Conseillers en réseaux neuronaux, partageant leurs expériences.

Aleksey Vyazmikin 2015.09.02 16:45 #51

C'est un sujet intéressant. J'ai une idée, mais une idée plus simple. Je vais poser des questions pour l'instant :)

La façon de déterminer le point d'entrée est claire - nous prenons un zig-zag, mais nous devons savoir ce qui était avant le point pour prédire l'entrée. Quelle fenêtre dans les barres est utilisée pour analyser les données précédentes ?

Avez-vous essayé de séparer les fonctions d'entrée et de sortie ? Ou bien est-ce le retournement - l'arrivée du signal opposé - qui est habituellement utilisé ? Quel serait le résultat si l'on utilisait différentes manières de fixer les profits/pertes au lieu de sortir sur un flip ?

L'Apprentissage Automatique dans le Un compte de démonstration COMMENT FAIRE DU COMMERCE

Anton Govorukhin 2015.09.02 20:44 #52

J'ai démarré le neuroner sur la démo hier https://www.mql5.com/ru/signals/129790. Il semble que tout aille bien jusqu'à présent.

[Supprimé] 2015.09.02 21:30 #53

-Aleks-:

C'est un sujet intéressant. J'ai une idée, mais une idée plus simple. Je vais poser des questions pour l'instant :)

La façon de déterminer le point d'entrée est claire - nous prenons un zig-zag, mais nous devons savoir ce qui était avant le point pour prédire l'entrée. Quelle fenêtre dans les barres est utilisée pour analyser les données précédentes ?

Avez-vous essayé de séparer les fonctions d'entrée et de sortie ? Ou bien est-ce le retournement - l'arrivée du signal opposé - qui est habituellement utilisé ? Quel serait le résultat si l'on utilisait différentes manières de fixer les profits/pertes au lieu de sortir sur un flip ?

J'ai essayé la prévision d'une barre en avant, c'est-à-dire un décalage d'une barre en arrière. Mais le problème est que le zigzag sur les dernières barres doit être rempli de valeurs et qu'il est surchargé, donc tout n'est pas si clair... J'utilise toujours des signaux d'inversion pour ouvrir/réouvrir, ou je me fous de Martin... Mais le champ de recherche est très vaste, il est difficile de dire comment s'y prendre...

Erreurs, bugs, questions L'Apprentissage Automatique dans le [Toute question de débutant,

[Supprimé] 2015.09.02 21:31 #54

Anton Govorukhin:
J'ai démarré le neuroner de la démo hier https://www.mql5.com/ru/signals/129790. Il semble que tout se passe bien jusqu'à présent.

Cool, voyons voir... quelle est la base de tout ça ?

Anton Govorukhin 2015.09.02 21:47 #55

Maxim Dmitrievsky:
Прикольно, понаблюдаемс.. а что в основу заложено?
Объемы, открытый интерес, баланс сил на рынке.

[Supprimé] 2015.09.03 03:40 #56

Pour l'instant, rien d'intéressant ne sort. Il peut y avoir des erreurs dans le code et la logique. J'écris juste pour développer le sujet, pour ainsi dire, peut-être que quelqu'un le modifiera pour lui-même ou corrigera mes erreurs.

J'ai corrigé les principaux moments dans le code. Barres de pronostic - profondeur de pronostic, combien de barres à regarder en avant. Ensuite, la longueur du tableau pour l'apprentissage de la grille et le nombre d'époques d'apprentissage. 30 neurones, vous pouvez le changer dans le code.

