नेटवर्क विदेशी मुद्रा

अंत में एक असली न्यूरल नेटवर्क ईए फ्री - कुछ नए वाणिज्यिक सदस्य सितंबर 2008 में शामिल हुए 911 डाक सबको नमस्कार, यह कुछ समय हुआ। मैं आम तौर पर इस मंच पर भाग लेने से इतने लंबे समय तक नहीं लेता है, लेकिन एक साल से अधिक समय तक मैं एक बहुत ही गहन परियोजना पर काम कर रहा हूं और एक वर्ष के आगे परीक्षण करने के बाद इसे यहां आप सभी के साथ साझा करने के लिए किया है। कई पेशेवर व्यापारियों के साथ दोस्तों और हममें से एक समूह ने एक साथ मिलकर, हमारी विशेषज्ञता को जोड़ दिया और मेटाट्रेडर के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क स्वचालित प्रणाली बनाई जो वास्तव में काम करती है। चूंकि ज्यादातर ईएएस बिल्कुल बेकार या बदतर हैं, इसलिए हम सोचते हैं कि वे वास्तव में उन लोगों से अनूठे खुदरा व्यापारी के लिए कुछ अद्वितीय उपलब्ध कराएंगे, जिन पर वास्तव में भरोसा किया जा सकता है। इस समूह को मेटेनेशनल कहते हैं I हमने तंत्रिका नेटवर्क का इस्तेमाल किया है और उन्हें अतीत में विदेशी मुद्रा को सफलतापूर्वक व्यापार करने के लिए लागू किया है और उस विधि को मेटाट्रेडर प्रणाली में अनुवाद करने का निर्णय लिया है। यह व्यापक रूप से ज्ञात है कि लांचिंग ट्रेडिंग फर्मों और हेज फंड परिष्कृत कृत्रिम बुद्धि और निलय नेटवर्क सिस्टम का इस्तेमाल वित्तीय बाजारों से चौंकाने वाली सटीकता के लाभ के लिए करते हैं। हमने सोचा, यह शक्ति भी हमारे लिए उपलब्ध क्यों नहीं है - छोटे पैसे के निवेशकों को तो मैंने अपने सभी अन्य गतिविधियों से ब्रेक लिया और इस प्रणाली को विकसित करने के लिए मेटेनेशनल के साथ कड़ी मेहनत की, जिसे मैं केवल वास्तविक न्यूरल नेटवर्क ईए मानता हूं। वास्तव में, यह ईए भी होना ही नहीं है, कोड सी में लिखा जा सकता है वैसे ही व्यवहार, एसिगल, न्यूरोहेल, या किसी भी प्लेटफॉर्म से डीएलएल आयात और डाटा इकट्ठा करने की अनुमति देता है, क्योंकि तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण होता है Neurosolutions। Ive ने फॉरेक्सफ़ेन्टर समुदाय के लिए साल के लिए संकेतक और ट्रेडिंग सिस्टम बनाया है इसलिए मैं आपको इंटरनेट पर मेटेन्यरल ईए के एकमात्र मुक्त संस्करण देना चाहता हूं। मैं आपकी प्रतिक्रिया और इंप्रेशन प्राप्त करना चाहता हूं यदि यह धागा अच्छी तरह से चला जाता है और बीतने पर मुकदमा चलाता है, वर्षों से इस मंच पर महान दिमागों के साथ विदेशी मुद्रा बाजार को समझने में मजेदार था Ive और वापस देने के लिए मेरी खुशी है। ईएएस में तंत्रिका नेटवर्क भविष्य है, मुझे आशा है कि आप लोग यह महसूस कर सकते हैं और अपने सिस्टम विकसित कर सकते हैं। एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मस्तिष्क बनाने में पहला कदम डेटा को इकट्ठा करना है जिससे मस्तिष्क की संरचना का गठन किया जाएगा। चूंकि हम एक मस्तिष्क बनाने की कोशिश कर रहे हैं, जिससे पता चल जाएगा कि बाज़ार कैसे व्यापार करना है, हमें बाज़ार डेटा इकट्ठा करना चाहिए। हालांकि, हम केवल बड़े पैमाने पर डेटा एकत्र नहीं कर सकते हैं और हमारे मस्तिष्क की संरचना बनाने के लिए इसे अपने तंत्रिका इंजन में डंप कर सकते हैं। हमें उस प्रारूप में डेटा इकट्ठा करना चाहिए, जिसे हम चाहते हैं कि मस्तिष्क को उस डेटा पर कार्रवाई करने के लिए और अंततः उसी स्वरूप को हम इसे आउटपुट बनाना चाहते हैं। दूसरे शब्दों में, यह केवल हमारे दिमाग को नहीं बता रहा था, जो सोचने के लिए, इसे कच्चा डेटा देकर, लेकिन हमें यह बताना चाहिए कि यह कैसे सोचने के लिए है कि कच्चे डेटा को एक बुद्धिमान कॉन्फ़िगरेशन में तैयार किया जा सकता है इस मामले में, हमारी सुगम संरचना पैटर्न है हम क्षेत्रों में डेटा एकत्र करते हैं, प्रत्येक खंड में हमारे मालिकाना संग्रह सूचक में व्यापारी द्वारा निर्धारित कई बार होते हैं जो हमारे सभी पैकेजों के साथ आता है। समूह के बाद आने वाली अगली बार के संबंध में बार की ग्रुपिंग एकत्र की जाती है - हम इसे भविष्य की बार कहेंगे। जब बाजार के आंकड़ों को इकट्ठा किया गया, भविष्य की बार जाना जाता है, क्योंकि यह सभी ऐतिहासिक डेटा है, यह समूह के बाद अगले पट्टी है। यह विचार यह है कि तंत्रिका नेटवर्क मस्तिष्क बार ग्रुपिंग में जटिल पैटर्न पाएंगे और एकत्रित जानकारी का इस्तेमाल करेगा, जिसमें समूहीकरण के बाद अगली बार होगी, यह निर्धारित करने के लिए कि अगले पट्टी के परिणाम किस जटिल पैटर्न से आगे बढ़ेंगे वास्तविक व्यापार के दौरान नतीजे आने वाले भविष्य के बार होंगे, जो प्रभावी होने से पहले बाजार की दिशा में सटीकता के बारे में पता होना संभव होता है। एकत्र किए गए डेटा को स्प्रेडशीट में निकाला जाता है जो मूल्य डेटा खुले, उच्च, निम्न, बंद (ओएचएलसी) के रूप में दिखाता है। प्रत्येक बार के ओएचएलसी को अलग से एकत्र किया जाता है और अपने कॉलम में रखा जाता है। प्रत्येक पंक्ति के ऊपर के उदाहरण में कुल में 3 बार हैं। इसलिए, कॉलम इतिहास में वापस जाने वाले सैकड़ों या हजारों बार एकत्रित करते हैं। ओएचएलसी के अलावा आप अपने द्वारा चुने गए किसी भी सूचक से भी मूल्य एकत्र कर सकते हैं, जो अनिवार्य रूप से उस सूचक को बाजार की स्थितियों को बदलने और भविष्यवाणी करने के आधार पर सोचने की क्षमता प्रदान करेगा। अगले मूल्य तंत्रिका नेटवर्क बिल्डिंग और प्रशिक्षण अब हमारे पास एक एकत्रित डेटा है, जो एक सुगम विन्यास में एक स्प्रैडशीट फ़ाइल में निकाला गया है, हम इसे अपने तंत्रिका नेटवर्क इंजन में लोड कर सकते हैं, जो कृत्रिम मस्तिष्क की संरचना को बनाएगा, इसे प्रशिक्षित करेगा, और इससे पहले इसकी सटीकता का परीक्षण करेगा संरचना को बचाने एक बार एकत्र किए गए डेटा को नेटवर्क निर्माण कार्यक्रम में आयात किया जाता है, तो आपको आपके मस्तिष्क के निर्माण के लिए उपयोग करने के लिए डेटा के किस बिट का चयन करने का विकल्प दिया जाता है। यह एक महत्वपूर्ण विशेषता है क्योंकि यह उपयोगकर्ता को जो भी डेटा के टुकड़े को आवश्यक समझा जाता है उसके आधार पर कई अलग-अलग रणनीतियों को बनाने में सक्षम बनाता है इस चरण में अनिवार्य रूप से क्या कर रहे थे, यह निर्धारित कर रहा है कि इंजन पहले किस जटिल परिसर के निर्माण के लिए उपयोग करेगा, जो आखिरकार तंत्रिका नेटवर्क ईए की प्रक्षेपण क्षमता का निर्णय करेगा। उदाहरण के