MetaTrader 5をダウンロードする

安くて楽しいニューラルネットワーク - MetaTrader 5 でNeuroPro へリンク

23 12月 2015, 14:54
Andrew
0
554


NeuroPro について

NeuroPro プログラムは1988年にロシアのある研究所で作成され、今でも現役です。

それは Windows XP、Vista、Windows 7 で効果的に実行されます。のそれ以降のバージョンでどのように動作するかはわかりません。

NeuroPro について

図1 NeuroPro について

バージョン 0.25 は無料でインターネット上の数多くのウェブサイトで見つけることができます。NeuroPro はシグモイドアクティブ化関数を持つ多層ニューラルネットワークを作成することが可能です。ニューラルネットワークの学習を始めたばかりであれば、現段階でそれいじょうの機能は必要ありません。NeuroPro のインターフェースはロシア語で多言語には翻訳されていないことを憶えておく必要があります。

ニューラルネットワークはあるデータ配列でトレーニングし、別のデータ配列で検証することができます。トレーはトレーダーにとって基本的機能です。それにより選択したネットワーク構成が過適合しやすいか、一貫して外部の履歴データ、すなわち実アカウントでトレードを行うことができるのか、迅速に理解できるようになるためです。

より掘り下げるのがお好きな方にはニューラルネットワークのウェイト、またすべての中でどのネットワークがネットワーク処理の結果に影響を与えるか確認する機会があります。初心者の方にはそれは必要ありません。またプログラムのこの箇所はとばしてもかまいません。この情報は「聖杯」を探し求めている経験あるトレーダーの方には有効です。なぜかと言うと、それによりニューラルネットワークによってどのパターンが特定されたか仮定し、どこで検索を続けることができるか確認できるようになるからです。

それ以外、多様な設定とスネットワークストラクチャの最小化のような便利なユーティリティを除いて、NeuroPro に重要な機能はありません。これらメニューセクションは強制ではありませんので、初心者の方は物事を複雑にせず、デフォルト設定だけを使用してください。

トレーダーの観点から、NeuroPro は唯一の欠点があります。それは MetaTrader 5 との統合の欠如です。実際、本稿は主にマーケットとインディケータデータをMetaTrader 5 から NeuroPro にロードすることと、その後受信したニューラルネットワークを MQL5 のエキスパートに変えることを取り上げています。

話題を進めていきますが、NeuroPro によって作成しようとしているニューラルネットワークはニューロンウェイトをすべての MQL5 スクリプトに変換されると言えます( 他のニューラルネットワークプログラムでのようにインクルード DLL のシステムとは異なります)。それは迅速な動作とコンピュータリソースの最低限の利用を保証します。それが NeuroProを利用する明確なメリットです。それはあらゆるトレーディング戦略を作成することに使用可能です。エキスパートに対してほとんど瞬時に判断することを要求するスキャルピング戦略さえ可能です。


トレーディング戦略

本稿ではスキャルピング戦略については考察しません。というのもスキャルピングエキスパートの作成、トレーニング、検証には特殊な点が多く、本稿の及ぶところではないためです。

学習目的でわれわれは H1 タイムフレームで多用される通貨ペアEURUSDのシンプルなエキスパートを作成します。ですから、われわれのエキスパートには過去24本のバー、すなわち前日のマーケット動向、を解析し、次の1時間の価格変動方向を予測し、その情報に基づくトレードを行ってもらいます。


MetaTrader から NeuroPro にデータをロードする方法

サポートされるデータ形式

NeuroPro は DBMS(DBMS Paradox の表) 形式と DBF (DBMS FoxPro と dBase の表)のデータしか読みません。DBF は世界でもっとも一般的なフォーマットで、みなさんが経験豊かなプログラマーであれば何度も出会ったことがあるものです。われわれもこのフォーマットを使用します。

NeuroPro のデータ変換のアルゴリズムは以下のようなものです。

  1. MetaTrader用スクリプトを書きます。データをコンマで区切る CSV 形式のテキストファイルに必要なデータをロードします。
  2. 特殊なプログラムを利用して CSV を DBF に変換します。
  3. NeuroPro で DBF を開きます。

MetaTrader からのロードデータ

ロードデータのスクリプトを書くときは、いくつかの細かい点に配慮が必要です。

  • でのデータフィールド名は、それらを10に切り捨てるコンバータ以外に、11シンボルを越えない。それはフィールド名が10シンボルより長くなってはいけないためです。
  • 入力されたバーが数多くあるニューラルネットワークでは、フィールド名は通常 『バーN』タイプです。ここで N はバーのシーケンシャルナンバーです。われわれの場合、フィールドは24あり、名前は『バー1』~『バー24』で変化します。私が推奨するのは、強制ではありませんが、そのようなフィールド名は『バー___N__』(最初アンダーバー3本、のちに2本)と書くことです。以下の行の下の方でエキスパートを書くとき、その理由がわかります。

以下はわれわれのテストストラテジー(本稿に添付もあります)用の既製のスクリプトです。

#property script_show_inputs
//+------------------------------------------------------------------+
input string    Export_FileName  = "NeuroPro\\data.csv"; // File for export (in the "MQL5/Files" folder)
input int       Export_Bars_Skip = 0;                    // Number of historical bars to skip before export
input int       Export_Bars      = 5000;                 // Number of lines for export
//+------------------------------------------------------------------+
const int inputlen=24;    // Number of past bars analyzed by the trading strategy
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
   //--- create a file
   int file=FileOpen(Export_FileName,FILE_WRITE|FILE_CSV|FILE_ANSI,',');

   if(file!=INVALID_HANDLE)
     {
      //--- write the data header
      string row="date";
      for(int i=0; i<=inputlen; i++)
        {
         if(StringLen(row)) row+=",";
         //========================================================
         // Note! 
         // In the Expert substitute underscores for [].
         // A field name in the DBase format is no longer than 11 symbols. Calc reduces it down to 10.
         // Maximum number of fields in the DBase format is 128-512, depending on the version.
         //========================================================
         StringConcatenate(row,row,"Bar___",i,"__");
        }
      FileWrite(file,row);

      //--- copy required data from history
      MqlRates rates[],rate;
      int count=Export_Bars+inputlen;
      if(CopyRates(Symbol(),Period(),1+Export_Bars_Skip,count,rates)<count)
        {
         Print("Error! Insufficient historical data for exporting required data.");
         return;
        }
      ArraySetAsSeries(rates,true);

      //--- write down the data      
      for(int bar=0; bar<Export_Bars; bar++)
        {
         row="";
         //--- closing price of the 1st bar will be the zero level for normalization of others
         double zlevel=rates[bar+1].close; 
         for(int i=0; i<=inputlen; i++)
           {
            if(StringLen(row)) row+=",";
            rate=rates[bar+i];
            if(i==0) row+=TimeToString(rate.time,TIME_DATE || TIME_MINUTES)+",";
            row+=DoubleToString(rate.close-zlevel,Digits());
           }
         FileWrite(file,row);
        }
      FileClose(file);
      Print("Data export successfully completed.");
     }
   else Print("Error! Failed to create a file for data export. ",GetLastError());
  }

ここでそれをターミナルに取り入れます。正常に行えたら、対応するメッセージがエキスパートのジャーナルに入ります。

スクリプトによって作成されるデータファイルはおよそ次のような内容です。

最初の文字列では、テーブルフィールド名があります。それからコンマで区切られたこれらフィールドの値を持つ文字列が続きます。

date,Bar___0__,Bar___1__,Bar___2__,Bar___3__,Bar___4__,Bar___5__,Bar___6__,Bar___7__,Bar___8__,Bar___9__,Bar___10__,Bar___11__,Bar___12__,Bar___13__,Bar___14__,Bar___15__,Bar___16__,Bar___17__,Bar___18__,Bar___19__,Bar___20__,Bar___21__,Bar___22__,Bar___23__,Bar___24__
2014.09.25,-0.0008,0.0000,-0.0005,-0.0014,0.0007,0.0035,0.0035,0.0036,0.0047,0.0052,0.0050,0.0046,0.0046,0.0047,0.0049,0.0052,0.0049,0.0053,0.0055,0.0056,0.0067,0.0056,0.0097,0.0105,0.0113
2014.09.25,0.0005,0.0000,-0.0009,0.0012,0.0040,0.0040,0.0041,0.0052,0.0057,0.0055,0.0051,0.0051,0.0052,0.0054,0.0057,0.0054,0.0058,0.0060,0.0061,0.0072,0.0061,0.0102,0.0110,0.0118,0.0123
2014.09.25,0.0009,0.0000,0.0021,0.0049,0.0049,0.0050,0.0061,0.0066,0.0064,0.0060,0.0060,0.0061,0.0063,0.0066,0.0063,0.0067,0.0069,0.0070,0.0081,0.0070,0.0111,0.0119,0.0127,0.0132,0.0130
2014.09.25,-0.0021,0.0000,0.0028,0.0028,0.0029,0.0040,0.0045,0.0043,0.0039,0.0039,0.0040,0.0042,0.0045,0.0042,0.0046,0.0048,0.0049,0.0060,0.0049,0.0090,0.0098,0.0106,0.0111,0.0109,0.0122

CSV から DBF への変換

方法はたくさんあります。

  • Microsoft Excel の2007以前バージョンCSV ファイルを開くことができ、DBF 形式でデータを保存することもできます。Excel の古いバージョンは文字列を65535 しか持てないことに留意ください。とはいうものの、このキャパはトレードを行うには通常十分です。このボリュームは H1 タイムフレームの10年分の履歴に対応します。
  • Microsoft Excel の2007以降バージョンDBF でのデータ保存はできません。この機能を持つアドオンの豊かな Excel はインターネットで検索可能です。
  • Microsoft Access(データベースを処理する Microsoft Office パッケージプログラム)テキストファイル(CSV)からインポートすることでデータベース内でテーブル作成が可能です。また DBF にエキスポートすることもできます。
  • CSV-DBF に指定されたユーティリティ・コンバータ数多くあります。インターネットで異なる型を見つけることができます。ただしほとんどは有料です。
  • 無料 OpenOffice パッケージのCalcCalc はほとんど Excel の類似品です。CSV ファイルを開き DBF で保存することができます。

