Моя торговля

Инструкция и рекомендации по использованию индикатора Neuro Future

5 сентября 2025, 16:35
Sergey Rozhnov
Sergey Rozhnov
0
106

Инструкция по использованию индикатора Neuro Future

Содержание:

  1. Быстрый старт: Начало работы за 5 минут
  2. Обучение нейросети: Детальное руководство.
  3. Система валидации и контроля переобучения
  4. Расширенные настройки
  5. Интерпретация результатов
  6. Интеграция с советниками (EA)
  7. Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  8. Рекомендации по использованию
  9. Поддержка

1. Быстрый старт: Начало работы за 5 минут

1.1. Установка и первичная настройка

  • Найдите "Neuro Future" в Навигаторе MetaTrader 5.
  • Перетащите его на нужный торговый график.
  • В открывшихся настройках оставьте значения по умолчанию (или выберите Network type).
  • Установите Max training epochs : 2000-5000, Max training samples :1000-2000
  • Рекомендуется включить валидацию для защиты от переобучения:
    • Validation period : 200
    • Use validation criteria for early stopping : true
    • Save best weights : true
  • Нажмите "OK".

1.2. Первое обучение и прогноз

  • На графике нажмите кнопку NEW LRN.
  • Следите за процессом в журнале "Эксперты". Обучение завершится автоматически.
  • Готово! Индикатор перейдет в режим прогнозирования. Линии на графике покажут будущие значения.

2. Обучение нейросети: Детальное руководство

2.1. Подготовка к обучению: Выбор стратегии и архитектуры
  • Выбор типа сети (Network type): Определяет логику работы индикатора (T1 - прогноз цены, T1Dif - прогноз изменения, T3Bin - бинарная классификация тренда и т.д.).
  • Настройка архитектуры (L1, L2, L3, L4): Определяет размер и сложность нейросети.
  • L1 (Входной слой): Размер окна из цен для анализа.
  • L2 и L3 (Скрытые слои): Отвечают за сложность вычислений.
  • L4 (Выходной слой): Количество баров для прогноза.
2.2. Запуск и управление обучением
  • NEW LRN: Полностью удаляет предыдущую сеть и начинает обучение с нуля.
  • ADD LRN: Продолжает обучение существующей сети, например, на новых данных (полезно для адаптации), или после остановки.
  • STOP: Принудительно останавливает обучение, сохраняя текущий прогресс.
2.3. Мониторинг процесса и интерпретация логов
  • Вкладка "Эксперты" отображает ключевые метрики в реальном времени (отображение настраивается параметрами):
  • Epoch - номер текущей эпохи.
  • Error - ошибка на обучающей выборке (стремится к убыванию).
  • Valid (NetErr, Profit, Binar) - ошибка или критерий на валидационных данных (главный показатель качества).
  • Вертикальные линии на графике показывают диапазон исторических данных, использованных для обучения.

3. Система валидации и контроля переобучения

3.1. Принцип работы валидации
  • Индикатор использует встроенную систему валидации для предотвращения переобучения:
  • ValidationPeriod - определяет количество последних баров, которые не участвуют в обучении
  • Эти данные используются исключительно для проверки качества модели
  • Процесс ранней остановки (EarlyStopping) отслеживает ошибку на валидационных данных
3.2. Рекомендации по настройке валидации (рекомендуется 10-20% от количества примеров)
  • Для дневных таймфреймов (D1): установите ValidationPeriod = 100-200 баров
  • Для часовых таймфреймов (H1): установите ValidationPeriod = 300-500 баров
  • Для минутных таймфреймов (M15-M30): установите ValidationPeriod = 500-1000 баров
3.3. Интерпретация результатов валидации
  • Высокий критерий (Profit, Binar) или низкая ошибка (NetError) на валидационных данных указывает на хорошую обобщающую способность сети
  • Уменьшающийся критерий (или растущая ошибка) на валидации при уменьшении обучающей ошибки - признак переобучения
  • Индикатор автоматически сохраняет веса с наименьшей ошибкой валидации (при включенной опции SaveBestWeights)

4. Расширенные настройки

4.1. Ключевые параметры обучения
  • MaxEpochs — максимальное количество эпох обучения
  • TargetError — целевое значение ошибки для досрочной остановки
  • LearningRate — скорость обучения
  • UseAdaptiveLR — использование адаптивной скорости обучения
4.2. Дополнительные параметры
  • EarlyStopping — количество эпох без улучшений для активации ранней остановки
  • SaveBestWeights — сохранение лучших весов на основе валидационной ошибки (или если валидация выключена, на основе ошибки сети)

4.3. Настройки активаций и масштабирования

  • ActivationPreset — предустановленные конфигурации функций активации (Auto/Manual)
  • ActivationTypeHidden — функция активации для скрытых слоев (при ручной настройке)
  • ActivationTypeOut — функция активации для выходного слоя (при ручной настройке)
  • InputScale — метод масштабирования входных данных (S11/S01)
  • OutputScale — метод масштабирования выходных данных (S11/S01)
  • GradientLimiting — включение ограничения градиента
  • max_grad — максимальное значение градиента (при включенном ограничении)

