Forex Prezzo Mt4 Prevedere Indicatore

Avanzata Prezzo Movimento Predictor Pro Edition MT4 Si prevede il movimento dei prezzi più probabile a breve termine sulla base di calcoli matematici avanzati. Stima di immediata Calcolo movimento dei prezzi del Calcolo tendenza effettiva del mercato tra i più importanti di supporto e resistenza livelli di algoritmi ottimizzati per fare complessi calcoli matematici con uno scarico minimo delle risorse di sistema di auto-regolazione per migliorare le prestazioni, quindi il suo grado di funzionare correttamente in ogni simbolo (non importa quanto esotici è) e ogni periodo di tempo compatibile con qualsiasi piattaforma MetaTrader, indipendentemente dal numero di cifre o altri parametri compatibili con qualsiasi altro strumento (indicatore, EA o scrittura) senza rallentare le prestazioni terminale e le operazioni commerciali. Introduzione La maggior parte degli indicatori classici che compongono le strategie di trading comuni si basano su semplici calcoli, non perché quando sono stati creati questi indicatori non c'erano i matematici in circolazione (in effetti ci sono stati probabilmente migliori matematici allora di adesso), ma perché i computer non esistevano o semplicemente avevano una bassa potenza di elaborazione per eseguire operazioni matematiche complesse in modo coerente. Al giorno d'oggi, qualsiasi smartphone supera di gran lunga il più potente computer solo pochi decenni fa. Quindi, la capacità di elaborare enormi quantità di dati non è una limitazione in questi giorni, fatta eccezione per le simulazioni processo estremamente complesso. Avanzata Prezzo Movimento Predictor indicatore (APMP) si avvale di capacità di elaborazione corrente di catturare l'essenza di oscillazioni di prezzo attraverso alcuni dei concetti matematici, statistici e probabilistici più avanzate. APMP non fornisce una previsione stessa, in quanto il movimento dei prezzi è un processo stocastico non stazionario e pertanto non è prevedibile. Tuttavia, si fa una stima dinamica e altamente affidabile del movimento dei prezzi immediato. Sulla base della stessa analisi, APMP visualizza la corrente reale tendenza del mercato. Perché vera e propria tendenza non è reale l'andamento ottenuto con altri indicatori Finora la tendenza è quasi sempre ottenuto da indicatori classici come medie, le bande di Bollinger o Parabolic SAR in movimento, o semplicemente con il metodo tradizionale di disegnare manualmente una linea (o due linee parallele) tra due o più punti significativi. Ovviamente, tali indicatori e metodi sono ancora validi, soprattutto perché essi sono utilizzati dalla maggior parte dei commercianti, ma fanno la maggior parte di loro ottenere profitti sostenuti Abbiamo l'intuizione che non lo fanno. Con questo indicatore si può rafforzare o migliorare il vostro metodo di trading corrente, oppure si può semplicemente respingerlo perché vedrete che anche il comportamento più caotico, come ad esempio il prezzo di mercato, rispetta i grandi numeri e si limita al rigore del tutto potente leggi matematiche. Come si usa In sostanza, l'uso di APMP non è diverso da come si utilizzano regolarmente le tendenze, e livelli di supporto e resistenza. La differenza fondamentale è l'affidabilità e robustezza di tali valori calcolati da questo indicatore. L'uso regolare di APMP è la seguente: Per le strategie di trading basate sulla tendenza, i commercianti devono comprare nelle aree vicino ai livelli di supporto, mentre la tendenza è alto, e vendere nelle zone vicine ai livelli di resistenza, mentre la tendenza è verso il basso. Per strategie di trading basate su correzioni di tendenza (trend contatore), i commercianti devono comprare nelle aree vicino ai livelli di supporto, mentre la tendenza è verso il basso, e vendere nelle zone vicino ai livelli di resistenza, mentre la tendenza è in su. Si noti che i livelli significativi possono agire sia come supporti o resistenze, quindi è importante tenere a mente quando si progetta la nostra strategia di trading e di prestare particolare attenzione al comportamento dei prezzi ogni volta che è vicino a quei livelli. Lo stop loss può essere situato ad una distanza dal prezzo di apertura pari alla separazione tra il supporto e livelli di resistenza, e