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Zigzag代码

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//|                                                       FastZZ.mq5 |
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#property copyright "Copyright 2012, Yurich"
#property link      "https://login.mql5.com/ru/users/Yurich"
#property version   "1.00"
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#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers 2
#property indicator_plots 1
#property  indicator_label1  "ZZ"
#property  indicator_type1   DRAW_ZIGZAG
#property  indicator_color1  clrRed
#property  indicator_style1  STYLE_SOLID
#property  indicator_width1  1
//+------------------------------------------------------------------+
input int Depth=2000; // Minimum points in a ray
//+------------------------------------------------------------------+
double zzH[],zzL[];
double depth;//, deviation;
int last,direction;
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void OnInit()
  {
   SetIndexBuffer(0,zzH,INDICATOR_DATA);
   SetIndexBuffer(1,zzL,INDICATOR_DATA);
   IndicatorSetInteger(INDICATOR_DIGITS,Digits());
   PlotIndexSetDouble(0,PLOT_EMPTY_VALUE,0.0);
   PlotIndexSetDouble(1,PLOT_EMPTY_VALUE,0.0);
   depth=Depth*_Point;
//deviation=10*_Point;
   direction=1;
   last=0;
  }
//+------------------------------------------------------------------+
int OnCalculate(const int total,
                const int calculated,
                const datetime &time[],
                const double &open[],
                const double &high[],
                const double &low[],
                const double &close[],
                const long &tick[],
                const long &real[],
                const int &spread[])
  {
   if(calculated==0) last=0;
   for(int i=calculated>0?calculated-1:0; i<total-1; i++)
     {
      bool set=false;
      zzL[i]=0;
      zzH[i]=0;
      //---
      if(direction>0)
        {
         if(high[i]>zzH[last])//-deviation)
           {
            zzH[last]=0;
            zzH[i]=high[i];
            if(low[i]<high[last]-depth)
              {
               if(open[i]<close[i]) zzH[last]=high[last]; else direction=-1;
               zzL[i]=low[i];
              }
            last=i;
            set=true;
           }
         if(low[i]<zzH[last]-depth && (!set || open[i]>close[i]))
           {
            zzL[i]=low[i];
            if(high[i]>zzL[i]+depth && open[i]<close[i]) zzH[i]=high[i]; else direction=-1;
            last=i;
           }
        }
      else
        {
         if(low[i]<zzL[last])//+deviation)
           {
            zzL[last]=0;
            zzL[i]=low[i];
            if(high[i]>low[last]+depth)
              {
               if(open[i]>close[i]) zzL[last]=low[last]; else direction=1;
               zzH[i]=high[i];
              }
            last=i;
            set=true;
           }
         if(high[i]>zzL[last]+depth && (!set || open[i]<close[i]))
           {
            zzH[i]=high[i];
            if(low[i]<zzH[i]-depth && open[i]>close[i]) zzL[i]=low[i]; else direction=1;
            last=i;
           }
        }
     }
//----
   zzH[total-1]=0;
   zzL[total-1]=0;
   return(total);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

指标缓冲区只包含高值和低值，我在循环中填充中间数据，将其转换为1 - 在当前条形图上上升，-1下降。似乎是正确的，但如果有错误，请纠正我。

void FillZZarray()
{
  ArrayResize(zz,vector);   
   int lastcountbar = 0;
   for(int i=0;i<vector;i++) // Заполняем массив выходов
     {
      if(zzH[i]>0)  
       {
        zz[i]=1; lastcountbar = 1;
        if(i!=0)
          for(int q=i-1;q>=0;q--)
           {
            if(zz[q]==0)zz[q]=lastcountbar;
           } 
       }    
      if(zzL[i]>0) 
       {
        zz[i]=-1; lastcountbar = -1; 
        if(i!=0)
          for(int q=i-1;q>=0;q--)
           {
            if(zz[q]==0)zz[q]=lastcountbar;
           } 
       } 
      if(zzH[i]==0 && zzL[i]==0) zz[i] = lastcountbar;
     }
}

我需要一个用于训练的输入数据矢量，这里的信号是中断的--然后是买入，然后是卖出，然后是跳过......我不知道如何填补它们，不是用零......。我不知道如何用零来填充它们......在我看来，Zigzag提供的输入并不那么完美，但我可能是错的......我对神经网络还不是很有经验......

该指示器有两类信号，离散和模拟信号可供选择。在空白处填上零。

第一个帖子中的图片是培训样本上的吗？如果是样本外，那么在训练样本上看是很有意思的，有这么多的神经元，网络 应该把所有的输入数据都熟记于心。

训练样本是最后1000条，或者说，如果你从时间序列的第0条开始看，那么第一条就不是样本了。

我明天会试一下，看看显示什么。到目前为止，拧开了第二个人字形，更大的一个人字形，看它是如何在2个输出上工作的。到目前为止，没有什么突出的表现，平均在零度时工作 :)

这就是为什么有人建议你从买入转为卖出。

我还没有听说有人在神经网络上赚到稳定的钱，它非常不稳定。最简单的TS在muwings 上--而且它们的工作更稳定。