Finalmente uma Rede Neural REAL EA Free - Algo Novo Membro Comercial Registrado em Sep 2008 911 Posts Olá Pessoal, foi um tempo. Eu normalmente não tomo essas pausas longas de participar deste fórum, mas por mais de um ano eu tenho trabalhado em um projeto muito intenso e depois de um ano de teste de Im Im aqui para compartilhá-lo com todos vocês. Im amigos com muitos comerciantes profissionais e um monte de nós reuniu, combinou nossa experiência e criou um sistema automatizado rede neural para Metatrader que realmente funciona. Uma vez que estavam cientes de que a maioria dos EAs são absolutamente inúteis ou pior, scams, nós pensamos wed estar fornecendo algo único para o comerciante varejo médio de pessoas que realmente podem ser confiáveis. Este grupo é chamado Metaneural. Weve usou redes neurais e aplicou-os para o comércio Forex com sucesso no passado e decidiu traduzir esse método em um sistema Metatrader. É amplamente conhecido que as grandes empresas comerciais e hedge funds usam inteligência artificial sofisticada e sistemas de rede nueral para lucrar com os mercados financeiros com precisão surpreendente. Nós pensamos, por que não pode esse poder também estar disponível para nós - os investidores de dinheiro pequeno Então eu fiz uma pausa de todas as minhas outras atividades e trabalhou duro com Metaneural para desenvolver este sistema, que eu acredito ser a única rede neural EA real. Na verdade, ele nem precisa ser um EA, o código pode ser escrito em C para funcionar exatamente da mesma maneira em tradestation, esignal, neuroshell, ou qualquer plataforma que permita a importação de DLL e coleta de dados, porque a criação de redes neurais acontece em Neurosolutions. Ive fez indicadores e sistemas de negociação para a comunidade forexfactory por anos, então eu queria dar a vocês a única versão gratuita da EA Metaneural na internet. Quero receber seus comentários e impressões. Se esta linha vai bem e doesnt começam sidetracked estenderei o julgamento. Ive teve o divertimento que decifra o mercado dos estrangeiros com as grandes mentes neste fórum por anos e é meu prazer dar para trás. Redes neurais em EAs é o futuro, espero que vocês podem perceber isso e desenvolver seus próprios sistemas. O primeiro passo para criar um cérebro de rede neural artificial é reunir os dados em torno dos quais a estrutura do cérebro será formada. Desde que nós estamos tentando criar um cérebro que saiba negociar os mercados nós devemos recolher dados do mercado. No entanto, não podemos simplesmente coletar uma massa de dados e despejá-lo em nosso mecanismo neural para criar a estrutura do nosso cérebro. Devemos reunir os dados no formato que queremos que o cérebro para processar os dados e, eventualmente, o mesmo formato que queremos para criar a saída polegadas Em outras palavras, não estavam apenas dizendo ao nosso cérebro o que pensar, dando-lhe dados brutos, Mas devemos dizer-lhe COMO pensar, ao formular esses dados brutos em uma configuração inteligível. Neste caso, nossa configuração inteligível é padrões. Nós reunimos dados em segmentos, cada segmento consiste em um número de barras estabelecidas pelo comerciante em nosso indicador de coleção proprietária que vem com todos os nossos pacotes. Esse agrupamento de barras é coletado em relação ao próximo bar que vem depois do agrupamento - chamaremos isso de barra futura. Quando foram coletando dados de mercado a barra futura é conhecida, porque é todos os dados históricos, é a próxima barra após o agrupamento. A idéia é que o cérebro da rede neural encontre padrões complexos no agrupamento de barras e use as informações coletadas, incluindo a próxima barra após o agrupamento, para determinar quais padrões complexos precedem o resultado da próxima barra. Durante a negociação real que o resultado será a barra do futuro que, em efeito, torna possível saber com um alto grau de precisão a direção do mercado antes que ele aconteça. Os dados coletados são extraídos em uma planilha que exibe os dados de preços como abertos, altos, baixos e fechados (OHLC). O OHLC de cada barra é recolhido separadamente e colocado na sua própria coluna. No exemplo acima, cada linha representa 3 barras no total. Portanto, as colunas representam centenas ou milhares de barras coletadas voltando para a história. Além do OHLC, você também pode coletar os valores de praticamente qualquer indicador que você selecionar, o que basicamente dará a esse indicador a capacidade de pensar com base nas condições do mercado e prever O próximo valor. Construção de redes neurais e treinamento Agora que temos nossos dados coletados, extraídos em um arquivo de planilha em uma configuração inteligível, podemos carregá-lo em nosso mecanismo de rede neural que criará a estrutura do cérebro artificial, treiná-lo e testar sua precisão antes Salvar a estrutura. Uma vez que os dados coletados são importados para o programa de construção de rede você tem a opção de selecionar quais bits de dados você deseja usar para construir seu cérebro. Esta é uma característica importante porque permite que o usuário crie muitas estratégias diferentes baseadas em qualquer pedaço de dados é considerado necessário. O que estavam fazendo essencialmente nesta etapa é determinar o que o motor usará para criar os padrões complexos mencionados anteriormente, o que acabará por decidir a capacidade de projeção da rede neural EA. Por exemplo, digamos que você queria dizer à rede neural para procurar apenas padrões nos preços abertos das barras em relação aos valores indicadores de seu indicador favorito. Você selecionaria então seu indicador no coletor e escolheria somente as entradas abertas e de dados no software do edifício descrito acima. Você também pode selecionar todas as entradas, exceto a coluna output1, que significa seu valor de saída - selecionar todas as entradas criará o mais complexo padrão de aprendizado possível e, assim, permitir que seu cérebro responda a muitos cenários diferentes. Uma vez que as entradas e saídas desejadas são selecionadas, o software criará a estrutura do cérebro da rede neural e você poderá começar a treiná-la. Uma parte dos dados coletados é reservada e usada para treinar e testar a precisão de seu cérebro artificial, você verá a saída desejada começar a se adaptar aos dados dos testes à medida que for aprendendo. Uma vez que este processo esteja completo você poderá exportar o cérebro artificial estruturado sob a forma de uma DLL que será usada pelo MetaNeural EA. Uma vez que o cérebro é construído, treinado, testado e exportado como uma DLL você pode começar a negociar com um cérebro de rede neural automatizado que verá padrões complexos que são impossíveis para um ser humano para alcançar. Obtenha o Metaneural EA FREE agora, financiando uma conta na FinFX com qualquer quantia e usando nosso serviço de copiadora comercial para espelhar nossos negócios profissionais vencedores em sua conta. Depois que 50 lotes cheios forem negociados você receberá o EA de Metaneural com funcionalidade cheia para Contas LIVRES deve ser financiado com o link fornecido na seção de preços do site Metaneural. Coloque esses arquivos nas seguintes pastas no Metatrader: Expert Advisor - Metatrader 4experts Indicador de Coletor (DatacollectorV2a) - Metatrader 4expertsindicators Indicador de Rede Neural (Metaneural NN Indicator) - Metatrader 4expertsindicators MQLLock e MT4NSAdapter Arquivos DLL - Metatrader 4expertslibraries Você precisará instalar Neurosolutions 6 e Visual Studio 6 para o seu trabalho, instruções sobre estas instalações podem ser encontradas no manual muito detalhado anexado a este post. VOCÊ DEVE LER O MANUAL Sim, ele pode ser aplicado a várias moedas simultaneamente porque pode ser treinado em cada moeda individualmente e uma estrutura de rede neural pode ser criada para cada moeda. Eu diria que a dependência apenas corretor seria a integridade de seu preço de alimentação, o mais estável e consistente seu feed o melhor será o treinamento de dados e, posteriormente, os comércios. Não foram scalping necessariamente para que a velocidade de execução não é muito importante. Obrigado pelo seu interesse. Parabéns pelo desenvolvimento de um sistema que ofereça retornos saudáveis. Sempre melhor do que maravilha EAs que geralmente acabam soprando a conta. Eu sou um membro comercial compartilhando meu próprio sistema Fibonacci Makeover (ForexFibs) aqui para que eu possa entender por que você está oferecendo uma EA grátis. Minha