4.4. Настройки уведомлений и логирования

  • EnableAlerts — включение торговых оповещений
  • AlertThreshold — порог срабатывания оповещений
  • PushNotifications — отправка пуш-уведомлений
  • EmailAlerts — отправка email-оповещений
  • SoundAlerts — звуковые оповещения
  • EnableLogging — включение системы логирования
  • ReduceLog — частота записи логов (редукция)
  • LogExamples — логирование примеров обучения
  • LogResults — логирование результатов обучения
  • LogLoad — логирование загрузки сетей
  • LogSave — логирование сохранения сетей

4.5. Дополнительные настройки индикатора

  • UniverseOutputScale — универсальное масштабирование выхода
  • FixIndicatorWindowMinMax — фиксация минимума/максимума окна индикатора
  • MaxBars — максимальное количество баров в окне индикатора
  • AutoColor — автоматическая цветовая схема
  • Color — выбор цвета (при отключенном AutoColor)

5. Интерпретация результатов

5.1. Информационная панель (GUI)

  • Информационная панель отображает:
  • Структура сети — конфигурация слоев (L1, L2, L3, L4)
  • Точность — текущая оценка точности прогнозов
  • Период обучения — временной диапазон данных, на которых обучалась сеть
  • Активации — используемые функции активации для скрытых и выходного слоев
  • Тип шкалы — метод масштабирования входных и выходных данных (S01 [0,1] или S11 [-1,1])

5.2. Визуальные элементы на графике

  • Линия прогноза — цветная линия, отображающая прогноз для выбранного бара
  • Графические объекты — визуализация будущих прогнозов непосредственно на графике цены
  • Вертикальные линии — обозначают период данных, использовавшийся для обучения последней загруженной сети
  • Цветовая индикация — информирует о совместимости загруженной сети с текущим символом и таймфреймом

6. Интеграция с советниками (EA)

6.1 Для вызова индикатора из советника используйте функцию iCustom().

  • Пример инициализации в советнике:

int OnInit()
{
   // Загружаем индикатор 
   indicator_handle = iCustom(_Symbol, _Period, Indicator_Name, FutureBar, File_Name, 0);
   if(indicator_handle == INVALID_HANDLE)
   {
      Alert("Ошибка загрузки индикатора: ", GetLastError());
      return(INIT_FAILED);
   }   
   return(INIT_SUCCEEDED);
}

6.2 Параметры для оптимизации в тестере стратегий:

  • Номер прогнозируемого бара (Prediction Number, от 1 до 6)
  • Пороговые значения для генерации торговых сигналов (SignalLimit)
  • Тип сети (Versions) - T1, T2, T3, T4 и их модификации
  • Размеры слоев нейронной сети (LL1, LL2, LL3, LL4)

7. Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В: Сеть не загружается или не начинает обучение.

О:

  • Проверьте права на запись в папке MQL5/Files/
  • Убедитесь, что доступно достаточное количество исторических данных
  • Проверьте корректность заданных параметров сети (размеры слоев)
  • Убедитесь, что файлы сети существуют и не повреждены

В: Какой тип сети (Network type) выбрать?

О:

  • T1 — Базовый вариант. Рекомендуется начать с него
  • T1Dif, T2Dif — Стратегии, анализирующие разности цен. Могут быть более точны для определения направленных движений
  • T2 — Контекстно-зависимый анализ. Учитывает волатильность
  • T3/T4 — Специализированные стратегии для точного определения трендов и импульсов

В: Как определить тип шкалы входа/выхода?

О:

  • Проверьте параметр Type на информационной панели индикатора (GUI)
  • Если параметр UniverseOutputScale = true, отображение в индикаторном окне унифицируется к диапазону [-1,1]
  • Если UniverseOutputScale = false, выходные значения соответствуют исходному масштабу выбранной стратегии (S01 или S11)

В: Почему индикатор использует именно такой метод валидации?

О:

  • Такой подход является стандартным в машинном обучении и обеспечивает честную оценку качества модели на данных, которые не участвовали в обучении.

В: Как часто нужно переобучать сеть?

О:

  • Рекомендуется переобучать сеть при значительном изменении рыночных условий или каждые 1-2 недели для поддержания актуальности модели.

8. Рекомендации по использованию

  • Определите тип шкалы — Понимание масштаба выходных данных (S01 или S11) критически важно для правильной интерпретации сигналов
  • Настройте пороги — Оптимизируйте параметр SignalLimit под вашу торговую стратегию и выбранный таймфрейм
  • Тестируйте разные типы сетей — Стратегии, основанные на разностях цен (T1Dif, T2Dif), могут показывать лучшие результаты на волатильных инструментах
  • Учитывайте таймфрейм — На высоких таймфреймах (H4, D1) часто требуются более консервативные (большие) пороговые значения для фильтрации шума
  • Периодическое переобучение — Регулярно переобучайте сеть на новых данных для поддержания актуальности модели
Важные примечания по валидации:

  • Валидационный период отрезается от конца исторических данных
  • Для максимальной актуальности рекомендуется периодически переобучать сеть на новых данных
  • Размер валидационного периода должен соответствовать вашему торговому горизонту

9. Поддержка

При возникновении вопросов или проблем:

  • В первую очередь, проверьте логи во вкладках "Эксперты" и "Журнал". Убедитесь, что логирование включено в настройках
  • Убедитесь в наличии достаточного объема исторических данных для выбранного символа и таймфрейма
  • Определите тип используемой сети и шкалу выхода данных — эта информация часто требуется для диагностики
  • Для сложных вопросов обращайтесь в раздел обсуждения индикатора на Marketplace или к разработчику через личные сообщения