लिए, कहते हैं कि आप न्यूरल नेटवर्क को केवल अपने पसंदीदा सूचक से सूचक मूल्य के संबंध में बार की खुली कीमतों में पैटर्नों को देखने के लिए बताना चाहते हैं। इसके बाद आप कलेक्टर में अपने सूचक का चयन करेंगे और ऊपर दिखाए गए भवन निर्माण सॉफ्टवेयर में केवल खुले और डेटा इनपुट का चयन करेंगे। आप आउटपुट 1 कॉलम को छोड़कर, सभी इनपुट का चयन भी कर सकते हैं, जो आपके आउटपुट मान को दर्शाता है - सभी इनपुट का चयन संभवतः सबसे जटिल सीखने के पैटर्न को बनायेगा और इससे आपके मस्तिष्क में कई अलग-अलग परिदृश्यों पर प्रतिक्रिया दी जाएगी। एक बार वांछित इनपुट और आउटपुट का चयन किया जाता है, तो सॉफ्टवेयर आपके तंत्रिका नेटवर्क के मस्तिष्क की संरचना बना देगा और आप उसे प्रशिक्षित करना शुरू कर सकते हैं। इकट्ठा किए गए आंकड़ों के एक हिस्से को एक तरफ सेट किया जाता है और आपके कृत्रिम मस्तिष्क की सटीकता को प्रशिक्षित और जांचने के लिए प्रयोग किया जाता है, आप देखेंगे कि वांछित आउटपुट परीक्षण डेटा के अनुरूप होने के कारण शुरू होता है जैसा कि वह सीखता है। एक बार यह प्रक्रिया पूरी हो जाने के बाद आप एक डीएलएल के रूप में संरचित कृत्रिम मस्तिष्क का निर्यात कर पाएंगे जो कि मेटाइयरल ईए द्वारा उपयोग किया जाएगा। एक बार जब मस्तिष्क का निर्माण, प्रशिक्षित, परीक्षण किया जाता है और डीएलएल के रूप में निर्यात किया जाता है, तो आप एक स्वचालित तंत्रिका नेटवर्क के मस्तिष्क के साथ व्यापार शुरू कर सकते हैं, जिससे कि मनुष्य को हासिल करने के लिए जटिल पैटर्न असंभव हो जाएगा। FinFX में किसी भी राशि के साथ किसी खाते को धन निधि करके और अपने व्यापार कॉपियर सेवा का इस्तेमाल करके अपने खाते में हमारे पेशेवर जीतने वाले ट्रेडों को मिरर करने के लिए अब मेटेनरल ईए मुफ़्त प्राप्त करें। 50 संपूर्ण लॉट्स का कारोबार करने के बाद आपको मेटेन्यरल ईए प्राप्त होगा मुफ्त खातों के लिए पूर्ण कार्यक्षमता के साथ Metaneural साइट के मूल्य निर्धारण अनुभाग में दिए गए लिंक के साथ वित्त पोषित होना चाहिए। मेटाट्रेडर में निम्नलिखित फ़ोल्डर्स में इन फाइलों को रखें: विशेषज्ञ सलाहकार - मेटाट्रेडर 4 एक्सपर्ट्स कलेक्टर इंडिकेटर (डीएटेकॉलक्लटर वी 2 ए) - मेटाट्रेडर 4 एक्सपरटिन्डिकेटर न्यूरल नेटवर्क संकेतक (मेटेनैरल एनएन इंडिकेटर) - मेटाट्रेडर 4 एक्सपेरस इंडिकेटर एमएलएलएलॉक और एमटी 4 एनएएसएडएप्टर डीएलएल फाइलें - मेटाट्रेडर 4 एक्सपरेट्स लाइब्रेरीज़ आपको न्यूरोसोल्यूशन 6 और इस काम के लिए विजुअल स्टूडियो 6, इन प्रतिष्ठानों के निर्देश इस पोस्ट से जुड़ी बहुत विस्तृत पुस्तिका में पाए जा सकते हैं। आप मैनुअल पढ़ना चाहिए हां, यह एक साथ कई मुद्राओं पर लागू किया जा सकता है क्योंकि यह प्रत्येक मुद्रा पर व्यक्तिगत रूप से प्रशिक्षित किया जा सकता है और प्रत्येक मुद्रा के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क संरचना तैयार की जा सकती है। मैं कहूंगा कि एकमात्र दलाल निर्भरता उनकी कीमत फ़ीड की अखंडता होगी, अधिक स्थिर और सुसंगत उनकी फ़ीड बेहतर होगी प्रशिक्षण डेटा और उसके बाद के कारोबार अनिवार्य रूप से स्केलिंग नहीं थे इसलिए निष्पादन की गति बहुत महत्वपूर्ण नहीं है। आपकी रुचि के लिए धन्यवाद। एक प्रणाली विकसित करने पर बधाई जो स्वस्थ लाभ देता है हमेशा ईएएस की तुलना में बेहतर है, जो आम तौर पर खाते को उड़ाने के लिए खत्म करते हैं। मैं एक व्यावसायिक सदस्य हूं जो खुद यहां फिबोनैकी बदलाव सिस्टम (फॉरेक्सफीब्स) को बांट रहा है, इसलिए मैं समझ सकता हूँ कि आप निशुल्क ईए क्यों पेशकश कर रहे हैं मेरा प्रश्न यह है कि ईए को कई मुद्राओं पर लागू किया जा सकता है क्योंकि यह वास्तविक न्यूरल नेटवर्क पर आधारित है क्या यह दलाल और निष्पादन की गति पर निर्भर करता है विदेशी मुद्रा व्यापार के लिए नॉवनक्रॉन न्यूरल नेटवर्क इस आलेख में हमारे तंत्रिका नेटवर्क सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने का एक उदाहरण एक पूर्ण तंत्रिका नेटवर्क ट्रेडिंग सिस्टम यह उदाहरण कॉर्टेक्स अंतर्निहित स्क्रिप्टिंग भाषा का उपयोग करता है। इसलिए कृपया स्क्रीप्टिंग भाषा गाइड को पहले पढ़ें। विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीति बनाने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना इस मुफ्त ऑनलाइन ट्यूटोरियल में आपको फॉरेक्स ट्रेडिंग (या स्टॉक मार्केट ट्रेडिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क (कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ़्टवेयर) का उपयोग करने का पूरा चक्र मिलेगा। विचार समान है) आप कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के लिए इनपुट का चयन कैसे करेंगे और आउटपुट के रूप में उपयोग करने का निर्णय कैसे करें आपको स्क्रिप्ट का उपयोग करने के लिए तैयार एक उदाहरण मिलेगा जो न्यूरल नेटवर्क (न्यूरॉन्स की संख्या) और विदेशी मुद्रा व्यापार प्रणाली (स्टॉप लॉस इत्यादि) दोनों के तंत्रिका नेटवर्क अनुकूलन करने की अनुमति देता है अंत में (वह हिस्सा जो वर्तमान में मौजूद नहीं है सबसे ट्यूटोरियल), आप सीखेंगे कि आगे क्या करना है आखिरकार, कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर वास्तविक समय ट्रेडिंग नहीं कर सकते हैं, आपको व्यापार स्टेशन, मेटाकॉट्स या मेटाट्रेडर जैसी कुछ चीज़ों का उपयोग करना होगा। कोर्टेक्स से विदेशी मुद्रा व्यापार प्रणाली को अपने पसंदीदा ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर कैसे पोर्ट करना आप को डीएलएल, एक्टिवक्स नियंत्रण और निम्न स्तरीय प्रोग्रामिंग से निपटना होगा। जवाब नहीं है कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर सुविधा के उपयोग के लिए आसान के साथ आता है जिससे आपको आसानी से परिणामी (प्रशिक्षित) तंत्रिका नेटवर्क को अपने व्यापारिक मंच की स्क्रिप्टिंग भाषा में बंदरगाह करने की सुविधा मिलती है। कोई डीएलएल, डीडीई, एक्टिवक्स या कोई अन्य निम्न स्तरीय समाधान नहीं - सब कुछ सरल और आसान है। महत्वपूर्ण नोट: यह ट्यूटोरियल कैसे व्यापार करने का तरीका नहीं है। इसके बजाय, यह आपको बताता है कि कोर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर का उपयोग कैसे करें। लेकिन आपको अभी भी अपने व्यापार प्रणाली का आविष्कार करने की आवश्यकता है। जो हम यहां उपयोग करते हैं वह एक शुरुआती बिंदु है, जैसा कि एक विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीति के रूप में इस्तेमाल नहीं किया जाना चाहिए। इस पाठ का विचार आपको एन एन आधारित व्यापार प्रणालियां बनाने और उन्हें अपनी पसंद के ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म में बांटने के लिए सिखाना है। उदाहरण, हालांकि, ovesimplified है, और केवल व्यापारिक सिद्धांतों के उदाहरण के रूप में उपयोग किया जा सकता है उसी तरह, एमएसीडी ट्रेडिंग सिस्टम, जिसे कई ट्यूटोरियल में पाया जा सकता है, अब अच्छी तरह से काम नहीं कर रहा है (जैसा कि बाजार बदल गया है), लेकिन मैकेनिकल ट्रेडिंग के लिए संकेतक का उपयोग करने का एक अच्छा उदाहरण है। दो शब्दों में: अपना खुद का विश्लेषण करें एक अन्य महत्वपूर्ण नोट: ट्यूटोरियल उदाहरणों का उपयोग करता है, उनमें से बहुत सारे। अपना जीवन आसान बनाने के लिए, मैंने उन सभी को शामिल किया है, न कि केवल टुकड़े। हालांकि यह पाठ बहुत लंबा बना देता है इसके अलावा, मैं बहुत पहले, अनाड़ी, विदेशी मुद्रा व्यापार प्रणाली से जा रहा हूँ। अधिक उन्नत करने के लिए, हर बार यह समझाते हुए कि क्या सुधार हुआ था और क्यों धीरज रखो, या सीधे आपके इच्छित खंड में कूदो। अंतिम महत्वपूर्ण नोट: कोड कुछ पत्थर में बना हुआ नहीं है, यह तब बदल सकता है जब यह पाठ लिखा गया। स्क्रिप्ट फ़ाइलों के अंतिम संस्करण को कोर्टेक्स संग्रह में शामिल किया गया है। फॉरेक्स खरीदें की ख़राब बिक्री के संकेत: साधारण उदाहरणों में क्या गलत है: कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ता के मार्गदर्शन में हमने एक अल्पसंख्यक तंत्रिका नेटवर्क का एक सरल उदाहरण का उपयोग किया था। जीएनजेड स्टॉक की कीमत की भविष्यवाणी इस दृष्टिकोण में क्या गलत है, यह जानने के लिए, GENZ. TXT की बजाय, MSFT. TXT का उपयोग करते हुए, एक सरल उदाहरण के लिए, सीखने की स्थापना में 800 रिकॉर्ड का उपयोग करें, जैसा कि MSFT. TXT थोड़ा सा छोटा है, फिर GENZ टेक्स्ट)। यह सिर्फ काम नहीं करता है क्यों कारण स्पष्ट हो जाएगा, यदि आप खुद से पूछते हैं: भविष्य के मूल्यों के बारे में तंत्रिका नेटवर्क की भविष्यवाणी क्या है पहली जगह पर किया जा सकता है जवाब है: यह ऐसा करना सीख रहा है जिसे तंत्रिका नेटवर्क पैटर्न मान्यता कहा जाता है पैटर्न को पहचानने के लिए, और अगर इन पैटर्नों में छिपे हुए तर्क हैं, तो एक नया पैटर्न (उसी तर्क के साथ) को मान्यता दी जाएगी एक चाल है - उसी तर्क के साथ यहां एक भी नहीं है, लेकिन यहां तीन समस्याएं हैं। सबसे पहले, यदि आप माइक्रोसॉफ्ट के स्टॉक की कीमत पर गौर करते हैं, तो आप देखेंगे, कि यह हमारे डेटा के सीखने के भाग में और नीचे की तरफ - परीक्षण भाग में जा रहा था। तो यह संभव है, कि तर्क बदल गया था। दूसरा, और इससे भी ज़्यादा अहम - पैट्रान क्या है आप देखते हैं, अगर हम 10 - 100 की श्रेणी में तंत्रिका नेटवर्क को सिखाते हैं, और फिर इसे 1 से 3 रेंज में कुछ के साथ प्रस्तुत करते हैं - ये विभिन्न पैटर्न 10, 20, 30 और 1, 2, 3 मानव के समान दिखते हैं - क्योंकि - हमारे पास दस से विभाजित करने की क्षमता है, जब शून्य से समाप्त होने वाली संख्याएं प्रस्तुत की जाती हैं यह डेटा का पूर्व प्रसंस्करण कहलाता है, और डिफ़ॉल्ट रूप से, एनएन ऐसा नहीं कर सकता। क्या हम इसे सिखा सकते हैं बेशक? यह वास्तव में हमें यह सिखाने की क्या ज़रूरत है यह तीसरा और सबसे महत्वपूर्ण एक है। हमें कीमत की भविष्यवाणी की ज़रूरत नहीं है हमें परवाह नहीं है हमें क्या जरूरत है विदेशी मुद्रा खरीदने के संकेत सिग्नल अब, एक मिनट की प्रतीक्षा करें) एक ही रेंज में हमारे इनपुट (सीखना और परीक्षण दोनों) की आवश्यकता है, और हमें इसकी आवश्यकता है b) इस पर आधारित व्यापार के फैसले लेने में सक्षम होने के लिए यह क्या है कि हम एक संकेतक बिंगो कहें, तो हम क्या करने जा रहे हैं - हम एक संकेतक का निर्माण करेंगे, इसे इनपुट के रूप में एनएन में खिलाएंगे, और हम सूचक मूल्य का पूर्वानुमान प्राप्त करने का प्रयास करेंगे, न कि बेकार शेयर की कीमत हमारे पहले उदाहरण में, हम स्टॉक को लोड करेंगे डिस्क से उद्धरण, तंत्रिका नेटवर्क फ़ाइल खोलें और सीखना शुरू करें - सभी एक स्वचालित मोड में। एक नई स्क्रिप्ट फ़ाइल बनाएं (या उसको खोलें जो कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ़्टवेयर संग्रह के साथ आए) और इसे कॉल करें stocknn. tsc। सबसे पहले, हमें MSFT. TXT फ़ाइल से मूल्य मान डाउनलोड करने की आवश्यकता है। हम सीएलवी सूचक (नीचे देखें) का उपयोग करने जा रहे हैं, लेकिन इसकी गणना करने के लिए, हमें उच्च और निम्न के लिए विभाजित-समायोजित मानों की आवश्यकता है, न केवल करीब के लिए यहां उन्हें कैसे प्राप्त करना है stocknn. tsc, भाग 1 पहली पंक्ति, स्ट्रस्टपैथ चर के पथ को निर्दिष्ट करती है, ज़ाहिर है, आपको इसे संपादित करना होगा, अगर आपकी डेटा फ़ाइल अलग निर्देशिका में स्थित है। दूसरी पंक्ति में हम निर्दिष्ट करते हैं, कि यह पथ रिश्तेदार नहीं है (Cortex. exe फ़ाइल के स्थान के सापेक्ष)। टैबलेटर को पथ प्राप्त करता है, प्रारंभ लाइन के लिए खाली स्ट्रिंग, 1 - पहली पंक्ति (स्तंभ नामों) को छोड़ने के लिए, फ़ाइलें पाद लेख पंक्ति का हिस्सा (MSFT. TXT में अंतिम पंक्ति में डेटा शामिल नहीं है), यह भी निर्देश दिया जाता है कॉलम संख्या 0 लोड करने के लिए (और इसे arrDate कहते हैं), 2 (arrHigh), 3 (arrow), 4 (arrC) और 6 (arrClose)। टेबलाइटर के पूर्ण विवरण के लिए, SLANG संदर्भ मार्गदर्शिका देखें। फिर हम समायोजित क्लोज़ को बंद करके विभाजित करके, और निम्न और उच्च समायोजित करने के लिए इस मान का उपयोग करके विभाजित की गणना करते हैं। MSFT. TXT फ़ाइल में नवीनतम डेटा FIRST है, जबकि हम उन्हें अंतिम चाहते हैं अगला, हमें एक सूचक बनाने की आवश्यकता है आइये, यह एक बंद स्थान मान सूचक होने वाला है, हालांकि वास्तविक जीवन में मैं शायद एनएन इनपुट के रूप में एक से अधिक सूचक का उपयोग करेगा। बंद स्थान मान सूचक सीएलवी ((बंद - कम) - (उच्च बंद)) (उच्च-कम) की तरह गणना किया जाता है, जहां बंद, निम्न और उच्च अंतर के लिए होते हैं, जरूरी नहीं कि एक बार के लिए ध्यान दें, कि हम इसे 0 - 1 रेंज में चाहते हैं, ताकि हमारे एनएन (NN) रेंज (जो कि, फिर से, 0-1) को सामान्य बनाने में आसान हो। stocknn. tsc, भाग 3 अगला, हमें एक लैग फाइल बनाने की आवश्यकता है। आइए 1, 2 9 के बराबर का उपयोग करें। 