В предыдущей статье "Практическое применение нейросетей в трейдинге. Переходим к практике" мы рассмотрели практическое использование нейросетевого модуля, реализованного на нейронных сетях Matlab. Но в ней были опущены вопросы подготовки входных данных, работы над обучением НС. В этой статье эти вопросы будут подняты в конкретных примерах и реализованы на нейронных сетях библиотек, работающих с Python. Однако принцип реализации торговой системы будет несколько иным. Этот вариант был кратко описан в пункте 5 базовой статьи "Практическое применение нейросетей в трейдинге". Для этого мы используем библиотеку машинного обучения TensorFlow, разработанной компанией Google. А для описания нейронных сетей используем библиотеку Keras.
1. Подготовка данных
Остановимся на нескольких моментах подготовки к обучению нейронных сетей.
В данной разработке, для принятия решения, мы будем использовать по две НС для открытия позиций в одном направлении
Исходя из предыдущего пункта, данные для обучения мы также разделим на два направления.
Как и в предыдущей системе, первая нейросеть у нас будет обучаться на построение индикаторов подобных стандартным техническим индикаторам. Такой вариант в предыдущей системе был обусловлен тем, что мы использовали само писанные индикаторы и нам не хотелось перегружать рабочий эксперт. На Python же это обусловлено тем, что от терминала мы можем получить только котировки, и тогда нам необходимо для подготовки данных для НС строить эти индикаторы в скрипте Python. Но научив нейронную сеть строить подобные индикаторы, мы обходим необходимость их дублировать в скрипте.
Вторая нейросеть строит уже непосредственно сигнальный индикатор, на основе которого мы делаем стратегию торговли.
Обучать НС для часового графике пары EURUSD.
В результате для построения системы нам необходимо подготовить две НС для сделок на покупку и две на продажу. Всего в системе будет работать четыре нейронные сети.
Для подготовки данных для обучения сетей мы будем использовать два скрипта — PythonPrices.mq5 и PythonIndicators.mq5.
//+------------------------------------------------------------------+//| PythonIndicators.mq5 |//| Copyright 2020, Andrey Dibrov. |//| https://www.mql5.com/ru/users/tomcat66 |//+------------------------------------------------------------------+#property copyright"Copyright 2020, Andrey Dibrov."#property link"https://www.mql5.com/ru/users/tomcat66"#property version"1.00"#property strict#property script_show_inputsinputstring Date="2004.07.01 00:00";
inputstring DateOut="2010.12.31 23:00";
inputint History=0;
double Stochastic0[];
double Stochastic1[];
double CCI_Open[];
double CCI_Low[];
double CCI_High[];
double Momentum_Open[];
double Momentum_Low[];
double Momentum_High[];
double RSI_Open[];
double RSI_Low[];
double RSI_High[];
double WPR[];
double MACD_Open[];
double MACD_Low[];
double MACD_High[];
double OsMA_Open[];
double OsMA_Low[];
double OsMA_High[];
double TriX_Open[];
double TriX_Low[];
