MetaTrader 4 - Indikatoren Nächste Preisvorhersage über Neuronales Netz - Indikator für MetaTrader 4 06/26/2009 - hat einen neuen Indikator BPNN Predictor mit Smoothing. mq4 hinzugefügt, in dem die Preise mit EMA vor Prognosen geglättet werden. 08/20/2009 - korrigiert den Code Berechnung der Neuron-Aktivierung Funktion zu verhindern, dass arithmetische Ausnahme aktualisiert BPNN. cpp und BPNN. dll 08/21/2009 - hinzugefügt Clearing von Speicher am Ende der DLL-Ausführung aktualisiert BPNN. cpp und BPNN. Dll Kurze Theorie der Neuronalen Netze: Neuronales Netz ist ein einstellbares Modell von Ausgängen als Funktionen von Eingängen. Es besteht aus mehreren Schichten: Eingangsschicht. Die aus Eingangsdaten-Hidden-Layer besteht. Die aus Verarbeitungsknoten besteht, die als Neuronenausgangsschicht bezeichnet werden. Die aus einem oder mehreren Neuronen besteht, deren Ausgänge die Netzwerkausgänge sind. Alle Knoten benachbarter Schichten sind miteinander verbunden. Diese Verbindungen werden Synapsen genannt. Jede Synapse hat einen zugeordneten Skalierungskoeffizienten, mit dem die durch die Synapse verbreiteten Daten multipliziert werden. Diese Skalierungskoeffizienten werden als Gewichte (wijk) bezeichnet. In einem Feed Forward Neural Network (FFNN) werden die Daten von den Eingängen zu den Ausgängen übertragen. Hier ist ein Beispiel von FFNN mit einer Eingabeschicht, einer Ausgabeschicht und zwei verborgenen Schichten: Die Topologie eines FFNN wird oft wie folgt abgekürzt: lt der Inputsgt - der Neuronen in der ersten verborgenen Schicht - der Neuronen im zweiten Verborgenen Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von. - lt der Ausg. Das obige Netzwerk kann als 4-3-3-1-Netzwerk bezeichnet werden. Die Daten werden durch Neuronen in zwei Schritten verarbeitet, die entsprechend im Kreis durch ein Summenzeichen und ein Schrittzeichen dargestellt werden: Alle Eingaben werden mit den zugehörigen Gewichten multipliziert und summiert Die resultierenden Summen werden durch die Neuronenaktivierungsfunktion verarbeitet. Dessen Ausgang der Neuronausgang ist. Es ist die Neuronen-Aktivierungsfunktion, die dem neuronalen Netzwerkmodell Nichtlinearität verleiht. Ohne es gibt es keinen Grund, versteckte Schichten zu haben, und das neuronale Netzwerk wird zu einem linearen autoregressiven (AR) Modell. Die zugehörigen Bibliotheksdateien für NN-Funktionen ermöglichen die Auswahl zwischen drei Aktivierungsfunktionen: Die Aktivierungsschwelle dieser Funktionen ist x0. Dieser Schwellenwert kann entlang der x-Achse durch einen zusätzlichen Eingang jedes Neurons, den so genannten Vorspannungseingang, bewegt werden. Der ebenfalls ein Gewicht zugeordnet ist. Die Anzahl von Eingängen, Ausgängen, verborgenen Schichten, Neuronen in diesen Schichten und die Werte der Synapsengewichte beschreiben vollständig einen FFNN, d. H. Das nichtlineare Modell, das es erzeugt. Um Gewichte zu finden, muss das Netzwerk trainiert werden. Während eines betreuten Trainings. Werden mehrere Sätze von vergangenen Eingängen und die entsprechenden erwarteten Ausgänge dem Netzwerk zugeführt. Die Gewichte sind optimiert, um den kleinsten Fehler zwischen den Netzwerkausgängen und den erwarteten Ausgängen zu erzielen. Die einfachste Methode der Gewichtsoptimierung ist die Back-Propagation von Fehlern, die eine Gradientenabsenkung Methode ist. Die beiliegende Trainingsfunktion Train () verwendet eine Variante dieser Methode, genannt Improved Resilient Back-Propagation Plus (iRProp). Diese Methode wird hier beschrieben Der Hauptnachteil der gradientenbasierten Optimierungsmethoden ist, dass sie oft ein lokales Minimum finden. Für chaotische Serien wie eine Preisreihe hat die Trainingsfehleroberfläche eine sehr komplexe Form mit vielen lokalen Minima. Für solche Serien ist ein genetischer Algorithmus ein bevorzugtes Trainingsverfahren. BPNN. dll - Bibliotheksdatei BPNN. zip - Archiv aller Dateien, die für die Kompilierung von BPNN. dll in C benötigt werden BPNN Predictor. mq4 - Indikator für zukünftige offene Preise BPNN Predictor mit Smoothing. mq4 - Indikator für geglättete offene Preise Datei BPNN. cpp hat zwei Funktionen: Train () Test (). Zug () wird verwendet, um das Netzwerk basierend auf gelieferten Eingangswerten und erwarteten Ausgangswerten zu trainieren. Test () wird verwendet, um die Netzwerkausgaben mit optimierten Gewichten zu berechnen, die von train () gefunden werden. Hier ist die Liste der Eingangsparameter von Zug (): double inpTrain - Eingabe der Trainingsdaten (1D Array mit 2D Daten, alt zuerst) double OutTarget - Ausgabe der Zieldaten für Training (2D Daten als 1D Array, Ältestes 1.) doppeltes outTrain - Ausgang 1D Array, zum der Nettoausgänge von Training int ntr - von Trainingssätzen int zu halten UEW - Gebrauch Ext. Gewichte für die Initialisierung (1use extInitWt, 0use rnd) double extInitWt - Eingabe des 1D-Arrays zum Halten des 3D-Arrays von externen Anfangsgewichten double trainedWt - Ausgabe 1D-Array zum Halten des 3D-Arrays von trainierten Gewichten int numLayers - von Ebenen einschließlich Input, Hidden und Output int lSz - von Neuronen in Schichten. (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) int OAF - 1 aktiviert Aktivierungsfunktion für die Ausgabeschicht 0 deaktiviert int nep - Max von Trainingsepochen doppelt MaxMSE - Max. MSE-Training stoppt, sobald maxMSE erreicht ist. Hier ist die Liste der Eingangsparameter von Test (): double inpTest - Eingangstestdaten (2D-Daten als 1D-Array, älteste zuerst) double outTest - Ausgabe 1D-Array, um die Nettowerte des Trainings zu halten (älteste zuerst ) Int ntt - der Testsätze double extInitWt - Eingabe des 1D-Arrays zum Halten des 3D-Arrays von externen Anfangsgewichten int numLayers - von Ebenen einschließlich Input, Hidden und Output int lSz - von Neuronen in Schichten. (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) int OAF - 1 aktiviert Aktivierungsfunktion für Ausgangsschicht 0 deaktiviert Ob die Aktivierungsfunktion in der (OAF-Parameterwert) abhängig von der Art der Ausgänge ist. Sind Ausgänge binär, was bei Klassifikationsproblemen oft der Fall ist, sollte die Aktivierungsfunktion in der Ausgabeschicht (OAF1) verwendet werden. Bitte beachten Sie, dass die Aktivierungsfunktion 0 (Sigmoid) 0 und 1 gesättigte Werte aufweist, während die Aktivierungsfunktionen 1 und 2 -1 und 1 Pegel aufweisen. Wenn die Netzwerkausgänge eine Preisvorhersage sind, wird in der Ausgabeschicht (OAF0) keine Aktivierungsfunktion benötigt. Beispiele für die Verwendung der NN-Bibliothek: BPNN Predictor. mq4 - sagt zukünftige offene Preise voraus. Die Eingänge des Netzes sind relative Preisänderungen: wobei delayi als Fibonacci-Zahl (1,2,3,5,8,13,21 ..) berechnet wird. Der Ausgang des Netzwerks ist die vorhergesagte relative Änderung des nächsten Preises. In der Ausgabeschicht (OAF0) ist die Aktivierungsfunktion ausgeschaltet. Extern int lastBar - Letzter Balken in den letzten Daten extern int futBars - der zukünftigen Balken zur Vorhersage externer int numLayers - von Ebenen einschließlich Eingang, versteckter Amp - Ausgang (2..6) extern int numEingänge - von Eingängen extern int numNeurons1 - von Neuronen in Die erste verborgene oder die Ausgabeschicht extern int numNeurons2 - der Neuronen in der zweiten verborgenen oder der Ausgabeschicht extern int numNeurons3 - der Neuronen in der dritten verborgenen oder Ausgabeschicht extern int numNeurons4 - der Neuronen in der vierten verborgenen oder der Ausgabeschicht extern int numNeurons5 - of Neuronen in der fünften versteckten oder Ausgabeschicht extern int ntr - von Trainingseinheiten extern int nep - Max von Epochen extern int maxMSEpwr - Sätze maxMSE10maxMSEpwr Training stoppt lt maxMSE extern int AFT - Aktivierungsart. Die Indikator - Kurve zeigt drei Kurven auf dem Chart: rote Farbe - Prognosen der künftigen Preise schwarze Farbe - vergangene Schulung offene Preise, die als erwartete Ergebnisse für die Netzwerk blau Farbe - Netzwerk-Ausgänge für Trainingseingänge BPNN Predictor. mq4 - prognostiziert künftig geglättete offene Preise. Es verwendet EMA Glättung mit Periode smoothPer. Kopieren Sie beiliegendes BPNN. DLL zu C: Program FilesMetaTrader 4expertslibraries Im Metatrader: Extras - Optionen - Expert Advisors - DLL-Importe zulassen Sie können auch Ihre eigene DLL-Datei mit Quellcodes in BPNN. zip kompilieren. Ein Netzwerk mit drei Ebenen (numLayers3: ein Eingang, ein versteckter und ein Ausgang) reicht für eine große Mehrheit der Fälle. Nach dem Cybenko Theorem (1989) ist ein Netzwerk mit einer verborgenen Schicht in der Lage, jede beliebige kontinuierliche multivariate Funktion mit beliebiger Genauigkeit zu approximieren. Ein Netzwerk mit zwei verborgenen Schichten ist in der Lage, jede diskontinuierliche multivariate Funktion zu approximieren: Die optimale Anzahl von Neuronen in der verborgenen Schicht können durch Versuch und Irrtum gefunden werden. Die folgenden Rechenregeln von thumbquot können in der Literatur gefunden werden: von versteckten Neuronen (von Eingängen von Ausgängen) / 2 oder von SQRT (von Eingängen von Ausgängen). Verfolgen Sie den Trainingsfehler, der durch das Kennzeichen im Expertenfenster von metatrader angezeigt wird. Für die Verallgemeinerung sollte die Anzahl der Trainingseinheiten (ntr) 2-5 mal die Gesamtzahl der Gewichte im Netzwerk gewählt werden. Beispielsweise verwendet BPNN Predictor. mq4 standardmäßig ein 12-5-1-Netzwerk. Die Gesamtzahl der Gewichte beträgt (121) 5671. Daher sollte die Anzahl der Trainingseinheiten (ntr) mindestens 142 betragen. Das Konzept der Verallgemeinerung und des Auswendiglernens (Overfitting) wird in der folgenden Grafik erläutert. Die Eingabedaten in das Netzwerk sollten in stationär umgewandelt werden. Forex Preise sind nicht stationär. Es wird auch empfohlen, die Eingänge auf -1..1 zu normalisieren. Das folgende Diagramm zeigt eine lineare Funktion ybx (x-input, y-output), deren Ausgänge durch Rauschen verfälscht werden. Dieses zusätzliche Rauschen bewirkt, daß die Funktion gemessene Ausgänge (schwarze Punkte) von einer geraden Linie abweichen. Die Funktion yf (x) kann durch ein vorwärtsgerichtetes neuronales Netzwerk modelliert werden. Das Netzwerk mit einer großen Anzahl von Gewichten kann mit Nullfehler an die Messdaten angepasst werden. Ihr Verhalten wird als rote Kurve dargestellt, die durch alle