9 (फाइल फ़ंक्शंस पर विवरण के लिए, SLANG संदर्भ गाइड देखें)। नोट, कि कॉर्टेक्स एनएन संवाद स्वचालित रूप से सरल लगी का उत्पादन कर सकता है (आप एक जेनरेट लेग बटन का उपयोग कर सकते हैं)। लेकिन बाद में इस पाठ में, हम परिसर की गड़बड़ी के साथ काम करने जा रहे हैं (जिसका अर्थ है, वे 1, 2, 3 नहीं हैं। लेकिन 1, 3, 64. जो कुछ भी हो), इसलिए हमें उस कोड को बनाने की जरूरत है जो इस कार्य को एक अधिक लचीली तरीका stocknn. tsc, part 4 लैग फ़ाइल होने के बाद, हम अपना पहला तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए तैयार हैं इस फ़ंक्शन में कई पैरामीटर हैं, इसलिए सावधानी रखें हालांकि, कोड वास्तव में सरल है वैसे, इस कोड को हटाया जा सकता है, यदि आपको लगता है कि आप अपने कोड में अर्थपूर्ण नामों के बजाय संख्या संभाल सकते हैं, हालांकि, यह एक बहुत खराब कोडन अभ्यास होगा। stocknn. tsc, भाग 5 अब, हमारे पास एक तंत्रिका नेटवर्क और डेटा के साथ lagged फ़ाइल होने के बाद, हमें नेटवर्क को सिखाना होगा। लैग फाइल (एमएसएफआईडीटी। एलजीजी) में 1074 रिकॉर्ड हैं, इसलिए सीखने की स्थापना के रूप में 800 उपयोग करना उचित है, और शेष 274 को एक परीक्षण सेट के रूप में। आप निश्चित रूप से एक नेटवर्क फ़ाइल खोल सकते हैं और सीखने टैब पर रन बटन पर क्लिक कर सकते हैं। लेकिन जैसा कि यह उन्नत कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ़्टवेयर प्रोग्रामिंग के लिए एक परिचय है, इसके बजाय स्लैन्ग अंतर्निहित स्क्रिप्टिंग भाषा का उपयोग करने देता है। निम्न कोड एनडी सेटिंग्स के साथ मोडल संवाद लाता है। ध्यान दें, यदि आप रन बटन पर क्लिक करने का विशेषाधिकार चाहते हैं, तो आपको स्टोक्सएन। टीसीसी, भाग 6 को बदलना होगा, bStartLearning 0 हो सकता है, जिस स्थिति में संवाद आपके इनपुट का इंतजार करेगा, या 1, फिर सीखना होगा अयाटोमैटिक रूप से शुरू होगा अगर आप ठीक बटन पर क्लिक करके संवाद को बंद करते हैं तो बीआरस्यूमस्क्रिप्ट, यदि 1 के बराबर है, स्क्रिप्ट को फिर से शुरू करेगी। सीखने शुरू होने से पहले नेटवर्क रीसेट करने के लिए bReset का उपयोग किया जाता है। स्क्रिप्ट चलाएं, और 1000 से अधिक युग काउंटर की प्रतीक्षा करें, फिर स्टॉप पर क्लिक करें लागू करें टैब पर जाएं और लागू करें पर क्लिक करें। यह एनएन के माध्यम से संपूर्ण डेटा सेट (सीखना और परीक्षण दोनों) को चलाएगा, और. APL फ़ाइल बनायेगा, जिसमें मूल इनपुट-आउटपुट और एनएन-जनरेटेड भविष्यवाणी दोनों शामिल हैं, इस तरह आप आसानी से उन्हें साजिश कर सकते हैं और एक दूसरे के विरुद्ध गणना कर सकते हैं । आउटपुट टैब पर जाएं, msftind. apl फ़ाइल का चयन करें, फ़ाइल ब्राउज़ करें पर क्लिक करें, फ़ील्ड का चयन करें, फिर बाएं सूची बॉक्स में नंबर का चयन करें, और (माउस के साथ चयन करते समय सीटीआरएल कुंजी दबाकर) CLv और NN: Clv में सही सूची बॉक्स हमारी भविष्यवाणी कितनी अच्छी है, यह देखने के लिए चार्ट पर क्लिक करें कुंआ। यह अधिक या कम अच्छा है, हम इसे देखकर कह सकते हैं। फिर भी, असाधारण कुछ भी नहीं। यह सिर्फ उदाहरण है कि आप SLANG स्क्रिप्टिंग के साथ क्या कर सकते हैं, और कैसे कॉर्टेक्स नियमित कार्यों को स्वचालित करना है। हालांकि, अब तक, हमने कुछ नहीं किया जो आप हाथ से नहीं कर सके कुंआ। लगभग कुछ नहीं, क्योंकि अगर आप कस्टम लैग फाइल बनाना चाहते हैं, तो कहें, सीएलवी -100, सीएलवी -50, सीएलवी -25 कॉलम, तो आपको SLANG (या एक्सेल) का उपयोग करना होगा, क्योंकि आप स्कॉटीटिंग के बिना कोर्टेक्स में नहीं कर सकते। विदेशी मुद्रा व्यापार की रणनीति: अनुकूलन क्या करना है ये हमारी अगली समस्या है क्या हमें अच्छे दिखने वाली भविष्यवाणी की ज़रूरत है, या क्या हमें उस लाभ की आवश्यकता है जिसे हम लाभ के साथ व्यापार करने के लिए उपयोग कर सकते हैं सवाल अजीब लगता है, लेकिन एक क्षण के लिए इसके बारे में सोचो। कहें कि हमारे पास एक बहुत अच्छा 1-घंटा पूर्वानुमान है 95 सटीक फिर भी, कीमत कितनी दूर एक घंटे में जा सकती है बहुत दूर नहीं, मुझे डर है। इसकी स्थिति की तुलना करें, जब आपके पास 10-घंटे के पूर्वानुमान की अशुद्धता नहीं है। क्या यह बेहतर होगा कि इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हमें वास्तव में व्यापार की ज़रूरत है, दो एनएन द्वारा निर्मित क्षुद्र त्रुटियों की एक सरल तुलना में मदद नहीं मिलेगी। दूसरा भाग (उसी समस्या का) हम एक अच्छी भविष्यवाणी को परिभाषित करते हैं। कहें कि हमारे पास एक नेटवर्क है, जो भविष्यवाणी का उत्पादन करता है, जो 75 सटीक है इसकी तुलना एनएन से करें, जो 100 सटीक भविष्यवाणी का उत्पादन कर रहा है पिछले एक बेहतर है अब, 100 से सटीक एनएएन के आउटपुट (भविष्यवाणी) को दोहराएं। हम एक बहुत ही गलत नेटवर्क होंगे, क्योंकि इसका संकेत संकेत के पास नहीं है जो हमने वांछित आउटपुट के रूप में इस्तेमाल किया था। और फिर भी, इसका इस्तेमाल उसी तरीके से किया जा सकता है जिसे हमने 100 सटीक एनएन इस्तेमाल किया है, हमें जो करना है वह 10 को बढ़ाना है, एनएन बनता है, मतलब द्विघात त्रुटि को ट्यूनिंग करके और सहसंबंध नहीं है, इसलिए कम से कम सिद्धांत, एक बेहतर एनएन खराब परिणाम दिखा सकता है, जब वास्तविक शेयर फॉरेक्स ट्रेडिंग के लिए इस्तेमाल किया जाता है इस समस्या को हल करने के लिए, हमें व्यापार के उपयोग से हमारे एनएन की जांच करने और इस ट्रेडिंग (लाभ और ड्रॉडाउन) के परिणामों का उपयोग करने की आवश्यकता है, यदि यह एनए दूसरे से बेहतर है। हो जाए। चलो एक कार्यक्रम बना सकते हैं, जिसे ठीक-ठाक एनएन के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, और इस बार, ठीक-ट्यूनिंग के द्वारा, हम व्यापारिक परिणाम का मतलब करेंगे। तंत्रिका नेटवर्क ट्रेडिंग: कुछ छोटे नोट्स सबसे पहले, हमारे ऊपर दिए गए उदाहरण में, स्वचालित सीखना कभी बंद नहीं होगा, क्योंकि हम किसी भी स्टॉप मापदंड को निर्दिष्ट नहीं करते हैं। संवाद में, या CREATENN फ़ंक्शन में, आप न्यूनतम प्रदान कर सकते हैं त्रुटि (जब एनएन पहुंचता है, यह बंद हो जाता है