double TriX_High[];
double BearsPower[];
double BullsPower[];
double ADX_MINUSDI[];
double ADX_PLUSDI[];
double StdDev_Open[];
double StdDev_Low[];
double StdDev_High[];
//--------------------------double DibMin1_1[];
double DibMax1_1 [];
int DibMin1_1Handle;
int DibMax1_1Handle;
//--------------------------double inB[60];
double inS[60];
string Date1;
int HandleInputNet2OutNet1Min;
int HandleOutNet2Min;
int HandleInputNet2OutNet1Max;
int HandleOutNet2Max;
//+------------------------------------------------------------------+//| Script program start function |//+------------------------------------------------------------------+voidOnStart()
{
//---int k=iBars(NULL,PERIOD_H1)-1;
//------ Дневной минимум
DibMin1_1Handle=iCustom(NULL,PERIOD_H1,"DibMin1-1",History);
CopyBuffer(DibMin1_1Handle,0,0,k,DibMin1_1);
ArraySetAsSeries(DibMin1_1,true);
DibMax1_1Handle=iCustom(NULL,PERIOD_H1,"DibMax1-1",History);
CopyBuffer(DibMax1_1Handle,0,0,k,DibMax1_1);
ArraySetAsSeries(DibMax1_1,true);
int Stochastic_handle=iStochastic(NULL,PERIOD_H1,5,3,3,MODE_SMA,STO_LOWHIGH);
CopyBuffer(Stochastic_handle,0,0,k,Stochastic0);
CopyBuffer(Stochastic_handle,1,0,k,Stochastic1);
ArraySetAsSeries(Stochastic0,true);
ArraySetAsSeries(Stochastic1,true);
int CCI_Open_handle=iCCI(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_OPEN);
CopyBuffer(CCI_Open_handle,0,0,k,CCI_Open);
ArraySetAsSeries(CCI_Open,true);
int CCI_Low_handle=iCCI(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_LOW);
CopyBuffer(CCI_Low_handle,0,0,k,CCI_Low);
ArraySetAsSeries(CCI_Low,true);
int Momentum_Open_handle=iMomentum(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_OPEN);
CopyBuffer(Momentum_Open_handle,0,0,k,Momentum_Open);
ArraySetAsSeries(Momentum_Open,true);
int Momentum_Low_handle=iMomentum(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_LOW);
CopyBuffer(Momentum_Low_handle,0,0,k,Momentum_Low);
ArraySetAsSeries(Momentum_Low,true);
int RSI_Open_handle=iRSI(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_OPEN);
CopyBuffer(RSI_Open_handle,0,0,k,RSI_Open);
ArraySetAsSeries(RSI_Open,true);
int RSI_Low_handle=iRSI(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_LOW);
CopyBuffer(RSI_Low_handle,0,0,k,RSI_Low);
ArraySetAsSeries(RSI_Low,true);
int WPR_handle=iWPR(NULL,PERIOD_H1,14);
CopyBuffer(WPR_handle,0,0,k,WPR);
ArraySetAsSeries(WPR,true);
int MACD_Open_handle=iMACD(NULL,PERIOD_H1,12,26,9,PRICE_OPEN);
CopyBuffer(MACD_Open_handle,0,0,k,MACD_Open);
ArraySetAsSeries(MACD_Open,true);
int MACD_Low_handle=iMACD(NULL,PERIOD_H1,12,26,9,PRICE_LOW);
CopyBuffer(MACD_Low_handle,0,0,k,MACD_Low);
ArraySetAsSeries(MACD_Low,true);
int OsMA_Open_handle=iOsMA(NULL,PERIOD_H1,12,26,9,PRICE_OPEN);
CopyBuffer(OsMA_Open_handle,0,0,k,OsMA_Open);
ArraySetAsSeries(OsMA_Open,true);
int OsMA_Low_handle=iOsMA(NULL,PERIOD_H1,12,26,9,PRICE_LOW);
CopyBuffer(OsMA_Low_handle,0,0,k,OsMA_Low);
ArraySetAsSeries(OsMA_Low,true);
int TriX_Open_handle=iTriX(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_OPEN);
CopyBuffer(TriX_Open_handle,0,0,k,TriX_Open);
ArraySetAsSeries(TriX_Open,true);
int TriX_Low_handle=iTriX(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_LOW);
CopyBuffer(TriX_Low_handle,0,0,k,TriX_Low);
ArraySetAsSeries(TriX_Low,true);
int BearsPower_handle=iBearsPower(NULL,PERIOD_H1,13);
CopyBuffer(BearsPower_handle,0,0,k,BearsPower);
ArraySetAsSeries(BearsPower,true);
int ADX_MINUSDI_handle=iADX(NULL,PERIOD_H1,14);
CopyBuffer(ADX_MINUSDI_handle,2,0,k,ADX_MINUSDI);
ArraySetAsSeries(ADX_MINUSDI,true);
int StdDev_Open_handle=iStdDev(NULL,PERIOD_H1,20,0,MODE_SMA,PRICE_OPEN);
CopyBuffer(StdDev_Open_handle,0,0,k,StdDev_Open);
ArraySetAsSeries(StdDev_Open,true);
int StdDev_Low_handle=iStdDev(NULL,PERIOD_H1,20,0,MODE_SMA,PRICE_LOW);
CopyBuffer(StdDev_Low_handle,0,0,k,StdDev_Low);
ArraySetAsSeries(StdDev_Low,true);
//---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HandleInputNet2OutNet1Min=FileOpen(Symbol()+"InputNet2OutNet1Min.csv",FILE_CSV|FILE_WRITE|FILE_SHARE_READ|FILE_ANSI|FILE_COMMON,";");
HandleOutNet2Min=FileOpen(Symbol()+"OutNet2Min.csv",FILE_CSV|FILE_WRITE|FILE_SHARE_READ|FILE_ANSI|FILE_COMMON,";");
FileSeek(HandleInputNet2OutNet1Min,0,SEEK_END);
FileSeek(HandleOutNet2Min,0,SEEK_END);
if(HandleInputNet2OutNet1Min>0)
{
Alert("Идет запись файлов InputNet2OutNet1Min и OutNet2Min");
for(int i=iBars(NULL,PERIOD_H1)-1; i>=0; i--)
{
Date1=TimeToString(iTime(NULL,PERIOD_H1,i));
if(DateOut>=Date1 && Date<=Date1)
{
if(((DibMin1_1[i]==-1 && DibMin1_1[i+1]==1 && DibMax1_1[i]==1)) || (DibMin1_1[i]==1 && DibMax1_1[i]==1))
{
for(int m=0; m<=35; m++)
{
inB[m]=inB[m+12];
}
inB[36]=Stochastic0[i];
inB[37]=Stochastic1[i];
inB[38]=CCI_Low[i];
inB[39]=Momentum_Low[i];
inB[40]=RSI_Low[i];;
inB[41]=WPR[i+1];
inB[42]=MACD_Low[i]*10000;
inB[43]=OsMA_Low[i]*100000;
inB[44]=TriX_Low[i]*100000;;
inB[45]=BearsPower[i+1]*1000;
inB[46]=ADX_MINUSDI[i+1];
inB[47]=StdDev_Low[i]*10000;
inB[48]=Stochastic0[i];
inB[49]=Stochastic1[i];
inB[50]=CCI_Open[i];
inB[51]=Momentum_Open[i];
inB[52]=RSI_Open[i];;
inB[53]=WPR[i];
inB[54]=MACD_Open[i]*10000;
inB[55]=OsMA_Open[i]*100000;
inB[56]=TriX_Open[i]*100000;;
inB[57]=BearsPower[i]*1000;
inB[58]=ADX_MINUSDI[i];
inB[59]=StdDev_Open[i]*10000;
FileWrite(HandleInputNet2OutNet1Min,
inB[0],inB[1],inB[2],inB[3],inB[4],inB[5],inB[6],inB[7],inB[8],inB[9],inB[10],inB[11],inB[12],inB[13],
inB[14],inB[15],inB[16],inB[17],inB[18],inB[19],inB[20],inB[21],inB[22],inB[23],inB[24],inB[25],inB[26],
inB[27],inB[28],inB[29],inB[30],inB[31],inB[32],inB[33],inB[34],inB[35],inB[36],inB[37],inB[38],inB[39],
inB[40],inB[41],inB[42],inB[43],inB[44],inB[45],inB[46],inB[47],inB[48],inB[49],inB[50],inB[51],inB[52],
inB[53],inB[54],inB[55],inB[56],inB[57],inB[58],inB[59]);
FileWrite(HandleOutNet2Min,
(iOpen(NULL,PERIOD_D1,iBarShift(NULL,PERIOD_D1,iTime(NULL,PERIOD_H1,i)))-iOpen(NULL,PERIOD_H1,i))*10000);
}
}
}
}
