراء الاستشاريين ديسمبر 2017.

كبار المستشارين الخبراء ديسمبر 2017 & # 8211؛ أفضل الفوركس إي & # 8217؛ ق & # 8211؛ الروبوتات فكس.

عزيزي تاجر الفوركس،

مرحبا بكم في هذا الموقع اختبار 100٪ مجانا.

عرض أفضل الفوركس إي، والاستعراضات والنتائج ثبت و & # 8230؛

مدير التداول برو إي مراجعة.

مدير التداول برو إي.

السعر: 599 $ (السعر المخفض ل ستارتر حزمة / 1 لايف و 1 حساب تجريبي، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد، غبجبي، أوسجبي، أودوس و وربي.

نوت: ستريكتلي ليميتد ديس & # 8230؛

فينوي الفوركس روبوت الاستعراض.

فينوي الفوركس روبوت.

السعر: 149 دولار (ترخيص واحد، تحديثات مجانية ودعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد.

حساب حقيقي نتائج التداول:

فينوي الفوركس روبوت ريفيو & # 8211؛ أفضل مستشار خبير لأرباح العملات الأجنبية على المدى الطويل.

فوريكس فليكس إي ريفيو.

السعر: 330 $ (سعر مخفضة ل 1 حقيقية وحسابات ديمو غير محدود، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أي (يوروس، غبوسد، غبشف، أودوس، نزدوسد، أوسكاد، أوسشف و أوسجبي يتم اختبارها)

استعراض الأمير فكس إي.

السعر: 1،250 $ (السعر المخفض ل ستارتر بلان، 1 أوزرنام، 20 ليف & أمب؛ ديمو حسابات غير محدودة)

أزواج العملات: أي، بما في ذلك السلع، الذهب، الفضة، النفط، المعادن.

الإطار الزمني: M5 و M15 و M30.

ملاحظة: عطلة عيد الميلاد الخاصة & # 8230؛

الفوركس الأرض روبوت الاستعراض.

الفوركس الأرض روبوت.

السعر: 199 دولار (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، يوروغب و غبوسد.

ملاحظة: هناك 4 حزم مختلفة من الفوركس الأرض الروبوت المتاحة الآن:

عداء الجبهة بيب سترايك بلاس روبوت ريفيو.

السعر: 500 دولار (السعر المخفض ل 1 ترخيص مدى الحياة، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أي (اليورو مقابل الدولار الأميركي، اليورو مقابل الدولار الأميركي، الجنيه الإسترليني مقابل الدولار، الجنيه الإسترليني مقابل الدولار، الدولار الأمريكي مقابل الفرنك السويسري)

الإطار الزمني: H1 أو H4.

ملاحظة: العرض المحدود للوقت & # 8211؛ 67٪ O & # 8230؛

فكسمور إي مراجعة.

السعر: 187 $ (سعر مخفضة ل 1 ريال و 3 حسابات ديمو، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 15٪ أوف & # 8211؛ السعر العادي: 220 دولار أمريكي.

حساب حقيقي نتائج التداول:

فكس السرية إي المراجعة.

السعر: $ 346 (سعر مخفضة ل بوسينيس باكيج، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، أودوس و أوسجبي.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 10٪ أوف & # 8211؛ السعر العادي: $ 385.

الحزم الثلاث التالية & # 8230؛

فلويد ترادر ​​إي ريفيو.

فلويد ترادر ​​إي.

السعر: $ 347 (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أودوس، أوسشف.

فلويد ترادر ​​إي ريفيو & # 8211؛ هذا المستشار خبير الفوركس يستخدم سعر استراتيجية العمل.

فلويد ترادر ​​إي هو فكس إكسيرت & # 8230 مربحة للغاية؛

تسفكس إي مراجعة.

السعر: 199.99 $ (سعر النسخة الأساسية، 1 الترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أوسجبي.

ملاحظة: هناك 2 حزم مختلفة من تسفكس إي المتاحة الآن:

& # 8211؛ باسيك الإصدار: يعمل تلقائيا فقط & # 8230؛

فاستابيليزر إي مراجعة.

السعر: 225 $ (سعر مخفض ل 1 ريال و 3 حسابات ديمو، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أودوس، يوروس.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 15٪ أوف & # 8211؛ السعر العادي: 265 دولار أمريكي.

هناك 2 مختلفة & # 8230؛

فكسكرجر إي ريفيو.

السعر: 197 $ (سعر مخفض ل 1 ريال & 2 الحسابات التجريبية، والدعم المجاني والتحديثات)

أزواج العملات: يوروس، أودوس.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 15٪ أوف & # 8211؛ السعر العادي: 219 دولارا.

هناك 2 مختلفة با & # 8230؛

ديلتونبرو إي مراجعة.

السعر: 1،599 $ (سعر مخفضة ل غولد العضوية / 1 الترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أي (يوروس، غبوسد، أودوس، نزدوسد، أوسكاد، أوسشف، ورغب، يورشف، يورود، أودجبي، كادجبي، ورجبي، غبجبي، نزدجبي و أوسج & # 8230؛

الفوركس إنكونترول إي مراجعة.

الفوركس إنكونترول إي.

السعر: 198 $ (سعر مخفضة ل إي بدون أسيليراتور مود، 1 الترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أودوس، ورغب.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 15٪ أوف & # 8211؛ السعر العادي: 220 دولار أمريكي.

