Diskussion zum Artikel "Experimente mit Neuronalen Netzen (Teil 4): Schablonen (Templates)"

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Neuer Artikel Experimente mit Neuronalen Netzen (Teil 4): Schablonen (Templates) :

In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob Neuronale Netze für Händler eine Hilfe sein können. Der MetaTrader 5 als ein autarkes Tool für den Einsatz Neuronaler Netze im Handel. Einfache Erklärung.

Eine Schablone, engl. Template, ist eine Art Konstruktion, die einem „schwebenden Muster“ ähnelt. Seine Werte ändern sich ständig je nach Marktlage, aber jeder Wert liegt in einem bestimmten Bereich, den wir für unsere Experimente benötigen. Da wir bereits wissen, dass die Daten, die wir an das Neuronale Netz übermitteln, in einem bestimmten Bereich liegen sollten, wird der Wert in der Schablone der Einfachheit halber und zum besseren Verständnis durch das Perceptron und das Neuronale Netz auf eine ganze Zahl aufgerundet. Dadurch ergeben sich mehr Situationen für Auslösebedingungen und eine geringere Belastung für das Perceptron und das Neuronale Netz. Unten sehen Sie die erste der Schablone, die mir in den Sinn kam. Ich nannte sie Fächer (fan). Ich denke, die Ähnlichkeit ist offensichtlich. In diesem Artikel werden wir keine Indikatoren verwenden, sondern mit Kerzen arbeiten.

Nachfolgend finden Sie Beispiele, bei denen der Verlauf gezoomt wird, sodass wir einen kürzeren oder tieferen Verlauf analysieren können.

Die Verwendung einer gleichen Anzahl von Kerzen in den Schablonen ist keine Voraussetzung, was ein zusätzliches Feld für Überlegungen zur Relevanz früherer Preiswerte eröffnet. In unserem Fall sind dies die Schlusskurse der Kerzen.

Es ist wichtig zu verstehen, dass wir in den Beispielen, die die Bibliothek DeepNeuralNetwork.mqh für 24 Kerzen verwenden, verschiedene Bibliotheken verwenden, die ich in den vorherigen Artikeln beschrieben habe. Sie haben unterschiedliche Eingangseinstellungen. Nämlich 4 und 8 Parameter für den Eingang des Neuronalen Netzes. Sie brauchen sich keine Sorgen zu machen. Ich habe bereits EAs und notwendige Bibliotheken im Anhang hinzugefügt.

2.1 Die Schablone eines Fächers mit vier Werten, die sich über 24 Kerzen erstrecken. Sie entspricht einem Tag auf H1. 

Lassen Sie uns zum besseren Verständnis beschreiben, was wir auf das Perceptron und das Neuronale Netz übertragen werden:

1. Gerundeter Abstand in Punkten von Punkt 1 zu Punkt 2;
2. Gerundeter Abstand in Punkten von Punkt 1 zu Punkt 3;
3. Gerundeter Abstand in Punkten von Punkt 1 bis Punkt 4;
4. Gerundeter Abstand in Punkten von Punkt 1 bis Punkt 5;

Autor: Roman Poshtar