//------ Дневной максимумint CCI_High_handle=iCCI(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_HIGH);
CopyBuffer(CCI_High_handle,0,0,k,CCI_High);
ArraySetAsSeries(CCI_High,true);
int Momentum_High_handle=iMomentum(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_HIGH);
CopyBuffer(Momentum_High_handle,0,0,k,Momentum_High);
ArraySetAsSeries(Momentum_High,true);
int RSI_High_handle=iRSI(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_HIGH);
CopyBuffer(RSI_High_handle,0,0,k,RSI_High);
ArraySetAsSeries(RSI_High,true);
int MACD_High_handle=iMACD(NULL,PERIOD_H1,12,26,9,PRICE_HIGH);
CopyBuffer(MACD_High_handle,0,0,k,MACD_High);
ArraySetAsSeries(MACD_High,true);
int OsMA_High_handle=iOsMA(NULL,PERIOD_H1,12,26,9,PRICE_HIGH);
CopyBuffer(OsMA_High_handle,0,0,k,OsMA_High);
ArraySetAsSeries(OsMA_High,true);
int TriX_High_handle=iTriX(NULL,PERIOD_H1,14,PRICE_HIGH);
CopyBuffer(TriX_High_handle,0,0,k,TriX_High);
ArraySetAsSeries(TriX_High,true);
int BullsPower_handle=iBullsPower(NULL,PERIOD_H1,13);
CopyBuffer(BullsPower_handle,0,0,k,BullsPower);
ArraySetAsSeries(BullsPower,true);
int ADX_PLUSDI_handle=iADX(NULL,PERIOD_H1,14);
CopyBuffer(ADX_PLUSDI_handle,1,0,k,ADX_PLUSDI);
ArraySetAsSeries(ADX_PLUSDI,true);
int StdDev_High_handle=iStdDev(NULL,PERIOD_H1,20,0,MODE_SMA,PRICE_HIGH);
CopyBuffer(StdDev_High_handle,0,0,k,StdDev_High);
ArraySetAsSeries(StdDev_High,true);
//---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HandleInputNet2OutNet1Max=FileOpen(Symbol()+"InputNet2OutNet1Max.csv",FILE_CSV|FILE_WRITE|FILE_SHARE_READ|FILE_ANSI|FILE_COMMON,";");
HandleOutNet2Max=FileOpen(Symbol()+"OutNet2Max.csv",FILE_CSV|FILE_WRITE|FILE_SHARE_READ|FILE_ANSI|FILE_COMMON,";");
FileSeek(HandleInputNet2OutNet1Max,0,SEEK_END);
FileSeek(HandleOutNet2Max,0,SEEK_END);
if(HandleInputNet2OutNet1Max>0)
{
Alert("Идет запись файлов InputNet2OutNet1Max и OutNet2Max");
for(int i=iBars(NULL,PERIOD_H1)-1; i>=0; i--)
{
Date1=TimeToString(iTime(NULL,PERIOD_H1,i));
if(DateOut>=Date1 && Date<=Date1)
{
if(((DibMax1_1[i]==-1 && DibMax1_1[i+1]==1 && DibMin1_1[i]==1)) || (DibMin1_1[i]==1 && DibMax1_1[i]==1))
{
for(int m=0; m<=35; m++)
{
inS[m]=inS[m+12];
}
inS[36]=Stochastic0[i];
inS[37]=Stochastic1[i];
inS[38]=CCI_High[i];
inS[39]=Momentum_High[i];
inS[40]=RSI_High[i];;
inS[41]=WPR[i+1];
inS[42]=MACD_High[i]*10000;
inS[43]=OsMA_High[i]*100000;
inS[44]=TriX_High[i]*100000;;
inS[45]=BullsPower[i+1]*1000;
inS[46]=ADX_PLUSDI[i+1];
inS[47]=StdDev_High[i]*10000;
inS[48]=Stochastic0[i];
inS[49]=Stochastic1[i];
inS[50]=CCI_Open[i];
inS[51]=Momentum_Open[i];
inS[52]=RSI_Open[i];;
inS[53]=WPR[i];
inS[54]=MACD_Open[i]*10000;
inS[55]=OsMA_Open[i]*100000;
inS[56]=TriX_Open[i]*100000;;
inS[57]=BullsPower[i]*1000;
inS[58]=ADX_PLUSDI[i];
inS[59]=StdDev_Open[i]*10000;
FileWrite(HandleInputNet2OutNet1Max,
inS[0],inS[1],inS[2],inS[3],inS[4],inS[5],inS[6],inS[7],inS[8],inS[9],inS[10],inS[11],inS[12],inS[13],
inS[14],inS[15],inS[16],inS[17],inS[18],inS[19],inS[20],inS[21],inS[22],inS[23],inS[24],inS[25],inS[26],
