Bpnn Forex

MetaTrader 4 - Indicators. Next predittore prezzo utilizzando reti neurali - Indicatore per MetaTrader 4.06 26 2009 - ha aggiunto un nuovo indicatore BPNN Predictor con in cui i prezzi vengono smussate utilizzando EMA prima predictions.08 20 2009 - corretto il codice calcolando la funzione di attivazione dei neuroni per prevenire eccezione aritmetica aggiornato and.08 21 2009 - cancellazione della memoria aggiunta alla fine dell'esecuzione DLL aggiornata teoria and. Brief della rete neurale Networks. Neural è un modello registrabile di uscite come funzioni di ingressi si compone di vari strati layers. input che composto da ingresso data. hidden strato che consiste di nodi di elaborazione chiamato strato neurons. output che consiste di uno o più neuroni, le cui uscite sono i nodi di rete outputs. All di strati adiacenti sono interconnessi Questi collegamenti sono chiamati sinapsi Ogni sinapsi ha una scalatura assegnato coefficiente, con la quale i dati propagati attraverso la sinapsi si moltiplica Questi coefficiente di scala sono chiamati pesi Wijk in un feed-Forward Neural Network FFNN i dati si propaga dagli ingressi alle uscite Ecco un esempio di FFNN con un livello di input, uno strato di output e due topologia layers. The nascosta di un FFNN viene spesso abbreviata come segue di ingressi - di neuroni nel primo strato nascosto - di neuroni nel secondo strato nascosto - - delle uscite la rete di cui sopra può essere indicato come un 4-3- 3-1 network. The dati vengono elaborati dai neuroni in due fasi, di conseguenza mostrato all'interno del cerchio da un segno di sommatoria e un input passo sign. All sono moltiplicati per i pesi associati e summed. The somme risultanti vengono elaborati dal attivazione del neurone s la funzione la cui uscita è il neurone output. It è funzione di attivazione del neurone s che dà linearità al modello di rete neurale senza di essa, non vi è alcun motivo per avere livelli nascosti, e la rete neurale diventa un autoregressive lineare file di libreria AR model. Enclosed per funzioni NN consentono la selezione tra tre attivazione soglia di attivazione functions. The di queste funzioni è x 0 Questa soglia può essere spostato lungo l'asse x, grazie ad un ingresso supplementare di ciascun neurone, chiamato l'ingresso di polarizzazione che ha anche un peso assegnato it. The numero di ingressi, uscite, livelli nascosti neuroni in questi strati, ei valori dei pesi sinapsi descrivere completamente un FFNN, vale a dire il modello non lineare che crea al fine di trovare i pesi della rete devono essere addestrati durante un allenamento sorvegliato diverse serie di ingressi ultimi e le corrispondenti uscite attesi sono alimentati alla rete i pesi sono ottimizzati per ottenere il minore errore tra le uscite di rete ei risultati attesi il metodo più semplice di ottimizzazione del peso è retro-propagazione degli errori, che è un metodo di discesa del gradiente l' chiusa la funzione di formazione dei treni utilizza una variante di questo metodo, chiamato migliorato resiliente back-propagazione più iRProp questo metodo è descritto here. The principale svantaggio dei metodi di ottimizzazione gradiente-based è che spesso trovano un minimo locale Per la serie caotica come ad esempio una serie di prezzi , la superficie errore di formazione ha una forma molto complessa con un sacco di minimi locali per tali serie, un algoritmo genetico è un metodo di allenamento preferito. - File di libreria. - Archivio di tutti i file necessari per compilare in C. BPNN - Indicatore di predire il futuro aperto prices. BPNN Predictor con - indicatore di predire levigate aperto prices. File ha due funzioni treno di prova del treno viene utilizzato per addestrare la rete in base a dotazione di input passato e output atteso valori di prova viene utilizzato per calcolare le uscite di rete utilizzando pesi ottimizzata, trovata da Train. Here l 'elenco dei dell'ingresso uscita verde parametri blu del Train. double inpTrain - ingresso array di dati formazione 1D trasportano dati 2D, vecchio primo doppio outTarget - dati di destinazione in uscita per i dati di training 2D come serie 1D, il più antico 1 ° doppia outTrain - uscita 1D array per contenere le uscite nette di formazione int ntr - di set di formazione int UEW - Pesi Usa Ext per l'inizializzazione 1 uso extInitWt, 0 uso rnd doppia extInitWt - ingresso serie 1D a tenere gamma 3D di pesi iniziali esterni doppia trainedWt - uscita serie 1D per contenere gamma 3D dei pesi addestrati int numLayers - di livelli tra cui ingresso, LSZ nascosto e int uscita - di neuroni in strati LSZ 0 è di ingressi netti int AFT - Tipo di neurone funzione di attivazione 0 sigm, 1 tanh, 2 x 1 x int OAF - 1 abilita la funzione di attivazione per strato di output 0 disabilita int NEP - Max della formazione epoche doppia maxMSE - formazione Max MSE si ferma una volta maxMSE è reached. Here l'elenco dei dell'ingresso verde uscita parametri blu di Test. double inpTest - dati di dati 2D di test di ingresso come serie 1D, prima i più vecchi doppia outTest - uscita 1D array per contenere le uscite nette da formare prima i