Moving Average Neural Netzwerk

Neuronales Netzwerk 2 Moving Averages. Neuronales Netzwerk Expert Advisor basierend auf zwei gleitenden Durchschnitten mit dem Trainingsmodus Trainieren Sie den Expert Advisor auf ausgewählte Beispiele und machen Sie einen Profit im echten Leben Die EA kann an jedem Instrument und in jedem Zeitrahmen arbeiten. Algorithmus der EA. Two gleitende Durchschnitte werden durch den neuronalen Netzwerkkern analysiert, der Befehle zum Kauf oder Verkauf erzeugt. Die Werte von zwei gleitenden Durchschnitten, schnelle FMA und langsame SMA werden der ersten Schicht zur Verfügung gestellt, bei der zweiten Schicht werden zwei Neuronen berechnet Für Kauf N kaufen und verkaufen verkaufen, die Entscheidung zu kaufen oder zu verkaufen ist auf der dritten Ebene gemacht. Block-Diagramm der neuronalen Netzwerk ist in der Figur gezeigt. Expert Advisor Training. In der Trainings-Modus der EA erinnert sich die Werte der gleitenden Durchschnitte Markiert durch den Benutzer auf dem Diagramm des Währungsinstruments In der Zukunft, während des normalen Betriebs, erkennt es die Werte der gleitenden Mittelwerte. Um die EA-Marke mindestens einen langen und einen kurzen Handel auf dem Diagramm zu trainieren, um eine lange Handelsnutzung anzuzeigen Der Kauf-Pfeil, und für den kurzen Handel verwenden Sie den Verkauf Pfeil Sie können mehr Pfeile auf dem Diagramm platzieren Je mehr Pfeile, desto länger wird der Prozess der Ausbildung Die Anwesenheit von anderen Objekten auf dem Diagramm anders als die Pfeile ist nicht wünschenswert. Nach Das Training, Ordner NN 2MA wird im gemeinsamen Ordner des Terminals erstellt Es enthält Datei mit den Einstellungen des trainierten neuronalen Netzes XXXXXX im Dateinamen ist der Name des Finanzinstruments Im Normalbetrieb lädt die EA die Daten aus Die Datei Wenn die Datei nicht gefunden wird, verwendet sie die Standardeinstellungen Standardmäßig wird die EA bei USDJPY und einem einstündigen Zeitrahmen trainiert, die Trades werden im Jahr 2012 ausgewählt. Die folgenden Eingabeparameter sind für das EA Training verantwortlich Von Gewichten pro Neuron gleich der Länge des MA Default - 48. Anzahl der Trainingszyklen - Default 100 Je höher der Wert, desto länger ist der Trainingsprozess In der Testversion ist es 10.Factor b - der Wert wirkt sich auf die Geschwindigkeit der Korrektur von Gewichten von Neuronen, wird für die Ausbildung des Netzes verwendet Der Standardwert ist 0 7, muss nicht geändert werden. Learning-Modus EA - ermöglicht die Trainings-Modus der EA. Examples der Spezifizierung Trades für die Ausbildung der EA sind verfügbar in Die Abbildung. Die Normal-Modus-Einstellungen. Einstellungen von Moving Averages. Sie können die Einstellungen von jedem gleitenden Durchschnitt die Periode, den Preis, die Berechnung Modus. Volume der Bestellung - Standard ist 0,1.Value von Schlupf in Punkte - Standard ist 30. Anzahl der Versuche, eine Position zu öffnen - Standard ist 5.Level StopLoss in Punkten - Standard ist 0.Level TakeProfit in Punkten - Standard ist 0.Level TrailingStop in Punkten - Standard ist 650.Allow Geldmanagement - steuern die Bestellgröße an Geben Sie den Markt ein, aktiviert durch Defalment Wenn der Modus deaktiviert ist, wird die Auftragsgröße aus dem Volumen des Auftragsparameters übernommen. Das Volumen der Aufträge als Prozentsatz der Einzahlung - verwendet, um