Diskussion zum Artikel "Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel Es wird Zeit zum Üben"

 

Neuer Artikel Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel Es wird Zeit zum Üben :

Der Artikel enthält eine Beschreibung und Anleitungen für den praktischen Einsatz von Modulen für neuronale Netzwerke auf der Matlab-Plattform. Er behandelt auch die Hauptaspekte der Erstellung eines Handelssystems unter Verwendung des Neuronalen Netzwerkmoduls. Um den Komplex in einem Artikel vorstellen zu können, musste ich ihn so modifizieren, dass mehrere Funktionen des neuronalen Netzwerkmoduls in einem Programm kombiniert werden konnten.

Die folgende Abbildung zeigt, wie das Neuronale Netzwerkmodul bei der ersten Inbetriebnahme aussieht.

НСМ EURUSD_MT5

  1. Der Online-Block wurde entwickelt, um neuronale Netze während des realen Handels und beim Testen im visuellen Modus zu starten und zu stoppen.
  2. Informationsfelder mit den Bedingungen für die Signallinie, die die Ergebnislinie von neuronalen Netzwerken kreuzt, wenn der Online-Block aktiviert ist. 
  3. "Train" ist ein Demonstrationsblock, der für Training und "Re-Training" (?) von neuronalen Netzen konzipiert ist.
  4. Felder zur Ausgabe der Ergebniswerte von neuronalen Netzen. Links - die Ergebnisse neuronaler Netze; rechts - die Signallinie. Unten - aktueller Balken, oben - vorheriger Balken.
  5. Der Offline-Block dient zur Ausgabe der Ergebnisse neuronaler Netze in einer Testprobe an ein Array.
  6. Feld zur Eingabe für den Mittelwert der Ergebnis des neuronalen Netzes bei Verwendung des Online-Blocks. (Periodenlänge des Signals). Editierbarer Wert.
  7. Blöcke "Netz1,2,3" — drei Untermodule von Netzwerken, die in verschiedenen Segmenten einer Zeitreihe trainiert werden. Jeder Block enthält zwei neuronale Netze.
  8. NNM-Operationsendezeit bei Verwendung des Online-Blocks.
  9. Feld zur Eingabe der NNM-Betriebsdauer in Stunden, wenn der Online-Block verwendet wird. Editierbarer Wert.
  10. Zählung der seit NNM-Start verstrichenen Zeit, wenn der Online-Block verwendet wird.

Autor: Andrey Dibrov

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