Neural Hybrid Direction Predictor
- 指标
- Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera
- 版本: 1.3
- 更新: 23 十月 2024
- 激活: 20
玻尔兹曼-霍普菲尔德混合预测指标是一个先进的MetaTrader指标,它结合神经网络预测和波动性分析来预测价格走势。该指标利用复杂的机器学习算法,通过结合玻尔兹曼机器和霍普菲尔德网络的优势,创建了一个强大的预测系统。系统会实时分析市场数据,并在每个新蜡烛图形成时自动进行学习。对预测的上涨走势显示绿色箭头,对下跌走势显示红色箭头。该指标仅在满足特定波动性条件时才生成信号,使用ATR、历史波动性和模式识别来过滤预测。波动性过滤系统允许交易者自定义ATR阈值、历史波动性周期和模式识别参数,以适应不同的市场条件和交易风格。机器学习算法持续学习市场条件以提高预测准确性,用户可以实时查看这些预测结果。该系统还包含了先进的风险管理功能,可以根据市场波动性自动调整预测信号的生成频率。
主要特点:
- 下一个周期方向的实时预测箭头
- 基于ATR、波动性和模式的高级过滤系统
- 玻尔兹曼-霍普菲尔德神经网络支持的机器学习预测
- 可自定义的波动性阈值参数
- 实时数据处理和可视化
- 自动学习和适应性预测系统
- 多时间周期分析支持
- 高级模式识别算法
- 自定义警报设置
- 详细分析报告生成
- 风险管理集成系统
- 市场条件自适应功能