schwarzen Punkte geht. Diese rote Kurve hat jedoch nichts mit der ursprünglichen linearen Funktion ybx (grün) zu tun. Wenn dieses überpaßte Netzwerk verwendet wird, um zukünftige Werte der Funktion y (x) vorherzusagen, führt dies zu großen Fehlern aufgrund der Zufälligkeit des hinzugefügten Rauschens. Im Austausch für den Austausch dieser Codes, hat der Autor eine kleine Gunst zu bitten. Wenn Sie in der Lage, ein profitables Handelssystem basierend auf diesen Codes zu machen, bitte teilen Sie Ihre Idee mit mir durch Senden von E-Mail direkt an vlad1004yahoo. I sagen, warum nicht ich habe viel freie Zeit. Ich tat zuerst dieses mit meinem Aktienindizes-Handelssystem. Das zusätzliche Einkommen überraschte mich, und jetzt habe ich Händler aus der ganzen Welt mit meinem Forex-Systeme. Jetzt kann ich sagen, dass Im nicht nur in der Elite der weltweiten Forex-Händler, aber ich habe dazu beigetragen, eine große Anzahl von Menschen zu profitable Händler zu und das macht mich sehr glücklich. Was Sie wissen müssen, ist, dass der Forex-Markt ist absolut riesig und unabhängig von der Anzahl der Menschen mit meinem Forex Indicator Predictor System. Der Markt wird nicht gesättigt. 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Der exponentielle gleitende Durchschnitt wird zusätzlich als 8220exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt8221 bezeichnet. Seine Art von gleitendem Durchschnitt reagiert schneller auf jüngere Wertänderungen als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Klicken Sie hier um ein neues Trading-Tool und Strategie für FREIES Die zum Download 12- und 26-Tage-EMAs Flächeneinheit, die vor allem weit verbreitete Kurz Durchschnitt und dass sie Flächeneinheit wird nicht Indikatoren zu produzieren wie dem gleitenden Durchschnitt Konvergenz Divergenz (MACD) und damit die Aktie Wert Generator (PPO). Im Allgemeinen, die 50- und 200-Tage EMAs Bereich Einheit als Signale der langen Trends verwendet. Moving Averages schlanke die Wissenswertes, um einen Trend nach Indikator zu machen. Sie tun nicht vorhersagen Wert Richtung, aber eher umreißen diese Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag als Folge der they8217re unterstützt Vergangenheit Kosten. Trotz dieser Verzögerung, bewegte Durchschnitte erleichtern glatte wert Aktion und trennen den Lärm. Sie geben gemeinsam die Bausteine für verschiedene technische Indikatoren und Overlays wie Bollinger Bands, MACD und damit den McClellan-Generator ein. Die 2 bevorzugten Stile der Moving-Averages-Bereich Einheit der geradlinig Moving Average (SMA) und damit der Exponential Moving Average (EMA). Diese gleitenden Durchschnitte sind oft gewohnt, um die Richtung des Trends oder Umrisse potenzielle Unterstützung und Widerstand Ebenen zu bestimmen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) kann ein Produkt der angewandten mathematischen Analyse sein. Andere suchten nach 50 ema für emini forex tcci app, wie man Semaphoren mit mt4 Ebene zz Semafor alternativen MT4 Bollinger Band-Indikator kein Angebot keine Nachfrage Pfeilindikator mt4 Überprüfung drei Ebene z-Indikator mt4 Angebot Nachfrageindikator Angebot Nachfrage semafor 20 ema-Indikator forex nicht erneuern Semaphore Indikator forex, wie zu verwenden Semaphore schnellste Indikator ema50 indikatr indir ema 50 Handelssystem ema 50 ema 200 ekleme 3z Semaphor 3z semafor Füllstandsanzeige waht isit TCCI MT5
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