上記の方法はすべて直観的で十分使い勝手のよいものです。

私は挙げた方法のうちの一つで変換を行います。最後の方法でいきます。というのも NeuroPro は無料のプログラムで無料 Calc の背後にある考え方が似ているためです。OpenOffice は公式ウェブサイト-http://www.openoffice.org/からダウンロードできます。

変換手順

  1. Calc を起動します。CSV 形式の拡張子でデータファイルを開きます。
  2. Calc がデータ認識ウィザードを起動します。
  3. ウィザードパラメータ内でフィールドをコンマで区切ることを指定します。

ここでのもうひとつ重要なポイントは数字の整数と小数の分離子です。私のコンピュータの構成(『スタート』→『コントロールパネル』→『言語と地域』)上、ドットが分離子として使われます。われわれの CSV ファイルでもドットを使用します。Calc が数字を正確に読むために分離子も指定する必要があります。それは変換ウィザードの設定で必要な言語を選択することで行えます。英語のバリエーションの一つを選択します。英語ではドットは基本の分離子だからです。

下のスクリーンショットが正しいウィザード設定を表示しています。

図2 CSV ファイルからのウィザードインポートセットアップ

アドバイス:CSV ファイル変換で毎回言語設定をしなくてすむように、Calc 設定でデフォルト言語としてセットアップすることができます。メニューで『ツール』→『オプション』。そうするとスクリーンショットのグリーンでマークしているようになります。

図3 Calc でのロケール設定


4) CSV ファイルはアップロードされ、データは自動で列に入ります。


図4 正常に開いた CSV ファイル

5)フォーマットで正しくデータを書き込むために、タイプと精度を指定する必要があります。

そのために数字の列はすべて強調表示し、対応するプロパティはスクリーンショットでグリーンで強調するよう割り当てられました。


図5 数字列のセットアップ


6)DBFに保存します。:『ファイル』→『名前をつけて保存』ダイアログウィンドウでファイルタイプを "dBase (*.dbf)" と選択します。

図6 DBF フォーマットでファイルを保存するダイアログ


そして『保存』を押します。

7)Calc は選択フォーマットを確認するように依頼してきます。

図7 Calc は DBF の代わりに標準の ODF フォーマットでファイルを保存するように提案してきます。

『今のフォーマットを維持』を押し、選択を確定します。

8)Calc は DBF ファイル内でテキストデータに対してどのコードを使用するか問い合わせてきます。われわれの例にはそういったデータはなく、いずれにしてもテキストデータはニューラルネットワークでは使用できないため、どれに指定してもかまいません。

図8 ファイルのテキストコード選択

MetaTraderから受け取ったニューラルネットワークに必要なデータが入ったDBF 形式の拡張子を持つファイルを取得しましたN。


NeuroPro 内でニューラルネットワークを作成しトレーニングする方法

1)NeuroPro を起動します。

2)ワーキングプロジェクトを作成します:『ファイル』→『作成』

図9 作成したプロジェクトを空にします。


3)プロジェクトウィンドウで『データファイルを開く』ボタンを押し、表示されたダイアログ内に DBF ファイルを開きます。


図10 将来のニューラルネットワークで使用するための開かれた DBF ファイル


4)プロジェクトウィンドウで『新規ネットワーク』をクリックします。開いたウィンドウにはタブが2つあります。まず『入力と出力』タブを埋めます。

"Bar___0__" フィールドでネットワークの出力ニューロンになる、と指定します。残りのフィールド "Bar___N__" は入力とされます


図11 ニューラルネットワークの入力、出力の構成

また出力ニュウーロンに対する必要な精度を指定します。Forex ではそれは1 ポイント、すなわちわれわれの場合は 0.0001 です。

5)それでは『ネットワークストラクチャ』タブに進みます。ここでは中間層(入力および出力層を含み)の数とニューロン数がそれぞれ指定されます。この特殊な学習例では、それぞれ20ニューロンを持つ3層を作成します。

図12 ニューラルネットワークの層の構成


6)『作成』ボタンを押すとネットワークが使用できるようになります。

図13 新規に作成されセットアップされたニューラルネットワークがプロジェクトに表示されます。


7)『ニューラルネットワーク』メニュー→『検証』に行き、新しいトレーニング前のネットワークが価格予測生成にどのように取り組むか見ます。

検証結果が示すように、このトレーニング前のニューラルネットワークは5%ケース未満で指定の精度(1ポイントを越えないエラーを伴う)を伴って予想しました。平均では価格予測エラーは約10ポイントです。

図14 トレーニング前のニューラルネットワーク予測精度の統計


8)ここでわれわれのデータを基にネットワークをトレーニングする必要があります。

再びプロジェクトウィンドウに行き、メニューで『ニューラルネットワーク』→『トレーニング』を押します。学習進捗のインディケータが表示されます。手続きが終了するまで待ちます。

図15 ニューラルネットワーク学習進捗インディケータ

9)プロジェクトウィンドウに戻り、『ニューラルネットワーク』→『検証』に行きます。

ネットワークは大幅に改善されました。その価格予測は16%ケースで正確で、平均予測エラーは4ポイントでした。

図16 トレーニング済みネットワークの予測精度の統計

ネットワークはいくつかのことを学習しました。それを MetaTrader に転送します。


NeuroPro からMetaTrader 5 にニューラルネットワークを転送する方法

NeuroPro はMetaTrader 5 についてなにも知りません。またそれに直接ニューラルネットワークを渡すことはできません。ニューラルネットワークをMQL5 コードのフラグメントに半自動で変換する方法をひねり出そうとしました。

他の多くのニューラルネットワークプログラムとは異なり、NeuroPro は使用しているニューラルネットワークのストラクチャをテキストとして表示します。それは入力の瞬間からネットワークを去るまでのデータ変換すべてを連続的に記述する論理式の集合です。式には層、ニューロン、すでに代替された(トレーニングされた)連結ウェイト値のすべてが入っています。

それを確認するには『ニューラルネットワーク』→『言語化』メニューに行きます。われわれの場合式は以下のようなものです。

図17 トレーニング済みニューラルネットワークの動作を決める式

実際、この論理式の集合は抽象的プログラム言語で書かれたプログラムのソースコードとみなすことができます。するべきことはこのコードを変更して構文が MQL5 に一致するようにすることです。この変更は任意のテキストエディタで行うことができます。この手続きを部分的に自動化するには、フレーズの一括置換ができるエディタの使用をお薦めします。それが行えるのは次のものです。Word、無料バージョンの Writer(OpenOffice パッケージから)、Excel、Calc、 Windowsのメモ帳でもできます。

これら式をコードにご自身で変更できると思っています。それでも、みなさんがより速くそれを行うことができるように、私の最適化の経験を共有します。

私の例ではWindows 7 のメモ帳を使用しようと思います。

1)トレーニング済みニューラルネットワークを持つ NeuroPro でプロジェクトを開きます。『ニューラルネットワーク』→『言語化』メニューに行きます。ここで式のあるウィンドウが開きます(上のスクリーンショット参照)。

2)このウィンドウの内容を次のように保存します。『ファイル』→『名前をつけて保存』

3)これでメモ帳内にこのファイルを開きます。

4)フレーズ置換関数を呼びます。メニューで『編集』→『置換』

行う置換内容リスト

置換するもの 置換先 備考
___ [ 三重下線
__ ] 二重下線
-- - - 2つのマイナス(式で負の数引く)はスペースで分割されます。MQLでの二重のマイナス(C 言語に似た別の言語のように)はふたつの意味を持つためです。それはコンパイルエラーにつながります。
シグモイド シグモイド 関数名をラテン語に翻訳します(プログラムはロシア語であることを思い出してください。ただその必要はありません。なぜなら MetaEditorがキリル文字もサポートしているためです。)
シンドローム シンドローム 変数名ラテン語に翻訳します (またもやそれは意味がありません。MetaEditorがキリル文字もサポートしているためです)。

図18 三重下線を角括弧に置き換えます。

『すべて置換』ボタンを押し、置き換えを行います。

これで私が価格フィールドに "BAR___N__" と名づけ、迅速に下線を角括弧に、ネットワーク入力すべてを配列として、置き換えられるようにしたことを理解されたことでしょう。

個別変数の数字より値配列を宣言し、連続価格データでそれを埋めるのがより簡単なのです。


5)前にお話ししたとおり入出力すべての列挙は配列宣言のために変更しなければなりません。

データベースフィールド(初期兆候)

BAR[1]

BAR[2]

BAR[3]

BAR[4]

BAR[5]

BAR[6]

BAR[7]

BAR[8]

BAR[9]

BAR[10]

BAR[11]

BAR[12]

BAR[13]

BAR[14]

BAR[15]

BAR[16]

BAR[17]

BAR[18]

BAR[19]

BAR[20]

BAR[21]

BAR[22]

BAR[23]

BAR[24]

データベースフィールド(最終シンドローム)

BAR[0]

double BAR [25];


6)ニューロンアクティブ化関数は MQL5 プログラム関数に似ています。

Sigmoid1(A)=A/(0.1+|A|)

Sigmoid2(A)=A/(0.1+|A|)

Sigmoid3(A)=A/(0.1+|A|)

double Sigmoid1 (double A)
{
  return A/(0.1 + MathAbs(A));
}

double Sigmoid2 (double A)
{
  return A/(0.1 + MathAbs(A));
}

double Sigmoid3 (double A)
{
  return A/(0.1 + MathAbs(A));
}

7)ルールに従い、式すべての終わりにセミコロンを付け、コメントは正確に記載(または削除)し、タイプ宣言は初期化済み変数に追加します。

われわれの場合、中間層のニューロン名についてのみタイプはまだ宣言されていません。語 "double" を60回手入力する代わりに、再び一括置換機能を使用しようと思います。ニューロン名を持つ文字列の初めを強調表示する(文字列の冒頭の余白も強調する必要があります。というのはニューロン名が式の右辺でも使用され、語 "double" はそこに挿入する必要はないためです)必要があります。

図19 置換対象テキストの強調表示

テキストの強調箇所をコピーしたら、同じテキストと置き換えるためテキスト置換ダイアログを挿入し、"double" という語をそれに追加します。

図20 変数にタイプ名 を追加します。

『すべてを置換』ボタンを押すのを忘れないでください。


8)NeuroPro には小さなバグがあります。ニューラルネットワークに低数値を入力すると、テキストフォーマットでhこの入力の正規化の式にゼロ除算が入ってしまいます。われわれの場合、"BAR___1__" がそのような入力です。それはつねにゼロを持ちます。なぜならそれはバー正規化の参照ポイントだからです。

理想的にはI"BAR___1__" はニューラルネットワークの入力とならないことです。どちらにしても低数値を伴う入力は予測値には影響がないためですただし、その値が入力であれば、NeuroPro によって作成された式は調整する必要があります。コンパイラからエラーメッセージが出ないようにするため、To "BAR___1__" をここで永久に入力である値と置き換える必要があります。われわれの場合、それはゼロです。

BAR[1]=(BAR[1]-0)/0;
BAR[1]=0;

9)もうひとつひじょうにささいなバグがあります(NeuroPro の開発者はニューラルネットワークのテキスト記述がプログラムコードとして使われるとは考えていなかったあtめ、注意して確認しなかったのです)。

一番最後の式の最後に余分な閉じるカッコがあるのです。このバグはひじょうにささいなものですが、MetaEditorのコンパイラを混乱させます。それはその文字列内で余計な括弧を指摘しませんが、プログラムの別の箇所で中括弧を取りません。このことを覚えておいて、出くわしたとき修正できるようにしてください。

BAR[0]=((BAR[0]*0.0180000001564622)+0.000599999912083149)/2);
BAR[0]=((BAR[0]*0.0180000001564622)+0.000599999912083149)/2;

このセクションで説明している処理は定期的に行えば数分しかかかりません。文字に対するリストを覚える必要はありません。次のコンパイルで MetaEditor はコードの誤った部分をエラーとして指摘します。

最後に、式をすべてMQL5 フォーマットにしたら、あとはNotepad から結果として出たコードを MetaEditor に転送し、エキスパートに必要な残りのコードを追加するだけです。確かに定期的に NeuroProで作成されたニューラルネットワークを使用すれば、この段階は簡単になることでしょう。既存のエキスパート内にある前のニューラルネットワークをNotepadからのニューラルネットワークの新しい MQL5 コードと置き換えるだけです。それには文字通り1分かかります。

完全にMetaTrader 5 にての動作準備ができたエキスパートの最終コード(本稿へのアプリケーションからこのコードもダウンロード可能です)

input double    Lots = 0.1;        // Deal volume
input double    MinPrognosis = 0;  // Open deals with a forecast more promising than the current one
//+------------------------------------------------------------------+
const int inputlen=24; // Number of past bars analyzed by the trading strategy
//+------------------------------------------------------------------+
double Sigmoid1(double A)
  {
   return A/(0.1 + MathAbs(A));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
double Sigmoid2(double A)
  {
   return A/(0.1 + MathAbs(A));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
double Sigmoid3(double A)
  {
   return A/(0.1 + MathAbs(A));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
double CalcNeuroNet()
  {
//--- get current quotes for neural network
   MqlRates rates[],rate;
   CopyRates(Symbol(),Period(),0,inputlen+1,rates);
   ArraySetAsSeries(rates,true);

//--- neural network inputs
   double BAR[512]; // 512 - maximum permissible number of fields in the DBF format

//--- fill the array of the neural network input data
//--- closing price of the 1st bar will be the zero level for normalization of others
   double zlevel=rates[1].close; 

   for(int bar=0; bar<=inputlen; bar++)
     {
      rate=rates[bar];
      BAR[bar]=rate.close-zlevel;
     }

//==============================================
// Calculate the neural network with NeuroPro formulas
//==============================================

//--- preprocessing of the data base input fields for training the network:
   BAR[1]=0;//(BAR[1]-0)/0;
   BAR[2]=(BAR[2]- -0.0003)/0.009;
   BAR[3]=(BAR[3]-4.999992E-5)/0.01045;
   BAR[4]=(BAR[4]-0.0011)/0.011;
   BAR[5]=(BAR[5]-0.00285)/0.01335;
   BAR[6]=(BAR[6]-0.004050001)/0.01625;
   BAR[7]=(BAR[7]-0.00495)/0.01695;
   BAR[8]=(BAR[8]-0.0049)/0.0172;
   BAR[9]=(BAR[9]-0.0046)/0.0171;
   BAR[10]=(BAR[10]-0.00395)/0.01755;
   BAR[11]=(BAR[11]-0.0037)/0.0184;
   BAR[12]=(BAR[12]-0.0034)/0.0188;
   BAR[13]=(BAR[13]-0.0029)/0.0194;
   BAR[14]=(BAR[14]-0.002499999)/0.0196;
   BAR[15]=(BAR[15]-0.00245)/0.01935;
   BAR[16]=(BAR[16]-0.00275)/0.01925;
   BAR[17]=(BAR[17]-0.0028)/0.0194;
   BAR[18]=(BAR[18]-0.002950001)/0.01965;
   BAR[19]=(BAR[19]-0.002649999)/0.01965;
   BAR[20]=(BAR[20]-0.002699999)/0.0197;
   BAR[21]=(BAR[21]-0.00275)/0.01945;
   BAR[22]=(BAR[22]-0.00225)/0.01955;
   BAR[23]=(BAR[23]-0.0019)/0.0195;
   BAR[24]=(BAR[24]-0.00225)/0.01935;