die Auftragsgröße zu kontrollieren, ist standardmäßig 5 Prozent Die offene Position - standardmäßig aktiviert Wenn es ein Signal gibt, den Markt in Richtung einer offenen Position zu betreten, tritt die EA in den Markt ein. Betriebe des Neuronalen Netzes. Die Anzahl der Gewichte pro Neuron entspricht der Länge der MA Je höher Der Wert, desto genauer wird der aktuelle Markt Zustand erkannt werden, aber es reduziert die Anzahl der Trades Je niedriger der Wert, desto weniger genau wird der aktuelle Markt Zustand erkannt werden, aber die Anzahl der Trades erhöht. Der Wert der Neuron Aktivierung Die Wert ist etwa 0 75 des Wertes der Anzahl der Gewichte pro Neuron Je höher der Wert, desto strenger ist die Auswahl der Neuronen für eine Entscheidung In der Testversion ist es 40. Die Anzahl der Trainingszyklen - Standard ist 100.Faktor B die Gewichtskorrekturgeschwindigkeit, Voreinstellung ist 0 7.Learning-Modus EA der EA-Trainingsmodus. Während des Trainings werden die Maximalwerte der Neuronen in den Kommentaren auf dem Diagramm angezeigt. Diese Werte können als Aktivierungswert des Neurons verwendet werden. Ein Beispiel wird in der Abbildung gezeigt. Enbare Kommentare - ermöglicht Kommentare auf dem Chart. Magic Anzahl der Advisor. Pause nach dem Handel in Millisekunden. Bei Standard ist die EA auf USDJPY H1 auf zwei Trades im Jahr 2012 geschult Das Ergebnis der Expert Advisor Prüfung Im Jahr 2013 ist in der Abbildung gezeigt. Neurales Netzwerk 2 Moving Averages. Neuronales Netzwerk Expert Advisor basierend auf zwei gleitenden Durchschnitten mit dem Trainingsmodus Trainieren Sie den Expert Advisor auf ausgewählte Beispiele und machen Sie einen Profit im echten Leben Die EA kann an jedem Instrument arbeiten und In jedem timeframe. Trading Algorithmus der EA. Zwei gleitende Durchschnitte werden durch den neuronalen Netzwerkkern analysiert, der Befehle zum Kauf oder Verkauf erzeugt. Die Werte von zwei gleitenden Durchschnitten, schnelle FMA und langsame SMA werden der ersten Schicht zur Verfügung gestellt Die zweite Schicht berechnet es zwei Neuronen verantwortlich für Buy N kaufen und verkaufen N verkaufen, die Entscheidung zu kaufen oder zu verkaufen ist auf der dritten Ebene gemacht. Block-Diagramm der neuronalen Netzwerk ist in der Figur gezeigt. Expert Advisor Training. In der Trainings-Modus Die EA erinnert sich an die Werte der bewegten Durchschnitte, die vom Benutzer auf dem Diagramm des Währungsinstruments markiert werden. In der Zukunft, während des normalen Betriebs, erkennt es die Werte der gleitenden Mittelwerte. Um die EA-Marke mindestens einen langen und einen kurzen Handel zu trainieren Das Diagramm Um einen langen Handel zu verwenden, verwenden Sie den Buy-Pfeil, und für den kurzen Handel verwenden Sie den Verkauf Pfeil Sie können mehr Pfeile auf dem Diagramm platzieren Je mehr Pfeile, desto länger wird der Prozess der Ausbildung Präsenz von anderen Objekten auf dem Diagramm anderen Als die Pfeile nicht wünschenswert ist. Nach dem Training wird der Ordner NN 2MA im gemeinsamen Ordner des Terminals erstellt. Es enthält Datei mit den Einstellungen des trainierten neuronalen Netzes XXXXXX im Dateinamen ist der Name des Finanzinstruments Im Normalfall Operation, die EA lädt die Daten aus der Datei Wenn die Datei nicht gefunden wird, wird sie die Standardeinstellungen verwenden Standardmäßig wird