神经网络的顾问，分享经验。 - 页 6

新评论
 

这是一个有趣的话题。我有一个想法，但更简单。我暂时先问一下问题 :)

如何确定进入点是很清楚的--我们采取Z字形，但我们需要知道该点之前的情况来预测进入。条形图中的哪个窗口是用来分析前面的数据的？

你有没有试着把输入和输出功能分开？或者是反转--通常使用相反的信号的到来？如果采用不同的盈亏固定方式，而不是退出翻牌，结果会是怎样？

 
昨天开始在演示中使用神经元https://www.mql5.com/ru/signals/129790，到目前为止似乎还不错。
 
-Aleks-:

这是一个有趣的话题。我有一个想法，但更简单。我暂时先问一下问题 :)

如何确定进入点是很清楚的--我们采取Z字形，但我们需要知道该点之前的情况来预测进入。条形图中的哪个窗口是用来分析前面的数据的？

你有没有试着把输入和输出功能分开？还是通常使用反转--相反信号的到来？如果采用不同的盈亏固定方式，而不是退出翻牌，结果会是怎样？

我试着向前预测了1个柱子，也就是向后移了1个柱子。但问题是，最后几根柱子上的之字形需要用数值来填充，而它被透支了，所以一切都不是那么清晰......我还在用反转信号开仓/复仓，或者说我在和马丁搞鬼......但研究领域非常大，很难说怎么做才对......
 
Anton Govorukhin:
昨天启动了演示中的神经元https://www.mql5.com/ru/signals/129790，到目前为止似乎还不错。
酷，让我看看......它的基础是什么？
 
Maxim Dmitrievsky:
Прикольно, понаблюдаемс.. а что в основу заложено?
Объемы, открытый интерес, баланс сил на рынке.
 

到目前为止，还没有什么有趣的消息传出。代码和逻辑中可能存在错误。我写作只是为了发展这个话题，可以说，也许有人会为了自己而改变它，或者纠正我的错误。

我已经在代码中修正了主要的时刻。预测条数 - 预测深度，向前看多少条。然后是用于网格训练的阵列长度和训练历时数。30个神经元，你可以在代码中改变它。

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                      zzNeuro.mq5 |
//|                                                 max dmitrievsky  |
//|                        https://www.mql5.com/ru/users/dmitrievsky |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2015, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "https://www.mql5.com"
#property version   "1.00"
#include <Trade\Trade.mqh>        
#include <Trade\PositionInfo.mqh> 
#include <Trade\AccountInfo.mqh>
#include "class_mlp.mqh"
CTrade            m_Trade;
CPositionInfo     m_Position;
CNetMLP *net;

input double MaximumRisk=0.01;
input int ZZperiod = 300;
input int PrognozBars = 30;

input int vectorLength = 1000;
input int epoch = 10000;

int    zz_handle, RSI_handle, MA1_handle, MA2_handle; //хендлы индикаторов
double a1[],a2[],a3[],a4[],a5[],ma1[],ma2[],MAbuff[],zzH[],zzL[]; //массивы индикаторов
double inputs[], outputs[]; //массивы для нейросети
bool   learn;
double in[6],out[1]; //количество входов и выходов нейросети
int    snn[]={70,1}; // параметры нейросети

double min,max, minMA, maxMA; //переменные для нормировки данных входящих векторов

//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function                                   |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  {
//--- инициализируем хендлы индикаторов
   learn=false;
   zz_handle=iCustom(Symbol(),0,"zz",ZZperiod);
   RSI_handle=iRSI(Symbol(),0,14,PRICE_CLOSE);
   MA1_handle=iMA(Symbol(),0,200,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE);
   MA2_handle=iMA(Symbol(),0,20,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE);
   
//---
   return(INIT_SUCCEEDED);
  }
  
void FillZZarray(double &a[]) //заполняем массив выходов для нейросети с индикатора зигзаг. Присваиваем значения зигзага каждому бару.
{                             //1 растущий, -1 падающий.
  ArrayResize(a,vectorLength); 
    
   int lastcountbar = 0;
   for(int i=0;i<vectorLength;i++)
     {
      if(zzH[i]>0)  
       {
        a[i]=1; lastcountbar = 1;
       }    
      if(zzL[i]>0) 
       {
        a[i]=-1; lastcountbar = -1;  
       } 
      if(zzH[i]==0 && zzL[i]==0) a[i] = lastcountbar;
     }
}
 