بروفكس 5.0 إي مراجعة.

السعر: 99 $ (السعر المخفض ل 1 ترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أي، بما في ذلك الخيارات والسلع والمؤشرات (يوروس و غبوسد يتم اختبارها)

الإطار الزمني: أي (H4 و D1 يتم اختبارها وأوصت بها)

أخبار سعيدة مراجعة إي.

السعر: 249 $ (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد، أودوس و أوسجبي.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 30٪ أوف & # 8211؛ استخدام كوبون كود: هاب-8DTU-بري.

عند الشراء، ستحصل على & # 8217؛

أفضل المستكشف الفوركس روبوت الاستعراض.

أفضل المستغل الفوركس روبوت.

السعر: 193.50 $ (السعر المخفض ل 1 ترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد و أوسشف.

ملاحظة: ليميتد ديسكونت & # 8211؛ استخدام كوبون كود: نني & # 8211؛ السعر العادي: 299 دولار أمريكي.

كوفيرتفكس إي مراجعة.

السعر: $ 347 (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد، أودوس، غبجبي، أوسجبي، يورود، غبود، نزدوسد، أودوس و شوسد (غولد)

كوفيرتفكس إي ريفيو & # 8211؛ مربحة فوركس خبير مستشار ل & # 8230؛

فكس مصراع الأسهم إي مراجعة.

فكس مصراع الأسهم إي.

السعر: 250 $ (1 ريال & أمبير؛ 2 الحسابات التجريبية، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أودوس، غبوسد و يورشف.

ملاحظة: بدأ المورد حسابا حيا جديدا باستخدام فكس شوتر ستوك إي v3 6 أكتوبر 2017.

إينرتيا ترادر ​​إي ريفيو.

إينرتيا ترادر ​​إي.

السعر: $ 347 (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس.

الإطار الزمني: M5، M15.

إينرتيا ترادر ​​إي ريفيو & # 8211؛ أفضل مستشار الخبراء الفوركس للتجارة الزخم.

إنيرتيا ترادر ​​إي هي شركة فوركس إكسيرت أدفي & # 8230؛

فسبليتر إي مراجعة.

السعر: 169 $ (2 الحسابات الحقيقية، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد، نزدوسد، أودكاد، أودوس، ورغب، ورجبي، غبكاد، غبشف و نزدكاد.

فسبليتر إي ريفيو & # 8211؛ أفضل الفوركس خبير مستشار و با & # 8230؛

ارتيون روبوت الاستعراض.

أرتيون الفوركس روبوت.

السعر: 149 $ (خصم خاص لمدة ترخيص واحد مدى الحياة، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد، أوسجبي، أودوس، ورغب و أوسكاد.

ملاحظة: خصم خاص & # 8211؛ 50٪ أوف & # 8211؛ السعر العادي: 299 دولار أمريكي.

سنيبر سويت إي ريفيو.

جناح سنيبر إي.

السعر: 597 $ (سعر مخفضة ل باسيك النسخة / 1 الترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أي (شوس & # 8211؛ يتم اختبار الذهب وتوصي به بشدة)

ملاحظة: خصم محدود للغاية & # 8211؛ 75٪ أوف & # 8211؛ REGULA & # 8230؛

يوس الفوركس إي مراجعة.

السعر: 409 $ (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: غبوسد، أوسكاد، أوسشف، ورغب، يورشف، غبكاد، غبود، يورود و أودكاد.

ملاحظة: ليميتد ديسكونت & # 8211؛ استخدام كوبون كود: نني & # 8211؛ السعر العادي: 599 $ & # 8230؛

من السهل ووكر فكس إي مراجعة.

من السهل ووكر فكس إي.

السعر: 199 دولار (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد و ورغب.

ملاحظة: خصم خاص & # 8211؛ 40٪ خصم سيل & # 8211؛ السعر العادي: 349 $.

إيسي ووكر فكس إي ريفيو & # 8211؛ أكوريت نايت سكالبر A & # 8230؛

فوركس تريند ديتكتور إي ريفيو.

فوركس تريند ديتكتور إي.

السعر: 187 $ (سعر مخفض ل 1 ترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 40٪ أوف & # 8211؛ السعر العادي: 297 $.

فوركس تريند ديتكتور إي ريفيو & # 8211؛ أفضل إكسب & # 8230؛

الفوركس سايبورغ روبوت الاستعراض.

الفوركس سايبورغ روبوت.

السعر: 424.99 € (سعر مخفضة ل 1 حقيقية وحسابات ديمو غير محدود، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أودكاد و وركاد و ورغب و ورود و يوروس و غبوسد و أوسشف و أودشف و أودوس و كادشف و يورشف و غبود و غبكاد و U & # 8230؛

قمع التاجر إي مراجعة.

قمع التاجر إي.

السعر: 14 يوم تجريبي فقط 5 $ (1 الترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد، أوسجبي، أودوس، نزدوسد، ورجبي، غبجبي، أودجبي و نزدجبي.

ملاحظة: هناك خياران مختلفان للدفع مقابل F & # 8230؛

سعيد الذهب إي مراجعة.

السعر: 249 $ (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: شوس (الذهب)

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 30٪ أوف & # 8211؛ استخدام كوبون كود: هاب-8DTU-بري.

مع عملية الشراء أنت & # 8217؛ سوف تحصل على حزمة كاملة من 9 & # 8230؛

الفوركس كشف نبض إي مراجعة.