और, यदि bResumeScript को 1 पर सेट किया गया है, तो संवाद बंद हो जाएगा और स्क्रिप्ट फिर से शुरू हो जाएगी)। इसके अलावा यो अधिकतम संख्याओं को प्रदान कर सकते हैं, या दोनों। मैं इसे नीचे दिए गए उदाहरण में, कम से कम हमेशा नहीं, का उपयोग नहीं कर रहा हूं क्योंकि मैं सीखने को देखने की योजना बना रहा हूं और जब मुझे लगता है कि एनएएन तैयार है, तो क्लिक करें। यदि आप इसे पूरी तरह से स्वत: मोड में करना चाहते हैं, तो इन पैरामीटरों पर ध्यान दें। दूसरा। एक नेटवर्क को छोटे, तेज और अधिक सटीक बनाने के तरीकों में से एक, छोटे नेटवर्क से शुरू करना और न्यूरॉन द्वारा न्यूरॉन का आकार बढ़ाता है दुर्भाग्य से, इनपुट न्यूरॉन्स की संख्या इनपुट डेटा कॉलम की संख्या से निर्धारित होती है (लेकिन हम उनमें भिन्न हो सकते हैं), और आउटपुट न्यूरॉन्स की संख्या आउटपुट डेटा कॉलम की संख्या के बराबर होनी चाहिए (आमतौर पर एक है, लेकिन जरूरी नहीं है )। इसका मतलब है कि हमें छिपे हुए परत (नों) में न्यूरॉन्स की संख्या को अनुकूलित करना होगा। साथ ही, जैसा कि मैंने उल्लेख किया है, हम वास्तव में नहीं जानते हैं कि किस डेटा का उपयोग करना है। सीएलवी -15 (15 दिन देरी से) हमारी भविष्यवाणी की सटीकता में वृद्धि होगी क्या हमें सीएलवी -256 की ज़रूरत है, दोनों ही एनएन में इस्तेमाल करना बेहतर होगा, या क्लावी -256 को हमारे प्रदर्शन को बर्बाद करने में बेहतर होगा नेस्टेड चक्र का इस्तेमाल करने के लिए अलग कोशिश इनपुट पैरामीटर, आप: एनएन बना सकते हैं, उसी तरह हमने स्टॉक डेटा के लिए किया था (मुझे एन. एन. के लिए दोहराते हैं, स्टॉक और विदेशी मुद्रा में कोई अंतर नहीं है, यह सिर्फ हुआ है कि मेरे पास कुछ उच्च गुणवत्ता वाली डेटा फाइलें हैं इस पाठ को लिखते समय विदेशी मुद्रा जिसे मैं प्रक्रिया में करना चाहता हूं)। विभिन्न संयोजनों की कोशिश करें। छिपी परत में विभिन्न न्यूरॉन्स की कोशिश करें । और विभिन्न संकेतकों के विभिन्न संयोजन । और इसी तरह। हालांकि, यदि आप सभी संभव मानकों के सभी संभव संयोजनों की कोशिश करते हैं, तो आपको अपने परिणाम प्राप्त नहीं होंगे, भले ही आपका कंप्यूटर कितना तेज़ हो। नीचे, हम बेजोड़ न्यूनतम गणनाओं को कम करने के लिए कुछ युगों का उपयोग करेंगे। वैसे, यह लग सकता है कि यदि आप एक छिपे हुए न्यूरॉन से शुरू करते हैं, तो इसे 2, 3 और इसी तरह बढ़ाएं, और कुछ बिंदु पर त्रुटि (भविष्यवाणी की गुणवत्ता) या लाभ (यदि आप एनएन द्वारा परीक्षण करते हैं इसका उपयोग करने वाले व्यापार) नीचे जाने के लिए शुरू हो जाएंगे, फिर आपके विजेता होंगे दुर्भाग्य से, मैं यह साबित नहीं कर सकता, कि पहली बार प्रदर्शन की चोटी के बाद दूसरा कोई नहीं हो सकता। इसका मतलब है कि त्रुटि 100, 30, 20, 40, 50 (यह सिर्फ इसकी न्यूनतम, सही) और फिर 30, 20, 10, 15 की तरह हो सकती है। (दूसरा न्यूनतम) हमें सिर्फ सभी उचित संख्याओं का परीक्षण करना है तीसरा। अनुकूलन एक दोधारी तलवार है यदि आप अपना कोड अधिक-अनुकूल करते हैं, तो यह उस डेटा के बाहर काम नहीं कर सकता है, जिसे आप ठीक-ठीक करने के लिए उपयोग किया था। मैं इस खामियों से बचने के लिए अपनी पूरी कोशिश करूंगा यदि आप अपने कोड या एनएन के लिए अतिरिक्त अनुकूलन करना चाहते हैं, तो मैं आपको इस दृष्टिकोण की छिपी समस्याओं के बारे में और जानने के लिए इंटरनेट में एक शोध करने की सलाह देता हूं। इसके अलावा, मैं लाभ की कमी की चिकनाई पर कुछ ध्यान देने जा रहा हूं। 0, 500, 1000, -100, 10000 जैसा दिखने वाला लाभ महान हो सकता है, लेकिन लाभ 0, 100, 200, 300, 400. बेहतर है, क्योंकि यह कम जोखिम भरा है। हम इसके बारे में बाद में बात कर सकते हैं अंत में, इस उदाहरण के लिए हम स्टॉक की कीमतों के बजाय विदेशी मुद्रा का उपयोग करने जा रहे हैं एन. एन. के दृष्टिकोण से कोई फर्क नहीं है, और मेरी बात से - विदेशी मुद्रा व्यापार के लिए बहुत मज़ेदार है यदि आप स्टॉक पसंद करते हैं, तो कोड आसानी से संशोधित किया जा सकता है। सबसे पहले के साथ खेलने के लिए विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीति, हमारे कोड का एक प्रोटोटाइप बनाने देता है, जो भविष्य में आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है। यह व्यापार प्रणाली होने जा रहा है, जो व्यापार के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है और एक चार्ट (व्यापार संख्या के मुकाबले लाभ) का उत्पादन करता है। यह हमारे व्यापार प्रणाली की मजबूती के उपाय के रूप में भी गिरावट की गणना करेगा। forexnn01.tsc, part 1 मुख्य अंतर यह है कि हम प्रोग्राम का मुख्य ब्लॉक में सभी कोड को रखने के बजाय कार्य का उपयोग करते हैं। इस तरह से यह प्रबंधन करना बहुत आसान है। दूसरा, हमारे पास एक TestNet फ़ंक्शन है I मैं व्यापार का एक बहुत ही सरल एल्गोरिथ्म का उपयोग कर रहा हूँ। सीएलवी सूचक 0 - 1 अंतराल तक सीमित है (हमारा सीएलवी का संस्करण है), इसलिए जब सूचक डीबीयलेवल (ऊपर कोड देखें) को पार करता है, तो मैं खरीद रहा हूं, जब वह डीएसएलएलएलवल को पार कर रहा है, तो मैं बेच रहा हूं। जाहिर है, यह सबसे अच्छा व्यापारिक रणनीति नहीं है, लेकिन यह हमारे उद्देश्य के लिए होगा (अभी के लिए) अगर आप इसे सुधारना चाहते हैं, तो यहां कुछ संकेत दिए गए हैं सबसे पहले, आप एक प्रणाली चाहते हैं, जो हमेशा बाजार में नहीं है दूसरा, आप एक से अधिक सूचक को इनपुट के रूप में, और संभवतः एक से अधिक एनएएन के रूप में उपयोग करना चाह सकते हैं, ताकि व्यापारिक निर्णय कुछ पूर्वानुमानित संकेतक के आधार पर किया जा सके। बाद में हम ट्रेडिंग एल्गोरिथम में कुछ सुधार जोड़ देंगे। हम विदेशी मुद्रा व्यापार के कुछ मानक मान्यताओं का उपयोग करते हैं: प्रसार 5 अंक है, लीवरेड 100 है, मिनट बहुत है 100 (मिनी-विदेशी मुद्रा)। हमारे व्यापार प्रणाली पर एक नज़र डालें एक बार फिर, यह एक अतिरंजित एक है एक महत्वपूर्ण नोट: टेस्टएन () को आखिरी कहा जाता है, और उसमें सभी चर को उस बिंदु तक बनाया गया है। इसलिए यदि आप एक चर का उपयोग कर रहे हैं, जिसका उपयोग मैं कर रहा हूं, तो इसे शुरू करने के बिना, शायद इसका मतलब है कि यह NewNn (), TeachNn () या किसी अन्य फ़ंक्शन को आरंभ किया गया था जिसे TestN () से पहले कहा गया था। चीजों को आसान बनाने के लिए, टिप्पणी