Робот может работать на любых временных периодах и любых валютных парах. Не требует оптимизации. Периодически система меняет свои параметры, например каждый час. При этом работая на временном периоде, например M5.
На первом этапе робот ищет максимумы и минимумы цены с помощью генетического алгоритма и отражает результат работ на графике в виде линий и списка сигналов. В результате экстремумы функции цены (максимумы и минимумы, несколько визуально похожи на индикатор зигзаг) передаются на входы нейросети с условием, что каждая вершина должна быть отмечена как сигнал на sell и buy соответственно. Входные данные при этом поступают от индикатора в нормализованном виде. А учебную информацию задают экстремумы, найденные генетическим алгоритмом и ассоциированные по времени с нормализованной учебной выборкой. Таким образом нейронная учится по типу обучения учителем, в качестве учителя выступает генетический алгоритм. Нейронная сеть проводит обучение на этих данных и в результате запоминает правила поведения на данном участке графика, с определенной достоверностью, в своей структуре. Структура нейронной сети хранится в оперативной памяти. Нейросеть периодически меняется и поэтому не нуждается в сохранении в файле, а хранится непосредственно в оперативной памяти. Нейросеть, обученная на идеализированной выборке (созданной генетическим алгоритмом), запускается в реальном времени. На входы нейросети поступают новые нормализованные сигналы от индикатора, на которые она соответственно реагирует, согласно правилам, заданным в ее структуре.
Уровни стопов выбираются с помощью коэффициентов. Где базой является среднее расстояние между вершинами (экстремумами функции). Относительно базовой величины, которая рассчитывается автоматически и коэффициентов, заданных в настройках (kSL, kTP), создаются стопы.
Параметры меняются циклически с заданным периодом (ReOptimizationNN) и робот является максимально адаптивным. Нейросеть пытается максимально имитировать график функции, который генерировал генетический алгоритм с идеальными экстремумами.
Параметры:
Принцип работы
Робот может работать на любых временных периодах и любых валютных парах. Не требует оптимизации. Периодически система меняет свои параметры, например каждый час. При этом работая на временном периоде, например M5.
На первом этапе робот ищет максимумы и минимумы цены с помощью генетического алгоритма и отражает результат работ на графике в виде линий и списка сигналов. В результате экстремумы функции цены (максимумы и минимумы, несколько визуально похожи на индикатор зигзаг) передаются на входы нейросети с условием, что каждая вершина должна быть отмечена как сигнал на sell и buy соответственно. Входные данные при этом поступают от индикатора в нормализованном виде. А учебную информацию задают экстремумы, найденные генетическим алгоритмом и ассоциированные по времени с нормализованной учебной выборкой. Таким образом нейронная учится по типу обучения учителем, в качестве учителя выступает генетический алгоритм. Нейронная сеть проводит обучение на этих данных и в результате запоминает правила поведения на данном участке графика, с определенной достоверностью, в своей структуре. Структура нейронной сети хранится в оперативной памяти. Нейросеть периодически меняется и поэтому не нуждается в сохранении в файле, а хранится непосредственно в оперативной памяти. Нейросеть, обученная на идеализированной выборке (созданной генетическим алгоритмом), запускается в реальном времени. На входы нейросети поступают новые нормализованные сигналы от индикатора, на которые она соответственно реагирует, согласно правилам, заданным в ее структуре.
Уровни стопов выбираются с помощью коэффициентов. Где базой является среднее расстояние между вершинами (экстремумами функции). Относительно базовой величины, которая рассчитывается автоматически и коэффициентов, заданных в настройках (kSL, kTP), создаются стопы.
Параметры меняются циклически с заданным периодом (ReOptimizationNN) и робот является максимально адаптивным. Нейросеть пытается максимально имитировать график функции, который генерировал генетический алгоритм с идеальными экстремумами.
Please correct the problem: 'unsuported filling mode'
Provider: XM (https://www.xm.com/)
EURUSDmicro
Please correct the problem: 'unsuported filling mode'
Provider: XM (https://www.xm.com/)
EURUSDmicro
problem solved, the solution for me is to set TypeFilling to ORDER_FILLING_IOC: