Neural

Neural ist ein professioneller Expert Advisor, der die Handelsstrategie mithilfe von neuronalen Netzen und genetischen Algorithmen umsetzt. Das maschinelle Lernen ist in verschiedenen Bereichen weit verbreitet und soll das menschliche Gehirn bei der Lösung komplexer Klassifizierungs- und Vorhersageprobleme ersetzen. Das Training eines neuronalen Netzes wird anhand einer Datenprobe (historische Daten) durchgeführt. Das neuronale Netz erspart das ständige Ändern der Strategie, es genügt, das System auf die aktuelle Marktsituation umzutrainieren. Dieses Produkt kombiniert zwei moderne Programmiertechnologien, wie genetische Algorithmen und neuronale Netze. Es wendet außerdem ein zyklisches Schema zur Änderung der Roboterparameter an, das es ermöglicht, den Roboter als anpassungsfähig an Veränderungen der Preisfunktion zu charakterisieren.

Erste Schritte

Es ist zu beachten, dass das Testen recht komplex ist. Denn es ist recht zeitaufwendig, wenn das neuronale Netz jede Stunde neu trainiert wird. In der Praxis ist es nur möglich, es bis zu einer gewissen Annäherung zu testen und die allgemeinen Funktionsprinzipien zu erkennen. Daher sind die Standardeinstellungen des Roboters nur zur Demonstration vorgesehen. Die für den Live-Handel empfohlenen Einstellungen werden ebenfalls bereitgestellt. Der Unterschied besteht darin, dass das neuronale Netz für den Live-Betrieb eine große Stichprobe der Historie benötigt und viel genauer (und damit länger) lernt. Dies erfordert viel Zeit, und beim Testen sind gewisse Grenzen gesetzt. Beim Live-Handel ist jedoch alles einfacher, da genügend Zeit für die stündliche Optimierung zur Verfügung steht. Mit den mittleren (empfohlenen) Parametern des neuronalen Netzes und der Stichprobenlänge dauert das Training 5-15 Minuten. In diesem Fall hängt die Lerngeschwindigkeit von der CPU-Leistung ab. Der Roboter kann mit den empfohlenen Parametern auf jeder Karte betrieben werden. Bei ausreichender CPU-Leistung und bei Zeitrahmen über M5 können die Komplexität des neuronalen Netzes und die Stichprobenlänge der Historie auch erhöht werden. Eine Erhöhung der Komplexität des Systems verbessert nur die Vorhersagbarkeit.

Parameter

• TypeFilling - Art der Auftragserfüllung.
• Magic - magische Zahl.
• OnComment - Aktiviert Kommentare im Diagramm.
• ShowLine - zeigt das Ergebnis des genetischen Algorithmus in Form von Limits an.
• OnBuy - aktiviert nur Kaufgeschäfte.
• OnSell - aktiviert nur Verkaufstransaktionen.
• LimitSpread - Spread-Limit (keine Einträge über diesem Wert).
• Lot - Lotgröße für den Markteintritt (hat Vorrang vor Risiko).
• Risiko - Lotberechnung in Abhängigkeit von der Einlage.
• LotExponent - Verhältnis, das die progressive Lot-Erhöhung definiert.
• LimitGrid - Begrenzung der Rasterschritte.
• kStepGrid - Koeffizient für die Begrenzung der Anzahl der Punkte zwischen aufeinanderfolgenden Aufträgen.
• kTP, kSL - Koeffizienten für Stop Loss und Take Profit.
• DrawDown - der maximale Drawdown, bei dem die Schließung erfolgt (in % der Einlage).
• DrawUp - der maximale Gewinn, bei dem die Schließung erfolgt (in % der Einlage).
• ReOptimizationNN - Zeitraum der Re-Optimierung.
• InputDataRSI - Daten aus dem RSI-Indikator.
• InputDataAD - Daten aus dem AD-Indikator.
• InputDataSAR - Daten aus dem SAR-Indikator.
• HistoryNN - Größe der historischen Stichprobe (in Balken).
• InputNN - Anzahl der Eingänge des neuronalen Netzes.
• StepNN - maximale Schritte des neuronalen Netzes.
• EpochNN - maximale Epochen des neuronalen Netzes.
• DeltaNN - Trainingsgenauigkeit des neuronalen Netzes.
• LevelSignal - Schwellenwert des neuronalen Netzes, der als Signal wahrgenommen wird.
• kMinimumGridStepProc - Filter des Preisrauschens für den genetischen Algorithmus.
• ServerTimeFilter, StartHour, StartMin, FinalHour, FinalMin, FridayOn - Begrenzung der Handelszeit nach Tageszeit.