Bpnn Forex

MetaTrader 4 - Indicateurs Next price predictor using Neural Network - indicateur pour MetaTrader 4 06262009 - a ajouté un nouvel indicateur BPNN Predictor avec Smoothing. mq4, dans lequel les prix sont lissés en utilisant EMA avant les prévisions. 08202009 - corrigé le code calculant la fonction d'activation neuronale pour empêcher l'exception arithmétique mise à jour BPNN. cpp et BPNN. dll 08212009 - ajout de suppression de mémoire à la fin de l'exécution DLL mise à jour BPNN. cpp et BPNN. dll Brève théorie des réseaux neuronaux: Réseau est un modèle réglable de sorties en tant que fonctions des entrées. Il se compose de plusieurs couches: couche d'entrée. Qui se compose de données d'entrée couche cachée. Qui consiste à traiter des nœuds appelés neurones couche de sortie. Qui consiste en un ou plusieurs neurones dont les sorties sont les sorties du réseau. Tous les noeuds des couches adjacentes sont interconnectés. Ces connexions sont appelées synapses. Chaque synapse a un coefficient d'échelle assigné, par lequel les données propagées par la synapse sont multipliées. Ces coefficients d'échelle sont appelés poids (wijk). Dans un réseau neuronal Feed-Forward (FFNN), les données sont propagées à partir des entrées vers les sorties. Voici un exemple de FFNN avec une couche d'entrée, une couche de sortie et deux couches cachées: La topologie d'une FFNN est souvent abrégée comme suit: lt des entrées de neurones dans la première couche cachée de neurones dans la seconde cachée Layergt - Lt des produitsgt. Le réseau ci-dessus peut être appelé un réseau 4-3-3-1. Les données sont traitées par des neurones en deux étapes, représentées de façon correspondante dans le cercle par un signe de somme et un signe de pas: Toutes les entrées sont multipliées par les poids associés et additionnées Les sommes résultantes sont traitées par la fonction d'activation des neurones. Dont la sortie est la sortie du neurone. C'est la fonction d'activation des neurones qui donne la non-linéarité au modèle de réseau neuronal. Sans elle, il n'y a aucune raison d'avoir des couches cachées, et le réseau neuronal devient un modèle autorégressif linéaire (AR). Les fichiers de bibliothèque inclus pour les fonctions NN permettent la sélection entre trois fonctions d'activation: Le seuil d'activation de ces fonctions est x0. Ce seuil peut être déplacé le long de l'axe x grâce à une entrée supplémentaire de chaque neurone, appelée entrée de polarisation. Qui a également un poids qui lui est assigné. Le nombre d'entrées, de sorties, de couches cachées, de neurones dans ces couches et les valeurs des poids de synapse décrivent complètement un FFNN, c'est-à-dire le modèle non linéaire qu'il crée. Pour trouver des poids, le réseau doit être formé. Pendant une formation supervisée. Plusieurs ensembles d'entrées passées et les sorties attendues correspondantes sont envoyées au réseau. Les poids sont optimisés pour obtenir la plus petite erreur entre les sorties du réseau et les sorties attendues. La méthode la plus simple d'optimisation du poids est la rétro-propagation des erreurs, qui est une méthode de descente en gradient. La fonction de formation fermée Train () utilise une variante de cette méthode, appelée Improved Resilient back-Propagation Plus (iRProp). Cette méthode est décrite ici Le principal inconvénient des méthodes d'optimisation basées sur le gradient est qu'elles trouvent souvent un minimum local. Pour les séries chaotiques comme une série de prix, la surface d'erreur d'entraînement a une forme très complexe avec beaucoup de minima locaux. Pour une telle série, un algorithme génétique est une méthode d'entraînement préférée. BPNN. dll - fichier de bibliothèque BPNN. zip - archive de tous les fichiers nécessaires pour compiler BPNN. dll