void NormalizeArrays(double &a[]) //нормируем входные данные для рси
  {
   double d1=-1.0;
   double d2=1.0;

   double x_min=a[ArrayMinimum(a)];
   double x_max=a[ArrayMaximum(a)];
   min = x_min;
   max=x_max;

   for(int i=0;i<ArraySize(a);i++)
     {
      a[i]=(((a[i]-x_min)*(d2-d1))/(x_max-x_min))+d1;
     }
  }
  
void NormalizeArraysMA(double &a[]) //нормируем входные данные для МА
  {
   double d1=-1.0;
   double d2=1.0;

   double x_min=a[ArrayMinimum(a)];
   double x_max=a[ArrayMaximum(a)];
   minMA = x_min;
   maxMA=x_max;

   for(int i=0;i<ArraySize(a);i++)
     {
      a[i]=(((a[i]-x_min)*(d2-d1))/(x_max-x_min))+d1;
     }
  }
  
void NormalizeArrays2(double &a[]) //нормируем для рси на каждом новом баре
  {
   double d1=-1.0;
   double d2=1.0;

   for(int i=0;i<ArraySize(a);i++)
     {
      a[i]=(((a[i]-min)*(d2-d1))/(max-min))+d1;
     }
  }
  
void NormalizeArrays2MA(double &a[]) //нормируем для МА на каждом новом баре
  {
   double d1=-1.0;
   double d2=1.0;

   for(int i=0;i<ArraySize(a);i++)
     {
      a[i]=(((a[i]-minMA)*(d2-d1))/(maxMA-minMA))+d1;
     }
  }
   
void learnWeb()
  {
   CopyBuffer(zz_handle,0,PrognozBars,vectorLength,zzH);
   CopyBuffer(zz_handle,1,PrognozBars,vectorLength,zzL);
   FillZZarray(outputs); //заполняем массив выходов, предварительно скопировав хай и лоу зигзага.
   
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+1,vectorLength,a1);
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+5,vectorLength,a2);
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+10,vectorLength,a3);
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+15,vectorLength,a4);
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+20,vectorLength,a5);
   CopyBuffer(MA1_handle,0,PrognozBars*2+1,vectorLength,ma1);
   CopyBuffer(MA2_handle,0,PrognozBars*2+1,vectorLength,ma2);
   
   ArrayResize(MAbuff,vectorLength);
   for(int i=0;i<ArraySize(ma1);i++) //вычисляем разницу между двумя МА
     {
      MAbuff[i]=ma1[i]-ma2[i];
     }
    NormalizeArrays(a1);
     NormalizeArrays(a2);
      NormalizeArrays(a3);
       NormalizeArrays(a4);
        NormalizeArrays(a5);
         NormalizeArraysMA(MAbuff); //нормируем все входы
   
   int j = 0;
   for(int i=0;i<vectorLength*6;i=i+6) //компануем массив входов для нейросети
     {
       ArrayCopy(inputs,MAbuff,i,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a5,i+1,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a4,i+2,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a3,i+3,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a2,i+4,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a1,i+5,j,1);      
       j++;
     }      
   ArraySetAsSeries(inputs,true);
   ArraySetAsSeries(outputs,true);
   
  //+------------------------------------------------------------------+
  //| Neuro Learn                                                      |
  //+------------------------------------------------------------------+     
   net=new CNetMLP(ArraySize(snn),snn,ArraySize(in),1);
   net.Learn(vectorLength,inputs,outputs,epoch,1.0 e-8); Print("MSE=",net.mse,"  Epoch=",net.epoch);
  //--- сохранение сети в файл и удаление сети
   int h=FileOpen("test.net",FILE_BIN|FILE_WRITE);
   net.Save(h);
   FileClose(h);
   
   learn=true;
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert deinitialization function                                 |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnDeinit(const int reason)
  {
//---
   delete net;
   FileDelete("test.net");
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert tick function                                             |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
  {
//---
   
  if(learn==false) learnWeb();
//---
   
   if(fn_NEW_BAR()) //запускаем сеть на каждом новом баре, получаем выходы. Торгуем.
   {  
      ArrayResize(a1,1);
      ArrayResize(a2,1);
      ArrayResize(a3,1);
      ArrayResize(a4,1);
      ArrayResize(a5,1);
      ArrayResize(ma1,1);
      ArrayResize(ma2,1);
      ArrayResize(MAbuff,1);
      