कोड में रखी जाती हैं। forexnn01.tsc, भाग 2 drawdown के बारे में कुछ शब्द। इसकी गणना करने के कुछ तरीके हैं, और हम जो सबसे अधिक ईमानदार मानते हैं उसका उपयोग कर रहे हैं। ड्रॉडाउन हमारे सिस्टम की अस्थिरता का एक उपाय है। यह एक मौका क्या है, यह पैसा खोएगा कहें आरंभिक राशि 1000 है। यदि लाभ 100, 200, 300, 400 होता है। ड्रॉडाउन 0 है। अगर यह 100, 200, 100 हो जाता है। तो ड्रॉडाउन 0.1 है ( 10), जैसा कि हमने अभी एक राशि खो दी है, प्रारंभिक जमा की 110 (1200 से 1100 तक) के बराबर है। बड़े ड्रॉडाउन के साथ ट्रेडिंग प्रणालियों का उपयोग करने के बारे में मैं दृढ़ता से सलाह देता हूं इसके अलावा, यहां मैं एक ड्रॉडाउन का उपयोग करता हूं, जिसका उपयोग वेरिएबल लॉट साइज के साथ किया जाता है। हालांकि, वास्तविक नमूने में, जो कि ई-पुस्तक के साथ आते हैं, आप एक और संस्करण देखेंगे: जैसा कि आप देख सकते हैं, यहां हम ड्रॉडाउन की गणना के लिए हमेशा 1000 (प्रारंभिक राशि) का उपयोग करते हैं। इसका कारण सरल है: हम हमेशा एक ही बहुत आकार (अभी तक कोई पैसा प्रबंधन नहीं) का उपयोग करते हैं, इसलिए कोई फर्क नहीं पड़ता है, हमारे खाते में पहले से जमा कितना पैसा है, औसत लाभ लगातार होना चाहिए इस मामले में संभावित संभावित परिदृश्य ऐसा दिखता है: बहुत शुरुआत से (1000 खाते में) हम पैसे खो रहे हैं यदि हम ड्रॉडाउन की गणना करने के लिए 1000 का उपयोग करते हैं, तो हमें बदतर गिरावट मिल जाएगी। इससे हमें स्वयं को छल नहींने में सहायता मिलेगी। उदाहरण के लिए, कहते हैं, हम कुछ समय के लिए कारोबार करते थे, और हमारे खाते में हमारे पास 10,000 होते हैं। तब हम कुछ पैसे खो देते हैं, और अब हमारे पास 8,000 हैं फिर हम फिर से बरामद हुए, और 12,000 मिल गए गुड ट्रेडिंग सिस्टम शायद नहीं। इस तर्क को फिर दोहराएं, क्योंकि यह बहुत महत्वपूर्ण है (और यह और भी महत्वपूर्ण हो जाएगा, जब हम धन प्रबंधन करना शुरू करेंगे) हम तय आकार के बहुत सारे का उपयोग कर व्यापार करते हैं। इसलिए, सांख्यिकीय रूप से, कोई गारंटी नहीं है, कि सबसे ज्यादा हानि शुरुआत में नहीं होगी, जब हमारे पास केवल 1000 होगा। और यदि ऐसा होता है, तो हमारे पास -1000 (10,000 - 8,000) होंगे, इसलिए व्यापार प्रणाली शायद भी है जोखिम भरा। जब हम पैसे प्रबंधन (शायद, इस पाठ में नहीं) के बारे में बात करते हैं, तो हमें ड्रॉडाउन गणना के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण का उपयोग करना होगा। ध्यान दें, इस ट्रेडिंग सिस्टम में, मैं संभवतः खराब स्थिति का उपयोग कर रहा हूं: मैं उच्च का उपयोग कर खरीद रहा हूं और कम उपयोग कर रहा हूं। कई परीक्षक इन नियमों का पालन नहीं करते हैं, और ट्रेडिंग सिस्टम बनाते हैं, जो ऐतिहासिक डेटा पर काम करते हैं। लेकिन वास्तविक जीवन में, ये ट्रेडिंग सिस्टम बहुत खराब प्रदर्शन करते हैं। कीमत बार पर एक नज़र क्यों लें इसमें ओपन, हाई, लो और क्लोज़ है I क्या आप जानते हैं कि कीमत बार के अंदर कैसे बढ़ रही है। तो, कह सकते हैं, आपके ट्रेडिंग सिस्टम ने मूल्य पट्टी के नीचे एक खरीद संकेत उत्पन्न किया है (अगर डीएलओ नोट किया गया है कि मैं डीएलओटीसिज़ के बराबर 0.1 लॉट (100) का उपयोग कर रहा हूं। जाहिर है, वास्तविक व्यापार में, आपको बहुत फायदा होगा, अगर आपके आकार के आधार पर लॉट साइज की गणना की जाती है, तो कुछ: forexnn01.tsc, part 3 हालांकि, हम यहां परीक्षण कर रहे हैं, व्यापार नहीं। और परीक्षण के लिए, हम ज़रूरत है, अन्य बातों के अलावा, यह देखने के लिए कि मुनाफा वक्र कितना चिकना है। यह बहुत आसान है अगर बहुत आकार समान है (आदर्श स्थिति में, 100 के लिए dLotSize के लिए हमें कुछ सकारात्मक ढलान के साथ एक सीधी रेखा मिल जाएगी, जबकि इसमें समायोज्य लॉट साइज के मामले में हमें एक एक्सपोनेंट मिलेगा, जो विश्लेषण करने के लिए बहुत मुश्किल है)। बाद में इस पाठ में, हम अपने ट्रेडिंग सिस्टम में मनी प्रबंधन नियम लागू करेंगे, लेकिन अभी तक नहीं। हमारे अंतिम भाग के साथ किए जाने के बाद परीक्षण समारोह, बाकी कोड के माध्यम से चलने देता है। निम्नलिखित फ़ंक्शन CLV सूचक बनाता है ई अंतराल एक पैरामीटर के रूप में, जिसका अर्थ है कि हम इसे कई बार कॉल कर सकते हैं, ऑप्टिमाइज़ेशन के दौरान, विभिन्न संख्याओं को पारित कर सकते हैं। ध्यान दें, कि मैं NN का उपयोग कर रहा हूं जो 0 - 1 अंतराल में काम करता है। डेटा सामान्यीकृत किया जा सकता है, ज़ाहिर है, लेकिन मैंने संकेतक को 2 से विभाजित करना और 0.5 जोड़ना चुना, ताकि वह 0 - 1 रेंज में हो। forexnn01.tsc, भाग 4 लैग फ़ाइल बनाने के लिए, हम CREATELAGFILE फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, हम इसे सभी आवश्यक कोड प्रदान करके स्पष्ट रूप से कर सकते हैं। इस मामले में, हमारे पास अधिक नियंत्रण है, और हमें इसके लिए जा रहे हैं, अगर हम कई स्तम्भों वाले स्तंभों को बदलना शुरू करते हैं और इसी तरह। forexnn01.tsc, भाग 5 nRemoveFirst पैरामीटर महत्वपूर्ण है। कई बातों, जैसे संकेतक, चलने वाली औसत, अंतराल जेनरेटर, उस मामले के लिए, डेटासेट के पहले कुछ रिकॉर्ड के भीतर अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं। कहें कि हमारे पास एमए (14) है - यह रिकॉर्ड 1 - 13 में क्या स्थान देगा, इसलिए हम केवल पहले कुछ अविश्वसनीय रिकॉर्ड निकालने का चयन करते हैं। न्यूएन के लिए, साथ ही साथ इस कार्यक्रम के सभी कार्यों के लिए, हमें पैरामीटर के रूप में ही पारित करना होगा जो अनुकूलन प्रक्रिया के दौरान बदला जा सकता है। उदाहरण के लिए, पैरामीटर से पहले एक को छोड़ने की कोई आवश्यकता नहीं है, क्योंकि यह हमेशा एक ही है forexnn01.tsc, भाग 6 TeachNn फ़ंक्शन केवल एन एन संवाद लाता है forexnn01.tsc, part 7 अंत में, हमें एक चार्टिंग फ़ंक्शन की आवश्यकता है। यह अनिवार्य नहीं है, लेकिन यह हमेशा एक अच्छा विचार है कि हमारा लाभ रेखा कैसा दिखता है। निम्नलिखित कोड एक्सएमएल को एक चार्ट तैयार करने के लिए उपयोग करता है, इसलिए ट्यूटोरियल को पढ़ना अच्छा है। वैकल्पिक रूप से, आप एक फ़ाइल में इसे सहेजने के बजाय चार्ट को आकर्षित कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, नमूनों में से एक का उपयोग करें, जो नमूनों की निर्देशिका में हैं अंत में, आप कोड