NeuroPrice Navigator
- Experten
- Version: 2.0
- Aktivierungen: 5
NeuroPrice Navigator 2.0 – ein intelligenter Handelsroboter auf Basis des neuronalen Netzmodells TCNN-LSTM mit Aufmerksamkeitsmechanismus
Kurzbeschreibung
NeuroPrice Navigator 2.0 ist ein vollautomatischer Handelsroboter für MetaTrader 4, der eine hybride neuronale Netzwerkarchitektur vom Typ TCNN-LSTM mit einem Aufmerksamkeitsmechanismus (Feature Attention) nutzt, um die Richtung der Kursbewegung vorherzusagen und Handelsentscheidungen zu treffen. Der Expert Advisor lernt selbstständig anhand historischer Daten, passt sich an wechselnde Marktbedingungen an und verfügt über ein integriertes Risikomanagementsystem.
Funktionsweise
Dem Expert Advisor liegt ein eigenes neuronales Netzwerkmodell zugrunde, das drei Schlüsselkomponenten vereint:
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Zeitliche Convolutional Neural Networks (TCNN) – analysieren eine Sequenz von 64 vorangegangenen Bars und identifizieren dabei lokale Muster sowie impulsartige Marktbewegungen. Zwei Faltungsschichten mit 24 bzw. 12 Filtern ermöglichen es dem Modell, kurz- und mittelfristige Strukturen in den Kursdaten zu erkennen.
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Der Aufmerksamkeitsmechanismus (Feature Attention) – bewertet die Bedeutung jedes Merkmals zu jedem Zeitpunkt und konzentriert sich automatisch auf die aussagekräftigsten Signale. Dadurch kann das Modell Marktgeräusche ignorieren und die wirklich wichtigen Muster herausarbeiten.
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Long Short-Term Memory (LSTM) – verarbeitet die Zeitreihe nach den Faltungsschichten und dem Attention-Mechanismus und speichert dabei langfristige Abhängigkeiten und den Marktkontext. Eine rekursive Schicht aus 12 LSTM-Blöcken ermöglicht es dem Modell, bei der Erstellung der Prognose die Historie zu berücksichtigen.
Das Modell gibt die Wahrscheinlichkeit eines Kursanstiegs (P(up)) im Bereich von 0 bis 1 aus. Auf der Grundlage dieses Wertes wird ein Handelssignal gebildet:
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P(up) ≥ 0,65 – starkes Kaufsignal (BUY);
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P(up) ≤ 0,35 – starkes Verkaufssignal (SELL);
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0,35 < P(up) < 0,65 – Unklarheitszone, es wird keine Position eröffnet.
Der Expert Advisor wird automatisch alle 12 Balken in einem gleitenden Zeitfenster der historischen Daten (standardmäßig 600 Balken) neu trainiert, wobei die Methode der zeitlichen Rückwärtsausbreitung von Fehlern (BPTT) mit adaptiver Trainingsgeschwindigkeit und L2-Regularisierung verwendet wird. Der Trainingsprozess umfasst eine Kreuzvalidierung mit chronologischer Aufteilung in Folds, was ein Übertraining verhindert und die Stabilität des Modells gegenüber Marktveränderungen gewährleistet.
Vorteile
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Selbstlernfähigkeit und Anpassungsfähigkeit. Der Expert Advisor erfordert keine manuelle Optimierung für ein bestimmtes Währungspaar – er lernt direkt anhand der Daten des Charts, auf dem er eingerichtet ist, und passt die Modellgewichte automatisch an, wenn sich die Marktbedingungen ändern.
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Hybride Architektur. Die Kombination aus Faltungsschichten, einem Aufmerksamkeitsmechanismus und LSTM ermöglicht es, kurzfristige Impulse, mittelfristige Trends und den langfristigen Kontext gleichzeitig zu erfassen, was im Vergleich zu Modellen desselben Typs zu genaueren Prognosen führt.
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Mehrstufiger Einlagenschutz. Zu den integrierten Risikomanagementmechanismen gehören die adaptive Lot-Berechnung in Abhängigkeit von der freien Margin, ein Drawdown-Schutz (Reduzierung des Volumens bei Erreichen eines festgelegten Niveaus), die Begrenzung der maximalen Anzahl gleichzeitiger Positionen, die Spread-Kontrolle und ein Volatilitätsfilter.
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Flexibles Positionsmanagement. Es werden reale und virtuelle Stop-Loss- und Take-Profit-Orders, Trailing-Stops mit einstellbarer Auslösung und Schrittweite sowie ein dynamischer Abstand zwischen den Orders auf Basis des ATR unterstützt.
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Informationsleiste. Auf dem Chart wird eine detaillierte Leiste mit dem aktuellen Signal, der Modellzuverlässigkeit, dem Kontostand, dem Drawdown und dem Trainingsfortschritt angezeigt. Die Leiste enthält außerdem Schaltflächen für die manuelle Steuerung (BUY / SELL / CLOSE).
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Speicherung des Status. Alle Parameter des Modells, des Optimierers und des Merkmals-Caches werden in einer einzigen Datei gespeichert, sodass das Training nach einem Neustart des Terminals ohne Verlust des gesammelten Wissens fortgesetzt werden kann.
Eingabeparameter
Grundeinstellungen
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| MagicNumber | Eindeutige Kennung der Orders des Expert Advisors | 2456 |
| SessionStart | Beginn der Handelssitzung (in UTC-Stunden) | 9 |
| SessionEnd | Ende der Handelssitzung (UTC-Zeit) | 23 |
| UTCOffset | Zeitverschiebung des Servers gegenüber UTC (Stunden) | 0 |
| EnableDebugLogging | Detaillierte Protokollierung aktivieren | true |
| FixSeedForTesting | Zufallszahlengenerator für Testzwecke festlegen | true |
Risikomanagement
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| LotCalculationMode | Lot-Berechnungsmodus: fest oder basierend auf der freien Margin | LOT_MODE_FIXED |
| FixedLotSize | Feste Lotgröße | 0,01 |
| RiskPercent | Risiko pro Trade (% der freien Margin) | 1,0 |
| UseEquityProtection | Lot bei hohem Drawdown reduzieren | true |
| MaxDrawdownPercent | Drawdown (in %), ab dem die Lotgröße verringert wird | 20,0 |
| MaxConcurrentTrades | Maximale Anzahl gleichzeitiger Positionen | 3 |
Ausführung und Broker
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| InpOrderComment | Kommentar zur Order | Trade |
| MaxSpreadPoints | Maximal zulässiger Spread (Punkte) | 40 |
| MaxSlippagePoints | Maximale Slippage (Punkte) | 5 |
| ExecutionRetries | Anzahl der Versuche, einen Auftrag zu senden | 3 |
| ExecutionRetryDelayMs | Verzögerung zwischen den Versuchen (ms) | 250 |
| EnableExecutionDiagnostics | Detaillierte Ausführungsdiagnose | true |
Echte SL/TP
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| StopLoss | Stop-Loss (Punkte), 0 – deaktiviert | 400 |
| TakeProfit | Take-Profit (Punkte), 0 – deaktiviert | 200 |
Virtuelle SL / TP
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| UseVirtualSL | Virtuellen Stop-Loss aktivieren | false |
| VirtualStopLoss | Virtueller Stop-Loss (Punkte) | 0 |
| UseVirtualTP | Virtuelles Take-Profit aktivieren | false |
| VirtualTakeProfit | Virtueller Take-Profit (Punkte) | 0 |
Trailing-Stop
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| UseTrailing_Stop | Trailing-Stop aktivieren | true |
| UseAveragePrice | Durchschnittlichen Einstiegskurs aller Positionen verwenden | true |
| TrallingStart | Gewinn zur Aktivierung des Trailing-Stop (Punkte) | 400,0 |
| TrailingDistance | Abstand vom Kurs zum Stop-Loss (Punkte) | 200,0 |
| TrailingStep | Mindestverbesserung des SL für die Anpassung (Punkte) | 50,0 |
Abstand zwischen den Orders