prendere le distanze profitto potrebbe essere due volte la separazione precedente. Inoltre, sarebbe una buona idea di utilizzare una funzione Trailing Stop per spostare il Stop Loss quando i livelli di supporto e resistenza si stanno muovendo in favore della posizione. La strategia sopra descritta è solo un suggerimento di base, ma APMP fornisce informazioni sufficienti per creare una varietà di strategie di trading e di migliorare quelli esistenti. Sarà interessante sentire su diverse strategie derivate da questo indicatore. Come funziona APMP mostra le seguenti informazioni: Supporto e livelli di resistenza più vicini al prezzo di mercato nel periodo in corso e per il resto di periodi superiori. La vera tendenza e la più probabile movimento dei prezzi a breve termine nel periodo corrente e per il resto di periodi superiori. Gli avvisi quando appaiono le zone di congestione e quando il prezzo incrocia uno qualsiasi dei livelli importanti. le zone di congestione sono quelli in cui 2 o più livelli coincidono. Gli utenti possono anche consentire finestra di dialogo e mail di notifica. Entrambi gli avvisi APMP e MetaTrader sono accompagnati da segnali acustici (allarme acustico). Inoltre, tutti gli avvisi sono stampate su scheda esperti per consentire di riferimento e analisi future. Nota: quando APMP è collegato a un simbolo per la prima volta o dopo un lungo periodo di tempo, si può richiedere fino a un minuto per elaborare tutti i dati provenienti dai diversi tempi di valutare, quindi si consiglia di aggiornare tutti i periodi del simbolo ( s) che si desidera utilizzare, e quindi, APMP funzionerà correttamente fin dall'inizio. Siamo un piccolo team di coderstraders che forniscono servizi di programmazione professionale per il mondo commerciale, soprattutto per la piattaforma MetaTrader. Il nostro team ha circa 7 anni (come media) di esperienza di trading e di circa 6 anni (come media) dedicati alla programmazione in MetaTrader. Abbiamo sviluppato script, indicatori e Expert Advisors per molti clienti in tutto il mondo e per il nostro uso, come nel caso di Advanced Prezzo Movimento Predictor (APMP) indicator. MetaTrader 4 - indicatori accanto predittore prezzo utilizzando reti neurali - Indicatore per MetaTrader 4 06262009 - ha aggiunto un nuovo indicatore BPNN Predictor con Smoothing. mq4, in cui i prezzi vengono smussate utilizzando EMA prima di previsioni. 08202009 - corretto il codice di calcolo della funzione di attivazione dei neuroni per evitare un'eccezione aritmetica aggiornati BPNN. cpp e BPNN. dll 08.212.009 - compensazione della memoria aggiunti alla fine dell'esecuzione DLL aggiornato BPNN. cpp e BPNN. dll Breve teoria delle reti neurali: Neural rete è un modello di regolazione di uscite come funzioni degli ingressi. È costituita da diversi strati: strato di input. che consiste di dati in ingresso strato nascosto. che consiste di nodi di elaborazione chiamato strato di output neuroni. che consiste di uno o più neuroni, le cui uscite sono le uscite della rete. Tutti i nodi di strati adiacenti sono interconnessi. Questi collegamenti sono chiamati sinapsi. Ogni sinapsi ha un coefficiente di scala assegnata, con la quale i dati propagati attraverso la sinapsi si moltiplica. Questi coefficiente di scala sono chiamati pesi (Wijk). In una rete neurale feed-forward (FFNN) i dati vengono propagati da ingressi alle uscite. Ecco un esempio di FFNN con uno strato di input, uno strato di output e due strati nascosti: La topologia di una FFNN viene spesso abbreviata come segue: lt di inputsgt - lt di neuroni nel primo layergt nascosta - lt di neuroni nel secondo nascosti layergt -. - Lt di outputsgt. La rete di cui sopra può essere definito come una rete 4-3-3-1. I dati vengono elaborati dai neuroni in due fasi, corrispondentemente visualizzati all'interno del cerchio da un segno di somma e un passo segno: Tutti gli ingressi sono moltiplicati per i pesi associati e sommati Le somme risultanti vengono elaborati dalla funzione neuroni attivazione. la cui uscita è l'uscita del neurone. È la funzione di attivazione dei neuroni che dà linearità al modello di rete neurale. Senza di essa, non vi è alcun motivo per avere livelli nascosti, e la rete neurale diventa un modello autoregressivo