Neural

Neural es un Asesor Experto profesional, que implementa la estrategia de trading utilizando redes neuronales y algoritmos genéticos. El aprendizaje automático se utiliza ampliamente en diversos campos y pretende sustituir al cerebro humano para resolver problemas complejos de clasificación y predicción. El entrenamiento de una red neuronal se realiza sobre una muestra de datos (datos históricos). La red neuronal ahorra la molestia de cambiar constantemente la estrategia, basta con volver a entrenar el sistema para la situación actual del mercado. Este producto combina dos modernas tecnologías de programación, como son los algoritmos genéticos y las redes neuronales. También aplica un esquema cíclico para cambiar los parámetros del robot, lo que permite caracterizarlo como capaz de adaptarse a los cambios en la función de precios.

Puesta en marcha

Hay que tener en cuenta que las pruebas son bastante complejas. Ya que es bastante costoso en tiempo, si la red neuronal se vuelve a entrenar cada hora. En la práctica, sólo es posible probarla hasta una cierta aproximación y ver los principios generales de funcionamiento. Por lo tanto, los ajustes por defecto en el robot se proporcionan sólo para la demostración. También se proporcionan los ajustes recomendados para el trading en vivo. La diferencia es que la red neuronal toma una muestra de historial grande para el funcionamiento en vivo y aprende con mucha más precisión (y por lo tanto durante más tiempo). Esto lleva mucho tiempo, y se presentan ciertos límites al realizar las pruebas. Sin embargo, para la operativa en vivo todo es más sencillo, ya que hay tiempo suficiente para la optimización horaria. Con los parámetros medios (recomendados) de la red neuronal y la longitud de la muestra, el entrenamiento tarda entre 5 y 15 minutos. En este caso, la velocidad de aprendizaje depende de la potencia de la CPU. El robot puede funcionar en cualquier gráfico con los parámetros recomendados. Además, si la CPU es lo suficientemente potente y cuando se trabaja en marcos temporales superiores a M5, se puede aumentar la complejidad de la red neuronal y la muestra histórica. Aumentar la complejidad del sistema sólo mejora la predictibilidad.

Parámetros

• TypeFilling - tipo de llenado de la orden.
• Magic - número mágico.
• OnComment - habilitar comentarios en el gráfico.
• ShowLine - muestra el resultado del algoritmo genético en forma de limas.
• OnBuy - habilita solo operaciones de compra.
• OnSell - habilita sólo operaciones de venta.
• LimitSpread - límite de spread (no se permiten entradas por encima de este valor).
• Lot - tamaño del lote para la entrada en el mercado (anula Risk).
• Risk - cálculo del lote en función del depósito.
• LotExponent - ratio que define el incremento progresivo del lote.
• LimitGrid - limitación de los pasos de la rejilla.
• kStepGrid - coeficiente para limitar el número de puntos entre órdenes consecutivas.
• kTP, kSL - coeficientes para stop loss y take profit.
• DrawDown - la reducción máxima, en la que se produce el cierre (en % de un depósito).
• DrawUp - el beneficio máximo, en el que se produce el cierre (en % de un depósito).
• ReOptimizationNN - período de re-optimización.
• InputDataRSI - datos del indicador RSI.
• InputDataAD - datos del indicador AD.
• InputDataSAR - datos del indicador SAR.
• HistoryNN - tamaño de la muestra histórica (en barras).
• InputNN - número de entradas de la red neuronal.
• StepNN - pasos máximos de la red neuronal.
• EpochNN - épocas máximas de la red neuronal.
• DeltaNN - precisión de entrenamiento de la red neuronal.
• LevelSignal - nivel umbral de la red neuronal, que se percibe como una señal.
• kMinimumGridStepProc - filtro de ruido de precios para el algoritmo genético.
• ServerTimeFilter, StartHour, StartMin, FinalHour, FinalMin, FridayOn - limitar el tiempo de negociación por hora del día.