को संशोधित कर सकते हैं, HTML के बजाय XML का निर्माण करने के लिए। एचटीएमएल सीखना आसान है, लेकिन कोड ही थोड़ा कम पठनीय होगा। forexnn01.tsc, part 8 संकलित करें और स्क्रिप्ट को चलाएं। कुंआ। सीएलवी के लिए एक अंतराल के रूप में 7 घंटे का इस्तेमाल करते हुए, बहुत खराब परिणाम उत्पन्न हुए: विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग रणनीतियां और अनुकूलन खराब परिणामों का कारण काफी स्पष्ट है: हमने इंटरवल, स्टॉप लॉस, खरीदने और बेचने के स्तर और अन्य मापदंडों का इस्तेमाल किया था विशुद्ध रूप से यादृच्छिक - हम सिर्फ पहले ही चुने गए थे कि मन में आया क्या होगा यदि हम कुछ संयोजनों की कोशिश करते हैं विदेशी मुद्रा व्यापार सिग्नल: सबसे पहले क्या अनुकूलित करें, खरीदने और बेचने के स्तर को अतिरंजित करके, हम अपने भविष्य के प्रदर्शन को बर्बाद कर सकते हैं हालांकि हम अभी भी उन्हें धुन कर सकते हैं, खासकर अगर, प्रदर्शन खरीद और बेचने की सीमाओं के करीबी मूल्यों के करीब है। उदाहरण के लिए, यदि हमारे पास 10 रुपये की खरीद सीमा पर -10 लाभ और 0.35 के बराबर लाभ है, तो शायद एक भाग्यशाली संयोग है, और हमें अपने ट्रेडिंग सिस्टम के लिए 0.35 का उपयोग नहीं करना चाहिए, जैसा कि भविष्य में संभवतः ऐसा नहीं होगा फिर। अगर, इसके बजाय, हमारे पास -10 और 10 (1000 के बजाय) है, यह उपयोग करने के लिए अधिक सुरक्षित हो सकता है। आम तौर पर, हमारे व्यापार प्रणाली को संभव स्थिति के लिए बनाया जाना चाहिए, जैसे कि वास्तविक व्यापार के दौरान प्रदर्शन बेहतर होगा, फिर परीक्षण के दौरान, हम जीवित रहेंगे, लेकिन अन्य तरह से नहीं। हम सूचक अंतराल के लिए मूल्य भिन्न कर सकते हैं, बशर्ते हमारे पास पर्याप्त ट्रेड हैं, ताकि हम सिस्टम के प्रदर्शन में आंकड़ों के मुताबिक, विश्वास रख सकें। हम निश्चित रूप से न्यूरॉन्स की संख्या में भिन्न हो सकते हैं, मुझे नहीं लगता कि यह आसानी से अधिक हो सकता है। हम आदानों के लिए इनपुट और लेट्स की संख्या में भिन्न हो सकते हैं। यह संभव है कि यह अधिक है, लेकिन ऐसा होने की संभावना नहीं है। और, ज़ाहिर है, हम विभिन्न संकेतकों की कोशिश कर सकते हैं सटीक विदेशी संकेत: अनुकूलन कैसे करें जैसा कि पहले से ही उल्लेख किया गया है, अगर हम सभी संभव संयोजनों की कोशिश करना शुरू करते हैं, तो यह हमेशा के लिए ले जाएगा तो हम धोखा देने जा रहे हैं। हम पहले से परिभाषित पैरामीटर्स तैयार करेंगे, जो हमें उचित लगता है, और उन्हें कार्यक्रम के पास भेजते हैं। संभव के रूप में कुछ गणना करने के लिए, ध्यान दें, कि सीएलवी -1 और सीएलवी -2 संभावित हैं, लेकिन महत्वपूर्ण हैं, लेकिन सीएलवी -128 के बारे में क्या और - अगर हमारे पास पहले से ही सीएलवी -128 है, तो हमें सीएलवी -12 9 की ज़रूरत है, शायद नहीं। तो हम कुछ सीएलवी-1, सीएलवी-2, सीएलवी -4, सीएलवी -8 की तरह हैं। सीएलवी -128 केवल कुछ बदलावों के साथ, जो हमारी गणना समय हजारों बार छोटा करेगा। विदेशी मुद्रा व्यावसायिक सिस्टम ट्रेडिंग: यह बिल्कुल भी काम कर सकता है यह वास्तव में हम क्या भविष्यवाणी करना चाहते हैं जब तक कि इस बिंदु तक हमने EURUSD के लिए 1 घंटे के चार्ट का उपयोग नहीं किया है, और हम अगले बार CLV की भविष्यवाणी कर रहे थे। क्या सीएलवी 2 बेहतर होगा सीएलवी 3 के बारे में, इसके अलावा, विशेष रूप से हमारी पहली व्यापार प्रणाली के खराब प्रदर्शन पर विचार करना, यह जानना अच्छा होगा, कि - कम से कम आदर्श दुनिया में, लक्ष्य (लाभदायक व्यापार) हासिल किया जा सकता है। इन सवालों के जवाब देने के लिए, एक सरल परीक्षण कार्यक्रम बना सकते हैं। हम मानते हैं, कि हमारी भविष्यवाणी 100 सटीक है, और, इस धारणा के आधार पर, हम सीएलवीएन का प्रयोग करेंगे, न एनए ने भविष्यवाणी की है। सही है - हम भविष्य से डेटा ले जा रहे हैं, और उन्हें एनएन पूर्वानुमान के बजाय उपयोग करने जा रहे हैं। यह दृष्टिकोण वास्तविक जीवन में, निश्चित रूप से काम नहीं करेगा, लेकिन लीट पर, हमें उम्मीद है कि हमें क्या उम्मीद है। परिणाम देखने पर, कृपया ध्यान रखें, कि हम किसी भी उन्नत पैसा प्रबंधन का उपयोग नहीं कर रहे हैं, हमारा बहुत कम आकार न्यूनतम 100 पर सेट है। यदि आप बहुत सारे आकारों का उपयोग करते हैं, तो परिणाम नाटकीय रूप से अलग होंगे। लेकिन यहां तक ​​कि बहुत से आकार के सेट पर 0.1 भी हम देख सकते हैं (नीचे) कि भविष्य से जानकारी मिलने पर एक अंतिम व्यापारी हॉली ग्रील है forexnn02.tsc, भाग 1 आप पहले से ही इस कोड से परिचित हैं, यह FOREXNN01.TSC में इस्तेमाल किया गया था। यह डेटा लोडिंग को संभालता है। फर्क सिर्फ इतना है कि छवि निर्देशिका में फ़ाइलों की सूची प्राप्त करता है और पीएनजी विस्तार के साथ सभी फाइलें हटाता है। इस कोड का कारण सरल है: हमारे परीक्षणों के दौरान हम कई बनाने जा रहे हैं - हो सकता है, हजारों - छवि फ़ाइलें हमारे पास होने के बाद हम उनको फेंकना नहीं चाहते हैं इसलिए स्क्रिप्ट की शुरुआत में हम दूसरी स्क्रिप्ट्स द्वारा बनाई गई छवियों को हटा रहे हैं। forexnn02.tsc, भाग 2 बस कुछ ही टिप्पणियां हम सभी संभावित मानों का प्रयास नहीं करना चाहते, उदाहरण के लिए, सीएलवी अंतराल इसके बजाय, हम एक सरणी बना सकते हैं, जिसमें केवल वे मान शामिल हैं जिन्हें हम परीक्षण करना चाहते हैं। तब (नीचे देखें) हम इस सरणी के माध्यम से चलेंगे। नुकसान को रोकने के लिए किसी भी व्यापार रणनीति का महत्वपूर्ण हिस्सा है, इसलिए मैंने उन्हें भी अलग-अलग करने का फैसला किया है। यह एक खतरनाक विचार है, हालांकि, क्योंकि यह सिस्टम को अतिरंजित करना आसान है। मैं खरीदने और बेचने के स्तरों के लिए विभिन्न मूल्यों का परीक्षण करने की योजना बना रहा हूं, लेकिन यह सरणियों का उपयोग किए बिना चक्र में किया जाएगा। हमारे पिछले उदाहरण के विपरीत, हमें एक बड़ी एक्सएमएल फ़ाइल बनाना है, जिसमें कई छवियां हैं। ऐसा करने के लिए, मैंने कोड को स्थानांतरित कर दिया है, जो कि चार्ट फ़ंक्शन के बाहर एक्सएमएल हैडर और पादलेख तैयार कर रहा है। विवरणों के लिए ऑनलाइन एक XML ट्यूटोरियल पढ़ें ध्यान दें, कि मैं 0 को पहली अंतराल के रूप में उपयोग कर रहा हूं, जिसका अर्थ है, कि पहले मैं सूचक (सीएलवी) का परीक्षण कर रहा हूं जो कि भविष्य से स्थानांतरित नहीं हुआ था। सिर्फ एक विचार