en C BPNN Predictor. mq4 - indicateur prédisant les prix ouverts à l'avenir BPNN Predictor avec Smoothing. mq4 - indicateur prédisant les prix ouverts lissés Le fichier BPNN. cpp a deux Fonctions: Train () Test (). Train () sert à former le réseau sur la base des données entrées et des valeurs de sortie attendues fournies. Test () est utilisé pour calculer les sorties du réseau en utilisant des poids optimisés, trouvés par Train (). Voici la liste des paramètres de sortie (bleue) d'entrée de Train (): double inpTrain - Entrée de données d'entraînement (tableau 1D transportant des données 2D, anciennes d'abord) double outTarget - Données cible de sortie pour la formation (données 2D en 1D, Le plus ancien 1) double outTrain - Sortie 1D array pour conserver les sorties nettes de la formation int ntr - des ensembles de formation int UEW - Ext. Poids de l'initialisation (1use extInitWt, 0use rnd) double extInitWt - Entrée 1D tableau pour tenir tableau 3D de poids initial externe double trainingWt - Sortie 1D tableau pour tenir tableau 3D de poids formés int numLayer - des couches y compris l'entrée, - de neurones en couches. (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF - 1 active la fonction d'activation pour la couche de sortie 0 désactive l'int nep - Nombre maximal de périodes d'apprentissage maxMSE double - La formation Max MSE s'arrête une fois maxMSE atteint. Voici la liste des paramètres de sortie (bleue) d'entrée de Test (): double inpTest - Données de test d'entrée (données 2D en 1D tableau, plus anciennes en premier) double outTest - Sortie 1D array pour tenir les sorties nettes de la formation ) Int ntt - des ensembles de test double extInitWt - Entrée 1D array pour contenir un tableau 3D de poids initiaux externes int numLayers - de couches incluant input, hidden et output int lSz - des neurones en couches. (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF-1 active la fonction d'activation pour la couche de sortie 0 désactive la fonction d'activation dans la sortie Couche ou non (valeur de paramètre OAF) dépend de la nature des sorties. Si les sorties sont binaires, ce qui est souvent le cas dans les problèmes de classification, la fonction d'activation doit être utilisée dans la couche de sortie (OAF1). Attention, la fonction d'activation 0 (sigmoïde) a 0 et 1 niveaux saturés tandis que les fonctions d'activation 1 et 2 ont -1 et 1 niveaux. Si les sorties du réseau sont une prédiction des prix, aucune fonction d'activation n'est nécessaire dans la couche de sortie (OAF0). Exemples d'utilisation de la bibliothèque NN: BPNN Predictor. mq4 - prédit les prix ouverts à l'avenir. Les entrées du réseau sont des variations de prix relatives: où le retard est calculé sous la forme d'un nombre Fibonacci (1,2,3,5,8,13,21 ..). La sortie du réseau est le changement relatif prédit du prix suivant. La fonction d'activation est désactivée dans la couche de sortie (OAF0). Extern int lastBar - Last bar dans le passé data extern int futBars - des futurs barres à prédire extern int numLayers - des couches incluant l'entrée, la sortie d'ampli cachée (2..6) extern int numInputs - des entrées extern int numNeurons1 - des neurones in La première couche cachée ou de sortie extern int numNeurons2 - des neurones dans la seconde couche cachée ou de sortie extern int numNeurons3 - des neurones dans la troisième couche cachée ou de sortie extern int numNeurons4 - des neurones dans la quatrième couche cachée ou de sortie extern int numNeurons5 - of Neurons dans la cinquième couche cachée ou de sortie extern int ntr - des ensembles d'entraînement extern int nep - Max of epochs extern int maxMSEpwr - ensembles maxMSE10maxMSEpwr formation s'arrête lt maxMSE externe int AFT - Type d'activ. (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) L'indicateur