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                      zzNeuro.mq5 |
//|                                                 max dmitrievsky  |
//|                        https://www.mql5.com/ru/users/dmitrievsky |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2015, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "https://www.mql5.com"
#property version   "1.00"
#include <Trade\Trade.mqh>        
#include <Trade\PositionInfo.mqh> 
#include <Trade\AccountInfo.mqh>
#include "class_mlp.mqh"
CTrade            m_Trade;
CPositionInfo     m_Position;
CNetMLP *net;

input double MaximumRisk=0.01;
input int ZZperiod = 300;
input int PrognozBars = 30;

input int vectorLength = 1000;
input int epoch = 10000;

int    zz_handle, RSI_handle, MA1_handle, MA2_handle; //хендлы индикаторов
double a1[],a2[],a3[],a4[],a5[],ma1[],ma2[],MAbuff[],zzH[],zzL[]; //массивы индикаторов
double inputs[], outputs[]; //массивы для нейросети
bool   learn;
double in[6],out[1]; //количество входов и выходов нейросети
int    snn[]={70,1}; // параметры нейросети

double min,max, minMA, maxMA; //переменные для нормировки данных входящих векторов

//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function                                   |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  {
//--- инициализируем хендлы индикаторов
   learn=false;
   zz_handle=iCustom(Symbol(),0,"zz",ZZperiod);
   RSI_handle=iRSI(Symbol(),0,14,PRICE_CLOSE);
   MA1_handle=iMA(Symbol(),0,200,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE);
   MA2_handle=iMA(Symbol(),0,20,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE);
   
//---
   return(INIT_SUCCEEDED);
  }
  
void FillZZarray(double &a[]) //заполняем массив выходов для нейросети с индикатора зигзаг. Присваиваем значения зигзага каждому бару.
{                             //1 растущий, -1 падающий.
  ArrayResize(a,vectorLength); 
    
   int lastcountbar = 0;
   for(int i=0;i<vectorLength;i++)
     {
      if(zzH[i]>0)  
       {
        a[i]=1; lastcountbar = 1;
       }    
      if(zzL[i]>0) 
       {
        a[i]=-1; lastcountbar = -1;  
       } 
      if(zzH[i]==0 && zzL[i]==0) a[i] = lastcountbar;
     }
}
 
void NormalizeArrays(double &a[]) //нормируем входные данные для рси
  {
   double d1=-1.0;
   double d2=1.0;

   double x_min=a[ArrayMinimum(a)];
   double x_max=a[ArrayMaximum(a)];
   min = x_min;
   max=x_max;

   for(int i=0;i<ArraySize(a);i++)
     {
      a[i]=(((a[i]-x_min)*(d2-d1))/(x_max-x_min))+d1;
     }
  }
  
void NormalizeArraysMA(double &a[]) //нормируем входные данные для МА
  {
   double d1=-1.0;
   double d2=1.0;

   double x_min=a[ArrayMinimum(a)];
   double x_max=a[ArrayMaximum(a)];
   minMA = x_min;
   maxMA=x_max;

   for(int i=0;i<ArraySize(a);i++)
     {
      a[i]=(((a[i]-x_min)*(d2-d1))/(x_max-x_min))+d1;
     }
  }
  
void NormalizeArrays2(double &a[]) //нормируем для рси на каждом новом баре
  {
   double d1=-1.0;
   double d2=1.0;

   for(int i=0;i<ArraySize(a);i++)
     {
      a[i]=(((a[i]-min)*(d2-d1))/(max-min))+d1;
     }
  }
  
void NormalizeArrays2MA(double &a[]) //нормируем для МА на каждом новом баре
  {
   double d1=-1.0;
   double d2=1.0;

   for(int i=0;i<ArraySize(a);i++)
     {
      a[i]=(((a[i]-minMA)*(d2-d1))/(maxMA-minMA))+d1;
     }
  }
   
void learnWeb()
  {
   CopyBuffer(zz_handle,0,PrognozBars,vectorLength,zzH);
   CopyBuffer(zz_handle,1,PrognozBars,vectorLength,zzL);
   FillZZarray(outputs); //заполняем массив выходов, предварительно скопировав хай и лоу зигзага.
   
