Neural network NGZ

Neuronales Netzwerk NGZ ist eine progressive, adaptive moderne Forex-Bot. Dies ist eine sehr komplexe Entwicklung, die in ihrer Struktur verwendet sowohl neuronales Netzwerk Lernen und genetische Algorithmen, sowie fortschrittliche Indikatoren, die als eine Variation der Projektionen der Preisfunktion verwendet werden, und mit Hilfe von aktiv normalisierten Daten arbeiten in Verbindung mit der gesamten Struktur der Bot-Code. Trotz allem muss der Bot z.B. für 30/30 Tage optimiert werden.

Wie arbeitet man mit einem Bot?

Das gewählte Währungspaar verwendet (nicht alle geben positive Ergebnisse, müssen Sie wählen). Außerdem funktioniert der Bot hervorragend in einem Mehrwährungsmodus, wofür es ausreicht, ihn auf mehrere Charts zu setzen (bevor man alle Optionen optimiert). Wir arbeiten mit dem Zeitrahmen M1. Die Standard-Risikoeinlage beträgt $ 1000. Wenn Sie ein besonders sparsamer Benutzer sind und Risiken eingehen wollen, können Sie mit $ 100 beginnen, aber dies geschieht auf eigene Gefahr.

Fahren Sie es einfach nicht in der Geschichte aus - es macht keinen Sinn. Optimieren Sie einen Monat und einen Monat zu arbeiten. Optimierung ist ganz einfach, ein Beispiel für die Optimierung wird in der Diskussion Abschnitt für das Produkt, als auch in den Screenshots für das Produkt.

Wie funktioniert ein Bot?

Der Bot arbeitet in Zyklen. Diese werden in den Einstellungen für den ersten Parameter Re-Optimization Hour festgelegt, der den Bot dazu zwingt, das neuronale Netz jede angegebene Anzahl von Stunden vorzubereiten. Re-Optimization Bars ist die Anzahl der Balken, auf denen das neuronale Netz trainiert wird. Beachten Sie, dass die Anzahl der Balken nicht groß ist, aber das Netzwerk wird oft neu trainiert. In jedem Zyklus unterbricht der Bot seine Arbeit für einige Zeit, um dieses Training durchzuführen. Für das neuronale Netz werden Stichprobeneingaben benötigt. Die Stichproben werden durch den iZigZag-Indikator gebildet, der durch den Parameter Depth ZZ begrenzt wird; dieser Parameter legt das Mindestraster für die Spitzen fest, damit die Spitzen nicht zu häufig auftreten. Nachdem die Scheitelpunkte gefunden wurden, muss dem neuronalen Netz beigebracht werden, auf der Grundlage des Preises mit Trainingsdaten zu arbeiten. Die Eingabedaten werden wie folgt gebildet. Der Algorithmus hat in seiner Struktur mehrere verschiedene Arten von Indikatoren, die mit Hilfe eines internen genetischen Algorithmus optimiert werden, woraufhin ein Vektor von Eingabedaten gebildet wird, der synchron mit den zuvor gefundenen Scheitelpunkten in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist wird. Auch in dieser Phase werden die Indikatorwerte analysiert und die Grenzwerte für die Normalisierung der Daten festgelegt. Am Ende des Zyklus ist also ein trainiertes neuronales Netz fertig, die Indikatoren sind konfiguriert und die Grenzen für die Normalisierung sind festgelegt. Alle Daten werden in Dateien gespeichert. Das heißt, wenn Sie das Terminal ausschalten und dann wieder einschalten, werden alle Informationen aus den Dateien gezogen. Während des Betriebs scannt der Bot die konfigurierten Indikatoren, um einen Eingangsvektor für das neuronale Netz zu bilden, und normalisiert ihn gemäß den Normalisierungsgrenzen. Es bleibt nur noch, auf eine Antwort des neuronalen Netzes zu warten. Das neuronale Netz kann nur ein Kauf- oder Verkaufssignal erzeugen, und der nächste Bot-Algorithmus begleitet bereits eine Reihe von Aufträgen. Eine Serie von Aufträgen ist in den Einstellungen begrenzt. Ebenfalls in den Einstellungen können Sie Take Profit und Stop Loss, sowie Trailing Start und Trailing Stop festlegen. Darüber hinaus gibt es weitere wichtige Einstellungen. Alles ist einfach und intuitiv. Was nicht klar ist, fragen Sie nach.