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Deep Moving Average MT4

Every indicator has its advantages and disadvantages. Trending ones show good signals during a trend, but lag during a flat. Flat ones thrive in the flat, but die off as soon as a trend comes. All this would not be a problem, if it was easy to predict when a flat changes to a trend and when a trend changes to a flat, but in practice it is an extremely serious task.

What if you develop such an algorithm, which could eliminate an indicator's flaws and enhance its strengths? What if such an algorithm could improve the operation of a trend indicator during a flat, but at the same time increase the efficiency during a trend, and fix the signals of a flat indicator during a trend and perfect them during a flat?

Deep is the algorithm that enhances the advantages of an indicator and reduces its disadvantages. This algorithm improves indicator quality as a result of combining neural networks with indicator algorithm.

About the Deep algorithm

The specified task, due to its non-reproducibility and complex regularity, are best soled by non-linear algorithms. Neural networks are a very versatile and powerful tool, which allows to achieve a lot, if the task is set correctly and the solution is formed reasonable. The algorithm is based on this tool.

This algorithm calculates the optimal periods of the moving average, depending on the state of the trend and the flat. The algorithm trains the neural network to predict the optimal moving average for each market condition, so the indicator adapts to the flat and trend, eliminating the shortcomings of the basic algorithm. In the flat condition, the neural network adapts the period of the moving average in the direction of the flat, in the trending condition in the direction of the trend.

The neural network architecture and the heuristic search algorithm were designed specifically for the optimal solution of the task. For convenience, there are Presets of the neural network structure, as well as all the necessary parameters for fine-tuning the neural network.

Advantages

  • The algorithm has a self-learning system. This is an adaptive system that helps to learn flexibly all the time using a neural network so that the algorithm always keeps up with all market changes.
  • Graphical control panel. Using the panel directly on the chart, you can flexibly control and manage the learning system.
  • Parameters for fine-tuning all functions.
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    TrendMaestro
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    5 (2)
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    Manual guide:   Click here Starting price of  $88  for the first 25 copies only ( 5  left)! -- Next price is  $176 .  This indicator is unstoppable when combined with our other indicator called  Support & Resistance . After purchase, send us a message and you could get  it  for  FREE as a BONUS!  Introducing Trend Punch , the revolutionary forex trend indicator that will transform the way you trade! Trend Punch is uniquely designed to provide precise buy and sell arrows during strong
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    이 지표는 수동 및 자동 방법으로 차트에 그려진 고조파 패턴을 감지합니다. 사용자 매뉴얼은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다. 리뷰를 작성하고 문의하면 무료 버전으로 MT4에서 제품을 시도할 수 있습니다. Gartley 및 Nenstar 패턴을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. https://www.mql5.com/en/market/product/30181 전체 MT4 버전을 구입하려면 다음에서 구입할 수 있습니다. https://www.mql5.com/en/market/product/15212 참고 사항 지표에는 제어 패널이 있으며 모든 (차트 및 시간대) 설정을 저장합니다. 차트에서 더 많은 공간을 확보하려면 최소화할 수 있으며, 다른 분석 도구로 작업하는 것이 선호되는 경우 모든 지표 데이터를 숨기려면 닫기 버튼을 누를 수 있습니다. 이 지표를 사용하고 설정을 변경하면 이동 평균 또는 볼린저 밴드와 같은 지표를 추가하면 자동으로 템플릿을 저장하고 필요할 때 언제든지 로드할 수
    TakePropips Donchian Trend Pro
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    TakePropips Donchian Trend Pro   (MT4)는 Donchian 채널을 사용하여 추세의 방향을 자동으로 감지하고 진입 및 퇴장 거래 신호를 제공하는 강력하고 효과적인 도구입니다! 이 다기능 지표에는 추세 스캐너, 거래 신호, 통계 패널, 스크리너, 거래 세션 및 경고 내역 대시보드가 포함됩니다. 거래 신호를 제공하고 차트 분석 시간을 절약하도록 설계되었습니다! 다음 블로그 게시물에서 사용자 설명서 및 설치 가이드를 다운로드할 수 있습니다.   https://www.mql5.com/en/blogs/post/751368 오늘 50% 할인을 받으세요! 가격이 $98에서 $49로 인하되었습니다! 전략 테스터에서 이 지표를 테스트할 수 있습니다(비주얼 모드 활성화).  자세한 내용은 설명 아래에 비디오 자습서도 제공됩니다. 질문이 있거나 도움이 필요하면 저에게 연락하십시오. TakePropips Donchian Trend Pro 지표는 모든 Forex 쌍, 금속
    차트에 지지 및 저항 수준과 추진 캔들 갭을 자동으로 그려주므로 다음 가격 방향 및/또는 잠재적 반전 가능성을 확인할 수 있습니다. 이 보조지표는 제 웹사이트(시장 구조 트레이더)에서 가르치는 포지션 트레이딩 방법론의 일부로 사용하도록 설계되었으며 타겟팅 및 잠재적 진입을 위한 주요 정보를 표시합니다. 이 보조지표에는 2가지 핵심 기능과 4가지 추가 기능이 있습니다: 핵심 기능 1 - 일일, 주간 및 월간 시간대의 자동 지지선 및 저항선 이 인디케이터는 지난 2일에서 최대 6주 및 몇 달 전의 가장 최근 지원 및 저항 수준을 자동으로 가져옵니다. 이러한 레벨의 모양을 원하는 대로 완전히 사용자 지정하고 표시되는 레벨 수를 표시할 수 있습니다. 이러한 주요 레벨은 종종 가격이 하락하거나 반전되는 주요 지지 및 저항 구간으로 작용합니다. 또한 가격이 향할 목표가 되기도 하므로 가격이 전환되기 전에 거래할 수 있는 잠재적 거리를 빠르게 확인할 수 있습니다. 핵심 기능 2 -
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    Marat Sultanov
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    버전 6.18 2022.05.16
    Fixed bugs in the Neural Network.
    버전 6.17 2022.05.16
    Model: C117