الفوركس كشف نبض إي.

السعر: 48 $ (السعر المخفض ل 1 ترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: غبوسد، ورغب.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 40٪ أوف & # 8211؛ السعر العادي: 79 دولارا أمريكيا.

فوريكس بولز ديتكتور إي ريفيو & # 8211؛ كن & # 8230؛

الفوركس ريال الربح إي مراجعة.

الفوركس ريال الربح إي.

السعر: 199 دولار / السنة (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: الدولار الأسترالي مقابل الدولار الأمريكي، اليورو مقابل الدولار الأمريكي، اليورو مقابل الفرنك السويسري، اليورو مقابل الفرنك السويسري، اليورو مقابل الفرنك السويسري، اليورو مقابل الدولار الأميركي، الجنيه الإسترليني مقابل الفرنك السويسري، الجنيه الإسترليني مقابل الدولار، الدولار النيوزلندي مقابل الدولار الأمريكي، الدولار الأمريكي مقابل الفرنك السويسري، الدولار الأمريكي مقابل الفرنك السويسري.

حساب حقيقي نتائج التداول & # 8230؛

وول ستريت الفوركس روبوت 2.0 مراجعة التطور.

وول ستريت الفوركس روبوت 2.0 تطور.

السعر: 207 $ (السعر المخفض ل 1 ترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد، أوسجبي، أوسشف، أوسكاد، نزدوسد و أودوس.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 40٪ أوف & # 8230؛

غس الفوركس روبوت الاستعراض.

غس الفوركس روبوت.

السعر: 149 دولار (ترخيص واحد، تحديثات مجانية ودعم)

أزواج العملات: يوروس، غبوسد، ورغبب و أوسشف.

غس الفوركس روبوت ريفيو & # 8211؛ مربحة فكس خبير مستشار ل ميتاتريدر 4.

غس الفوركس روبوت هو بروفيتاب جدا & # 8230؛

فكس هنتر إي مراجعة.

السعر: 499 $ (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: أودكاد، أودنزد، ورسغد، غبود، غبكاد، غبوسد، نزدكاد و نزدوسد.

ملاحظة: الآن يمكنك شراء اشتراك على الفوركس هنتر إي من 1 إلى 6 أشهر!

سعيد الفوركس إي مراجعة.

السعر: 249 $ (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، يورشف، غبوسد و أودوس.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 30٪ أوف & # 8211؛ استخدام كوبون كود: هاب-8DTU-بري.

عند الشراء، ستحصل على & # 8217؛

فوريكس واريور ريفيو.

الفوركس المحارب إي.

السعر: 179 $ (السعر المخفض ل 1 ترخيص، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: غبوسد، يوروس أو ورغب، و أودوس أو نزدوسد.

ملاحظة: خصم محدود للغاية & # 8211؛ 25٪ أوف & # 8211؛ السعر العادي: 239 دولارا.

سعيد السوق ساعات إي مراجعة.

سعيد ساعات السوق إي.

السعر: 249 $ (ترخيص واحد، تحديثات مجانية والدعم)

أزواج العملات: يوروس، يورشف، ورغب، وركاد، أوسكاد، أوسشف، غبوسد، غبكاد، غبشف و كادشف.

ملاحظة: عرض خاص عيد الميلاد & # 8211؛ 30٪ أوف & # 8211؛ استخدام كوبون & # 8230؛

إيبروفيت هفت MT4 إي مراجعة.

بيست فوريكس إي & # 8217؛ عيد ميلاد المسيح عرض خاص العودة الشهرية فوركس فليكس إي 67٪ أوف = & غ؛ $ 330 ($ 999) + 63.3٪ مدير التداول برو إي 50٪ أوف = & غ؛ 599 دولارا (1،199 دولارا) + 86.3٪ برينس فكس إي 50٪ أوف = & غ؛ $ 1،250 ($ 2،500) [& # 8230؛]

استخدام الشبكات العصبية في ميتاتريدر.

المقدمة.

كثير منكم ربما قد نظرت في إمكانية استخدام الشبكات العصبية في إي الخاص بك. وكان هذا الموضوع حار جدا خاصة بعد عام 2007 بطولة التداول الآلي والفوز مذهلة من قبل أفضل مع نظامه على أساس الشبكات العصبية. وقد غمرت العديد من منتديات الإنترنت بموضوعات تتعلق بالشبكات العصبية وتداول العملات الأجنبية. للأسف كتابة تنفيذ MQL4 الأصلي من ن ليست سهلة. فإنه يتطلب بعض مهارات البرمجة والنتيجة لن تكون فعالة جدا خاصة إذا كنت ترغب في اختبار النتيجة النهائية في اختبار على عدد كبير من البيانات.

في هذه المقالة سوف تظهر لك كيف يمكنك استخدام متاح بحرية (تحت لغبل)، الشهير شبكة الشبكة العصبية الصناعية السريعة (فان) في التعليمات البرمجية MQL4 مع تجنب بعض العقبات والقيود. وعلاوة على ذلك أفترض أن القارئ هو على دراية الشبكات العصبية الاصطناعية (آن) والمصطلحات المتعلقة بهذا الموضوع ولذا فإنني سوف تركز على الجوانب العملية لاستخدام تنفيذ معين من آن في MQL4 اللغة.

