Neural
200 USD
Demo heruntergeladen:
769
Veröffentlicht:
9 Juli 2018
Aktuelle Version:
1.0
Keinen passenden Roboter gefunden?
Geben Sie Ihren Eigenen in Auftrag
auf Freelance!
Gehen Sie zu Freelance
Geben Sie Ihren Eigenen in Auftrag
auf Freelance!
Wie man einen Roboter oder Indikator kaufen kann
Starte Deinen EA im
Virtual Hosting
Virtual Hosting
Teste einen Indikator/Roboter vor dem Kauf
Möchtest Du Geld im Market verdienen?
Wie man Produkte richtig präsentiert
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich

Параметры:
Принцип работы
Робот может работать на любых временных периодах и любых валютных парах. Не требует оптимизации. Периодически система меняет свои параметры, например каждый час. При этом работая на временном периоде, например M5.
На первом этапе робот ищет максимумы и минимумы цены с помощью генетического алгоритма и отражает результат работ на графике в виде линий и списка сигналов. В результате экстремумы функции цены (максимумы и минимумы, несколько визуально похожи на индикатор зигзаг) передаются на входы нейросети с условием, что каждая вершина должна быть отмечена как сигнал на sell и buy соответственно. Входные данные при этом поступают от индикатора в нормализованном виде. А учебную информацию задают экстремумы, найденные генетическим алгоритмом и ассоциированные по времени с нормализованной учебной выборкой. Таким образом нейронная учится по типу обучения учителем, в качестве учителя выступает генетический алгоритм. Нейронная сеть проводит обучение на этих данных и в результате запоминает правила поведения на данном участке графика, с определенной достоверностью, в своей структуре. Структура нейронной сети хранится в оперативной памяти. Нейросеть периодически меняется и поэтому не нуждается в сохранении в файле, а хранится непосредственно в оперативной памяти. Нейросеть, обученная на идеализированной выборке (созданной генетическим алгоритмом), запускается в реальном времени. На входы нейросети поступают новые нормализованные сигналы от индикатора, на которые она соответственно реагирует, согласно правилам, заданным в ее структуре.
Уровни стопов выбираются с помощью коэффициентов. Где базой является среднее расстояние между вершинами (экстремумами функции). Относительно базовой величины, которая рассчитывается автоматически и коэффициентов, заданных в настройках (kSL, kTP), создаются стопы.
Параметры меняются циклически с заданным периодом (ReOptimizationNN) и робот является максимально адаптивным. Нейросеть пытается максимально имитировать график функции, который генерировал генетический алгоритм с идеальными экстремумами.
Please correct the problem: 'unsuported filling mode'
Provider: XM (https://www.xm.com/)
EURUSDmicro
Please correct the problem: 'unsuported filling mode'
Provider: XM (https://www.xm.com/)
EURUSDmicro
problem solved, the solution for me is to set TypeFilling to ORDER_FILLING_IOC: