RobotInNasdaq Free

Индикатор линейной регрессии с искусственным интеллектом: Линейная регрессия — это простой, но эффективный метод искусственного интеллекта, который лежит в основе сложных нейронных сетей. Этот индикатор построен на основе анализа линейной регрессии и пытается делать прогнозы относительно предстоящего события на рынке. Входы: train_bars: контролирует количество баров, на которых информация о ценах будет собираться и использоваться для обучения ИИ внутри него. Чем больше это значение, тем лучше, а

Optimus PrimeX: Повышение вашего опыта торговли на NASDAQ! Разглушите мощь Optimus PrimeX, искусно созданного торгового робота для NASDAQ, разработанного для навигации в динамичном мире финансовых рынков. Построенный на стратегии следования тренду и пронизанный искусственным интеллектом, этот советник разработан для использования долгосрочной бычьей природы индекса NASDAQ. Стратегический анализ по временным интервалам Optimus PrimeX проводит всесторонний анализ по временным интервалам 4 часа, 1

Матрица является основой сложных торговых алгоритмов, поскольку она помогает выполнять сложные вычисления без особых усилий и без необходимости слишком больших вычислительных мощностей. хранится в форме массива в оперативной памяти нашего компьютера, Используя некоторые функции из этой библиотеки, я смог создать роботов с машинным обучением, которые могли принимать большое количество входных данных. Для эффективного использования этой библиотеки требуются некоторые математические знания о линей

Это стандартная библиотека, созданная для гибких нейронных сетей с учетом производительности. Вызов этой библиотеки очень прост и занимает несколько строк кода:    matrix Matrix = matrix_utils.ReadCsv( "Nasdaq analysis.csv" );       matrix x_train, x_test;    vector y_train, y_test;         matrix_utils.TrainTestSplitMatrices(Matrix,x_train,y_train,x_test,y_test, 0.7 , 42 );    reg_nets = new CRegressorNets(x_train,y_train,AF_RELU_,HL, NORM_MIN_MAX_SCALER); //INitializing network       reg_net

Вероятностный индикатор Этот индикатор анализирует движение цен за определенный период, чтобы получить важную информацию для анализа распределения вероятностей, такую как их среднее значение и стандартное отклонение. Получив такую информацию, он выполняет все необходимые расчеты и, наконец, вычисляет вероятность того, что текущая рыночная стоимость упадет. выше или ниже баров заданного периода. Поскольку этот индикатор эффективно использует силу вероятности, которая не лжет, это мощный индика