pergunta é esta EA pode ser aplicada a várias moedas, uma vez que é baseado em redes neurais reais É dependente do corretor e da execução speedNeuroShell Trader e NeuroShell Day Trader gráficos podem conter várias páginas de gráfico, cada uma das quais referências uma segurança diferente. As páginas de gráfico permitem que você visualize e comercialize seus sistemas de negociação em vários títulos ao mesmo tempo. Indicadores, estratégias de negociação e previsões de redes neurais adicionados ao gráfico são individualmente testados, otimizados e aplicados em todos os títulos ao mesmo tempo. Se você adicionar e remover páginas de gráfico na mosca, NeuroShell Trader automaticamente backtest e otimizar os títulos adicionados. Aplicar rapidamente previsões e sistemas de negociação em toda a sua carteira inteira de ações, moedas estrangeiras, etc O mais poderoso, mas fácil de usar o software de negociação disponível para negociação forex, ações, índices, futuros e muito mais Copyright copy 2015 Deixe seus sistemas aprender a sabedoria de Idade e experiência Ward Systems Group, Inc. ALGUNS DOS MUNDOS AS EMPRESAS FINANCEIRAS MAIS RESPETADAS CONFIAM NOSSA TECNOLOGIA A interface de ponto e clique do NeuroShell Traders permite criar facilmente indicadores complexos de análise técnica, sistemas de negociação e previsões de mercado de redes neurais sem codificação de qualquer tipo. Construa poderosos sistemas de negociação em MINUTES, não em horas ou dias. Não se deixe enganar por sistemas de negociação que ficam muito bem no papel, mas perder dinheiro assim que você começar a comercializá-los. Use a otimização de negociação de papel da NeuroShell Traders, de backtesting de amostra e de otimização de algoritmo genético walkforward para construir automaticamente modelos menos aptos a ajustar a curva dados passados e confirmar uma capacidade de sistemas para executar em negociação futura. Descubra se seus sistemas de negociação mantêm-se em negociação futura ANTES de você negociar Não pode encontrar boas regras de negociação Use redes neurais para prever os melhores sinais de negociação NeuroShell Traders indicador, previsão e estratégia de negociação assistentes, how-to biblioteca de vídeo, Rápido e fácil para o comerciante novato para analisar e negociar forex, ações, índices e futuros. Projetado para TODOS de novato para comerciantes profissionais. Se você tem um conjunto de indicadores favoritos, mas não tem um conjunto de regras comerciais rentáveis, o reconhecimento de padrão de uma rede neural artificial pode ser a solução. As redes neurais analisam seus indicadores favoritos, reconhecem padrões multidimensionais muito complexos para visualizar, prever e prever os movimentos do mercado e, em seguida, gerar sinais de negociação com base nesses padrões, previsões e previsões. Com NeuroShell Traders proprietário de treinamento rápido Turboprop 2 algoritmo de rede neural você não precisa mais ser um especialista em redes neurais. Inserir um sistema de negociação de redes neurais é tão fácil como inserir um indicador. Ward Systems Group, Inc. QuotLet seus sistemas aprendem a sabedoria da idade e do comércio experiencequot Construir mercado de ações, futuros, índice e sistemas de negociação forex sem codificaçãoTrading com Redes Neurais Artificiais ndash High Frequency Trading Técnicas modernas como redes neurais artificiais (ANN) Para negociação de alta freqüência por várias razões. Em primeiro lugar, eles imitam a inteligência humana, mas em geral não atingem um nível humano de inteligência, portanto, não adianta usar essas técnicas numa escala de tempo em que um ser humano poderia facilmente trabalhar. Sua vantagem vem da velocidade de operação e atividade constante. Em segundo lugar, precisamos de um monte de dados para treinar redes neurais de forma eficiente e essa quantidade de dados só serão encontrados em alta freqüência de negociação. Forex tem tudo em todos muito poucos instrumentos com dados limitados relevantes do passado sobre a escala de tempo diária ou semanal. Além disso, o comércio de alta freqüência é um tipo de estratégia scalping onde nós identificamos o ruído em torno do valor verdadeiro do instrumento. Isso é diferente de negociação de longo prazo que tenta seguir movimentos significativos do instrumento de acordo com a análise fundamental. Redes Neurais Artificiais Uma boa escala de tempo para trabalhar é a escala de tempo minuciosa. Esta escala de tempo é cheia de ruído que será capturado pelo algoritmo, a fim de vender em um local alto e comprar em um local baixo. Isto pode ser comprovado usando uma simples rede neural treinada para prever os seguintes 10 minutos de alta. Se você estiver interessado em saber exatamente como essas redes neurais funcionam eu encorajo você a ler meu artigo a partir do mês de março: Trading with Neural Nets Part 2 No gráfico acima, a anotação (alta 0 a -10) significa o alto no intervalo Entre minuto (0) e minuto (-10) em relação ao minuto zero considerado como o ldquopresentrdquo. O treinamento é feito usando um tipo de algoritmo genético com dados de 2012 para treinamento e dados deste ano para testes. O que está sendo feito é usar sobreposição de ldquohigh a highrdquo movimentos, a fim de prever um futuro de alto a alto movimento. Observe que este canrsquot ser usado praticamente desde que nós nunca sabemos se o alto do período wersquore dentro já passou ou não. A mesma rede não funcionará com movimentos próximos a fechados. A razão é que o alto (eo baixo) contém muito mais informação do que o próximo, pois representa um período inteiro no tempo enquanto o fechamento representa um único momento no tempo. Só é possível prever o movimento do anterior para o seguinte, em escalas de tempo curtas, o que mostra que algo está realmente sendo previsto sobre o futuro. A partir daí, deveria ter sido trivial prever uma ldquocose ao movimento mais próximo, mas pelo menos para mim não era o caso. Levei vários dias para descobrir o mecanismo no trabalho, mas os resultados realmente superaram minhas expectativas. Em primeiro lugar, wersquore não vai usar altos ou baixos, mas sim a média entre o alto eo baixo (AHL). Eu primeiro tentei prever o movimento de perto para a AHL seguinte, mas isso não funcionou. Isso era realmente estranho e parecia ilógico. Como eu poderia prever o movimento AHL (-10 a 0) para AHL (0 a 10) em certa medida, parecia que eu poderia simplesmente adicionar o movimento close (0) a AHL (-10 a 0) a partir da previsão em ordem Para prever o próximo a AHL movimento, mas isso não funcionou. Eu arranhei minha cabeça e tentei várias outras táticas como complicadas redes neuronais recorrentes, árvores de decisão e algoritmos vizinhos mais próximos, mas nada funcionou. O fato é que eu nunca poderia prever o AHL para AHL movimento precisamente. A correlação entre as previsões e os movimentos reais é apenas de cerca de 0,4. Ainda assim, se eu prever um AHL positivo (-10 a 0) para o movimento AHL (0 a 10) e o fechamento (0) for menor que o AHL (-10 a 0), eu deveria ter uma chance ainda maior de uma correta Para o movimento próximo ao AHL. Assim, eu escolhi os casos em que o fechamento (0) foi maior do que o AHL (-10 a 0) quando a rede previu um movimento AHL negativo para AHL e inversamente, eu selecionei os casos em que close (0) foi menor que o AHL (-10 a 0) quando o movimento AHL para AHL foi predito positivo. Finalmente, a descoberta, eu poderia agora prever perto de AHL e até perto de movimentos próximos para metade dos casos. Como esperado, a correlação entre as previsões e os movimentos reais perto de fechar cresceu, mas eles fizeram isso ainda mais do que o esperado. Verifica-se que quando o movimento AHL para AHL é previsto para subir, mas o fechamento (0) é maior do que o AHL (-10 a 0), a previsão oposta deve ser feita para perto de AHL ou perto de fechar movimento. A escala de tempo minuciosa A imagem acima mostra uma visão idealizada dos movimentos do mercado na escala de tempo minuciosa. Os preços oscilam em torno do valor real do instrumento com um meio período de oscilações de cerca de dez minutos. Na realidade, naturalmente, o verdadeiro valor do instrumento também muda, mas isso não tem importância, o que realmente importa quando falamos de scalping é o período de ocilação. Uma vez que os preços subiram por uma quantidade suficientemente grande e estão começando a planalto, itrsquos o momento certo para vender e inversamente para a compra. Esta é a melhor