प्राप्त करने के लिए, एनए (भयानक, सही शब्द है, बिना व्यापार प्रणाली कितना अच्छा होगा। यह सभी पैसे खो रहा है)। कर्टैक्स एक्सएमएल पृष्ठों को प्रदर्शित करने के लिए इंटरनेट एक्सप्लोरर नियंत्रण का उपयोग करता है। जब पृष्ठ बड़े होते हैं, तो इसमें बहुत सारी स्मृति होती है यदि आपका कंप्यूटर इसे संभाल नहीं सकता है, तो इसके बजाय कई XML या HTML पृष्ठों को बनाने पर विचार करें। Forexnn02 के मामले में, यह एक समस्या नहीं होनी चाहिए, क्योंकि पृष्ठ अपेक्षाकृत छोटा है। वैकल्पिक रूप से (जो कि मैं इस पाठ में बाद में स्क्रिप्ट में कर रहा हूं), एक्सएमएल फ़ाइल बनाओ, लेकिन इसे कोर्टेक्स से नहीं खोलें उन्हें इंटरनेट एक्सप्लोरर का उपयोग करके खोलें - IE नियंत्रण के विपरीत, इंटरनेट एक्सप्लोरर में स्मृति समस्या नहीं होती है। अब जो कोड पैरामीटर्स के विभिन्न संयोजनों की कोशिश कर रहा है। forexnn02.tsc, भाग 3 यहां, हम नीडिंत चक्र का उपयोग कर रहे हैं। हर चक्र में, हम कुछ चर (उदाहरण के लिए, बाह्य चक्र के लिए अंतराल) पर भरोसा कर रहे हैं। इस तरह चक्र एक समय में एक, एक संबंधित सरणी के सभी तत्वों के मूल्यों को असाइन करेगा। फिर इसके भीतर, आंतरिक चक्र का उपयोग किया जाता है, और इसी तरह, ताकि सभी सरणी तत्वों के सभी संयोजनों का परीक्षण किया जा सके। अंदरूनी चक्र में, मैं टेस्ट () फ़ंक्शन, व्यापार का परीक्षण करने के लिए, और चार्ट () को डिस्क पर सहेजी गई छवियों की एक सूची में एक नई तस्वीर जोड़ने के लिए कह रहा हूं। ध्यान दें, जब तक कि सभी चक्र पूरा नहीं हो जाते, तब तक यह चार्ट () किसी भी चित्र नहीं दिखाती है। टेस्ट () और CreateClv () फ़ंक्शंस लगभग पिछले उदाहरण के समान हैं एकमात्र वास्तविक अंतर इस तथ्य के कारण है कि इसे और अधिक बार एक बार कहा जाता है। ऐसा करने के लिए, मैं साफ-सफाई एरे के लिए ARRAYREMOVE को बुला रहा हूं। इसके अलावा, ध्यान दें, कि हम केवल पैरामीटर के संयोजन के लिए चार्ट बना रहे हैं, जो सकारात्मक लाभ के साथ व्यापार प्रणाली का उत्पादन करते हैं। अन्यथा, हम चार्ट () फ़ंक्शन को छोड़ने के लिए जारी रखते हैं। अंत में, अब हमें लाभ लेना है, इसलिए हमारा व्यापार प्रणाली थोड़ा अधिक लचीला हो सकता है forexnn02.tsc, भाग 4 चार्ट () फ़ंक्शंस दो टुकड़ों में तोड़ा गया था। हेडर और पादलेख XML फ़ाइल में केवल एक बार लिखे जाने चाहिए, इसलिए उन्हें कार्यक्रम के मुख्य भाग में ले जाया गया। इसके अलावा, मैं विभिन्न नामों के तहत फाइलों को बचाने के लिए काउंटर का उपयोग कर रहा हूं। मापदंडों के बारे में जानकारी एक छवि के शीर्षलेख में लिखी जाती है, इसलिए हम इसे आसानी से देख सकते हैं कि यह कौन सा है। अंत में, छवियां केवल विन्यास कॉन्फ़िगरेशन के लिए सहेजी जाती हैं, जिसका अर्थ है अंत में शेष अधिक होना चाहिए, फिर शुरुआत में। forexnn02.tsc, भाग 5 प्रोग्राम को चलाने के लिए (यह पूरा होने में कुछ समय लगेगा) आप छवियों के साथ एक बड़े एक्सएमएल पेज के साथ समाप्त होगा, प्रत्येक जीतने वाले विन्यास के लिए कुछ परिणाम बहुत अच्छे हैं, हालांकि, जैसा कि हम भविष्य से डेटा का इस्तेमाल करते थे, यह प्रणाली वास्तविक जीवन में काम नहीं करेगी। दरअसल, यदि आप टेस्ट () फ़ंक्शन को देखते हैं, तो आप देखेंगे, कि हम अर्को क्लोज़ के अंतिम तत्व तक पहुंचने से पहले चक्र बंद हो जाता है: के लिए (nBar nRemoveFirst 1 nBar यह सी है, बस एक उदाहरण। जैसा कि आप देख सकते हैं, कोड वास्तव में सरल है.आप अब SLANG स्क्रिप्ट का उपयोग करके ऐसा करते हैं.उदाहरण के अनुसार, हम कोड की संपूर्ण संरचना को बनाए रखेंगे, ताकि यह उदाहरण परिचित हो। केवल एक अंतर यह है कि अंतर्निहित APPLYNN फ़ंक्शन का उपयोग करने के बजाय , हम अपने स्वयं के फ़ंक्शन को कॉल करते हैं। जो कोड हम उपयोग नहीं करते (जैसे चक्र) टिप्पणी की जाती है, लेकिन इसे हटाया नहीं जाता है। ध्यान दें, इसके पीछे तंत्रिका नेटवर्क और स्टॉक विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग के लेख में पहले से चर्चा हुई थी। इस स्क्रिप्ट का उत्पादन एमक्यूएल, मेटाट्रेडर्स स्क्रिप्टिंग इंजन के साथ संगत होना है। उदाहरण के तौर पर, आप व्यापार प्लेटेशन की तरह कुछ अलग करना चाहते हैं तो मेटा ट्रेडर एक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म का उपयोग करता है, उदाहरण के लिए, आपको इसके सिंटैक्स का पालन करने के लिए कोड को बदलना होगा। उसके बाद, निम्नलिखित अध्यायों में, हम जरूरी जा रहे हैं मेटाट्रेडर्स सूचक में यह कोड आरटी, और इसका इस्तेमाल व्यापार के लिए करें। व्यापार मंच पर पटकथा स्क्रिप्ट अगले कदम वास्तव में जरूरी नहीं है, लेकिन यह कुछ है, जो उपयोगी हो सकता है हम एक tsc फ़ाइल (ऊपर एक) का एक संस्करण बनाने जा रहे हैं, लेकिन इस बार, हम एपीपीएलएनएन समारोह का अनुकरण करने के लिए SLANG (कॉर्टेक्स स्क्रिप्टिंग भाषा) का उपयोग करेंगे। The reason is, in the next chapter we are going to port it to the scripting language of a MetaTrader trading platform, so it is a good idea to make sure everything works. After we run this function, we discover, that the result it produces is the same, as the forexnn05a produced, which means the code works fine. 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 doesnt 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 dont call it MetaTrader I have asked for clarification at the companys forum, and they have told me, that they dont 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. Warning 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. MetaTraders 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 dont 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 MetaTraders optimizer. We have just plugged our MTS (mechanical trading system) in, and it worked as expected. That is it. You can now create Cortex Neural Network, optimize it to do trading, and to port it to the trading platform of your choice. Download Cortex Order Cortex View Price List Visibility is very important for this site. If you like it please link to this URL