Neural

Профессиональная экспертная система Neural, в которой реализована стратегия торговли с помощью технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов. Машинное обучение широко применяется в различных областях и призвано заменить человеческий мозг для решения сложных задач классификации и прогнозирования. Обучение нейронной сети осуществляется на некоторой выборке (исторических данных). Нейронная сеть позволяет избавиться от постоянного изменения стратегии, систему достаточно просто переобучить под текущую рыночную конъюнктуру. В данной работе объединены две современные технологии программирования, такие как генетические алгоритмы и нейросети. Также применена циклическая схема изменения параметров бота - что позволяет охарактеризовать бота как такого, который может приспосабливаться к изменениям ценовой функции.

Приступаем к работе

Стоит отметить, что тестирование является достаточно сложным. Поскольку если нейросеть каждый час переобучается - это достаточно затратно по времени. Поэтому практически тестировать можно только в определенном приближении и увидеть общие принципы работы. Поэтому заданные по умолчанию настройки в боте созданы лишь для демонстрации. Также даются настройки, рекомендуемые для реальной работы. Разница в том, что нейросеть для реальной работы берет значительно большую историческую выборку и учится значительно точнее (а значит дольше). На это уходит много времени, а при тестировании есть определенные лимиты. Для реальной работы все проще, т.к. у нас есть достаточно времени на оптимизацию каждый час. На средних (рекомендованных) параметрах нейросети и длины выборки обучение проходит 5-15 мин. В данном случае скорость обучения зависит от мощности процессора. С рекомендованными параметрами можно устанавливать бота на любой график. Также если вам позволяет процессор, и если работа происходит на больших, чем 5-ти минутных таймфреймах, можно еще усложнить нейросеть и увеличить историческую выборку. Усложнение системы только улучшает прогнозируемость.

Параметры

• TypeFilling - задает политику исполнения ордера;
• Magic - задает магический номер;
• OnComment - Включает комментарии на чарте;
• ShowLine - отображает результат работы генетического алгоритма в виде линий;
• OnBuy - Позволяет торговлю только на buy;
• OnSell - Позволяет торговлю только на sell;
• LimitSpread - ограничивает спред (при котором еще можно входит в рынок);
• Lot - задает размер лота для входа в рынок (приоритет выше чем у поля Risk);
• Risk - Рассчитывает лот в зависимости от депозита;
• LotExponent - Коэффициент, который задает прогрессивное увеличение лота;
• LimitGrid - Ограничение шагов сетки;
• kStepGrid - Коэффициент для ограничения пунктов между двумя соседними ордерами;
• kTP, kSL - Коэффициенты для стоп-лосса и тейк-профита;
• DrawDown - максимальная просадка, при которой происходит закрытие (в % от депозита);
• DrawUp - Максимальный профит, при которой происходит закрытие (в % от депозита);
• ReOptimizationNN - Период повторной оптимизации;
• InputDataRSI - Данные от индикатора RSI;
• InputDataAD - Данные от индикатора AD;
• InputDataSAR - Данные от индикатора SAR;
• HistoryNN - Размер исторической выборки (в барах);
• InputNN - Количество входов нейросети;
• StepNN - Максимум шагов нейросети;
• EpochNN - Максимум эпох нейросети;
• DeltaNN - Точность обучения нейросети;
• LevelSignal - Пороговый уровень от нейросети, который воспринимается как сигнал;
• kMinimumGridStepProc - Фильтр ценовых шумов, для генетического алгоритма;
• ServerTimeFilter, StartHour, StartMin, FinalHour, FinalMin, FridayOn - позволяют ограничить работу на время в сутках.