    1. The indicator has been completely redesigned.

    2. New neural network architecture (NN).
    2.2. Convolutional layers have been added.
    2.3. Improved architecture of hidden layers.
    2.5. Now the structure of the NN is set by fixed values.
    2.6. Added PreSets of the NN structure.
    It is configured using the input parameter 'PreSet'.
    If 'PreSet' = 'CUSTOM SET', then the structure is configured manually using a group of input parameters "Custom Set".

    3. The MTF mode has been removed.
    This is done to improve the performance and stability of calculations.

    4. The learning system has been improved.
    4.1. An adaptive learning system has been implemented.
    4.1. The learning process has been optimized.
    4.2. Now the learning process is saved when the indicator is restarted. This allows you to continue training the indicator after it is restarted.
    4.3. New parameters for learning:
    - 'Signal Mode' - signal calculation method (for line color, arrows and learning).
    Options:
    'Direction (MA line)' - the line direction is used.
    'Crossing (Price with MA line)' - the intersection of the bar closing price with the MA is used.

    - 'Criterion(for Quality)' - criteria for learning (adapting process).
    Options:
    'Balance max' - the learning system will strive to optimize net profit.
    'Profit Factor max' - the learning system will strive to optimize the profit factor.
    'Recovery Factor max' - the learning system will strive to optimize the recovery factor.

    5. The "Deep" algorithm has been improved.
    5.1. Unnecessary parameters have been removed.
    5.2. New parameter 'Sensitivity in % [1...100]' - the sensitivity of the MA period change. More precisely, it is the rate of change.
    The lower the value, the slower the MA period will change. Use to avoid fast changes of the MA line.
    5.3. New parameter 'Period(in bars) for Re-Adapt(0-Adapt once)' - time period (number of bars) for automatic start of repeat learning (adaptation).
    5.4. New parameter 'Maximum Iterations [1...)' is the maximum number of iterations for the running learning process (adaptation).
    5.5. Now the MA period is set through the minimum and maximum values.
    For reference: if 'Minimum Period [1...)' = 'Maximum Period [1...)', then the "Deep" algorithm will not be activated and the training system (adaptations) will not be used.

    6. Improved visual panel.
    6.1. Visual improvements.
    6.2. Increased functionality.
    6.3. Added more visual information.
    6.4. A button has been added for manually stopping the learning process (adaptation), as well as for starting the learning process (adaptation) again.
    버전 5.57 2021.07.20
    - Improved: the 'Visual Info' function.
    Added new input parameter 'Starting Bar for Arrows'.
    If value = 'Current Bar', then the arrows are drawn from the current bar.
    If value = 'Closed Bar', then the arrows are drawn from the last closed bar (use this to wait for more stable arrows).

    - Improved: the 'Notify' function.
    -- The notification text was shortened and improved.
    -- Added new input parameters:
    1) 'Use Prefix Info'.
    If = true, then the value of the input parameter 'Graphic objects prefix name' will be added to the notification description.
    2) 'Use Currency Pair Info'.
    If = true, then the chart Symbol (Currency Pair) name will be added to the notification description.
    3) 'Use Chart Period Info'.
    If = true, then the chart Time Frame will be added to the notification description.