ميزات فان.

ولكي نفهم تماما إمكانيات تنفيذ الشبكات الإذاعية الساتلية (فان)، ينبغي للمرء أن يتعرف على وثائقه والوظائف الأكثر استخداما. استخدام نموذجي من فان هو إنشاء شبكة فيدفوروارد بسيطة، وتدريبه مع بعض البيانات وتشغيل. ويمكن بعد ذلك حفظ الشبكة التي تم إنشاؤها والمدربة إلى ملف واستعادتها في وقت لاحق لمزيد من الاستخدام. لإنشاء واحد آن يجب استخدام fann_create_standard () الدالة. دعونا نرى بناء الجملة:

حيث يمثل num_layers العدد الإجمالي للطبقات بما في ذلك طبقة الإدخال والإخراج. يمثل لنوم والوسائط التالية عدد الخلايا العصبية في كل طبقة بدءا من طبقة الإدخال وتنتهي بطبقة الإخراج. لإنشاء شبكة مع طبقة مخفية واحدة مع 5 الخلايا العصبية، 10 المدخلات و 1 الإخراج واحد يجب أن نسميها على النحو التالي:

وبمجرد أن يتم إنشاء آن ستكون العملية التالية لتدريبه مع بعض البيانات المدخلات والمخرجات. وأبسط طريقة للتدريب هو التدريب التدريجي الذي يمكن تحقيقه من خلال الوظيفة التالية:

تأخذ هذه الدالة المؤشر إلى بنية فان التي تم إرجاعها سابقا بواسطة fann_create_standard () وكل من متجه بيانات الإدخال ومتجه بيانات الإخراج. نواقل المدخلات والمخرجات هي مجموعة من نوع fann_type. هذا النوع هو في الواقع نوع مزدوج أو تطفو، اعتمادا على الطريقة التي يتم تجميعها فان. في هذا التنفيذ فإن ناقلات المدخلات والمخرجات ستكون صفائف مزدوجة.

وبمجرد أن يتم تدريب آن ستكون الميزة المطلوبة التالية هي تشغيل تلك الشبكة. وتنفذ وظيفة التنفيذ على النحو التالي:

هذه الوظيفة تأخذ المؤشر إلى بنية فان تمثل الشبكة التي تم إنشاؤها مسبقا و متجه الإدخال من نوع محدد (مصفوفة مزدوجة). القيمة التي تم إرجاعها هي مجموعة متجه الإخراج. هذه الحقيقة مهمة بالنسبة لشبكة أوتبوت واحدة نحن ألويس الحصول على صفيف عنصر واحد مع قيمة الانتاج بدلا من قيمة الانتاج نفسها.

لسوء الحظ، فإن معظم وظائف فان تستخدم مؤشرا على بنية فنية تمثل آن والتي لا يمكن التعامل معها مباشرة بواسطة MQL4 والتي لا تدعم الهياكل كنماذج بيانات. لتجنب هذا الحد علينا أن التفاف ذلك بطريقة أو إخفاء من MQL4. الطريقة الأسهل هي إنشاء مجموعة من مؤشرات الفن الهيكلية التي تحمل القيم الصحيحة والرجوع إليها مع فهرس يمثله متغير إنت. وبهذه الطريقة يمكننا استبدال نوع متغير غير معتمد مع دعم واحد وإنشاء مكتبة المجمع الذي يمكن دمجها بسهولة مع رمز MQL4.

التفاف حول فان.

كما لأفضل معرفتي MQL4 لا يدعم وظائف مع قائمة الحجج المتغيرة لذلك علينا أن نتعامل مع ذلك أيضا. من ناحية أخرى إذا تم استدعاء الدالة C (من طول الوسيطة المتغيرة) مع وسيطات كثيرة جدا يحدث خطأ حتى نتمكن من افتراض عدد ثابت ثابت من الوسيطات في الدالة MQL4 تمريرها إلى مكتبة C. سوف تبدو وظيفة المجمع الناتجة كما يلي:

قمنا بتغيير fann_ الرائدة مع f2m_ (الذي يقف على فان إلى مقل)، استخدام عدد ثابت من الحجج (4 طبقات) وقيمة العودة هو الآن فهرس إلى صفيف داخلي من أنس عقد البيانات فان الهيكل المطلوبة من قبل فان لتشغيل. بهذه الطريقة يمكننا بسهولة استدعاء هذه الوظيفة من داخل رمز مقل.

الشيء نفسه ينطبق على:

أخيرا، وليس آخرا هو حقيقة أنه يجب تدمير الخاص بك مرة واحدة خلق آن من خلال الدعوة إلى:

للافراج عن مقابض آن يجب تدمير الشبكات في ترتيب عكسي مما تم إنشاؤها إنشاؤها. بدلا من ذلك يمكنك استخدام:

ولكن أنا متأكد من أن بعض منكم قد تفضل حفظ شبكة المدربين لاستخدامها لاحقا مع:

وبطبيعة الحال يمكن تحميل الشبكة المحفوظة في وقت لاحق (أو بالأحرى إعادة إنشائها) مع:

مرة واحدة ونحن نعرف الوظائف الأساسية قد نحاول استخدام ذلك في منطقتنا إي، ولكن أولا نحن بحاجة إلى تثبيت حزمة Fann2MQL.

تثبيت Fann2MQL.

لتسهيل استخدام هذه الحزمة لقد قمت بإنشاء المثبت مسي الذي يحتوي على كافة التعليمات البرمجية المصدر بالإضافة إلى مكتبات بريكومبيلد و Fann2MQL. mqh ملف رأس يعلن كافة وظائف Fann2MQL.

إجراء التثبيت هو واضح تماما. أولا كنت على علم بأن Fann2MQL هو تحت رخصة غل:

تركيب Fann2MQL، الخطوة 1.

ثم اختر المجلد لتثبيت الحزمة. يمكنك استخدام البرنامج الافتراضي فيليز \ Fann2MQL \ أو تثبيت مباشرة في ميتا ترادر ​​\ إكسيرتس \ الدليل. في وقت لاحق وضع جميع الملفات مباشرة إلى أماكنهم وإلا سيكون لديك لنسخها يدويا.

تركيب Fann2MQL، الخطوة 2.

يقوم المثبت بوضع الملفات في المجلدات التالية:

إذا اخترت تثبيت في مجلد Fann2MQL مخصص، يرجى نسخ محتوى المجلدات الفرعية تشمل والمكتبات في الدليل المناسب ميتا التاجر الخاص بك.

يقوم المثبت بتثبيت مكتبة فان أيضا في مجلد مكتبات النظام (ويندوز \ system32 في معظم الحالات). يحتوي المجلد سرك كافة التعليمات البرمجية المصدر Fann2MQL. يمكنك قراءة التعليمات البرمجية المصدر التي هي الوثائق النهائية إذا كنت بحاجة إلى أي مزيد من المعلومات حول الداخلية. يمكنك أيضا تحسين التعليمات البرمجية وإضافة ميزات إضافية إذا أردت. أنا أشجعك على أن ترسل لي بقع الخاص بك إذا كنت تنفذ أي شيء للاهتمام.

استخدام الشبكات العصبية في إي الخاص بك.

مرة واحدة يتم تثبيت Fann2MQL يمكنك البدء في كتابة إي الخاص بك أو مؤشر. هناك الكثير من الاستخدام المحتمل لل ن. يمكنك استخدامها للتنبؤ تحركات الأسعار في المستقبل ولكن نوعية مثل هذه التوقعات وإمكانية الاستفادة الحقيقية من أنه من المشكوك فيه. يمكنك محاولة كتابة الاستراتيجية الخاصة بك باستخدام تقنيات التعلم التعزيز، ويقول Q - التعلم أو شيء مماثل. قد تحاول استخدام ن كمرشح إشارة ل إي الخاص بك الاستدلالي أو الجمع بين كل هذه التقنيات بالإضافة إلى كل ما تريد حقا. كنت محدودة من خيالك فقط.

هنا سوف تظهر لك مثالا على استخدام ن كمرشح بسيط للإشارات التي تم إنشاؤها بواسطة ماسد. من فضلك لا تعتبر ذلك إي قيمة ولكن كمثال تطبيق Fann2MQL. أثناء شرح طريقة المثال إي: NeuroMACD. mq4 يعمل سوف تظهر لك كيف Fann2MQL يمكن استخدامها بشكل فعال في مقل.

أول شيء لكل إي هو إعلان المتغيرات العالمية، ويعرف ويتضمن القسم. هنا هو بداية نيوروماسد تحتوي على تلك الأشياء:

يقول الأمر تضمين لتحميل ملف رأس Fann2MQL. mqh يحتوي على إعلان جميع وظائف Fann2MQL. بعد ذلك تتوفر كافة وظائف حزمة Fann2MQL للاستخدام في البرنامج النصي. يعرف ثابت ANN_PATH مسار تخزين الملفات وتحميلها بواسطة شبكات فان مدربة. تحتاج إلى إنشاء هذا المجلد أي C: \ آن. يحتوي ثابت نيم على اسم إي هذا، والذي يتم استخدامه لاحقا لتحميل ملفات الشبكة وحفظها. معلمات الإدخال واضحة إلى حد ما وتلك التي لم يتم شرحها لاحقا، فضلا عن المتغيرات العالمية.

نقطة الدخول لكل إي هي دالة إينيت ():

وتتحقق أولا من تطبيق منطقة العد لتصحيح فترة الإطار الزمني. يحتوي المتغير أننبوتس على عدد من مدخلات الشبكة العصبية. كما سنستخدم 3 مجموعات من الوسيطات المختلفة التي نريد أن تكون قابلة للقسمة من قبل 3. يتم حساب أنباث لتعكس اسم إي و ماجنومبر، والذي يتم حسابه من وسيطات الإدخال سلوما، فاستما و سيغنالما التي تستخدم لاحقا لتشوير مؤشر ماسد . بمجرد أن يعرف أنباث إي يحاول تحميل الشبكات العصبية باستخدام ann_load () وظيفة وأنا سوف تصف أدناه. ويقصد نصف الشبكات المحملة للتصفية طويلة المدى والنصف الآخر مخصص للسراويل القصيرة. يستخدم المتغير أنسلودد للإشارة إلى حقيقة أن جميع الشبكات تم تهيئة بشكل صحيح. كما كنت قد لاحظت هذا المثال إي تحاول تحميل شبكات متعددة. أشك في أنه من الضروري حقا في هذا التطبيق حتى الآن أردت أن تظهر لك إمكانات كاملة من Fann2MQL، والذي هو التعامل مع شبكات متعددة في نفس الوقت ويمكن معالجتها في موازاة الاستفادة من النوى متعددة أو وحدات المعالجة المركزية. لجعله ممكنا Fann2MQL هو الاستفادة من تقنية Intel® خيوط كتل بناء. يتم استخدام الدالة f2M_parallel_init () لتهيئة تلك الواجهة.

إليك الطريقة التي استخدمتها في تهيئة الشبكات:

كما يمكنك معرفة ما إذا كان f2M_create_from_file () فشل، والتي يشار إليها قيمة الإرجاع السلبية، يتم إنشاء الشبكة مع الدالة f2M_create_standard () مع وسيطات تشير إلى أن الشبكة التي تم إنشاؤها يجب أن يكون 4 طبقات (بما في ذلك المدخلات والمخرجات)، مدخلات أنينبوت، الخلايا العصبية انبوت في الطبقة المخفية الأولى، أنينبوت / 2 + 1 الخلايا العصبية في طبقة خفية 2 و 1 الخلايا العصبية في طبقة الانتاج. يتم استخدام f2M_set_act_function_hidden () لتعيين وظيفة تنشيط الطبقات المخفية إلى SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE (يرجى الرجوع إلى وثائق فان fann_activationfunc_enum) ونفس الشيء ينطبق على طبقة الإخراج. ثم هناك دعوة ل f2m_randomize_weights () الذي يستخدم لتهيئة الأوزان اتصال الخلايا العصبية داخل الشبكة. هنا استخدمت مجموعة & لوت؛ -0.4؛ 0.4 و GT. ولكن يمكنك استخدام أي أخرى اعتمادا على التطبيق الخاص بك.

في هذه المرحلة ربما كنت قد لاحظت ديبوغ () وظيفة اعتدت بضع مرات. انها واحدة من أبسط الطرق لتغيير مستوى مطول من إي الخاص بك. جنبا إلى جنب مع المعلمة المدخلات ديبوجليفيل يمكنك ضبط الطريقة التي التعليمات البرمجية الخاصة بك ينتج إخراج التصحيح.

إذا كانت الوسيطة الأولى الدالة تصحيح () مستوى التصحيح أعلى من ديبوجليفيل الدالة لا تنتج أي إخراج. إذا كان أقل من يساوي سلسلة نصية يتم طباعتها. إذا كان مستوى التصحيح 0 سلسلة "إرور:" إلحاق إلى البداية. بهذه الطريقة يمكنك تقسيم التصحيح التي تنتجها التعليمات البرمجية إلى مستويات متعددة. الأكثر أهمية هي على الأرجح الأخطاء بحيث يتم تعيينها إلى مستوى 0. سيتم طباعتها إلا إذا قمت بتخفيض ديبوغليفيل إلى أقل من 0 (الذي لا ينصح). في المستوى 1 سيتم طباعة بعض المعلومات المهمة، مثل تأكيد نجاح تحميل الشبكة أو إنشاءها. في المستوى 2 أو أعلى أهمية المعلومات المطبوعة تتناقص تدريجيا.

قبل شرح مفصل من بداية () وظيفة، وهو طويل جدا، وأنا بحاجة لتظهر لك بعض المزيد من الوظائف التي تهدف إلى إعداد إدخال الشبكة وتشغيل الشبكات الفعلية:

يتم استخدام الدالة ann_prepare_input () لإعداد اسم الإدخال للشبكات (وبالتالي الاسم). والغرض من ذلك هو واضح جدا، ولكن هذه هي النقطة التي يجب أن أذكركم أن البيانات المدخلات يجب أن تطبيع بشكل صحيح. ليس هناك تطبيع متطورة في هذه الحالة، أنا ببساطة استخدام ماكد الرئيسية وقيم الإشارة التي لا تتجاوز أبدا النطاق المطلوب على البيانات المحسوبة. في المثال الحقيقي ربما يجب أن تولي المزيد من الاهتمام لهذه المشكلة. كما ربما كنت قد تشك في اختيار الحجج المدخلات الصحيحة لإدخال الشبكة، ترميز ذلك، والتحلل والتطبيع هي واحدة من أهم العوامل في معالجة الشبكة العصبية.

كما ذكرت قبل Fann2MQL لديه القدرة على توسيع وظائف طبيعية من ميتاترادر، وهذا هو موازية معالجة متعددة الشبكات العصبية. الحجة العالمية باراليل تسيطر على هذا السلوك. تقوم الدالة run_anns () بتشغيل كل الشبكات التي تم تشغيلها وتحصل على مخرجاتها وتخزينها في مجموعة أنوتبوت []. وظيفة anns_run_parallel هي المسؤولة عن التعامل مع وظيفة في طريقة مؤشرات الترابط. وهو يطلق على f2m_run_parallel () الذي يأخذ كحجة أولى عدد الشبكات التي يجب معالجتها، أما الوسيطة الثانية فهي مصفوفة تحتوي على مقابض على جميع الشبكات التي ترغب في تشغيلها توفر متجه الإدخال كوسيطة ثالثة. يجب تشغيل جميع الشبكات على نفس بيانات المدخلات. يتم الحصول على الإخراج من الشبكة عن طريق مكالمات متعددة إلى f2m_get_output ().