inS[27],inS[28],inS[29],inS[30],inS[31],inS[32],inS[33],inS[34],inS[35],inS[36],inS[37],inS[38],inS[39],
inS[40],inS[41],inS[42],inS[43],inS[44],inS[45],inS[46],inS[47],inS[48],inS[49],inS[50],inS[51],inS[52],
inS[53],inS[54],inS[55],inS[56],inS[57],inS[58],inS[59]);
FileWrite(HandleOutNet2Max,
(iOpen(NULL,PERIOD_H1,i)-iOpen(NULL,PERIOD_D1,iBarShift(NULL,PERIOD_D1,iTime(NULL,PERIOD_H1,i))))*10000);
}
}
}
}
Alert("Файлы записаны");
}
//+------------------------------------------------------------------+
Одну выборку мы будем делать от начала рабочего дня до достижения первым минимума дня, вторую до достижения первым максимума дня. Для этого в скриптах мы будем использовать два индикатора DibMin1-1.mq5 и DibMax1-1.mq5
По достижению ценой дневных экстремумов индикаторы принимают значения равные -1.
После отработки на графике EURUSDH1 этих скриптов в папке \Common\Files мы получим шесть файлов в формате CSV.
EURUSDInputNet1Max и EURUSDInputNet1Min — файлы с ценовыми данными. В названии файла мы видим, что, например, файл EURUSDInputNet1Max является файлом входных данных для нейронной сети Net1Max.
EURUSDInputNet2OutNet1Max и EURUSDInputNet2OutNet1Min — файлы со значениями индикаторов. Эти значения будут входами для Net2 и выходами для Net1. Сразу же отмечу, что здесь надо экспериментировать — обучать Net2 можно либо на стандартных технических индикаторах, либо на откликах Net1.
EURUSDOutNet2Max и EURUSDOutNet2Min — выходы для Net2: ценовая разница между ценой открытием часа и открытия дня (либо закрытия дня и и открытием часа).
Нейронные сети мы обучаем на приближении цены к ее экстремумам, интерпретируя не саму цену, а индикаторные значения.
Целями НС для нас является разница между ценами открытием часа и открытия дня(закрытия дня и открытия часа). Здесь также можно экспериментировать, ставя перед НС другие цели — допустим, разницу между другими ценами.
При таком подходе мы сглаживаем вероятности ошибочных откликов в целом нейросетевых модулей, так как обучаем НС не конкретно на поиск максимальной либо минимальной цен дня, но и на вероятность приближения к ним, учитывая амплитуду цен до дневного экстремума. Если же мы решим ориентироваться на амплитуду цен после, то можно использовать разницу цен между закрытием дня и открытием часа. Думаю, что первый вариант предпочтительнее, так как в этом случаемы обучаем НС на достигнутых целях, а не на событиях, которые должны только произойти. Что, согласитесь, логичнее. Ведь оценивать прошедшие события легче, чем давать прогнозы.
2. Обучение нейронных сетей Python
Первое, что нам надо сделать — это воспользоваться справочником MQL5 разделом "Интеграция". После установки Python 3.8 и подключения модуля интеграции MetaTrader5 таким же образом подключим библиотеки TensorFlow, Keras, Numpy и Pandas.
Для обучения нейросетей будем использовать скрипт Python — EURUSDPyTren.py
Данный скрипт мы так же поместим в папку \Common\Files .
Посмотрим на скрипт повнимательнее.
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import load_model
Блок подключения библиотек, пакетов и модулей из Keras.
Обучаем НС - эпох 10, размер мини выборки 10, 30 процентов от обучающих данных выделяем на validation.С этими гиперпараметрами сетей так же необходимо поэкспериментировать.Verbose - параметр визуализации эпох обучения. Сохраним обученную нейронную сеть.
Для нормальной отработки скрипта нам необходимо еще подготовить данные для получения откликов нейросетей, которые мы будем использовать для формирования индикатора и последующего исследования на предмет целесообразности его использования в построении стратегии торговли.
С этой целью мы используем эксперт PythonTestExpert.
Эксперт мы запустим в тестере стратегий на H1 по ценам открытия. Диапазон возьмем от начала 2011 года по сегодняшний день. С помощью этого эксперта мы моделируем данные, которые при реальной работе, скрипт Python будет формировать из приходящих цен от MT5.
В папке \Common этот эксперт создаст нам два файла EURUSDTest и EURUSDDate.
Запустим скрипт Python EURUSDPyTren.py. (Если он не будет работать, то может понадобиться переустановка дополнительных пакетов, которые мы устанавливали ранее и перезагрузка компьютера). Если мы все сделали правильно, то скрипт будет запускаться двойным щелчком.
В результате в папке \Common\Files мы получим такие файлы -
net1Max.h5, net1Min.h5, net2Max.h5, net2Min.h5 — обученные нейронные сети, которые будут использоваться в рабочем скрипте при ведении торговли в реальном времени.
IndicatorMax и IndicatorMin — два отклика НС для раздельного тестирования.
4. По скрипту Python - да может я, хотел слишком упростить... Но перед собой я ставил в данной статье цель - показать простоту практического применения нейронных сетей с помощью интеграции Python. На данной стадии - получение входных данных, обучение и тестирование. " Нажми на кнопку и получи результат". Не знаю, раскрыта ли эта тема в таком виде? Не мною. Другими. Но я хотел этим поделиться...
5. И в качестве шутки по вопросу абсурда - не абсурд ли смотреть в ящик на набор формул, которые обозвали техническими индикаторами и пытаться заработать денег!!!))).
"показать простоту практического применения нейронных сетей с помощью интеграции Python" Вам не удалось. Ту процедуру которую Вы предлагаете нельзя назвать простой. А интеграции так вообще нет.
"получение входных данных, обучение и тестирование" - это все можно и нужно выполнять в Python. пакет MetaTrader5 для этого собственно и написан.
Без оптимизации гиперпараметров нейросети и качественной подготовки входных данных ни о каком серьезном результате говорить не приходится. В Python есть все для выполнения этих архиважных и не простых этапов. В вашей статье этого нет.
" Нажми на кнопку и получи результат" - это не о Вашем подходе. В машинном обучении развивается целое направление - автоматизация машинного обучения. Там да, собрал данные, передал программе и она сама определит способы и методы препроцессинга, подберет модель или модели, которые для этих данных позволяют получить наилучшие результаты, оптимизирует гиперпараметры и выдаст готовый результат для использования.
В статье показана неверная последовательность этапов создания и использования нейросети - это главный недостаток по моему мнению. То, что не используется интеграция в полном объеме - печально, но не смертельно. А с названием статьи конечно нужно быть скромней.
"показать простоту практического применения нейронных сетей с помощью интеграции Python" Вам не удалось. Ту процедуру которую Вы предлагаете нельзя назвать простой. А интеграции так вообще нет.
"получение входных данных, обучение и тестирование" - это все можно и нужно выполнять в Python. пакет MetaTrader5 для этого собственно и написан.
Без оптимизации гиперпараметров нейросети и качественной подготовки входных данных ни о каком серьезном результате говорить не приходится. В Python есть все для выполнения этих архиважных и не простых этапов. В вашей статье этого нет.
" Нажми на кнопку и получи результат" - это не о Вашем подходе. В машинном обучении развивается целое направление - автоматизация машинного обучения. Там да, собрал данные, передал программе и она сама определит способы и методы препроцессинга, подберет модель или модели, которые для этих данных позволяют получить наилучшие результаты, оптимизирует гиперпараметры и выдаст готовый результат для использования.