trame trois courbes sur le graphique: couleur rouge - prévisions des prix futurs couleur noire - prix d'ouverture de la formation passée, Couleur bleue - sorties de réseau pour les entrées d'entraînement BPNN Predictor. mq4 - prédit les prix ouverts lissés futurs. Il utilise le lissage EMA avec la période smoothPer. Copiez le fichier BPNN. DLL dans C: Program FilesMetaTrader 4expertslibraries Dans metatrader: Outils - Options - Expert Advisors - Autoriser les importations de DLL Vous pouvez également compiler votre propre fichier DLL en utilisant les codes sources dans BPNN. zip. Un réseau à trois couches (numLayers3: une entrée, une cachée et une sortie) suffit pour une grande majorité de cas. Selon le théorème de Cybenko (1989), un réseau avec une couche cachée est capable de rapprocher toute fonction continue multivariée à tout degré de précision souhaité, un réseau à deux couches cachées est capable de rapprocher toute fonction discontinue et multivariée: Les neurones dans la couche cachée peuvent être trouvés par essais et erreurs. Les quotrules de pouce suivants peuvent être trouvés dans la littérature: de neurones cachés (d'entrées de sorties) 2, ou SQRT (d'entrées de sorties). Gardez une trace de l'erreur de formation, signalée par l'indicateur dans la fenêtre experts de metatrader. Pour la généralisation, le nombre d'ensembles d'entraînement (ntr) doit être choisi 2-5 fois le nombre total des poids dans le réseau. Par exemple, par défaut, BPNN Predictor. mq4 utilise un réseau 12-5-1. Le nombre total de poids est (121) 5671. Par conséquent, le nombre d'ensembles d'entraînement (ntr) doit être d'au moins 142. Le concept de généralisation et de mémorisation (over-fitting) est expliqué sur le graphique ci-dessous. Les données d'entrée du réseau doivent être transformées en stationnaires. Les prix du Forex ne sont pas stationnaires. Il est également recommandé de normaliser les entrées à -1..1 plage. Le graphique ci-dessous montre une fonction linéaire ybx (entrée x, sortie y) dont les sorties sont corrompues par le bruit. Ce bruit supplémentaire fait que la fonction de sortie mesurée (points noirs) s'écarte d'une ligne droite. La fonction yf (x) peut être modélisée par un réseau neuronal d'alimentation avant. Le réseau avec un grand nombre de poids peut être adapté aux données mesurées avec une erreur zéro. Son comportement est représenté par la courbe rouge passant par tous les points noirs. Cependant, cette courbe rouge n'a rien à voir avec la fonction linéaire initiale ybx (verte). Lorsque ce réseau sur-ajusté est utilisé pour prédire les valeurs futures de la fonction y (x), il en résultera de grandes erreurs dues au hasard du bruit ajouté. En échange de partager ces codes, l'auteur a une petite faveur à poser. Si vous étiez en mesure de faire un système commercial rentable basé sur ces codes, s'il vous plaît partagez votre idée avec moi en envoyant un e-mail directement à vlad1004yahoo. Neural Network BPNN indicateur Forex Predictor fait partie du système de négociation MT4 qui utilise des algorithmes de gain machine pour estimer les mouvements futurs Du Forex. Neural Network BPNN Aperçu Forex Predictor (cliquez pour agrandir) BPNN Predictor indicateur utilise un réseau de neurones à trois couches. Cet outil Forex Predictor peut aider à établir des objectifs de profit sur les métiers de tendance ou d'alerter un commerçant à l'endroit où les zones potentielles inversion de tendance pourrait se développer. BNPP Predictor fonctionne sur n'importe quelle paire de devises et nous vous recommandons de l'utiliser sur des durées H1 et supérieures. Utiliser le réseau neuronal BPNN Indicateur de prédiction Forex L'indicateur est présenté sous deux formes: BPNN Predictor et BPNN Predictor avec Smoothing, dans lequel le lissage EMA est utilisé. Le BPNN Predictor construit sur un tableau de prix trois lignes: rouge, bleu et noir. Le Rouge prédit les prix futurs i. e Signaux d'achat ou de vente, la ligne noire indique les prix d'ouverture et le bleu indique les résultats de réseau obtenus au cours de l'étude donnés aux données d'entrée. BPNN Predictor Stratégie de trading Forex Stratégie d'achat: La stratégie de négociation consiste à acheter à un prix inférieur lorsque le Smoothing Redline prévoit des mouvements de tendance à la hausse. Neural Network BPNN Forex Prévisualisation de l'indicateur de prédiction (cliquez pour agrandir) Stratégie de vente: La stratégie de négociation consiste à vendre au prix plus élevé lorsque le Redressement Lissage prévoit une tendance à la baisse. Télécharger BPNN Predictor indicateur et système commercial Vous pouvez télécharger Neural Network BPNN indicateur Forex Predictor et le système commercial gratuitement en cliquant sur le bouton Télécharger situé en haut à droite. Créez votre propre EA ou indicateur personnalisé Si vous souhaitez créer votre propre indicateur personnalisé ou une EA, veuillez contacter l'équipe d'AtoZ en disant que je veux créer mon propre EAindicator et décrire l'outil que vous souhaitez. Aussi, ne manquez pas sur divers autres indicateurs et EAs que vous pouvez trouver dans notre base de données ici. Comment installer un indicateur Pour installer le système BPNN Predictor sur votre MT4, vous devez: 1. Cliquer sur le bouton Télécharger ci-dessus pour télécharger BPNN Predictor trading system 2. Enregistrer le fichier sur votre ordinateur 3. Extraire et déplacer les fichiers Dans le terminal 4. Redémarrez votre plate-forme Metatrader 5. Accédez aux modèles 6. Sélectionnez le modèle BPNN Predictor pour l'appliquer sur le graphique Remarque: Le système BPNN Predictor a été développé par Sys ProFx et envoyé par un adepte AtoZForex de Belgique. AtoZForex ne porte pas de droits d'auteur sur cet outil de trading. BPNN Predictor 8211 prévision de prix en utilisant des réseaux de neurones BPNN Predictor est un indicateur relatif à la catégorie des prédicteurs. Pour prédire le comportement futur des prix BPNN Predictor utilise un réseau de neurones à trois couches. L'indicateur est universel, mais il est préférable de l'utiliser à des délais plus élevés. Caractéristiques de BPNN Predictor Plate-forme: Metatrader4 Paires de devises: Toutes les paires de devises Heure de négoce: 24 heures sur 24 Horaires: Tout, recommandé H1 et supérieur Brochure recommandée: Alpari L'utilisation du BPNN Predictor dans le commerce BPNN Predictor construit sur un tableau de prix trois lignes: Red - prévision des prix futurs Black - passé le prix d 'ouverture, qui au moment de l' étude ont été utilisés comme le rendement attendu du réseau Blue - résultats du réseau obtenu au cours de l 'étude donnée aux données d' entrée. L'indicateur est présenté sous deux formes: BPNN Predictor et BPNN Predictor avec Smoothing, dans lequel le lissage EMA est utilisé. Voici des exemples de signaux des deux indicateurs. BPNN Predictor Signal de vente: BPNN Predictor Signal de vente: BPNN Predictor avec lissage Signal d'achat: BPNN Predictor avec lissage Signal de vente: Veuillez noter, pour le bon fonctionnement de l'indicateur doit être installé BPNN. dll fichier de bibliothèque, qui est stocké dans l'archive pour le téléchargement . Lorsque l'indicateur de temps de commutation a besoin de redémarrer sur le graphique, apparemment en raison des caractéristiques des réseaux neuronaux. Il est plus pratique de le faire à travers une installation de modèle que j'ai préparé pour vous dans l'archive. Dans les archives BPNN. rar: Gratuit Télécharger BPNN Predictor Patientez svp, préparez votre lien