الآن دعونا نرى وظيفة البداية ():

سأصف ذلك بإيجاز كما هو معلق بشكل جيد جدا. وتحقق التجارة () ما إذا كان مسموحا لها بالتداول. في الأساس يتحقق المتغير أنسلودد مشيرا إلى أن جميع السنوات تم تهيئة بشكل صحيح، ثم يتحقق من الحد الأدنى من الإطار الزمني الصحيح رصيد الحساب الحد الأدنى وفي نهاية المطاف يسمح للتداول فقط على القراد الأول من شريط جديد. تم وصف اثنين من الدالة التالية التي تستخدم لإعداد مدخلات الشبكة وتشغيل معالجة الشبكة فقط بضعة أسطر أعلاه. بعد ذلك نحسب ونضع في المتغيرات لمعالجة في وقت لاحق قيم ماسد من إشارة والخط الرئيسي لآخر تراكم بار والسابقة. يتم حذف الشريط الحالي لأنه لم يتم بناء حتى الآن، وربما سيتم إعادة رسم. يتم حساب سيلسينال و بويسينال وفقا لإشارة ماسد والخط الرئيسي كروس أوفر. وتستخدم كل من الإشارات لمعالجة طويلة وقصيرة الموقف التي هي متناظرة لذلك أنا سوف تصف فقط حالة للحصول على أطوال.

متغير لونغتيكيت يحمل رقم التذكرة للموقف المفتوح حاليا. إذا كان يساوي -1 يتم فتح أي موقف حتى إذا تم تعيين بويسينال التي قد تشير إلى فرصة جيدة لفتح موقف طويل. إذا لم يتم تعيين نيوروفيلتر متغير يتم فتح موقف طويل وهذا هو الحال دون تصفية الشبكة العصبية من الإشارات - يتم إرسال النظام للشراء. عند هذه النقطة المتغير لونجينبوت المقصود أن نتذكر إنبوتفيكتور التي أعدتها ann_prepare_input () لاستخدامها لاحقا.

إذا كان متغير لونغتيسكت يحمل رقم تذكرة صالحة يتحقق إي ما إذا كان لا يزال فتح أو تم إغلاقه من قبل ستوبلوس أو تاكيبروفيت. إذا لم يتم إغلاق الأمر لا يحدث شيء، ولكن إذا تم إغلاق الأمر يتم تشغيل ناقلات train_output []، التي لديها واحد فقط إتبوت، لعقد قيمة -1 إذا تم إغلاق النظام مع فقدان أو 1 إذا كان النظام مغلق مع الربح. ثم يتم تمرير هذه القيمة إلى وظيفة___قضية () ويتم تدريب جميع الشبكات المسؤولة عن التعامل مع الموقف الطويل معها. كما متجه الإدخال المتغير لونجينبوت يستخدم، الذي عقد إنبوتفيكتور في لحظة فتح الموقف. وبهذه الطريقة يتم تدريس الشبكة التي إشارة جلب الأرباح وأي واحد ليس كذلك.

مرة واحدة لديك شبكة المدربين تبديل نيوروفيلتر إلى صحيح يتحول تصفية الشبكة. ويستخدم "____ لونغ "() الشبكة العصبية الحكيمة كمتوسط ​​للقيم التي تعيدها جميع الشبكات التي تعني التعامل مع الوضع الطويل. وتستخدم معلمة الدلتا كقيمة عتبة تشير إلى أن الإشارة المصفاة صالحة أو لا. كما العديد من القيم الأخرى التي تم الحصول عليها من خلال عملية التحسين.

الآن بمجرد أن نعرف كيف يعمل سوف تظهر لك كيف يمكن استخدامها. زوج الاختبار هو بالطبع اليورو مقابل الدولار الأميركي. لقد استخدمت البيانات من ألباري، وتحويلها إلى الإطار الزمني M5. لقد استخدمت الفترة من 2007.12.31 إلى 2009.01.01 للتدريب / التحسين و 2009.01.01-2009.03.22 لأغراض الاختبار. في المدى الأول جدا حاولت الحصول على القيم الأكثر ربحية ل ستوبلوس، تاكيبروفيت، سلوما، فاستما وسيغنالما الوسيطة، والتي أنا ثم مشفرة في ملف NeuroMACD. mq4. تم إيقاف نيورفيلتر فضلا عن سافان، تم تعيين أنسنومبر إلى 0 لتجنب المعالجة العصبية. لقد استخدمت الخوارزمية الوراثية لعملية التحسين. وبمجرد الحصول على القيم، بدا التقرير الناتج كما يلي:

تقرير عن بيانات التدريب بعد تحسين المعلمة الأساسية.

كما ترون لقد قمت بتشغيل هذا إي على حساب مصغرة مع حجم الكثير من 0.01 والتوازن الأولي من 200. ومع ذلك يمكنك ضبط هذه المعلمات وفقا لذلك إلى إعدادات حسابك أو تفضيلات.

عند هذه النقطة لدينا ما يكفي من الصفقات مربحة وخسارة حتى نتمكن من تشغيل سافان وتعيين أنسنومبر إلى 30. بمجرد القيام بذلك أنا تشغيل اختبار مرة أخرى. وكانت النتيجة هي نفسها تماما باستثناء حقيقة أن العملية كانت أبطأ بكثير (نتيجة للمعالجة العصبية) والمجلد C: \ آن كان ملؤها بالشبكات المدربة كما هو مبين في الصورة أدناه. تأكد من وجود مجلد C: \ آن قبل هذا المدى!