//--- syndromes of the 1st level:
   double Syndrome1_1=Sigmoid1( 0.07165167*BAR[1]-0.08914512*BAR[2]+0.160242*BAR[3]-0.1136391*BAR[4]+0.01358515*BAR[5]+0.3755009*BAR[6]-0.1433693*BAR[7]+0.224411*BAR[8]+0.03298632*BAR[9]-0.2551045*BAR[10]-0.1418581*BAR[11]+0.007130164*BAR[12]-0.08727393*BAR[13]-0.2567087*BAR[14]+0.1118081*BAR[15]+0.73848*BAR[16]+0.05880548*BAR[17]-0.1544689*BAR[18]+0.192913*BAR[19]-0.1743894*BAR[20]-0.2184512*BAR[21]-0.2290305*BAR[22]+0.3946579*BAR[23]-0.02947071*BAR[24]-0.08091708 );
   double Syndrome1_2=Sigmoid1( -0.08248464*BAR[1]+0.3076621*BAR[2]-0.0500868*BAR[3]-0.6526818*BAR[4]+0.04266862*BAR[5]+0.581119*BAR[6]-0.0356447*BAR[7]+0.0292943*BAR[8]-0.3660156*BAR[9]-0.3244759*BAR[10]+0.05519342*BAR[11]+0.2419113*BAR[12]-0.2178954*BAR[13]+0.4037299*BAR[14]-0.1593139*BAR[15]+0.3567515*BAR[16]+0.08094382*BAR[17]-0.01788837*BAR[18]-0.379636*BAR[19]+0.6658992*BAR[20]-0.1899142*BAR[21]+0.02259956*BAR[22]+0.767949*BAR[23]-0.5380562*BAR[24]-0.06307755 );
   double Syndrome1_3=Sigmoid1( -0.08426282*BAR[1]-0.172721*BAR[2]+0.1749717*BAR[3]-0.07916483*BAR[4]-0.0523758*BAR[5]+0.1935233*BAR[6]+0.01627235*BAR[7]+0.1254414*BAR[8]-0.1101555*BAR[9]-0.02285305*BAR[10]-0.14389*BAR[11]+0.1788775*BAR[12]-0.007144043*BAR[13]+0.1925385*BAR[14]-0.08001231*BAR[15]-0.2021703*BAR[16]+0.08694438*BAR[17]+0.3090158*BAR[18]-0.3330302*BAR[19]+0.2519112*BAR[20]-0.2170611*BAR[21]-0.2216277*BAR[22]+0.09618518*BAR[23]+0.049888*BAR[24]-0.06465426 );
   double Syndrome1_4=Sigmoid1( 0.02806905*BAR[1]+0.07787746*BAR[2]+0.1972721*BAR[3]-0.247464*BAR[4]-0.008635854*BAR[5]-0.1975036*BAR[6]-0.0652089*BAR[7]-0.1276176*BAR[8]-0.3386112*BAR[9]-0.103951*BAR[10]+0.08352495*BAR[11]-0.1821419*BAR[12]-0.05604611*BAR[13]-0.05922695*BAR[14]-0.1670811*BAR[15]+0.002476109*BAR[16]-0.03657883*BAR[17]-0.09295338*BAR[18]+0.2500353*BAR[19]-0.03980102*BAR[20]+0.1059941*BAR[21]-0.4037244*BAR[22]-0.08735184*BAR[23]+0.1546644*BAR[24]+0.1966186 );
   double Syndrome1_5=Sigmoid1( 0.03832016*BAR[1]-0.09065858*BAR[2]+0.2356484*BAR[3]-0.2436682*BAR[4]+0.09812659*BAR[5]+0.09220826*BAR[6]+0.434221*BAR[7]-0.005478878*BAR[8]-0.1657191*BAR[9]-0.2605299*BAR[10]+0.3523667*BAR[11]+0.3595579*BAR[12]+0.3402678*BAR[13]-0.3346431*BAR[14]+0.1215327*BAR[15]-0.1869196*BAR[16]+0.07256371*BAR[17]-0.09229603*BAR[18]-0.09961994*BAR[19]+0.2491707*BAR[20]+0.3703756*BAR[21]+0.1369175*BAR[22]+0.0560869*BAR[23]-0.007567503*BAR[24]-0.01722363 );
   double Syndrome1_6=Sigmoid1( -0.06897662*BAR[1]-0.4182717*BAR[2]+0.200378*BAR[3]-0.4152234*BAR[4]-0.2081593*BAR[5]+0.3120443*BAR[6]-0.1582431*BAR[7]+0.1900958*BAR[8]+0.002503331*BAR[9]+0.02297609*BAR[10]+0.03145982*BAR[11]+0.1816629*BAR[12]+0.1854629*BAR[13]-0.1660063*BAR[14]+0.3112128*BAR[15]-0.4799304*BAR[16]-0.100519*BAR[17]-0.1523588*BAR[18]+0.07141552*BAR[19]+0.2336634*BAR[20]+0.01279082*BAR[21]-0.2179644*BAR[22]+0.4898897*BAR[23]-0.1818153*BAR[24]-0.1783737 );
   double Syndrome1_7=Sigmoid1( -0.003986856*BAR[1]-0.3409385*BAR[2]-0.3122248*BAR[3]+0.5656545*BAR[4]+0.07564658*BAR[5]+0.07956024*BAR[6]+0.1820322*BAR[7]-0.05595554*BAR[8]+0.1027963*BAR[9]+0.2596273*BAR[10]+0.1156801*BAR[11]+0.04490443*BAR[12]+0.1426405*BAR[13]+0.06763341*BAR[14]-0.03249188*BAR[15]-0.1912978*BAR[16]-0.2003477*BAR[17]-0.2413947*BAR[18]+0.3188735*BAR[19]-0.2899658*BAR[20]+0.06846272*BAR[21]+0.08726751*BAR[22]-0.2134383*BAR[23]-0.436768*BAR[24]+0.08075105 );
   double Syndrome1_8=Sigmoid1( 0.05597013*BAR[1]+0.3358757*BAR[2]+0.1041476*BAR[3]-0.334706*BAR[4]-0.07069201*BAR[5]+0.06152828*BAR[6]+0.1577689*BAR[7]+0.1737777*BAR[8]-0.7711719*BAR[9]-0.2970988*BAR[10]+0.06691784*BAR[11]+0.0528774*BAR[12]+0.06260363*BAR[13]+0.2449201*BAR[14]-0.3098814*BAR[15]+0.06859511*BAR[16]+0.1355444*BAR[17]-0.15844*BAR[18]+0.2791151*BAR[19]-0.412524*BAR[20]+0.228981*BAR[21]-0.4042732*BAR[22]+0.197847*BAR[23]+0.477078*BAR[24]-0.2478239 );
   double Syndrome1_9=Sigmoid1( 0.02181781*BAR[1]-0.1042198*BAR[2]-0.02412975*BAR[3]+0.1485616*BAR[4]+0.07645424*BAR[5]-0.02779776*BAR[6]-0.1519209*BAR[7]-0.1878287*BAR[8]+0.1637603*BAR[9]+0.248636*BAR[10]+0.2032469*BAR[11]-0.03869069*BAR[12]+0.02014448*BAR[13]-0.2079489*BAR[14]+0.08846121*BAR[15]+0.1025348*BAR[16]+0.01593455*BAR[17]-0.4964754*BAR[18]+0.1635097*BAR[19]-0.04561989*BAR[20]-0.0662128*BAR[21]-0.2423395*BAR[22]+0.2898602*BAR[23]+0.03824728*BAR[24]-0.07471437 );
   double Syndrome1_10=Sigmoid1( -0.02918137*BAR[1]+0.06085975*BAR[2]-0.3056079*BAR[3]-0.5144019*BAR[4]-0.1966296*BAR[5]+0.04413594*BAR[6]+0.03249943*BAR[7]+0.08405613*BAR[8]-0.08797813*BAR[9]+0.06621616*BAR[10]-0.2226632*BAR[11]-0.1000158*BAR[12]+0.0106046*BAR[13]-0.1383344*BAR[14]+0.05141285*BAR[15]-0.1009147*BAR[16]-0.1503479*BAR[17]+0.2877283*BAR[18]-0.2209365*BAR[19]+0.1310906*BAR[20]-0.1188305*BAR[21]-0.002668453*BAR[22]+0.1106755*BAR[23]+0.3884961*BAR[24]+0.0006983803 );
