神经网络 - 一般 - MQL5 算法交易论坛

[删除] 2006.11.22 15:16 #21

为什么不使用外部NN系统

像NeuroShell、TS或开放源码的Joone？您可以从Metatrade调用外部dll。时间和精力应该花在选择输入（指标或好的策略）和训练上，而不是在MQL4中编写一个NN系统。我想这样做。

Tommy 2006.11.23 00:47 #22

这是个好主意，我现在就去看看。谢谢。

-托米

Tommy 2006.11.26 23:24 #23

GP2X:
像NeuroShell、TS或开放源码的Joone？你可以从Metatrade调用外部dll。时间和精力应该花在选择输入（指标或好的策略）和训练上，而不是在MQL4中编写一个NN系统。我想这样做。

Joone看起来非常好，但你知道如何编写一个输入文件，将指标和教学结合起来，预测其信号？我不知道该怎么做，而且我在论坛上也找不到任何关于这个问题的资料，谢谢。

[删除] 2006.11.27 15:59 #24

我认为有两种方法，一种是使用Java指标库，用数字数组给Joone输入，就像这个人做的那样：http://www.jooneworld.com/wiki/tiki-index.php?page=FinancialForecastTutorial#comments

另一个是我的想法，我们可以写一个EA，在策略测试器中运行时，创建输入文件（可能还有验证文件），然后用这些文件训练Joone。

最后，在训练结束后，在真正使用时，我们必须使用EA来与Joone对话。所有这些对我来说都不难（只是需要一些时间）。难的是用什么作为输入（肯定不是原始数据，应该是指标的组合）。隐藏的神经元的结构和数量也是未知的，但我们可以通过重复训练过程找到。

Cyclesurfer:
Joone看起来非常好，但你知道如何编写一个输入文件，将指标和教学结合起来，以预测其信号？我不知道该怎么做，在论坛上也找不到任何相关信息。

[删除] 2006.11.27 16:05 #25

例如，如果你想使用MA作为输入，只需编写一个EA，将每个柱子的MA值保存到CSV文件中，在测试器中运行该EA，如果你得到两年的历史数据，CSV文件将包含两年的MA值。然后你可以用它作为输入文件。

GP2X:
我认为有两种方法，一种是使用Java指标库，给Joone提供数字数组，就像这个人做的那样：http://www.jooneworld.com/wiki/tiki-index.php?page=FinancialForecastTutorial#comments

另一个是我的想法，我们可以写一个EA，在策略测试器中运行时，创建输入文件（可能还有验证文件），然后用这些文件训练Joone。

最后，训练结束后，在真正使用时，我们必须使用EA与Joone对话。所有这些对我来说都不难（只是需要一些时间）。最难的是用什么作为输入（肯定不是原始数据，应该是指标的组合）。隐藏的神经元的结构和数量也是未知的，但我们可以通过重复训练过程找到。

fx4_ever 2006.12.24 19:19 #26

人工智能EA

你好。

我发现了这个EA，但不确定这个EA是基于什么策略。

谁能看一下并解释一下？

我附上了EA和回测结果。

附加的文件：

strategytesterai1.htm 30 kb

strategytesterai1.gif 7 kb

artificialintelligence.mq4 6 kb

witchazel 2006.12.24 20:09 #27

它是基于威廉斯的加速器/减速器，其公式为

AO = SMA(median price, 5)-SMA(median price, 34)

AC = AO-SMA(AO, 5)

以下是EA的代码

外置int x1 = 135;

extern int x2 = 127;

extern int x3 = 16;

extern int x4 = 93;

double w1 = x1 - 100;

双倍w2 = x2 - 100。

双倍w3 = x3 - 100。

双倍w4 = x4 - 100。

double a1 = iAC(Symbol(), 0, 0);

双份a2 = iAC(Symbol(), 0, 7);

双份a3 = iAC(Symbol(), 0, 14);

双重a4 = iAC(Symbol(), 0, 21)。

返回(x1* a1 + x2 * a2 + x3 * a3 + x4 * a4)。

所以它最终变成了

return(35 * ac(this bar) + 27 * ac(7 bars ago) + -84 * ac(14 bars ago) )+ -7 * ac(21条前) )。

如果它最终大于0，那么它就买入，如果小于0，那么它就卖出。不过它一次只开1个订单。

它看起来像威廉姆斯的鳄鱼的一个变种，但它使用4个AC而不是3个。

他们是如何挑选X1,X2,X3,X4数字的？

为什么他们要从每个数字中减去100？不知道，应该只输入一个较小的数字

Neural Networks Could anyone tell me Machine learning in trading:

Craig 2006.12.24 20:46 #28

在我看来，神经网络并没有真正发挥作用，我已经花了无数的时间来编码和测试这样的野兽，但没有任何真正的成果。

在评估这类方法时，重要的是要了解实际发生了什么，以避免胡说八道。神经网络不是魔术，只是非线性回归，因此它们可以在测试数据的拟合上做得很好，但却不能告诉你未来的情况。另一个应用于神经网络和外汇的错误假设是，在数据中存在某种类型的 "隐藏模式"，神经网络会推导出这种模式，我没有发现这种情况。根据我的经验，一个系统的redom度越大，它就越容易过度拟合数据，因此在测试数据之外的数据范围内没有价值。

fx4_ever 2006.12.24 20:46 #29

谢谢!

哇哦。

这么快就收到了回复。

非常感谢。祝你假期愉快!

witchazel:
它都是基于威廉姆斯的加速器/减速器，其公式为

AO = SMA(median price, 5)-SMA(median price, 34)

AC = AO-SMA(AO, 5)

以下是EA中的代码

Extern int x1 = 135;