المجلد C: \\ آن \\.

مرة واحدة لدينا شبكات المدربين حان الوقت لاختبار كيف يتصرف. أولا سنحاول ذلك على بيانات التدريب. تغيير نيوروفيلتر إلى صحيح و سافان إلى كاذبة وبدء اختبار. والنتيجة التي حصلت عليها هو مبين أدناه. لاحظ أنه قد يختلف قليلا بالنسبة لك حالة كما أن هناك بعض العشوائية داخل الشبكات في الأوزان اتصال الخلايا العصبية المقدمة في عملية تهيئة الشبكة (في هذا المثال استعملت دعوة صريحة إلى f2M_randomize_weights () داخل ann_load ()).

النتيجة التي تم الحصول عليها على بيانات التدريب مع إشارة تصفية العصبية تحولت على.

صافي الربح هو أكبر قليلا (20.03 مقابل 16.92)، ومع ذلك فإن عامل الربح هو أعلى بكثير (1.25 مقابل 1.1). عدد الصفقات هو أقل بكثير (83 مقابل 1188) ومتوسط ​​عدد الخسائر المتتالية انخفض من 7 إلى 2. ومع ذلك فإنه يظهر فقط أن تصفية الإشارات العصبية تعمل لكنها لا تقول شيئا عن كيفية تشغيلها على البيانات التي لم تستخدم ل خلال التدريب. والنتيجة التي حصلت عليها من فترة الاختبار (2009.01.01 - 2009.30.28) مبينة أدناه:

النتيجة التي تم الحصول عليها من بيانات الاختبار مع تصفية العصبية تحولت على.

عدد الصفقات التي تم تنفيذها منخفض جدا ومن الصعب معرفة جودة هذه الاستراتيجية، ولكنني لن أشرح لك كيفية كتابة أفضل إي مربحة ولكن لشرح كيف يمكن استخدام الشبكات العصبية في رمز MQL4 الخاص بك. التأثير الحقيقي لاستخدام الشبكات العصبية في هذه الحالة يمكن أن ينظر إليه فقط عند مقارنة نتائج إي على بيانات الاختبار مع نيوروفيلتر تشغيل وإيقاف. وفيما يلي النتيجة التي تم الحصول عليها من فترة بيانات الاختبار دون تصفية الإشارات العصبية:

النتائج من اختبار البيانات دون تصفية العصبية.

الفرق واضح تماما. كما ترون تحولت تصفية إشارة العصبية خسر إي إلى واحد مربحة!

استنتاج.

آمل أن تكون قد تعلمت من هذه المقالة كيفية استخدام الشبكات العصبية في ميتاترادر. مع مساعدة من حزمة بسيطة وحرة ومفتوحة المصدر Fann2MQL يمكنك بسهولة إضافة طبقة الشبكة العصبية إلى أي خبير مستشار تقريبا أو البدء في كتابة واحدة خاصة بك والتي تعتمد كليا أو جزئيا على الشبكات العصبية. القدرة على تعدد العلامات فريدة من نوعها يمكن تسريع المعالجة الخاصة بك عدة مرات، اعتمادا على عدد من النوى وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك، وخصوصا عند تحسين بعض المعلمات. في حالة واحدة تقصير الاستفادة القصوى من بلدي التعزيز التعلم القائم على معالجة إي من حوالي 4 أيام إلى 'فقط' 28 ساعة على وحدة المعالجة المركزية إنتل الأساسية 4.

خلال كتابة هذه المقالة قررت أن وضعت Fann2MQL على موقعها على الانترنت: fann2mql. wordpress /. يمكنك أن تجد هناك أحدث نسخة من Fann2MQL وربما جميع الإصدارات المستقبلية، فضلا عن وثائق جميع الوظائف. وأعد للحفاظ على هذا البرنامج تحت رخصة غل لجميع الإصدارات حتى إذا كنت ترسل لي أي تعليقات أو طلبات ميزة أو بقع أنني سوف تجد مثيرة للاهتمام تأكد من العثور عليه الإصدارات القادمة.

يرجى ملاحظة أن هذه المقالة تظهر فقط الاستخدام الأساسي جدا من Fann2MQL. وبما أن هذه الحزمة ليست أكثر بكثير من فان يمكنك استخدام جميع الأدوات المصممة لإدارة شبكات فان، مثل:

وهناك أكثر من ذلك بكثير عن فان على الشبكة السريعة الشبكة العصبية الاصطناعية الصفحة الرئيسية: leenissen. dk/fann/!

آخر سكريبتم.

بعد كتابة هذه المقالة لقد وجدت خطأ ضئيل في NeuroMACD. mq4. تم تغذية الدالة أوردركلوس () للوضع القصير مع رقم تذكرة الموضع الطويل. وأدى ذلك إلى وجود استراتيجية منحرفة كانت أكثر عرضة للاحتفاظ بالسراويل القصيرة والطويلة:

في الإصدار الصحيح من البرنامج النصي لقد قمت بإصلاح هذا الخطأ وإزالة إستراتيجية أوردركلوس () على الإطلاق. هذا لم يغير الصورة العامة لتأثير الترشيح العصبي على منطقة العد، ولكن شكل منحنى التوازن كان مختلفا تماما. يمكنك العثور على كلا الإصدارين من إي هذا المرفق بهذه المقالة.