Neural network NGZ MT4
- Asesores Expertos
- Andriy Sydoruk
- Versión: 1.0
- Activaciones: 5
La red neuronal NGZ es un bot de forex moderno, progresivo y adaptable. Este es un desarrollo muy complejo, que en su estructura utiliza tanto el aprendizaje de redes neuronales y algoritmos genéticos, así como indicadores avanzados que se utilizan como una variación de las proyecciones de la función de precio, y con la ayuda de datos normalizados activamente trabajar en conjunto con toda la estructura del código bot. A pesar de todo, el bot necesita ser optimizado para 30/30 días, por ejemplo.
¿Cómo trabajar con un bot?
El par de divisas elegido utilizado (no todos dan resultados positivos, es necesario seleccionar). Además, el bot funciona muy bien en un modo multidivisa, para lo cual basta con ponerlo en varios gráficos (antes de optimizar todas las opciones). Trabajamos en el marco de tiempo M1. El depósito de riesgo por defecto es de 1000 $. Si usted es un usuario particularmente económico y quiere tomar riesgos, entonces usted puede comenzar con $ 100, pero esto es bajo su propio riesgo.
Eso sí, no conducir a lo largo de la historia - no tiene sentido. Optimizar un mes y un mes para trabajar. La optimización es bastante simple, un ejemplo de optimización será en la sección de discusión para el producto, así como en las capturas de pantalla para el producto.
¿Cómo funciona el bot?
El bot funciona en ciclos. Que se establecen en la configuración del primer parámetroRe-OptimizationHour, que obliga al bot a preparar la red neuronal cada número especificado de horas.Re-Optimization Bars es el número de barras en las que se entrenará la red neuronal. Tenga en cuenta que el número de barras no es grande, pero la red se reentrena a menudo. En cada ciclo, el bot deja de funcionar durante algún tiempo para realizar este entrenamiento. La red neuronal necesita muestras de entrada. Las muestras están formadas por el indicador iZigZag, limitado por el parámetro Depth ZZ, este parámetro establece la cuadrícula mínima para los picos, es decir, para que los picos no sean demasiado frecuentes. Una vez encontrados los vértices, es necesario enseñar a la red neuronal a trabajar con datos de entrenamiento basados en el precio. Los datos de entrada se forman de la siguiente manera. El algoritmo tiene en su estructura varios tipos diferentes de indicadores que se optimizan mediante un algoritmo genético interno, tras lo cual se forma un vector de datos de entrada que se introduce en la entrada de la red neuronal de forma sincronizada con los vértices encontrados anteriormente. También en esta etapa se analizan los valores de los indicadores y se forman los límites de normalización de los datos. Así, al final del ciclo, la red neuronal entrenada está lista, los indicadores están configurados y los límites para la normalización están fijados. Todos los datos se almacenan en ficheros. Es decir, si se apaga el terminal y luego se enciende, toda la información se extraerá de los archivos. Durante el funcionamiento, el bot escanea los indicadores configurados para formar un vector de entrada para la red neuronal, normalizándolo según los límites de normalización. Sólo queda esperar una respuesta de la red neuronal. La red neuronal sólo puede generar una señal de compra o venta, y el siguiente algoritmo del bot ya acompaña una serie de órdenes. Una serie de órdenes se limita en la configuración. También en la configuración se puede establecer take profit y stop loss, así como trailing start y trailing stop. También hay otros ajustes importantes. Todo es sencillo e intuitivo. Lo que no está claro, pregunte.