explicação para o problema encontrado anteriormente. Embora o movimento AHL para AHL (Average High Low) seja previsível, o close to close só pode ser deduzido uma vez que sabemos onde o fechamento no tempo zero está em relação ao último AHL, como mostrado nas imagens abaixo. Embora essa informação estivesse disponível para a rede neural, parece que este é um problema muito difícil de resolver para redes neurais artificiais resolver um sub-problema para resolver o final. Esta é também uma característica de animais muito inteligentes como macacos e certos pássaros. Claro, as coisas não são tão limpas e simples na vida real. O período de oscilação não é tão estável, a amplitude das oscilações muda com o tempo do dia e as cartas definitivamente não são tão suaves como descrito acima. Altos e baixos são muito mais úteis do que fecha como indicadores a esse respeito, eles têm uma qualidade tempo invariável por causa do fato de que eles descrevem um período inteiro ao invés de um único ponto no tempo, thatrsquos também por isso itrsquos difícil prever o próximo ao movimento close diretamente. Finalmente, os erros serão feitos e os drawdowns ocorrerão porque a teoria não é infalível. O importante é se essa estratégia pode ser mais rentável do que o custo da comissão e propagação. Propagação e comissão Enquanto o spread e a comissão bid-ask são insignificantes para negócios de longo prazo, eles se tornam muito importantes em negócios de alta freqüência. Considerando os movimentos médios de 10min, a Irsquove calculou que, para ser rentável, uma estratégia que trabalhe nesta escala de tempo precisará ter pelo menos 70 negócios rentáveis com lucro igual de lucro e margens de perda de stop. Em termos diferentes, os comércios em média devem ganhar mais de 1,5 pips para qualquer estratégia para ser rentável. Isto é calculado usando as taxas de comissão mais pesadas de dukascopy eo spread bid-ask médio em EURUSD. Isso não leva em conta o spread que ocorre porque sua ordem não é tratada instantaneamente. No entanto, você pode fazer um pedido com um limite de tempo que deve limitar os problemas do tipo. A estratégia HFT teoricamente atinge 4 pips de lucro médio por comércio, mas como isso é obtido com testes de volta que donrsquot levar em conta vários fatores. Os resultados reais serão provavelmente piores e mais problemas com certeza surgem. No entanto, esta é uma base sólida para o desenvolvimento de uma estratégia de HFT. Negociação de alta freqüência está quente agora, mas é engraçado pensar que ele trabalha para diminuir o ruído no mercado. No entanto, ele realmente não pode nunca parar de trabalhar, exceto se cada tader no mundo virou HFT. Então wouldnt trabalho mais, as pessoas iriam virar para diferentes tipos de negociação e algum ruído iria apear mais uma vez para scalpers para tirar proveito. Outro artigo muito intrigante e interessante. ) Quanto ao seu comentário sobre o Santo Graal, não há necessidade de procurá-lo, porque ele não existe. Bem, ele faz, mas isso será para outra hora. ) A razão pela qual você é capaz de prever alta a alta e não fechar para fechar IMHO é muito simples: quando você prever alta a alta você não está previsão do futuro, mas você está previsão (parcialmente) o passado, uma vez que o Alto (- 10 a 0) é um ponto no tempo. É uma armadilha comum que eu também experimentei a mim mesmo ao experimentar redes neurais. Como regra geral, quando você vê as taxas de sucesso indo facilmente acima de 65 há chance de você estar fazendo algo errado, p. Previsão do predefinido ou do passado. Você está totalmente certo e estranhamente eu tinha percebido isso antes e eu cometi o erro novamente. Eu também encontrei armadilhas semelhantes quando as instâncias de treinamento e teste não estão totalmente separadas, incluindo o período em que você coletar informações e o período que você tenta prever quando você usa a validação cruzada. É muito fácil ficar animado com bons resultados e neste artigo, ele totalmente aconteceu comigo. Em conclusão, elogios para apontar a falha que destrói qualquer interesse que se encontram neste artigo e eu acredito mais e mais que o comércio de alta freqüência não tem solução.
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