   double Syndrome1_11=Sigmoid1( -0.04872056*BAR[1]-0.5066758*BAR[2]+0.08158222*BAR[3]+0.2647052*BAR[4]+0.3632542*BAR[5]+0.4538754*BAR[6]-0.1346472*BAR[7]+0.16742*BAR[8]+0.2974689*BAR[9]+0.3446769*BAR[10]-0.2784187*BAR[11]+0.2461497*BAR[12]-0.166853*BAR[13]-0.4296628*BAR[14]+0.7343794*BAR[15]+0.2154892*BAR[16]-0.4086125*BAR[17]-0.6446049*BAR[18]-0.5614476*BAR[19]-0.593914*BAR[20]+0.5039462*BAR[21]+0.113933*BAR[22]+0.3599374*BAR[23]-0.5517*BAR[24]+0.1249064 );
   double Syndrome1_12=Sigmoid1( -0.09035824*BAR[1]-0.2619464*BAR[2]+0.5151641*BAR[3]+0.08415102*BAR[4]+0.007849894*BAR[5]-0.3585253*BAR[6]-0.3458216*BAR[7]-0.006490127*BAR[8]+0.1933572*BAR[9]+0.1655464*BAR[10]-0.2591909*BAR[11]+0.2810482*BAR[12]-0.3552095*BAR[13]+0.1032239*BAR[14]-0.2380441*BAR[15]-0.6082169*BAR[16]-0.3652177*BAR[17]+0.4065064*BAR[18]-0.1538232*BAR[19]-0.03332642*BAR[20]+0.06235149*BAR[21]-0.08935639*BAR[22]-0.2274701*BAR[23]+0.2350571*BAR[24]-0.1009272 );
   double Syndrome1_13=Sigmoid1( -0.05370994*BAR[1]+0.2999545*BAR[2]-0.2855853*BAR[3]+0.1123754*BAR[4]+0.2561198*BAR[5]-0.2846766*BAR[6]+0.008345681*BAR[7]+0.1896221*BAR[8]-0.1973753*BAR[9]+0.3510076*BAR[10]+0.4492245*BAR[11]-0.09004608*BAR[12]+0.002758034*BAR[13]+0.03157447*BAR[14]+0.02175433*BAR[15]-0.399723*BAR[16]-0.2736914*BAR[17]+0.1198452*BAR[18]+0.2808644*BAR[19]-0.06968442*BAR[20]-0.5771574*BAR[21]+0.3748633*BAR[22]-0.2721373*BAR[23]-0.2329663*BAR[24]+0.07683773 );
   double Syndrome1_14=Sigmoid1( 0.094418*BAR[1]+0.2155959*BAR[2]-0.4787674*BAR[3]+0.3605456*BAR[4]+0.06799955*BAR[5]+0.607367*BAR[6]-0.3518007*BAR[7]+0.1633829*BAR[8]+0.3040094*BAR[9]+0.3707297*BAR[10]+0.02556368*BAR[11]-0.0885786*BAR[12]-0.3713907*BAR[13]-0.2014098*BAR[14]-0.289242*BAR[15]-0.09950806*BAR[16]-0.5361071*BAR[17]+0.4154459*BAR[18]+0.02827369*BAR[19]-0.04972957*BAR[20]-0.1700879*BAR[21]+0.2973098*BAR[22]-0.2097459*BAR[23]-0.0422597*BAR[24]+0.2318914 );
   double Syndrome1_15=Sigmoid1( 0.02161242*BAR[1]+0.5484816*BAR[2]+0.002152426*BAR[3]-0.3017516*BAR[4]+0.02010602*BAR[5]-0.8008425*BAR[6]-0.2985114*BAR[7]+0.5151479*BAR[8]+0.1572166*BAR[9]-0.04494689*BAR[10]+0.2529401*BAR[11]-0.02046412*BAR[12]-0.05892481*BAR[13]-0.1359019*BAR[14]-0.2005993*BAR[15]+0.03077302*BAR[16]+0.745619*BAR[17]-0.4197147*BAR[18]-0.1354882*BAR[19]-0.6034228*BAR[20]-0.04950687*BAR[21]-0.1093793*BAR[22]-0.46851*BAR[23]+0.2340346*BAR[24]-0.1910115 );
   double Syndrome1_16=Sigmoid1( 0.06201033*BAR[1]+0.2311719*BAR[2]-0.6587076*BAR[3]-0.1937433*BAR[4]-0.3063492*BAR[5]+0.0458253*BAR[6]+0.2621455*BAR[7]-0.3292437*BAR[8]-0.07124191*BAR[9]+0.03962434*BAR[10]-0.03539502*BAR[11]+0.1602975*BAR[12]+0.1252141*BAR[13]-0.1939677*BAR[14]-0.3524359*BAR[15]-0.02675135*BAR[16]-0.1550312*BAR[17]+0.2015329*BAR[18]-0.1383009*BAR[19]+0.3079963*BAR[20]+0.06971535*BAR[21]-0.2415089*BAR[22]-0.03791533*BAR[23]+0.01494107*BAR[24]+0.01395546 );
   double Syndrome1_17=Sigmoid1( -0.03211073*BAR[1]-0.2057187*BAR[2]-0.2208917*BAR[3]+0.1034868*BAR[4]+0.003785761*BAR[5]-0.1510143*BAR[6]-0.04637882*BAR[7]-0.01963908*BAR[8]-0.3622932*BAR[9]+0.03135398*BAR[10]-0.1296021*BAR[11]-0.2571803*BAR[12]+0.02485986*BAR[13]-0.05831699*BAR[14]+0.2441404*BAR[15]+0.4313999*BAR[16]-0.05117986*BAR[17]-0.06832605*BAR[18]-0.01433043*BAR[19]-0.3331767*BAR[20]-0.09270683*BAR[21]+0.1077102*BAR[22]+0.0517161*BAR[23]+0.1463209*BAR[24]+0.08033083 );
   double Syndrome1_18=Sigmoid1( -0.01044874*BAR[1]+0.8255618*BAR[2]-0.3581862*BAR[3]+0.2379437*BAR[4]-0.05247816*BAR[5]+0.3858318*BAR[6]-0.04216846*BAR[7]+0.2305764*BAR[8]-0.2754549*BAR[9]+0.1255125*BAR[10]-0.1954638*BAR[11]+0.04934186*BAR[12]-0.08713531*BAR[13]+0.08193728*BAR[14]-0.01578137*BAR[15]+0.04301662*BAR[16]-0.01941852*BAR[17]+0.0321704*BAR[18]-0.4490997*BAR[19]-0.2165072*BAR[20]+0.5094138*BAR[21]-0.08077756*BAR[22]-0.1167052*BAR[23]+0.008337143*BAR[24]-0.1847742 );
   double Syndrome1_19=Sigmoid1( 0.07863438*BAR[1]+0.6541001*BAR[2]-0.0287532*BAR[3]-0.07992863*BAR[4]-0.1936443*BAR[5]+0.2021953*BAR[6]+0.5814793*BAR[7]+0.1076662*BAR[8]-0.2505759*BAR[9]-0.1958519*BAR[10]+0.2982949*BAR[11]-0.130183*BAR[12]-0.2418064*BAR[13]-0.03213368*BAR[14]-0.1050228*BAR[15]-0.04116086*BAR[16]+0.1059578*BAR[17]-0.09407587*BAR[18]+0.2511382*BAR[19]+0.03090675*BAR[20]-0.2050715*BAR[21]+0.07968493*BAR[22]-0.1085312*BAR[23]-0.3073632*BAR[24]+0.1479857 );
   double Syndrome1_20=Sigmoid1( 0.01779699*BAR[1]+0.1517631*BAR[2]+0.1832252*BAR[3]+0.4329565*BAR[4]-0.1528609*BAR[5]-0.2424133*BAR[6]+0.1942621*BAR[7]+0.1390828*BAR[8]-0.3387062*BAR[9]+0.3891163*BAR[10]+0.3485644*BAR[11]+0.06489421*BAR[12]-0.01458877*BAR[13]-0.1127466*BAR[14]+0.1122861*BAR[15]-0.1973242*BAR[16]+0.4340822*BAR[17]-0.633949*BAR[18]+0.1276167*BAR[19]+0.2476585*BAR[20]-0.4445719*BAR[21]+0.6248969*BAR[22]-0.2169943*BAR[23]-0.501359*BAR[24]-0.1358235 );

//--- syndromes of the 2nd level:
   double Syndrome2_1=Sigmoid2( 0.2332734*Syndrome1_1-0.2002641*Syndrome1_2-0.03174414*Syndrome1_3-0.3868614*Syndrome1_4-0.1933812*Syndrome1_5-0.2366997*Syndrome1_6+0.3920829*Syndrome1_7+0.1015497*Syndrome1_8-0.1333193*Syndrome1_9+0.05584235*Syndrome1_10-0.2983295*Syndrome1_11+0.1034668*Syndrome1_12-0.4040487*Syndrome1_13-0.2103508*Syndrome1_14-0.2480657*Syndrome1_15-0.1906435*Syndrome1_16+0.2692898*Syndrome1_17+0.2760854*Syndrome1_18-0.1738693*Syndrome1_19-0.1861307*Syndrome1_20-0.07152162 );
   double Syndrome2_2=Sigmoid2( -0.1242675*Syndrome1_1+0.05587832*Syndrome1_2+0.1567961*Syndrome1_3+0.1077346*Syndrome1_4-0.2112047*Syndrome1_5+0.04008683*Syndrome1_6-0.1716478*Syndrome1_7+0.3083204*Syndrome1_8-0.1864694*Syndrome1_9+0.08867304*Syndrome1_10-0.06801239*Syndrome1_11-0.1810985*Syndrome1_12-0.05133555*Syndrome1_13+0.2981661*Syndrome1_14-0.01543425*Syndrome1_15-0.1859617*Syndrome1_16+0.027973*Syndrome1_17-0.1715439*Syndrome1_18-0.1249511*Syndrome1_19+0.5925598*Syndrome1_20-0.279602 );
   double Syndrome2_3=Sigmoid2( -0.4745722*Syndrome1_1-0.1248492*Syndrome1_2-0.1128288*Syndrome1_3+0.1485692*Syndrome1_4-0.3948999*Syndrome1_5+0.2633227*Syndrome1_6-0.2046695*Syndrome1_7-0.03632757*Syndrome1_8+0.259578*Syndrome1_9-0.07442582*Syndrome1_10+0.06552354*Syndrome1_11-0.2452848*Syndrome1_12-0.1599011*Syndrome1_13+0.1749917*Syndrome1_14-0.07113215*Syndrome1_15-0.1524421*Syndrome1_16+0.3606906*Syndrome1_17+0.3524929*Syndrome1_18+0.1315838*Syndrome1_19+0.1981817*Syndrome1_20+0.0126604 );
   double Syndrome2_4=Sigmoid2( -0.3605324*Syndrome1_1+0.2803221*Syndrome1_2+0.07412126*Syndrome1_3+0.2101911*Syndrome1_4-0.1933928*Syndrome1_5-0.2068641*Syndrome1_6+0.1302721*Syndrome1_7+0.04962961*Syndrome1_8+0.2879501*Syndrome1_9-0.04214102*Syndrome1_10-0.02194729*Syndrome1_11-0.0501424*Syndrome1_12+0.007969459*Syndrome1_13+0.1151657*Syndrome1_14+0.04063402*Syndrome1_15+0.1461606*Syndrome1_16-0.07482237*Syndrome1_17-0.3319329*Syndrome1_18+0.2494595*Syndrome1_19-0.09345333*Syndrome1_20-0.1831799 );
   double Syndrome2_5=Sigmoid2( -0.03081687*Syndrome1_1-0.419345*Syndrome1_2-0.01301429*Syndrome1_3+0.008855551*Syndrome1_4+0.2869771*Syndrome1_5+0.06881366*Syndrome1_6-0.1612982*Syndrome1_7-0.491662*Syndrome1_8+0.04266098*Syndrome1_9-0.7546657*Syndrome1_10+0.0472151*Syndrome1_11-0.5099863*Syndrome1_12+0.1196823*Syndrome1_13+0.2611973*Syndrome1_14-0.0241531*Syndrome1_15-0.5843646*Syndrome1_16+0.08374172*Syndrome1_17+0.041931*Syndrome1_18-0.181801*Syndrome1_19+0.6314354*Syndrome1_20+0.2967799 );
   double Syndrome2_6=Sigmoid2( 0.2783457*Syndrome1_1+0.05858535*Syndrome1_2+0.03348543*Syndrome1_3-0.09202126*Syndrome1_4+0.09466362*Syndrome1_5-0.01946918*Syndrome1_6-0.008507644*Syndrome1_7+0.1967683*Syndrome1_8-0.1593684*Syndrome1_9+0.2202749*Syndrome1_10-0.2754305*Syndrome1_11-0.08108314*Syndrome1_12+0.1606592*Syndrome1_13+0.03723634*Syndrome1_14+0.3494412*Syndrome1_15-0.139782*Syndrome1_16+0.03641316*Syndrome1_17-0.1216527*Syndrome1_18-0.2194063*Syndrome1_19+0.3015033*Syndrome1_20-0.1307777 );
   double Syndrome2_7=Sigmoid2( -0.1451617*Syndrome1_1-0.1851998*Syndrome1_2-0.2149245*Syndrome1_3-0.05804037*Syndrome1_4-0.03970402*Syndrome1_5+2.506166E-6*Syndrome1_6+0.223578*Syndrome1_7-0.1718342*Syndrome1_8+0.001228896*Syndrome1_9-0.03911417*Syndrome1_10+0.3167912*Syndrome1_11+0.2213001*Syndrome1_12-0.3518667*Syndrome1_13-0.6146168*Syndrome1_14-0.1061097*Syndrome1_15-0.3044312*Syndrome1_16-0.04269538*Syndrome1_17-0.1753355*Syndrome1_18+0.1989161*Syndrome1_19-0.3667244*Syndrome1_20+0.2514035 );
   double Syndrome2_8=Sigmoid2( -0.1430153*Syndrome1_1-Syndrome1_2+0.02704678*Syndrome1_3+0.09941091*Syndrome1_4+0.07057924*Syndrome1_5-0.3370984*Syndrome1_6+0.1565579*Syndrome1_7-0.6226992*Syndrome1_8-0.4750121*Syndrome1_9+0.0914355*Syndrome1_10+0.7518402*Syndrome1_11-0.3350138*Syndrome1_12-0.3099903*Syndrome1_13+0.01266479*Syndrome1_14-0.7965527*Syndrome1_15-0.1753905*Syndrome1_16-0.1435609*Syndrome1_17+0.1683903*Syndrome1_18+0.1800467*Syndrome1_19+0.02699256*Syndrome1_20+0.3138063 );
   double Syndrome2_9=Sigmoid2( -0.2611458*Syndrome1_1-0.03994129*Syndrome1_2-0.2299157*Syndrome1_3+0.3549923*Syndrome1_4-0.001759748*Syndrome1_5-0.1117837*Syndrome1_6+0.03037107*Syndrome1_7+0.2023677*Syndrome1_8+0.2628252*Syndrome1_9+0.09683131*Syndrome1_10+0.2576693*Syndrome1_11-0.06357097*Syndrome1_12-0.2162403*Syndrome1_13-0.2190126*Syndrome1_14-0.1675369*Syndrome1_15-0.2458067*Syndrome1_16-0.06660707*Syndrome1_17-0.2096998*Syndrome1_18+0.2432118*Syndrome1_19+0.06210691*Syndrome1_20+0.1555794 );
   double Syndrome2_10=Sigmoid2( 0.1120118*Syndrome1_1-0.09789048*Syndrome1_2-0.1146162*Syndrome1_3-0.02268722*Syndrome1_4-0.4754501*Syndrome1_5+0.1567527*Syndrome1_6+0.4281512*Syndrome1_7+0.1428995*Syndrome1_8+0.4317052*Syndrome1_9-0.1987304*Syndrome1_10-0.3471439*Syndrome1_11-0.2485701*Syndrome1_12+0.2200699*Syndrome1_13-0.1804247*Syndrome1_14+0.5553524*Syndrome1_15+0.004284344*Syndrome1_16-0.5408193*Syndrome1_17-0.2304406*Syndrome1_18+0.2462995*Syndrome1_19+0.1687378*Syndrome1_20+0.480715 );
   double Syndrome2_11=Sigmoid2( 0.2892572*Syndrome1_1+0.2819389*Syndrome1_2-0.2116477*Syndrome1_3-0.1031269*Syndrome1_4-0.2198152*Syndrome1_5-0.2882532*Syndrome1_6-0.7462316*Syndrome1_7+0.7820893*Syndrome1_8-0.05574411*Syndrome1_9-0.1144354*Syndrome1_10-0.1073154*Syndrome1_11+0.5092962*Syndrome1_12-0.07017706*Syndrome1_13-0.5550667*Syndrome1_14-0.5170746*Syndrome1_15-0.1299864*Syndrome1_16+0.03325708*Syndrome1_17-0.5107772*Syndrome1_18+0.04024922*Syndrome1_19+0.1836878*Syndrome1_20+0.0346345 );
   double Syndrome2_12=Sigmoid2( -0.10614*Syndrome1_1+0.06027444*Syndrome1_2+0.08108542*Syndrome1_3-0.1568731*Syndrome1_4+0.1509192*Syndrome1_5-0.1630516*Syndrome1_6+0.01426157*Syndrome1_7+0.02186926*Syndrome1_8+0.1099893*Syndrome1_9-0.02269597*Syndrome1_10-0.04576464*Syndrome1_11-0.161096*Syndrome1_12-0.1901706*Syndrome1_13-0.02513908*Syndrome1_14+0.1317106*Syndrome1_15-0.06866668*Syndrome1_16+0.1083753*Syndrome1_17+0.1449683*Syndrome1_18+0.006118122*Syndrome1_19+0.1255394*Syndrome1_20-0.3822223 );
   double Syndrome2_13=Sigmoid2( -0.01638931*Syndrome1_1+0.1172011*Syndrome1_2-0.1022018*Syndrome1_3+0.1098846*Syndrome1_4+0.3456185*Syndrome1_5-0.276273*Syndrome1_6-0.1697723*Syndrome1_7-0.1394644*Syndrome1_8+0.0530486*Syndrome1_9+0.04139024*Syndrome1_10-0.02131393*Syndrome1_11+0.1144992*Syndrome1_12-0.1791101*Syndrome1_13+0.124498*Syndrome1_14+0.2169005*Syndrome1_15+0.06764794*Syndrome1_16+0.3542189*Syndrome1_17+0.0647957*Syndrome1_18+0.01778502*Syndrome1_19-0.0183728*Syndrome1_20-0.09863564 );
   double Syndrome2_14=Sigmoid2( 0.1046498*Syndrome1_1+0.1199886*Syndrome1_2-0.3787079*Syndrome1_3+0.568437*Syndrome1_4-0.09216721*Syndrome1_5-0.07998162*Syndrome1_6-0.1422648*Syndrome1_7-0.220407*Syndrome1_8+0.00417607*Syndrome1_9+0.2042087*Syndrome1_10+0.2614584*Syndrome1_11+0.04491196*Syndrome1_12+0.1860093*Syndrome1_13-0.1642074*Syndrome1_14+0.3918036*Syndrome1_15+0.05427575*Syndrome1_16-0.0002294437*Syndrome1_17+0.008295977*Syndrome1_18-0.2818146*Syndrome1_19-0.3877438*Syndrome1_20+0.03536745 );
   double Syndrome2_15=Sigmoid2( -0.1754033*Syndrome1_1-0.0528489*Syndrome1_2-0.1744897*Syndrome1_3+0.1113354*Syndrome1_4+0.1185713*Syndrome1_5-0.0231303*Syndrome1_6+0.006316248*Syndrome1_7-0.08525342*Syndrome1_8+0.1568578*Syndrome1_9+0.2965699*Syndrome1_10+0.2781587*Syndrome1_11+0.2391527*Syndrome1_12-0.08555941*Syndrome1_13-0.2362186*Syndrome1_14+0.1128907*Syndrome1_15-0.04770778*Syndrome1_16-0.0139725*Syndrome1_17+0.1079882*Syndrome1_18-0.09141354*Syndrome1_19+0.3320866*Syndrome1_20-0.3015116 );
   double Syndrome2_16=Sigmoid2( 0.1962015*Syndrome1_1+0.0192374*Syndrome1_2-0.1578716*Syndrome1_3+0.03360523*Syndrome1_4+0.04818176*Syndrome1_5+0.2462966*Syndrome1_6-0.2103649*Syndrome1_7+0.01318523*Syndrome1_8-0.09349868*Syndrome1_9+0.08476428*Syndrome1_10-0.06272572*Syndrome1_11+0.2246324*Syndrome1_12+0.2539908*Syndrome1_13-0.2059217*Syndrome1_14-0.08641216*Syndrome1_15-0.09780023*Syndrome1_16+0.0005770256*Syndrome1_17-0.2842666*Syndrome1_18-0.05383059*Syndrome1_19-0.2822465*Syndrome1_20+0.2277268 );
   double Syndrome2_17=Sigmoid2( 0.5981864*Syndrome1_1+0.5172131*Syndrome1_2-0.2310352*Syndrome1_3-0.1814138*Syndrome1_4-0.2148922*Syndrome1_5+0.562911*Syndrome1_6+0.5865576*Syndrome1_7-0.2790301*Syndrome1_8-0.3841165*Syndrome1_9+0.3223535*Syndrome1_10+0.2096305*Syndrome1_11+0.08284206*Syndrome1_12+0.7050048*Syndrome1_13+0.4129859*Syndrome1_14+0.2116682*Syndrome1_15+0.2213966*Syndrome1_16-0.1637594*Syndrome1_17+0.1191863*Syndrome1_18-0.6626714*Syndrome1_19-0.9127383*Syndrome1_20-0.1505798 );
   double Syndrome2_18=Sigmoid2( -0.008298698*Syndrome1_1-0.1847953*Syndrome1_2-0.1930849*Syndrome1_3-0.1005524*Syndrome1_4+0.0737519*Syndrome1_5+0.04218475*Syndrome1_6-0.422835*Syndrome1_7+0.06019862*Syndrome1_8-0.2056148*Syndrome1_9+0.3398327*Syndrome1_10-0.2526269*Syndrome1_11-0.06098709*Syndrome1_12-0.1447722*Syndrome1_13-0.05216306*Syndrome1_14-0.09496115*Syndrome1_15+0.2071376*Syndrome1_16+0.03088453*Syndrome1_17-0.521363*Syndrome1_18-0.06449924*Syndrome1_19-0.4105364*Syndrome1_20+0.3204305 );
   double Syndrome2_19=Sigmoid2( -0.1376712*Syndrome1_1-0.0153131*Syndrome1_2+0.04377801*Syndrome1_3+0.08896239*Syndrome1_4+0.03197494*Syndrome1_5-0.02259021*Syndrome1_6+0.008662836*Syndrome1_7-0.1961185*Syndrome1_8-0.0720102*Syndrome1_9+0.05738823*Syndrome1_10-0.004060962*Syndrome1_11-0.3752605*Syndrome1_12+0.02065136*Syndrome1_13+0.1263955*Syndrome1_14-0.05906902*Syndrome1_15+0.4029721*Syndrome1_16-0.159444*Syndrome1_17-0.1619136*Syndrome1_18+0.3338208*Syndrome1_19-0.0656369*Syndrome1_20+0.1602566 );
   double Syndrome2_20=Sigmoid2( -0.003900121*Syndrome1_1+0.3159288*Syndrome1_2+0.2550703*Syndrome1_3+0.05409481*Syndrome1_4+0.06660215*Syndrome1_5-0.1948439*Syndrome1_6-0.370153*Syndrome1_7+0.5337713*Syndrome1_8-0.06716464*Syndrome1_9+0.550526*Syndrome1_10+0.4723933*Syndrome1_11+0.09457724*Syndrome1_12+0.5613732*Syndrome1_13+0.3709611*Syndrome1_14-0.07680532*Syndrome1_15-0.5097623*Syndrome1_16+0.4023384*Syndrome1_17+0.2330064*Syndrome1_18-0.09448317*Syndrome1_19+0.2668969*Syndrome1_20-0.2110061 );

//--- syndromes of the 3rd level:
   double Syndrome3_1=Sigmoid3( -0.05101856*Syndrome2_1-0.04933448*Syndrome2_2+0.03248681*Syndrome2_3-0.05835526*Syndrome2_4-0.01888579*Syndrome2_5-0.07940733*Syndrome2_6-0.04341835*Syndrome2_7-0.07906266*Syndrome2_8+0.2054683*Syndrome2_9+0.1553352*Syndrome2_10-0.07296721*Syndrome2_11-0.01849408*Syndrome2_12-0.07505544*Syndrome2_13+0.08666297*Syndrome2_14-0.2001411*Syndrome2_15+0.07931387*Syndrome2_16+0.1598745*Syndrome2_17+0.01308129*Syndrome2_18+0.159161*Syndrome2_19+0.1903208*Syndrome2_20+0.0190388 );
   double Syndrome3_2=Sigmoid3( 0.0643296*Syndrome2_1+0.3451192*Syndrome2_2-0.1247545*Syndrome2_3+0.03276825*Syndrome2_4+0.303136*Syndrome2_5+0.03152885*Syndrome2_6+0.1118743*Syndrome2_7-0.3860323*Syndrome2_8-0.08593427*Syndrome2_9-0.2664599*Syndrome2_10+0.213205*Syndrome2_11-0.0977626*Syndrome2_12-0.2923501*Syndrome2_13-0.3133417*Syndrome2_14-0.1915279*Syndrome2_15+0.4333939*Syndrome2_16+0.02110274*Syndrome2_17+0.5802879*Syndrome2_18+0.03386912*Syndrome2_19+0.08908307*Syndrome2_20+0.06071822 );
   double Syndrome3_3=Sigmoid3( -0.08613513*Syndrome2_1+0.1200513*Syndrome2_2+0.3818525*Syndrome2_3-0.09603316*Syndrome2_4-0.2353039*Syndrome2_5-0.1816488*Syndrome2_6+0.002517342*Syndrome2_7-0.2414117*Syndrome2_8+0.2011739*Syndrome2_9-0.3057347*Syndrome2_10-0.4593749*Syndrome2_11-0.2228307*Syndrome2_12+0.03512295*Syndrome2_13+0.4402955*Syndrome2_14-0.1967632*Syndrome2_15+0.07873345*Syndrome2_16+0.1981131*Syndrome2_17-0.2677957*Syndrome2_18+0.1719814*Syndrome2_19-0.474854*Syndrome2_20+0.01101439 );
   double Syndrome3_4=Sigmoid3( 0.02534361*Syndrome2_1+0.1845266*Syndrome2_2+0.149674*Syndrome2_3-0.1454014*Syndrome2_4+0.00701888*Syndrome2_5+0.08219463*Syndrome2_6+0.05163066*Syndrome2_7-0.1836077*Syndrome2_8+0.1429968*Syndrome2_9+0.518382*Syndrome2_10-0.00966637*Syndrome2_11-0.1674386*Syndrome2_12+0.1387497*Syndrome2_13+0.1385897*Syndrome2_14-0.01148864*Syndrome2_15+0.3751494*Syndrome2_16-0.08906862*Syndrome2_17-0.06286599*Syndrome2_18+0.2061662*Syndrome2_19-0.07524439*Syndrome2_20-0.08077133 );
   double Syndrome3_5=Sigmoid3( 0.3856083*Syndrome2_1-0.01700347*Syndrome2_2-0.1044575*Syndrome2_3+0.111998*Syndrome2_4-0.5157402*Syndrome2_5-0.05508286*Syndrome2_6-0.3101066*Syndrome2_7-0.5261913*Syndrome2_8-0.05983765*Syndrome2_9+0.1723307*Syndrome2_10-0.2564277*Syndrome2_11+0.06385356*Syndrome2_12-0.07245655*Syndrome2_13+0.1154206*Syndrome2_14-0.3492871*Syndrome2_15+0.136372*Syndrome2_16+0.3627071*Syndrome2_17-0.3074959*Syndrome2_18+0.4425845*Syndrome2_19-0.9329191*Syndrome2_20+0.01476912 );
   double Syndrome3_6=Sigmoid3( 0.5246867*Syndrome2_1-0.2347829*Syndrome2_2+0.01062111*Syndrome2_3+0.2374777*Syndrome2_4-0.02361662*Syndrome2_5+0.1804156*Syndrome2_6+0.07669501*Syndrome2_7-0.142881*Syndrome2_8+0.2566245*Syndrome2_9+0.1024709*Syndrome2_10-0.04695484*Syndrome2_11-0.004103919*Syndrome2_12+0.3340242*Syndrome2_13-0.3702791*Syndrome2_14+0.1852374*Syndrome2_15+0.02175477*Syndrome2_16+0.09901489*Syndrome2_17-0.1502062*Syndrome2_18+0.3814779*Syndrome2_19-0.06319473*Syndrome2_20+0.2657273 );
   double Syndrome3_7=Sigmoid3( 0.1613003*Syndrome2_1-0.2738772*Syndrome2_2-0.03304096*Syndrome2_3+0.3934855*Syndrome2_4+0.3955218*Syndrome2_5-0.3004892*Syndrome2_6+0.1339742*Syndrome2_7+0.09475601*Syndrome2_8+0.03064043*Syndrome2_9-0.7264652*Syndrome2_10-0.4579849*Syndrome2_11-0.1183059*Syndrome2_12+0.2197721*Syndrome2_13-0.08493897*Syndrome2_14+0.2115426*Syndrome2_15-0.07834542*Syndrome2_16-0.3884689*Syndrome2_17-0.101394*Syndrome2_18+0.1002519*Syndrome2_19-0.07787764*Syndrome2_20+0.3529212 );
   double Syndrome3_8=Sigmoid3( -0.3544801*Syndrome2_1+0.03471621*Syndrome2_2-0.2373467*Syndrome2_3-0.2836286*Syndrome2_4+0.01646966*Syndrome2_5+0.06978795*Syndrome2_6-0.03310004*Syndrome2_7+0.01844743*Syndrome2_8+0.05259214*Syndrome2_9-0.05343668*Syndrome2_10+0.3971725*Syndrome2_11-0.08770485*Syndrome2_12-0.2040168*Syndrome2_13+0.1109144*Syndrome2_14-0.06249888*Syndrome2_15-0.5860764*Syndrome2_16+0.1217078*Syndrome2_17+0.2471277*Syndrome2_18-0.03716509*Syndrome2_19-0.1908655*Syndrome2_20+0.03838157 );
   double Syndrome3_9=Sigmoid3( 0.1542789*Syndrome2_1+0.3505224*Syndrome2_2+0.06042741*Syndrome2_3+0.08956298*Syndrome2_4-0.03655836*Syndrome2_5-0.3083843*Syndrome2_6+0.2483124*Syndrome2_7-0.1132483*Syndrome2_8-0.3571556*Syndrome2_9-0.04335312*Syndrome2_10+0.005499069*Syndrome2_11+0.371572*Syndrome2_12-0.1199554*Syndrome2_13+0.1160574*Syndrome2_14-0.01656827*Syndrome2_15+0.09481092*Syndrome2_16-0.07926448*Syndrome2_17+0.3847227*Syndrome2_18+0.1039986*Syndrome2_19-0.02874756*Syndrome2_20-0.2311832 );
   double Syndrome3_10=Sigmoid3( -0.5099882*Syndrome2_1-0.2619184*Syndrome2_2+0.2441412*Syndrome2_3-0.02311796*Syndrome2_4+0.004243354*Syndrome2_5-0.04681544*Syndrome2_6+0.1402575*Syndrome2_7-0.03166823*Syndrome2_8-0.2629028*Syndrome2_9-0.03275445*Syndrome2_10-0.311464*Syndrome2_11+0.3158014*Syndrome2_12-0.04689252*Syndrome2_13+0.1556217*Syndrome2_14-0.02266529*Syndrome2_15-0.15192*Syndrome2_16+0.02253294*Syndrome2_17+0.04638374*Syndrome2_18-0.4847055*Syndrome2_19-0.0543578*Syndrome2_20-0.4383866 );
   double Syndrome3_11=Sigmoid3( 0.09181526*Syndrome2_1-0.009475656*Syndrome2_2+0.08283823*Syndrome2_3+0.06638021*Syndrome2_4-0.04110251*Syndrome2_5+0.03041244*Syndrome2_6-0.2266526*Syndrome2_7+0.3537511*Syndrome2_8+0.2091044*Syndrome2_9-0.2312607*Syndrome2_10-0.01409533*Syndrome2_11-0.06294888*Syndrome2_12+0.1980267*Syndrome2_13+0.07864135*Syndrome2_14-0.01312789*Syndrome2_15+0.02964603*Syndrome2_16-0.1720168*Syndrome2_17-0.01523064*Syndrome2_18+0.07354444*Syndrome2_19+0.1534344*Syndrome2_20+0.04784121 );
   double Syndrome3_12=Sigmoid3( -0.01962976*Syndrome2_1-0.1254692*Syndrome2_2+0.01237085*Syndrome2_3-0.006583595*Syndrome2_4-0.06446695*Syndrome2_5-0.1581757*Syndrome2_6-0.01416831*Syndrome2_7+0.08909909*Syndrome2_8+0.02427519*Syndrome2_9+0.06101634*Syndrome2_10-0.07296847*Syndrome2_11-0.02960677*Syndrome2_12+0.1195403*Syndrome2_13+0.007260199*Syndrome2_14-0.005008513*Syndrome2_15+0.07686368*Syndrome2_16-0.1097991*Syndrome2_17+0.02348211*Syndrome2_18-0.01508969*Syndrome2_19+0.06078456*Syndrome2_20+0.1424098 );
   double Syndrome3_13=Sigmoid3( -0.1845686*Syndrome2_1-0.1120369*Syndrome2_2+0.1346949*Syndrome2_3+0.2425685*Syndrome2_4+0.1310953*Syndrome2_5-0.1957272*Syndrome2_6+0.2163845*Syndrome2_7+0.04189415*Syndrome2_8+0.05685329*Syndrome2_9-0.1108158*Syndrome2_10-0.04702755*Syndrome2_11-0.2698838*Syndrome2_12+0.05045844*Syndrome2_13+0.1487544*Syndrome2_14+7.648221E-5*Syndrome2_15-0.04902162*Syndrome2_16+0.3119571*Syndrome2_17-0.2076546*Syndrome2_18+0.1465537*Syndrome2_19+0.2386554*Syndrome2_20+0.09121808 );
   double Syndrome3_14=Sigmoid3( 0.015057*Syndrome2_1-0.07630379*Syndrome2_2+0.10373*Syndrome2_3-0.01276504*Syndrome2_4+0.01637872*Syndrome2_5+0.1570177*Syndrome2_6+0.02290879*Syndrome2_7+0.1426407*Syndrome2_8-0.3037595*Syndrome2_9-0.1183627*Syndrome2_10-0.05010238*Syndrome2_11-0.06874149*Syndrome2_12+0.0325584*Syndrome2_13-0.1127614*Syndrome2_14+0.1010367*Syndrome2_15+0.2743505*Syndrome2_16+0.02752565*Syndrome2_17-0.01011515*Syndrome2_18-0.1072115*Syndrome2_19-0.1723324*Syndrome2_20-0.1862434 );
   double Syndrome3_15=Sigmoid3( -0.0602835*Syndrome2_1+0.1044827*Syndrome2_2-0.03398157*Syndrome2_3+0.1103081*Syndrome2_4-0.2517793*Syndrome2_5-0.1388755*Syndrome2_6+0.1680355*Syndrome2_7+0.08541053*Syndrome2_8+0.2264198*Syndrome2_9+0.1319854*Syndrome2_10+0.2397746*Syndrome2_11+0.04893836*Syndrome2_12+0.07067535*Syndrome2_13+0.03666123*Syndrome2_14-0.2249698*Syndrome2_15+0.1039975*Syndrome2_16+0.03130547*Syndrome2_17+0.1295152*Syndrome2_18-0.1380298*Syndrome2_19-0.2716908*Syndrome2_20+0.3049682 );
   double Syndrome3_16=Sigmoid3( 0.006898584*Syndrome2_1+0.172121*Syndrome2_2+0.08287619*Syndrome2_3-0.2843233*Syndrome2_4+0.3360839*Syndrome2_5-0.06360124*Syndrome2_6+0.08605669*Syndrome2_7+0.1303328*Syndrome2_8+0.176666*Syndrome2_9+0.3064248*Syndrome2_10+0.03492442*Syndrome2_11-0.1337793*Syndrome2_12+0.2166045*Syndrome2_13+0.1651906*Syndrome2_14-0.2159452*Syndrome2_15-0.02087162*Syndrome2_16-0.1321865*Syndrome2_17+0.02330898*Syndrome2_18-0.1607926*Syndrome2_19+0.100959*Syndrome2_20+0.3113509 );
   double Syndrome3_17=Sigmoid3( 0.2484581*Syndrome2_1+0.07501616*Syndrome2_2-0.2955785*Syndrome2_3-0.06893355*Syndrome2_4-0.110545*Syndrome2_5+0.009258383*Syndrome2_6-0.04150206*Syndrome2_7-0.1581711*Syndrome2_8-0.1503464*Syndrome2_9-0.1641756*Syndrome2_10+0.2800875*Syndrome2_11+0.1470316*Syndrome2_12+0.08529772*Syndrome2_13-0.07939056*Syndrome2_14+0.1105667*Syndrome2_15-0.003909521*Syndrome2_16-0.1663841*Syndrome2_17+0.1384012*Syndrome2_18-0.2260507*Syndrome2_19-0.1310463*Syndrome2_20+0.03011392 );
   double Syndrome3_18=Sigmoid3( 0.2167049*Syndrome2_1+0.1083723*Syndrome2_2+0.03713056*Syndrome2_3-0.07394339*Syndrome2_4-0.08689396*Syndrome2_5+0.1893489*Syndrome2_6-0.004869457*Syndrome2_7+0.06987588*Syndrome2_8-0.1505099*Syndrome2_9+0.1717843*Syndrome2_10+0.07792218*Syndrome2_11+0.02835098*Syndrome2_12+0.03617713*Syndrome2_13+0.1599271*Syndrome2_14-0.1617647*Syndrome2_15-0.04720658*Syndrome2_16+0.004165665*Syndrome2_17-0.1073883*Syndrome2_18+0.06164433*Syndrome2_19+0.01017194*Syndrome2_20-0.1073146 );
   double Syndrome3_19=Sigmoid3( 0.1966043*Syndrome2_1-0.06785608*Syndrome2_2-0.02568222*Syndrome2_3+0.2323583*Syndrome2_4-0.1949882*Syndrome2_5-0.0180097*Syndrome2_6-0.1995831*Syndrome2_7-0.3007537*Syndrome2_8+0.03133066*Syndrome2_9-0.3836962*Syndrome2_10+0.8646971*Syndrome2_11-0.04459784*Syndrome2_12+0.1127359*Syndrome2_13+0.3645059*Syndrome2_14+0.3924035*Syndrome2_15+0.2070317*Syndrome2_16-0.1975317*Syndrome2_17+0.249992*Syndrome2_18-0.1090982*Syndrome2_19+0.9234442*Syndrome2_20+0.0260936 );
   double Syndrome3_20=Sigmoid3( -0.1054238*Syndrome2_1+0.01094678*Syndrome2_2+0.1854347*Syndrome2_3-0.03105933*Syndrome2_4-0.1428708*Syndrome2_5+0.1660853*Syndrome2_6-0.0540761*Syndrome2_7+0.08364562*Syndrome2_8+0.01462638*Syndrome2_9+0.05958234*Syndrome2_10+0.05540805*Syndrome2_11+0.1415959*Syndrome2_12-0.2088391*Syndrome2_13-0.02437577*Syndrome2_14+0.03789431*Syndrome2_15+0.1342704*Syndrome2_16+0.02136465*Syndrome2_17+0.1529594*Syndrome2_18-0.2515772*Syndrome2_19-0.009984408*Syndrome2_20-0.02554057 );

//--- final syndromes:
   BAR[0]=0.377357*Syndrome3_1-0.1995524*Syndrome3_2+0.44664*Syndrome3_3-0.2634062*Syndrome3_4-0.1150927*Syndrome3_5-0.3349093*Syndrome3_6-0.3639574*Syndrome3_7+0.2705039*Syndrome3_8+0.5313437*Syndrome3_9+0.2664694*Syndrome3_10+0.1713557*Syndrome3_11+0.1208919*Syndrome3_12-0.4120659*Syndrome3_13+0.3021899*Syndrome3_14+0.4149051*Syndrome3_15+0.7103375*Syndrome3_16+0.1180793*Syndrome3_17-0.2354599*Syndrome3_18-0.1013937*Syndrome3_19+0.3054902*Syndrome3_20+0.03919306;

//--- postprocessing of the final syndromes:
   BAR[0]=((BAR[0]*0.0180000001564622)+0.000599999912083149)/2;

   return (BAR[0]);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

double Prognosis;

//+------------------------------------------------------------------+
#include <Trade\Trade.mqh>
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
  {
//--- receive a price forecast from a neural network
   Prognosis=CalcNeuroNet();
//--- perform necessary trade actions
   Trade();
  }
//+------------------------------------------------------------------+
void Trade()
  {
   //--- close an opened position if it does not fit the forecast
   if(PositionSelect(_Symbol))
     {
      long type=PositionGetInteger(POSITION_TYPE);
      bool close=false;
      if((type == POSITION_TYPE_BUY)  && (Prognosis <= 0)) close = true;
      if((type == POSITION_TYPE_SELL) && (Prognosis >= 0)) close = true;
      if(close)
        {
         CTrade trade;
         trade.PositionClose(_Symbol);
        }
     }

   //--- if there are no positions, then open by the forecast
   if((Prognosis!=0) && (!PositionSelect(_Symbol)))
     {
      CTrade trade;
      if(Prognosis >  MinPrognosis) trade.Buy (Lots);
      if(Prognosis < -MinPrognosis) trade.Sell(Lots);
     }
  }

検証

ニューラルネットワークのトレーニング用にデータを提供したと同期間についてエキスパートを起動します。このエキスパートは EURUSD、 H1 で書かれたと記憶しています(学習時間は約10か月)。

予想収益がスプレッドと同等の値であればディールにエンターする意味はありません。そのような場合に備えエキスパートには内蔵フィルターがあります。入力パラメータMinPrognosis を0.0005 に設定します。

一定のトレードボリュームは 0.1 ロットです。

そして次の結果を得ました。

図21 MetaTesterでの Expert Advisor 検証の統計

図21 MetaTesterでの Expert Advisor 検証の統計


図22 MetaTesterでExpert Advisorが検証されたあとの資金グラフ

図22 MetaTesterでExpert Advisorが検証されたあとの資金グラフ


絶えず増える資金はニューラルネットワークエキスパート作成の全段階が正しく実装されたことを示しています。

エキスパートが学習している間の収益はその外部での収益を保証するものではないことを念頭に置く必要があります。ほんとうに収益性のあるニューラルネットワークエキスパートを作成するにはニューラルネットワークの処理原理についての不快知識をトレードの幅広い経験が必要です。本稿で私はニューラルネットワークツールの使い方をお伝えしました。これからそれを効率的なものとするのはみなさん次第です。



おわりに

NeuroPro はユニークなプログラムです。ニューラルネットワークが NeuroPro から手元にあるツールだけを使って数分で MetaTrader 5エキスパートに数分で引き継がれるのを見るチャンスを得ました。

その他数多くのニューラルネットワークプログラムにはこの利点はありません。それが NeuroPro を強くお薦めする理由なのです。

MetaQuotes Software Corp.によりロシア語から翻訳された
元の記事: https://www.mql5.com/ru/articles/830

添付されたファイル |
NeuroPro_allOS.zip (7824.54 KB)
neuropro.mq5 (68.46 KB)
ビデオチュートリアル:MetaTrader Singals Service ビデオチュートリアル:MetaTrader Singals Service

15分にて、このビデオチュートリアルは、MetaTrader Singals Serviceが何であるか、そして詳細にどのようにトレードシグナルをサブスクライブするか、どのようにシグナル提供者になるかについて説明しています。このチュートリアルを見ると、どのトレードシグナルにもサブスクライブし、自身のシグナルを発行し、宣伝することができるようになります。

ラグのないデジタルフィルターの作成 ラグのないデジタルフィルターの作成

本稿はストリームデータにおいて有用な信号(トレンド)を判断する方法の一つについて説明します。マーケットクオートに対して適用される小規模なフィルタリング(平滑化)テストが最終バーで再作成されないノンラギングデジタルフィルタ(インディケータ)作成の可能性を示しています。

SQL と MQL5:SQLite データベースとの連携 SQL と MQL5:SQLite データベースとの連携

本稿はご自身のプロジェクトで SQL を利用することに興味のある開発者を対象としています。ここではSQLite の機能性とメリットについて説明します。SQLite の特別な知識は必要ありませんが、SQL の最小限の知識があれば役に立つと思います。

3つのラインブレイクチャートを作成するためのインディケータ 3つのラインブレイクチャートを作成するためのインディケータ

本稿は Steve Nison 氏が著書 "Beyond Candlesticks" で提案している「3つのラインブレークチャート」について取り上げます。このチャートの最大のメリットはそれにより前の変動に関して価格のマイナー変動にフィルターを描けることができることです。チャート作成の原則、インディケータのコード、それに基づくトレーディング戦略例についてお話していこうと思います。