Parameters of the "Neuro Future" MT5 indicator with a detailed description

Parameters of the "Neuro Future" MT5 indicator:

1. ------ BASIC SETTINGS ------

• Predicting number : 6 - Predicting N-1 bars for T, TBin, and N bars for TDif.
• Network filename prefix   : "net_" - Network file name prefix
• Filename postfix type   : T_ACT_SYMBOL_TF - File name postfix type (symbol+timeframe)
• Use common folder for files   : true - Use shared folder for files
• Auto color by type   : true - Automatic color by type
• Manual color   : clrGray - Manual color selection (if AutoColor is false)

2. ------ NETWORK STRUCTURE ------

• Network type   : T1 - Network Type
• Activation preset   : Auto - Preset of activation functions
• Loss function type   : MSE - Loss Function
• Input layer size   : 40 - Input layer size
• Hidden layer 1 size   : 27 - Size of the first hidden layer
• Hidden layer 2 size   : 12 - Size of the second hidden layer (0 = disabled)
• Output layer size   : 6 - Output layer size (from 2, from 1 for TDif)
• Network comment   : "" - Comment on the network

3. ------ MANUAL ACTIVATION SETTINGS ------

• Hidden layer activation   : Tanh - Activate Hidden Layers
• Output layer activation   : Tanh - Output layer activation
• Input scaling   : S11 - Input Scaling
• Output scaling   : S11 - Output Scaling
• Gradient limiting   : false - Gradient limit
• Max gradient value   : 0.1 - Maximum gradient value

4. ------ TRAINING PARAMETERS ------

• Start learning after loading   : false - Start training after loading
• Use training date   : false - Use training date
• Training date   : DATE - Date of training
• Max training epochs   : 500 - Max number of training epochs
• Max training samples   : 100 - Max. number of examples for training
• Bars between samples   : 1 - Minimum bar between samples
• Use adaptive learning rate   : true - Use adaptive learning rate
• Learning rate   : 0.1 - Learning speed
• Target error   : 0.0001 - Target Error

5. ------ VALIDATION SETTINGS ------

• Validation period   : 0 - Validation period (bars)
• Use validation criteria   : false - Use validation criteria for early stopping
• Validation mode   : Profit - Validation mode
• Validate only selected bar   : false - Validate only 'Prediction number'
• Validation threshold   : 0.1 - Prediction threshold for validation

6. ------ EARLY STOP ------

• Ending patience early   : 1000 - Patience for an early stop
• Min epochs for early stop   : 10 - Min. epochs before early stop
• Save best weights   : false - Keep best weights

7. ------ ADAPTIVE LEARNING RATE ------

• LR decrease factor   : 0.5 - LR reduction factor
• LR increase factor   : 1.01 - LR Magnification Factor
• Error difference for LR decrease   : 1.01 - Error difference for LR reduction
• Minimum learning rate   : 0.00001 - Minimum learning rate
• Maximum learning rate   : 10000 - Maximum learning speed

8. ------ NOTIFICATIONS ------

• Enable alerts   : true - Enable notifications
• Alert threshold   : 0.1 - Alert threshold
• Push notifications   : false - Push notifications
• Email alerts   : false - Email Notifications
• Sound alerts   : false - Sound notifications

9. ------LOGING ------

• Training logs   : true - Training logs
• Log frequency reduction   : 10 - Logging frequency
• Example logs   : false - Example logs
• Result logs   : false - Result logs
• Load logs   : false - Loading logs
• Save logs   : false - Save logs

10. ------ OTHER SETTINGS ------

• Universal output scaling   : true - Universal output scaling
• Fix indicator min/max   : true - Fix min/max of indicator window
• Max bars in window   : 5000 - Max bars in indicator window