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Questo particolare esempio è quello che ho cercato di fare. Nessun errore, quando "Build All" crea tutto tranne la .dll.
prendere un dll
lì ho messo il codice di cui sopra
non ha inserito alcun parametro ...
ma questo progetto in VC++ 6.0 dovrebbe sicuramente creare una DLL
---
anche nelle versioni superiori a vc++ 6.0 la DLL sarà creata
le vecchie versioni convertiranno il progetto al momento dell'apertura... al loro rilascio
potresti anche provare questo
http://www.softpile.com/Development/Libraries/Download_03216_1.html
http://www.codeproject.com/KB/recipes/aforge_neuro.aspx
http://www.codeproject.com/KB/recipes/Genetic_Algorithm.aspx
http://www.codeproject.com/KB/cs/GA_ANN_XOR.aspx
Solo come esempio.
--- altamente sconsigliato eseguirlo nel mondo reale
Pensieri sul metodo di entrata nel mercato
Come potete vedere, la neuronica (e qualsiasi altro meccanismo di segnale), genera costantemente segnali. Quando siamo già sul mercato il sistema inizia ad aprire diverse posizioni. Come vedo nei contratti, un take profit e uno stop loss sono inclusi negli ordini. Ecco perché suggerisco di implementare qualcosa come un buffer di segnale. E dovremmo entrare nel mercato con uno solo di essi (in breve, non più di un ordine).
I vantaggi. Quando c'è un segnale opposto a quello nel buffer per il quale abbiamo un ordine aperto, non entriamo subito nel mercato ma aspettiamo la chiusura al Take Profit. Così, sembra un sistema "inverso" (abbiamo chiuso per comprare e aperto immediatamente per vendere). È come se ci aggrappassimo a un movimento di mercato fluttuante e cercassimo di muoverci in sincronia con esso.
Mi sembra (anche se potrei sbagliarmi di grosso) che i trade dell'Expert Advisor con lo stesso nome siano stati eseguiti approssimativamente con lo stesso principio. La rete neurale genera molti segnali di entrata, ma solo uno è stato aperto e l'entrata dopo la chiusura è avvenuta immediatamente nella direzione opposta.
Secondo. Quando l'apertura in una direzione e i segnali nella stessa direzione sono ricevuti, è un buon supporto per la posizione dalla convinzione che l'apertura è corretta. Naturalmente, ci possono essere due varianti - i segnali arrivano quando la nostra posizione è sul lato positivo o quando siamo in rosso. È anche possibile analizzare e cambiare i livelli di stop (Take Profit per esempio), o spostarli a Breakeven.
Dovresti anche considerare sempre il prezzo di stop del segnale. Questo è importante per l'apertura di posizioni quando viene attivato uno Stop Loss. Per esempio, se apriamo un ordine di acquisto con stop-loss a 70 pt e otteniamo un segnale di vendita con TakeProfit superiore allo stop-loss di acquisto, in questo caso non potremo entrare nella posizione di vendita.
Comunque, ecco un pensiero.
Pensieri sul metodo di entrata nel mercato
Come potete vedere, la neuronica (e qualsiasi altro meccanismo di segnale), genera costantemente segnali. Quando siamo già sul mercato il sistema inizia ad aprire diverse posizioni. Come vedo nei contratti, un take profit e uno stop loss sono inclusi negli ordini. Ecco perché suggerisco di implementare qualcosa come un buffer di segnale. E dovremmo entrare nel mercato solo con uno di loro (in breve, non più di un ordine).
I vantaggi. Quando c'è un segnale opposto a quello nel buffer per il quale abbiamo un ordine aperto, non entriamo immediatamente nel mercato ma aspettiamo la chiusura al Take Profit. Così, sembra un sistema "inverso" (abbiamo chiuso per comprare e aperto immediatamente per vendere). È come se ci aggrappassimo a un movimento di mercato fluttuante e cercassimo di muoverci in sincronia con esso.
Mi sembra (anche se potrei sbagliarmi di grosso) che i trade dell'Expert Advisor con lo stesso nome siano stati eseguiti approssimativamente con lo stesso principio. La rete neurale genera molti segnali di entrata, ma solo uno è stato aperto e l'entrata dopo la chiusura è stata immediatamente nella direzione opposta.
Secondo. Quando l'apertura in una direzione e i segnali nella stessa direzione sono ricevuti, è un buon supporto per la posizione dalla convinzione che l'apertura è corretta. Naturalmente, ci possono essere due varianti - i segnali arrivano quando la nostra posizione è sul lato positivo o quando siamo in rosso. Anche questo può essere analizzato e possiamo cambiare i livelli di stop (TakeProfit per esempio), o spostarlo a Breakeven.