die EA bei USDJPY und einem einstündigen Zeitrahmen trainiert, die Trades werden im Jahr 2012 ausgewählt. Die folgenden Eingabeparameter sind Verantwortlich für die EA-Ausbildung. Die Anzahl der Gewichte pro Neuron gleich der Länge der MA Standard - 48.Die Anzahl der Trainingszyklen - Standard 100 Je höher der Wert, desto länger der Trainingsprozess wird in der Testversion ist es 10.Factor b - der Wert beeinflusst die Geschwindigkeit der Korrektur von Gewichten von Neuronen, wird für die Ausbildung des Netzwerks verwendet Der Standardwert ist 0 7, braucht nicht ändern. Learning-Modus EA - ermöglicht die Trainings-Modus der EA. Examples der Spezifizierung Trades für die Ausbildung der EA sind in der Abbildung verfügbar. Die Normal-Modus-Einstellungen. Einstellungen von Moving Averages. Sie können die Einstellungen von jedem gleitenden Durchschnitt die Periode, den Preis, die Berechnung Modus. Volume der Bestellung - Standard ist 0,1. Wert der Schlupf in Punkte - Standard ist 30. Anzahl der Versuche, eine Position zu öffnen - Standard ist 5.Level StopLoss in Punkten - Standard ist 0.Level TakeProfit in Punkten - Standard ist 0.Level TrailingStop in Punkten - Standard ist 650.Allow Geldmanagement - Kontrolle der Auftragsgröße, um in den Markt einzutreten, durch Defalmentierung freigegeben Wenn der Modus deaktiviert ist, wird die Auftragsgröße aus dem Volumen des Auftragsparameters übernommen. Das Volumen der Aufträge als Prozentsatz der Einzahlung - verwendet, um die Auftragsgröße zu kontrollieren , Standard ist 5 Prozent. Hinzufügen in die offene Position - standardmäßig aktiviert Wenn es ein Signal gibt, um den Markt in Richtung einer offenen Position zu betreten, tritt die EA in den Markt. Einstellungen von Neuronalen Netzwerk. Die Anzahl der Gewichte pro Neuron gleich Auf die Länge der MA Je höher der Wert, desto genauer wird der aktuelle Markt Zustand erkannt werden, aber es reduziert die Anzahl der Trades Je niedriger der Wert, desto weniger genau wird der aktuelle Markt Zustand erkannt werden, aber die Anzahl der Trades Erhöht sich. Der Wert der Neuron-Aktivierung Der Wert ist etwa 0 75 des Wertes der Anzahl der Gewichte pro Neuron Je höher der Wert, desto strenger ist die Auswahl der Neuronen für eine Entscheidung In der Testversion ist es 40. Die Anzahl der Trainingszyklen - Voreinstellung ist 100.Faktor b die Gewichtskorrekturgeschwindigkeit, Voreinstellung ist 0 7.Learning-Modus EA der EA-Trainingsmodus. Während des Trainings werden die Maximalwerte der Neuronen in den Kommentaren auf dem Diagramm angezeigt. Diese Werte können verwendet werden Als Aktivierungswert des Neurons. Ein Beispiel ist in der Abbildung gezeigt. Enbare Kommentare - ermöglicht Kommentare auf dem Diagramm. Magic Anzahl der Advisor. Pause nach dem Handel in Millisekunden. Bei Standard ist die EA auf USDJPY H1 auf zwei Trades in trainiert 2012 Das Ergebnis der Expert Advisor Prüfung im Jahr 2013 ist in der Abbildung gezeigt. Erweiterung der Auto-Regressive Integrated Moving Average Modelle mit Fuzzy Logik und künstliche Neuronale Netze ANNs. Time Serie Prognose ist ein aktiver Forschungsbereich, der erhebliche Aufmerksamkeit für Anwendungen in gezogen hat Eine Vielzahl von Bereichen Auto-Regressive Integrated Moving Durchschnittliche ARIMA-Modelle sind eines der wichtigsten Zeitreihenmodelle, die in der Finanzmarktprognose in