      CopyBuffer(RSI_handle,0,1,1,a1);
      CopyBuffer(RSI_handle,0,5,1,a2);
      CopyBuffer(RSI_handle,0,10,1,a3);
      CopyBuffer(RSI_handle,0,15,1,a4);
      CopyBuffer(RSI_handle,0,20,1,a5);
      CopyBuffer(MA1_handle,0,1,1,ma1);
      CopyBuffer(MA2_handle,0,1,1,ma2);
      
      for(int i=0;i<ArraySize(ma1);i++)
      {
       MAbuff[i]=ma1[i]-ma2[i];
      }
       
      NormalizeArrays2(a1);
       NormalizeArrays2(a2);
        NormalizeArrays2(a3);
         NormalizeArrays2(a4);
          NormalizeArrays2(a5);
           NormalizeArrays2MA(MAbuff);
           
      in[0] = MAbuff[0];
      in[1] = a5[0];
      in[2] = a4[0];
      in[3] = a3[0];
      in[4] = a2[0];
      in[5] = a1[0];
      
          
      net.Calculate(in,out); //подаем на вход данные индикаторов на текущем баре, получаем результат на выходе.
     
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert trade function                                            |
//+------------------------------------------------------------------+         
   if(out[0]>0.9) //если на выходе больше этого значения, то покупаем
     {
      double Lot=LotsOptimized();
      double priceBuy=SymbolInfoDouble(Symbol(),SYMBOL_ASK);
      if(m_Position.Select(Symbol()))
        {
         if(m_Position.PositionType()==POSITION_TYPE_SELL) m_Trade.PositionClose(Symbol());
        }
      if(CountPosBuy()==0) m_Trade.PositionOpen(Symbol(),ORDER_TYPE_BUY,Lot,priceBuy,0,0,NULL);
     }
       
   if(out[0]<-0.9) //если ниже, то продаем
     {
      double Lot=LotsOptimized();
      double priceSell=SymbolInfoDouble(Symbol(),SYMBOL_BID);
      if(m_Position.Select(Symbol()))
        {
         if(m_Position.PositionType()==POSITION_TYPE_BUY) m_Trade.PositionClose(Symbol());
        }
      if(CountPosSell()==0) m_Trade.PositionOpen(Symbol(),ORDER_TYPE_SELL,Lot,priceSell,0,0,NULL);
     }
   } 
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom Functions                                                 |
//+------------------------------------------------------------------+
bool fn_NEW_BAR()
  {
   static int nBars=0;
   if(nBars!=Bars(Symbol(),0))
     {
      nBars=Bars(Symbol(),0);
      return(true);
     }
   return(false);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Calculate optimal lot size                                       |
//+------------------------------------------------------------------+  
double LotsOptimized()
  {
   CAccountInfo myaccount;
   double lot;
//---- select lot size
   lot=NormalizeDouble(myaccount.FreeMargin()*MaximumRisk/1000.0,1);
//---- return lot size
   if(lot<0.01) lot=0.01;
   if(lot>50) lot=50;
   return(lot);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
int CountPosBuy()
  {
   CPositionInfo myposition;
   int result=0;
   for(int k=0; k<PositionsTotal(); k++)
     {
      if(myposition.Select(_Symbol)==true)
        {
         if(myposition.PositionType()==POSITION_TYPE_BUY)
           {result++;}
         else
           {}
           }
        }
      return(result);
     }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
   int CountPosSell()
     {
      CPositionInfo myposition;
      int result=0;
      for(int k=0; k<PositionsTotal(); k++)
        {
         if(myposition.Select(_Symbol)==true)
           {
            if(myposition.PositionType()==POSITION_TYPE_SELL)
              {result++;}
            else
              {}
              }
           }
         return(result);
        }
 
先生们，如果你们的专家顾问不考虑基本面，那么盈利/亏损的概率=50/50--传播！而专家顾问中的任何神经都不会有帮助，无论是自己的还是别人的：)
 
Rustam Karpunin:
先生们，如果你们的专家顾问没有考虑到基础，那么盈利/亏损的概率=50/50--价差！而专家顾问中的任何神经元都不会有帮助，无论是自己的还是别人的：)
谁说的？
 
Rustam Karpunin:
先生们，如果你们的专家顾问不学习基本原理，盈利/亏损的概率=50/50--传播！而且专家顾问中的任何神经元都不会有帮助，无论是自己的还是别人的：)
这非常酷，我已经开始购买一些与之合作的功能，我已经得到了有趣的结果，我稍后会公布。我只是需要花大量的时间来思考出一个策略。
 
什么事
神经网络的顾问？
12345678910
新评论