В статье показана неверная последовательность этапов создания и использования нейросети - это главный недостаток по моему мнению. То, что не используется интеграция в полном объеме - печально, но не смертельно. А с названием статьи конечно нужно быть скромней.
Удачи
Если вы посмотрели ролик в конце статьи, то обратили внимание, что весь процесс получения данных, обучения НС(на тех гиперпараметрах) и построение результирующего индикатора занимает по времени до 2х минут. Не сложно и доступно для любого трейдера, а не только для "избранных".
По вопросу интеграции... Весь творческий процесс происходит на этапах описанных в данной статье, особенно на получении входных данных и выборках этих данных. Лично я использую для этого собственные индикаторы. И сейчас вас немного напрягу))) - на данном этапе развития нейронных сетей гиперпараметры для анализа чистого временного ряда особого значения не имеют. В основном НС сейчас "заточены" под робототехнику(в широком понимании). Для классификации. То есть они работают отлично на законченных образах. Но если мы обучим НС на кошечках и собачках, а покажем ей только ухо - то, утрированно, можем получить ответ, что это пионер в пилотке. А, в нашем деле законченные образы есть только в прошлом, а в настоящем их нет... Поэтому так важен данный этап подготовки к обучению НС. А интеграция... - это уже чисто технический процесс. Python его значительно упрощает и переводит в плоскость практического применения в трейдинге.
В машинном обучении развивается целое направление - автоматизация машинного обучения. Там да, собрал данные, передал программе и она сама определит способы и методы препроцессинга, подберет модель или модели, которые для этих данных позволяют получить наилучшие результаты, оптимизирует гиперпараметры и выдаст готовый результат для использования.
Опять таки это подходит для классификации законченных образов. Где качество обучения можно определять в процессе обучения.... Нам же надо все время возвращаться к тестированию, оптимизации в MT5 и т.д. И вот здесь интегрировать значительно сложнее, но как перспектива для дальнейшей работы - да...
В статье показана неверная последовательность этапов создания и использования нейросети - это главный недостаток по моему мнению. То, что не используется интеграция в полном объеме - печально, но не смертельно. А с названием статьи конечно нужно быть скромней.
Большое спасибо за эту статью, я сам долго собирал кусочки по кусочкам чтобы подобное зделать, но слаб в мкл 5. Пришлось бы Пару месяцев потерять на свою версию.
Заголовок статьи ( часть 1 ) говорит о ( част2 ) , жду не дождусь !!
В данной статье я постараюсь показать по каким критериям выбирать систему или сигнал для инвестирования своих средств, а также каков оптимальный подход к разработке торговых систем и почему этот вопрос настолько важен в рамках торговли на форекс.
В статье продолжим развитие классов объектов-индикаторов и их коллекции. Создадим для каждого объекта-индикатора его описание и скорректируем класс-коллекцию для безошибочного хранения и получения объектов-индикаторов из списка-коллекции.
Секвента Томаса Демарка отлично покаызвает изменения баланса в движении цены. Особенно хорошо это видно, если сочетать её сигналы с индикатором уровней, например, с уровнями Мюррея. Статья именно о таких сочетаниях. Текст рассчитан скорее на новичков в торговле, и тех, у кого всё ещё не получается найти свой "Грааль", хотя я и показываю некоторые особенности построения уровней, которых на других форумах не встречал. Так что, возможно, местами будет полезно и продвинутым пользователям.. Ну, а гуру приглашаю к диалогу и критике...
Обучение классификатора CatBoost на языке Python и экспорт модели в mql5 формат, а также разбор параметров модели и кастомный тестер стратегий. Для подготовки данных и обучения модели используется язык программирования Python и библиотека MetaTrader5.
Вы упускаете торговые возможности:
Бесплатные приложения для трейдинга
Форексный VPS бесплатно на 24 часа
8 000+ сигналов для копирования
Экономические новости для анализа финансовых рынков