Dovresti anche considerare sempre il prezzo del segnale di stop. Questo è importante per aprire posizioni quando scatta uno stop loss. Per esempio, se si apre un ordine di acquisto con stop-loss di 70 pt e arriva un segnale di vendita con un take-profit superiore allo stop-loss di acquisto, in questo caso, non potremo entrare in vendita.
Quindi ecco un pensiero.
Se stai parlando dello script YZ_BETTER_HC_2_2.rar, ti assicuro che è solo un esperimento e non è completo.
la griglia non genera segnali - genera una direzione
gli ingressi sono fatti da un filtro primitivo
nessuno ti impedisce di aggiungere altri indicatori-filtri
---
Prendete uno short stop c'è anche uno short stop, lo stavo facendo solo per vedere visivamente il punto in cui la griglia indica una possibile inversione
---
questa griglia ha
6 input danno la distanza in pip tra i medi come 3-5 5-8 8-13 13-21 21-55
4-50 neuroni 1° strato nascosto (il numero di neuroni in entrambi gli strati è selezionato nella formazione)
4-50 neuroni 2° strato nascosto
3 neuroni fuori.
------------- buy ---- sell -- flat
uscita 1 | 0.00x | 0.9xxx | 0.00x
uscita 2 | 0.00x | 0.00x | 0.9xx
uscita 3 | 0.9xx | 0.00x | 0.00x
---A 2,6 gigahertz, l'allenamento sui 7 campioni è di circa 1 a 10 minuti.
in C++ su 7 campioni ci vuole da un secondo a un minuto per imparare
---
I networker sanno che 7 campioni sono troppo pochi
Se intendi lo script YZ_BETTER_HC_2_2.rar, ti assicuro che è solo un esperimento, e non uno completo
la griglia lì non genera segnali - genera la direzione
gli ingressi sono fatti da un filtro primitivo
nessuno ti impedisce di aggiungere altri indicatori-filtri
---
Prendete uno short stop c'è anche uno short stop, lo stavo facendo solo per vedere visivamente il punto in cui la griglia indica una possibile inversione
---
Questa griglia ha
6 input alimentati distanze di pip tra le medie come 3-5 5-8 8-13 13-21 21-55
4-50 neuroni nel primo strato nascosto (il numero di neuroni in entrambi gli strati è preso in allenamento)
4-50 neuroni 2° strato nascosto
3 neuroni fuori.
------------- buy ---- sell -- flat
uscita 1 | 0.00x | 0.9xxx | 0.00x
uscita 2 | 0.00x | 0.00x | 0.9xx
uscita 3 | 0.9xx | 0.00x | 0.00x
---A 2,6 gigahertz, l'allenamento sui 7 campioni è di circa 1 a 10 minuti.
in C++ su 7 campioni ci vuole da un secondo a un minuto per imparare
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I networker sanno che 7 campioni sono troppo pochi
Il codice è chiaro per me. Parlo di "circa in generale".
Anche se si attaccano indicatori, e la rete filtrerà semplicemente i suoi segnali (o viceversa, l'indicatore filtra la direzione data dalla rete), in ogni caso, i segnali appariranno al momento degli ordini aperti. In questo caso, è possibile utilizzare lo schema per evitare la moltiplicazione degli ordini.
Il codice è chiaro per me. Sto parlando di "in generale".
Anche se si attaccano indicatori, e la rete filtrerà semplicemente i suoi segnali (o viceversa, l'indicatore filtra la direzione data dalla rete), in ogni caso, i segnali appariranno al momento degli ordini aperti. In questo caso, per evitare la moltiplicazione degli ordini, possiamo usare lo schema.
In un sistema funzionante, ovviamente.
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nell'esperimento voglio solo vedere come funziona la rete
filtrando sto solo cercando di tagliarne un po'.
Considerate la seguente situazione:
La NS lavora, lavora, studia, studia, e poi bang - qualcuno Chubais (con una piccola lettera) taglia l'elettricità di cui abbiamo bisogno.
E tutto il lavoro e l'apprendimento vanno in malora (a Chubais).
La prossima introduzione:
1. Periodicamente, lasciando cadere (salvando) i dati di "apprendimento".
2. Nel caso, come detto sopra, leggete questi dati durante l'inizializzazione dell'Expert Advisor.
In questo modo non avremo bisogno di insegnare di nuovo il NS.