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+1,vectorLength,a1);
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+5,vectorLength,a2);
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+10,vectorLength,a3);
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+15,vectorLength,a4);
   CopyBuffer(RSI_handle,0,PrognozBars*2+20,vectorLength,a5);
   CopyBuffer(MA1_handle,0,PrognozBars*2+1,vectorLength,ma1);
   CopyBuffer(MA2_handle,0,PrognozBars*2+1,vectorLength,ma2);
   
   ArrayResize(MAbuff,vectorLength);
   for(int i=0;i<ArraySize(ma1);i++) //вычисляем разницу между двумя МА
     {
      MAbuff[i]=ma1[i]-ma2[i];
     }
    NormalizeArrays(a1);
     NormalizeArrays(a2);
      NormalizeArrays(a3);
       NormalizeArrays(a4);
        NormalizeArrays(a5);
         NormalizeArraysMA(MAbuff); //нормируем все входы
   
   int j = 0;
   for(int i=0;i<vectorLength*6;i=i+6) //компануем массив входов для нейросети
     {
       ArrayCopy(inputs,MAbuff,i,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a5,i+1,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a4,i+2,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a3,i+3,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a2,i+4,j,1);
       ArrayCopy(inputs,a1,i+5,j,1);      
       j++;
     }      
   ArraySetAsSeries(inputs,true);
   ArraySetAsSeries(outputs,true);
   
  //+------------------------------------------------------------------+
  //| Neuro Learn                                                      |
  //+------------------------------------------------------------------+     
   net=new CNetMLP(ArraySize(snn),snn,ArraySize(in),1);
   net.Learn(vectorLength,inputs,outputs,epoch,1.0 e-8); Print("MSE=",net.mse,"  Epoch=",net.epoch);
  //--- сохранение сети в файл и удаление сети
   int h=FileOpen("test.net",FILE_BIN|FILE_WRITE);
   net.Save(h);
   FileClose(h);
   
   learn=true;
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert deinitialization function                                 |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnDeinit(const int reason)
  {
//---
   delete net;
   FileDelete("test.net");
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert tick function                                             |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
  {
//---
   
  if(learn==false) learnWeb();
//---
   
   if(fn_NEW_BAR()) //запускаем сеть на каждом новом баре, получаем выходы. Торгуем.
   {  
      ArrayResize(a1,1);
      ArrayResize(a2,1);
      ArrayResize(a3,1);
      ArrayResize(a4,1);
      ArrayResize(a5,1);
      ArrayResize(ma1,1);
      ArrayResize(ma2,1);
      ArrayResize(MAbuff,1);
      
      CopyBuffer(RSI_handle,0,1,1,a1);
      CopyBuffer(RSI_handle,0,5,1,a2);
      CopyBuffer(RSI_handle,0,10,1,a3);
      CopyBuffer(RSI_handle,0,15,1,a4);
      CopyBuffer(RSI_handle,0,20,1,a5);
      CopyBuffer(MA1_handle,0,1,1,ma1);
      CopyBuffer(MA2_handle,0,1,1,ma2);
      
      for(int i=0;i<ArraySize(ma1);i++)
      {
       MAbuff[i]=ma1[i]-ma2[i];
      }
       
      NormalizeArrays2(a1);
       NormalizeArrays2(a2);
        NormalizeArrays2(a3);
         NormalizeArrays2(a4);
          NormalizeArrays2(a5);
           NormalizeArrays2MA(MAbuff);
           
      in[0] = MAbuff[0];
      in[1] = a5[0];
      in[2] = a4[0];
      in[3] = a3[0];
      in[4] = a2[0];
      in[5] = a1[0];
      
          
      net.Calculate(in,out); //подаем на вход данные индикаторов на текущем баре, получаем результат на выходе.
     
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert trade function                                            |
//+------------------------------------------------------------------+         
   if(out[0]>0.9) //если на выходе больше этого значения, то покупаем
     {
      double Lot=LotsOptimized();
      double priceBuy=SymbolInfoDouble(Symbol(),SYMBOL_ASK);
      if(m_Position.Select(Symbol()))
        {
         if(m_Position.PositionType()==POSITION_TYPE_SELL) m_Trade.PositionClose(Symbol());
        }
      if(CountPosBuy()==0) m_Trade.PositionOpen(Symbol(),ORDER_TYPE_BUY,Lot,priceBuy,0,0,NULL);
     }
       
   if(out[0]<-0.9) //если ниже, то продаем
     {
      double Lot=LotsOptimized();
      double priceSell=SymbolInfoDouble(Symbol(),SYMBOL_BID);
      if(m_Position.Select(Symbol()))
        {
         if(m_Position.PositionType()==POSITION_TYPE_BUY) m_Trade.PositionClose(Symbol());
        }
      if(CountPosSell()==0) m_Trade.PositionOpen(Symbol(),ORDER_TYPE_SELL,Lot,priceSell,0,0,NULL);
     }
   } 
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom Functions                                                 |
//+------------------------------------------------------------------+
bool fn_NEW_BAR()
  {
   static int nBars=0;
   if(nBars!=Bars(Symbol(),0))
     {
      nBars=Bars(Symbol(),0);
      return(true);
     }
   return(false);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Calculate optimal lot size                                       |
//+------------------------------------------------------------------+  
double LotsOptimized()
  {
   CAccountInfo myaccount;
   double lot;
//---- select lot size
   lot=NormalizeDouble(myaccount.FreeMargin()*MaximumRisk/1000.0,1);
//---- return lot size
   if(lot<0.01) lot=0.01;
   if(lot>50) lot=50;
   return(lot);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
int CountPosBuy()
  {
   CPositionInfo myposition;
   int result=0;
   for(int k=0; k<PositionsTotal(); k++)
     {
      if(myposition.Select(_Symbol)==true)
        {
         if(myposition.PositionType()==POSITION_TYPE_BUY)
           {result++;}
         else
           {}
           }
        }
      return(result);
     }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
   int CountPosSell()
     {
      CPositionInfo myposition;
      int result=0;
      for(int k=0; k<PositionsTotal(); k++)
        {
         if(myposition.Select(_Symbol)==true)
           {
            if(myposition.PositionType()==POSITION_TYPE_SELL)
              {result++;}
            else
              {}
              }
           }
         return(result);
        }

[Toute question de débutant, L'étiquette du marché ou une impolitesse acceptable !

Rustam Karpunin 2015.09.14 02:26 #57

Messieurs, si vos conseillers experts ne tiennent pas compte des fondamentaux, alors la probabilité de gain/perte = 50/50 - écart ! Et aucun neurone dans le conseiller expert ne sera utile, ni le sien, ni celui de quelqu'un d'autre :).

FOREX - Tendances, prévisions Probabilité de négociation Reconnaître les changements de

Vladimir Tkach 2015.09.14 05:49 #58

Rustam Karpunin:
Messieurs, si vos conseillers experts ne tiennent pas compte de la base, alors la probabilité de profit/perte = 50/50 - le spread ! Et aucun neurone dans le conseiller expert ne sera utile, ni le sien ni celui de quelqu'un d'autre :)

Qui l'a dit ?

[Supprimé] 2015.09.14 10:36 #59

Rustam Karpunin:
Messieurs, si vos Conseillers Experts n'apprennent pas les fondamentaux, la probabilité de profit/perte = 50/50 - écart ! Et aucun neurone du Conseiller Expert n'aidera, ni le sien ni celui de quelqu'un d'autre :)

C'est très cool, j'ai commencé à acheter quelques fonctionnalités pour travailler avec eux, j'ai déjà obtenu des résultats intéressants, je les posterai plus tard. J'ai juste besoin de passer beaucoup de temps à réfléchir à une stratégie.

Question pour une personne Demandez ! Indiquer une nouvelle barre

Sergey Ponomarev 2015.09.14 11:03 #60

qu'est-ce que c'est

Des conseillers sur les réseaux neuronaux ?

Conseillers en réseaux neuronaux, partageant leurs expériences. - page 6