Die Grafik ist uninteressant. Es sieht nach einem zufälligen Handel aus.
Die Grafik ist uninteressant. Es sieht nach einem zufälligen Handel aus.
Ich hatte nicht erwartet, dass ich etwas ähnlich Profitables wie beim ersten Mal bei den Foul-Eingaben sehen würde, auch nicht bei der Passform.
Neuralnetworker wissen, dass man oft lange und schmerzhaft, manchmal Stunden, manchmal Tage, manchmal Wochen, auf die ersten Ergebnisse warten muss.
Und manchmal, nachdem sie umsonst gewartet und auf all das Zeug gespuckt haben, schreiben sie in diesem Forum, dass neuronale Netze angeblich Quatsch sind, dass man nur seine Zeit verschwendet hat.
Und der Fann ist das Thema schlechthin. :) Es ist eine sehr gute Bibliothek für Neuronen.
Natürlich ist es das! Ein adaptiver Ausschuss von 16 Maschen auf 30 Eingaben regelt in Sekundenschnelle.
Den Code und die Beschreibung der Bibliothek finden Sie in dem Artikel: Using Neural Networks in MetaTrader
Vielen Dank an den Autor!
Die Bibliothek scheint zu funktionieren.
Hier sind die ersten Ergebnisse:
Erste Ergebnisse
Die letzten 251 Trades sind historisch gewachsen. Alles andere auf der linken Seite ist OOS.
Natürlich musste EA umgestaltet werden, d. h. ich habe die Filterung entfernt, um eine harte Anpassung zu vermeiden. Sie wurde so umgestaltet, dass EA die ganze Zeit auf dem Markt war. Die Einträge sind falsch, aber auch mit ihnen kann man einen erfolgreichen Weg finden.
Ich füge den Quellcode des Expert Advisors für diejenigen bei, die daran interessiert sind.
Im Code gibt es nur einen veränderbaren Eingabeparameter: StopLoss. Stellen Sie eine Optimierungseinstellung von 10 in Schritten von 1 bis 100 für 4 Zeichen oder von 100 in Schritten von 10 bis 1000 für 5 Zeichen ein. Die Optimierung wird ohne den genetischen Algorithmus auf einem begrenzten Teil der Geschichte durchgeführt - nur ein paar Sekunden. Dann schalten wir anhand des Datums ab und lassen es über den gesamten verfügbaren Verlauf laufen. Dann suchen wir nach den erfolgreichsten Stürmern.
Das Wichtigste ist, dass Sie diese Bibliothek ganz einfach benutzen können! Es gibt nichts Kompliziertes daran.Danke für die Informationen und danke an den Autor für die Erstellung der Bibliothek. Wenn es jemandem gelingt, einen funktionierenden Code mit dieser Funktion zu erstellen
- Evolvierendes Topologietraining, das das ANN dynamisch aufbaut und trainiert (Cascade2)
Bitte teilen.
Vielen Dank für die Informationen und an den Autor für die Erstellung der Bibliothek. Wenn es jemandem gelingt, einen funktionierenden Code mit dieser Funktion zu erstellen
- Evolvierendes Topologietraining, das das ANN dynamisch aufbaut und trainiert (Cascade2)
Bitte teilen.
Und wenn jemand einen Link mit Quellen für das Wiederholungsraster einrichten würde, wäre das noch schöner. ;-)
Und wenn jemand einen Link zu den Quellen des Wiederholungsrasters einfügen würde, wäre das noch besser. ;-)
http://www.codeproject.com/ - für alle Geschmäcker und Farben
Hier ist ein wenig mehr Arbeit an den Eingängen und das Bild ist jetzt besser. Die letzten 198 Trades passen, der Rest auf der linken Seite ist OOS.
Kurz gesagt, die Mühe lohnt sich auf jeden Fall.
Hier ist ein wenig mehr Arbeit an den Eingängen und das Bild ist jetzt besser. 198 letzte Trades - passen, der Rest auf der linken Seite ist OOS.
Kurz gesagt, die Mühe lohnt sich auf jeden Fall.

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Den Code und die Beschreibung der Bibliothek finden Sie in dem Artikel: Using Neural Networks in MetaTrader
Vielen Dank an den Autor!
Die Bibliothek hat sich als funktionsfähig erwiesen.
Hier sind die ersten Ergebnisse:
Erste Ergebnisse
Die letzten 251 Trades sind historisch gewachsen. Alle anderen auf der linken Seite sind OOS.
Natürlich musste der Expert Advisor umgestaltet werden, d.h. ich habe die Filterung entfernt, um den Hard Fit zu beseitigen. Sie wurde so umgestaltet, dass EA die ganze Zeit auf dem Markt war. Die Einträge sind falsch, aber auch mit ihnen kann man einen erfolgreichen Weg finden.
Ich habe den Code des Expert Advisors für diejenigen, die daran interessiert sind, beigefügt.
Im Code gibt es nur einen veränderbaren Eingabeparameter: StopLoss. Stellen Sie eine Optimierung von 10 Schritten 1 bis 100 für 4 Ziffern und von 100 Schritten 10 bis 1000 für 5 Ziffern ein. Die Optimierung wird ohne den genetischen Algorithmus auf einem begrenzten Teil der Historie durchgeführt - nur wenige Sekunden. Dann schalten wir anhand des Datums ab und lassen es über den gesamten verfügbaren Verlauf laufen. Wir suchen nach den erfolgreichsten Stürmern.
Das Wichtigste ist, dass Sie diese Bibliothek ganz einfach benutzen können! Es gibt nichts Kompliziertes daran.