文章 "神经网络在交易中的实际应用 Python (第一部分)" 新评论 MetaQuotes 2021.02.08 09:35 新文章 神经网络在交易中的实际应用 Python (第一部分)已发布: 在本文中,我们将分析一个基于Python的深层神经网络编程的交易系统的分步实现。这将使用谷歌开发的 TensorFlow 机器学习库执行。我们还将使用 Keras 库来描述神经网络。 让我们考虑一些与神经网络训练数据准备有关的问题。 为了决策,我们将使用两个神经网络在一个方向上打开仓位。 根据前一点,训练数据应分为两组-每个方向一组。 与前一个系统一样,将训练第一个神经网络来构建类似于标准技术指标的指标。我们在以前的系统中使用了这个解决方案,因为我们使用了自写的指示符,我们不想让专家顾问的工作负担过重。之所以使用Python,是因为只能从终端接收报价,为了为神经网络准备数据,我们需要在 Python 脚本中构建这些指标。通过教神经网络建立这样的指标,我们消除了在脚本中复制它们的需要。 第二个神经网络建立信号指标,在此基础上建立交易策略。 神经网络将针对 EURUSD H1 图表进行训练。 因此,为了建立这个系统,我们需要准备两个神经网络用于买入和两个网络用于卖出。因此,系统中将有四个神经网络工作。 作者:Andrey Dibrov 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
新文章 神经网络在交易中的实际应用 Python (第一部分)已发布:
在本文中,我们将分析一个基于Python的深层神经网络编程的交易系统的分步实现。这将使用谷歌开发的 TensorFlow 机器学习库执行。我们还将使用 Keras 库来描述神经网络。
让我们考虑一些与神经网络训练数据准备有关的问题。
作者:Andrey Dibrov