• Обзор
  • Отзывы
  • Обсуждение
  • Что нового

Smart Trend Indicator

Smart Trend Indicator - торговая система применяющая технологии искусственного интеллекта. Основой в расчетно-логической системе индикатора является математическое моделирование тренда. Для идентификации тренда в индикаторе решается задача бинарной классификации в заданном диапазоне исторических данных с построением адаптивной параметрической модели тренда. Структура и состав основных функциональных элементов модели аналогичен для модели нейросети. В качестве объекта моделирования используются оптимальные точки разворота тренда различной глубины. Предикторами выступают однородные наборы данных состоящие из значений одного технического индикатора с фиксированным сдвигом во времени.


Настраиваемые параметры

  • History - число баров для моделирования;
  • InputType - тип входящих данных;
  • InputLags - число компонентов во входящих данных с фиксированным сдвигом во времени;
  • OutputType - тип расчета тренда;
  • OutputDepth - глубина тренда;
  • NormalizationType - тип нормализации входящих данных;
  • HiddensLayers - число скрытых слоев;
  • Neurons1 - число структурных элементов в 1-ом скрытом слое модели;
  • Neurons2 - число структурных элементов в 2-ом скрытом слое модели;
  • TrainingAlgorithm - алгоритм тренировки (0 - LM, 1 - BFGS);
  • BFGSStep - размер шага;
  • BFGSMaxit - число BFGS-итераций;
  • TrainingCycles - число циклов тренировки;
  • TrainingError - ошибка тренировки;
  • Retrain - режим перетренировки;
  • RetrainPeriod - число баров через которые проводится перетренировка;
  • SignalLevelOptimization - включает оптимизацию уровня сигнала;
  • SignalLevel - минимальный уровень сигнала;
  • VisualSignalZone - тип визуализации сигнала;
  • ArrowGap - отступ метки сигнала;
  • ArrowWidth - размер (ширина) метки сигнала;
  • InfoBlock - выводить на экран блок информации.
Нет отзывов
Версия 5.5 2018.06.08
1. Добавлен новый алгоритм обучения - BFGS;
2. Добавлена возможность работы индикатора в режиме переобучения;
3. Добавлены новые модели обучения с расширенной структурой, включающие в себя до трех скрытых слоев;
4. Улучшена визуализация сигналов.