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| FixedDistancePoints | Fester Abstand (Punkte) | 300 |
| UseDynamicDistance | ATR-basierten Abstand verwenden | false |
| DynamicDistanceAtrPeriod | ATR-Periode für den dynamischen Abstand | 10 |
| DynamicDistanceMultiplier | Multiplikator für den dynamischen Abstand | 1,2 |
Parameter des TCNN-LSTM-Modells
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| ML_TrainingPeriod | Trainingsperiode (Bars) | 600 |
| ML_RetrainInterval | Intervall für das erneute Training (Bars) | 12 |
| Lookback_Window | Tiefe des historischen Datenbereichs für die Analyse (Bars) | 64 |
| ForecastBars | Anzahl der Balken für die Prognose | 3 |
| ForecastThreshold | Prognoseschwelle (ATR-Multiplikator) | 0,5 |
| CNN_Filters | Anzahl der CNN-Filter | 24 |
| Kernel_Size | Größe des Faltungskerns | 5 |
| LSTM-Einheiten | Anzahl der LSTM-Blöcke | 12 |
| ML_LearningRate_Input | Grundlegende Lernrate | 0,005 |
| ML_DropoutRate | Dropout beim Training | 0,20 |
| ML_BuyThreshold | BUY-Schwellenwert: P(up) ≥ diesem Wert | 0,65 |
| ML_SellThreshold | SELL-Schwellenwert: P(up) ≤ diesem Wert | 0,35 |
| L2_Lambda | L2-Regularisierungskoeffizient | 0,001 |
| Target_MSE | MSE-Zielwert für den vorzeitigen Abbruch | 0,1 |
| Max_Epochs | Maximale Anzahl an Trainings-Epochen | 10 |
| EnableShuffle | Mischen (aus Kompatibilitätsgründen beibehalten) | false |
| ML_BatchSize | Batchgröße | 16 |
| ML_WalkForwardFolds | Anzahl der Folds bei der Kreuzvalidierung | 3 |
| ML_LRPatience | Epochen ohne Verbesserung bis zum Rückgang des LR | 6 |
| ML_LRDecayFactor | LR-Abfallkoeffizient | 0,5 |
| ML_MinLearningRate | Minimale Lernrate | 0,0001 |
| ML_EnableGradientDiagnostics | Gradientendiagnostik | false |
| ML_BPTT_GradClipNorm | Norm des globalen Gradienten-Clip | 5,0 |
| ML_BPTT_SampleClipNorm | Norm der Gradientenbegrenzung pro Sample | 10,0 |
| ML_BPTT_StateClip | LSTM-Zustandsgrenze | 10,0 |
| ML_BPTT_DeltaClip | Grenzwert für dh/dc im BPTT-Schritt | 5,0 |
Merkmals-Attention-Mechanismus
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| Attention_Heads | Anzahl der Aufmerksamkeitskanäle | 2 |
| Enable_Contextual_Attention | Kontextbezogene Aufmerksamkeit aktivieren | true |
| Attention_Temperature | Temperatur für die Skalierung | 1,0 |
| Attention_Dropout | Dropout für den Aufmerksamkeitsmechanismus | 0,1 |
Indikatorparameter
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| ADX_Period | ADX-Periode | 10 |
| CCI_Period | CCI-Periode | 14 |
| WPR-Periode | Periode des Williams %R | 12 |
| STD_Dev_Period | Standardabweichungsperiode | 12 |
| MFI_Period_New | Periode des Money-Flow-Index | 10 |
| ATR_Period | ATR-Periode | 12 |
Volatilitätsfilter
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
| Volatility_Filter | Volatilitätsfilter aktivieren | false |
| Min_Volatility | Minimale Volatilität (ATR-Wert) | 0,0003 |
| Max_Volatility | Maximale Volatilität (ATR-Wert) | 0,012 |
Anwendungsempfehlungen
Der Expert Advisor ist für den Handel mit Währungspaaren mit moderater Volatilität vorgesehen (z. B. EURUSD, GBPUSD, USDJPY). Vor dem Einsatz auf einem Live-Konto wird empfohlen, den Expert Advisor im MetaTrader 4-Strategietester mit einer festen Anfangseinlage (z. B. 10.000 $) und einem Hebel von 1:100 zu testen. Die Standardparameter sind für den M15-Zeitrahmen optimiert und können ohne zusätzliche Anpassung verwendet werden.