den letzten drei Jahrzehnten verwendet wurden. Aktuelle Forschungsaktivitäten in der Zeitreihenprognose zeigen, dass zwei grundlegende Einschränkungen ihre Popularität für die finanzielle Zeit beeinträchtigen Serie Prognose einer ARIMA-Modelle gehen davon aus, dass zukünftige Werte einer Zeitreihe eine lineare Beziehung zu aktuellen und vergangenen Werten sowie mit weißem Rauschen haben, so dass Näherungen durch ARIMA-Modelle für komplexe nichtlineare Probleme nicht ausreichen und b ARIMA-Modelle eine große Menge benötigen Der historischen Daten, um genaue Ergebnisse zu erzielen Sowohl theoretische als auch empirische Befunde haben vorgeschlagen, dass die Integration verschiedener Modelle eine effektive Methode zur Verbesserung ihrer prädiktiven Leistung sein kann, besonders wenn die Modelle im Ensemble ganz anders sind. In diesem Papier sind ARIMA-Modelle Integriert mit künstlichen Neuronalen Netzwerken ANNs und Fuzzy-Logik, um die linearen und Datenbeschränkungen von ARIMA-Modellen zu überwinden und damit genauere Ergebnisse zu erzielen Empirische Ergebnisse der Finanzmarktprognosen zeigen, dass die Hybridmodelle eine effektiv verbesserte Prognosegenauigkeit aufweisen, so dass das vorgeschlagene Modell sein kann Verwendet als Alternative zu Finanzmarkt-Prognose-Tools. Auto-Regressive Integrated Moving Durchschnitt ARIMA. Time-Serie Prognose. Artificial Neural Networks ANNs. Fuzzy Logik. Finanzmärkte. Exchange rate. Corresponding Autor Tel 98 311 3912550 1 Fax 98 311 3915526.Copyright 2008 Elsevier BV Alle Rechte vorbehalten. Mehdi Khashei wurde 1979 in Esfahan, Iran geboren. Er studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Isfahan University of Technology IUT und erhielt den MS-Abschluss in der Ingenieurwissenschaften im Jahr 2005 Er ist Autor oder Co-Autor von ca. 13 wissenschaftlichen Arbeiten in Internationale Zeitschriften oder Mitteilungen an Konferenzen mit dem Prüfungsausschuss Seine aktuelle Forschung kombiniert die Auto-Regressive Integrated Moving Average ARIMA Modelle mit künstlichen Neuronalen Netzwerken ANNs und Fuzzy Logik auf Zeitreihen Prognose Seine Forschungsinteressen umfassen rechnerische Modelle des Gehirns, Fuzzy Logik, Soft Computing, Nichtlineare Approximatoren und Zeitreihenvorhersage. Mehdi Bijari erhielt seinen BSc in der Ingenieurtechnik, 1987, MSc in der Systemplanung, 1990, beide von der Isfahan University of Technology IUT und Doktorand in der Ingenieurtechnik 2002, Sharif University of Technology Er hat in Industrial gelehrt Ingenieurbüro an der IUT seit 1991 Seine Forschung liegt im Bereich Projektmanagement, Simulation, Produktionsplanung, meta-heuristische Methoden, Optimierung, Zeitreihenvorhersage und Informationssysteme Er hat verschiedene Papiere in der Produktionsplanung, Zeitreihenvorhersage und Optimierung veröffentlicht. Gholam Ali Raissi Ardali ist Assistant Professor für Wirtschaftsingenieurwesen an der Isfahan University of Technology IUT Er erhielt BSc in Statistik Informatik, 1975, vom Institut für Statistik und Informatik, Teheran, Iran, MSc in angewandter Statistik, 1977, von Brunel University, England , Und PhD in der industriellen Technologie, 1980, von Bradford University, England Seine Forschungsinteressen sind insgesamt Qualitätsmanagement, statistische Qualitätskontrolle, Zeitreihenvorhersage, neuronale Netze und Supply Chain Management.