lineare (AR). file di libreria in cassetta per le funzioni NN consentono la selezione tra tre funzioni di attivazione: la soglia di attivazione di queste funzioni è x0. Questa soglia può essere spostato lungo l'asse x, grazie ad un ingresso supplementare di ciascun neurone, chiamato l'ingresso bias. che ha anche un peso assegnato. Il numero di ingressi, uscite, livelli nascosti neuroni in questi strati, ei valori dei pesi sinapsi descrivono completamente un FFNN, cioè il modello non lineare che crea. Al fine di trovare i pesi della rete deve essere addestrato. Durante un corso di formazione supervisionata. diverse serie di ingressi ultimi ed i corrispondenti risultati attesi sono alimentati alla rete. I pesi sono ottimizzati per ottenere il minore errore tra le uscite di rete ei risultati attesi. Il metodo più semplice di ottimizzazione del peso è retro-propagazione degli errori, che è un metodo di discesa del gradiente. La funzione di formazione dei treni in dotazione () utilizza una variante di questo metodo, chiamato migliorato resiliente retro-propagazione più (iRProp). Questo metodo è descritto qui Il principale svantaggio dei metodi di ottimizzazione gradiente a base è che spesso trovano un minimo locale. Per la serie caotiche come ad esempio una serie di prezzi, la superficie errore di formazione ha una forma molto complessa con un sacco di minimi locali. Per tali serie, un algoritmo genetico è un metodo di formazione preferito. BPNN. dll - file di libreria BPNN. zip - archivio di tutti i file necessari per compilare BPNN. dll in C BPNN Predictor. mq4 - Indicatore di prevedere i futuri prezzi di apertura BPNN Predictor Con Smoothing. mq4 - indicatore di predire lisciato prezzi aprire il file BPNN. cpp ha due funzioni: Treno () test (). Treno () viene utilizzato per addestrare la rete in base a dotazione di ingresso passato e valori di output attesi. Test () viene utilizzato per calcolare le uscite di rete utilizzando pesi ottimizzati, trovate da treno (). Ecco l'elenco dei ingresso (verde) di uscita (blu) i parametri di Train (): double inpTrain - dati di allenamento di ingresso (array 1D che trasportano dati 2D, vecchi) doppia outTarget - dati di destinazione di uscita per la formazione (dati 2D come serie 1D, più antica 1) doppio outTrain - uscita serie 1D per contenere le uscite nette di formazione int ntr - di set di formazione int UEW - Uso Ext. Pesi per l'inizializzazione (1Utilizzare extInitWt, 0use rnd) doppia extInitWt - Ingresso matrice 1D per tenere gamma 3D di pesi iniziali esterni doppia trainedWt - Uscita serie 1D per contenere gamma 3D dei pesi addestrati int numLayers - di livelli tra cui ingresso, nascosto e di uscita int LSZ - di neuroni in strati. lSz0 è di ingressi netti int AFT - Tipo di funzione di attivazione dei neuroni (0: SIGM, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF - 1 abilita la funzione di attivazione per strato di output 0 disabilita int NEP - Max della formazione epoche doppia maxMSE - formazione Max MSE ferma una volta maxMSE è raggiunto. Ecco l'elenco dei ingresso (verde) Uscita (blu) i parametri di Test (): double inpTest - dati di test di ingresso (dati 2D come serie 1D, prima i più vecchi) doppia outTest - Uscita serie 1D per contenere le uscite nette di formazione (prima i più vecchi ) int NTT - di test imposta doppia extInitWt - ingresso serie 1D per tenere gamma 3D di pesi iniziali esterni int numLayers - di livelli tra cui ingresso, LSZ nascosto e int uscita - di neuroni in strati. lSz0 è di ingressi netti int AFT - Tipo di funzione di attivazione dei neuroni (0: SIGM, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF - 1 abilita la funzione di attivazione per strato di output 0 disabilita se utilizzare la funzione di attivazione in uscita strato o no (OAF parametro value) dipende dalla natura delle uscite. Se le uscite sono binari, che è spesso il caso in problemi di classificazione, allora la funzione di attivazione deve essere utilizzato nel livello di uscita (OAF1). Si prega di prestare attenzione che la funzione di attivazione 0 (sigma) ha 0 e 1 livelli saturi, mentre le funzioni di attivazione 1 e 2 hanno -1 e 1 livelli. Se le uscite di rete è una previsione prezzo, allora nessuna funzione di attivazione è necessaria nello strato di output (OAF0). Esempi di utilizzo della libreria NN: BPNN Predictor. mq4 - prevede prezzi futuri aperti. Gli ingressi della rete sono relativi cambiamenti di prezzo: dove delayi è calcolato come un numero di Fibonacci (1,2,3,5,8,13,21 ..). L'uscita della rete è la variazione relativa prevista del prezzo successivo. La funzione di attivazione è spenta nello strato di uscita (OAF0). int extern lastBar - Ultimo bar negli ultimi int futBars dati extern - di barre futuri per prevedere extern int numLayers - di livelli tra cui ingresso, uscita dell'amplificatore nascosto (2..6) extern numInputs int - di ingressi extern int numNeurons1 - di neuroni in la prima uscita strato di extern int numNeurons2 nascoste o - dei neuroni nella seconda uscita strato extern int numNeurons3 nascoste o - dei neuroni nella terza uscita strato extern int numNeurons4 nascoste o - dei neuroni nella quarta uscita strato extern int numNeurons5 nascoste o - di neuroni nello strato di output extern int ntr quinto nascoste o - di formazione imposta extern int NEP - Max di epoche extern int maxMSEpwr - imposta la formazione maxMSE10maxMSEpwr ferma lt maxMSE extern int AFT - Tipo di Activ. la funzione (0: SIGM, 1: tanh, 2: x (1x)) L'indicatore trame tre curve del grafico: colore rosso - le previsioni di prezzi futuri colore nero - di formazione passato prezzi di apertura, che sono stati utilizzati come risultati attesi per la rete colore blu - uscite di rete per gli ingressi di formazione BPNN Predictor. mq4 - predice il futuro lisciato prezzi di apertura. Esso utilizza EMA levigante con il periodo di smoothPer. Copiare BPNN. DLL chiuso a C: 4expertslibraries Programma FilesMetaTrader in MetaTrader: Strumenti - Opzioni - Expert Advisors - consentire le importazioni DLL È inoltre possibile compilare il file DLL utilizzando i codici sorgente in BPNN. zip. Una rete con tre strati (numLayers3: un ingresso, nascosto e uno di uscita) è sufficiente per una stragrande maggioranza dei casi. Secondo la Cybenko Teorema (1989), una rete con uno strato nascosto è in grado di approssimare qualsiasi funzione multivariata continua a qualsiasi grado di precisione desiderato una rete con due strati nascosti è in grado di approssimare qualsiasi funzione multivariata discontinua: Il numero ottimale di neuroni nello strato nascosto possono essere trovati attraverso tentativi ed errori. I seguenti quotrules di thumbquot si possono trovare nella letteratura: dei neuroni nascosti (ingressi delle uscite) 2, o SQRT (ingressi di uscite). Tenere traccia dell'errore di formazione, riportato da l'indicatore nella finestra esperti di MetaTrader. Per generalizzazione, il numero di insiemi di formazione (NTR) dovrebbe essere scelto 2-5 volte il numero totale dei pesi della rete. Ad esempio, per impostazione predefinita, BPNN Predictor. mq4 utilizza una rete 12-5-1. Il numero totale di pesi è (121) 5671. Pertanto, il numero di insiemi di formazione (NTR) deve essere almeno 142. Il concetto di generalizzazione e memorizzazione (over-fitting) è spiegato nel grafico sottostante. I dati di ingresso alla rete devono essere trasformati in stazionaria. i prezzi Forex non sono stazionari. Si raccomanda inoltre di normalizzare gli ingressi -1..1 gamma. Il grafico sottostante mostra una funzione YBX lineare (x-input, y-output) le cui uscite sono corrotto da rumore. Questo rumore aggiunto fa sì che le uscite della funzione di misura (punti neri) a deviare da una linea retta. yf Function (x) può essere modellato da una rete neurale feed-forward. La rete con un gran numero di pesi può essere montato i dati misurati con errore zero. Il suo comportamento è mostrato come la curva rossa passando attraverso tutti i punti neri. Tuttavia, questa curva rossa ha nulla a che fare con la funzione YBX lineare originale (verde). Quando si usa questa rete over-montato per prevedere i valori futuri della funzione y (x), si tradurrà in grandi errori dovuti alla casualità del rumore aggiunto. In cambio per la condivisione di questi codici, l'autore ha un piccolo favore da chiedere. Se tu fossi in grado di fare un sistema di scambio proficuo in base a questi codici, si prega di condividere la tua idea con me con l'invio di e-mail direttamente a vlad1004yahoo.