più vecchi int NTT - di test imposta doppia extInitWt - ingresso serie 1D per tenere matrice 3D del peso iniziale esterni int numLayers - di livelli tra cui ingresso, LSZ nascosto e int uscita - di neuroni in strati LSZ 0 è di ingressi netti int AFT - Tipo di funzione di attivazione dei neuroni 0 sigm, 1 tanh, 2 x 1 x int OAF - 1 abilita funzione di attivazione per strato di output 0 disables. Whether utilizzare la funzione di attivazione nello strato di output o non OAF valore del parametro dipende dalla natura delle uscite Se le uscite sono binario, che è spesso il caso in problemi di classificazione, allora la funzione di attivazione deve essere utilizzato nello strato di uscita OAF 1 si prega di prestare attenzione che la funzione di attivazione 0 sigma ha 0 e 1 livelli saturi, mentre le funzioni di attivazione 1 e 2 hanno -1 e 1 livelli Se le uscite di rete è un prezzo di previsione, allora nessuna funzione di attivazione è necessaria nello strato di uscita Oaf 0.Examples di utilizzare il NN library. BPNN - prevede prezzi futuri aperti gli ingressi della rete sono ritardo relativo prezzo changes. where i è calcolato come numero di Fibonacci 1,2,3,5,8, 13,21 l'uscita della rete è la variazione relativa previsto del prezzo successivo la funzione di attivazione è spenta nello strato di uscita OAF 0.extern int lastBar - Ultimo bar negli ultimi int futBars dati extern - dei futuri barre per prevedere extern int numLayers - di livelli tra cui ingresso, uscita nascosta 2 6 extern int numInputs - di ingressi extern int numNeurons1 - di neuroni nella prima uscita strato di extern int numNeurons2 nascoste o - dei neuroni nella seconda uscita strato extern int numNeurons3 nascoste o - di neuroni nella terza uscita strato extern int numNeurons4 nascoste o - dei neuroni nella quarta uscita strato extern int numNeurons5 nascoste o - dei neuroni nel quinto nascoste o strato di output extern int ntr - della formazione imposta extern int NEP - Max di epoche extern int maxMSEpwr - set maxMSE 10 formazione maxMSEpwr ferma maxMSE extern int AFT - Tipo di funzione Activ 0 sigm, 1 tanh, 2 x 1 x. The indicatore trame tre curve sul colore chart. red - le previsioni di futuri colore prices. black - formazione passato aperto i prezzi, che sono stati utilizzati come uscite previste per il colore network. blue - uscite di rete per la formazione inputs. BPNN - predice il futuro lisciato prezzi di apertura usa EMA levigante con periodo smoothPer. Copy racchiuso in C Programmi MetaTrader 4 esperti libraries. In Strumenti MetaTrader - Opzioni - Expert Advisors - Lasciare DLL imports. You può anche compilare il file DLL utilizzando i codici sorgente in. a rete con tre strati numLayers 3 un ingresso, una nascosta e una uscita è sufficiente per una stragrande maggioranza dei casi Secondo il Cybenko Teorema 1989 una rete con uno strato nascosto è in grado di approssimare qualsiasi funzione multivariata continua a qualsiasi grado di precisione desiderato una rete con due strati nascosti è in grado di approssimare ogni, function. The multivariata numero ottimale discontinua di neuroni nello strato nascosto può essere trovati attraverso tentativi ed errori le seguenti regole pratiche si possono trovare nella letteratura dei neuroni nascosti di ingressi di uscite 2, o SQRT di ingressi di uscite Tenere traccia dell'errore di formazione, riportato da l'indicatore nella finestra esperti di MetaTrader. Per generalizzazione, il numero di training set NTR dovrebbe essere scelto 2-5 volte il numero totale dei pesi della rete, ad esempio, per default, BPNN utilizza una rete 12-5-1 il numero totale di pesi è 12 1 5 6 71 Pertanto, il numero di formazione imposta NTR deve essere di almeno 142 il concetto di generalizzazione e di memorizzazione over-raccordo è spiegato sul grafico below. The dati di ingresso alla rete devono essere trasformati in prezzi Forex fissi non sono stazionarie Si raccomanda anche per normalizzare gli ingressi a -1 1 range. The grafico sottostante mostra una funzione lineare YBX x-input, y-uscita le cui uscite sono corrotto da rumore Questo rumore aggiunto fa sì che le uscite di funzione misurata punti neri a deviare da una linea retta YFX funzione può essere modellato da una rete neurale feedforward la rete con un gran numero di pesi può essere montato i dati misurati con errore nullo suo comportamento è mostrato come la curva rossa passando attraverso tutti i punti neri Tuttavia, questa curva rossa ha nulla a che fare con la funzione lineare originale YBX verde Quando si usa questa rete eseguito negli attrezzata per prevedere i valori futuri della funzione YX, che si tradurrà in grandi errori dovuti alla casualità dello scambio noise. In aggiunto per la condivisione di questi codici, l'autore ha un piccolo favore da chiedere Se tu fossi in grado di fare un sistema di scambio proficuo in base a questi codici, si prega di condividere la tua idea con me per l'invio di e-mail direttamente to. BPNN Predictor previsione del prezzo utilizzando neurale networks. BPNN Predictor è un indicatore appartenenti alla categoria dei predittori di predire il futuro comportamento dei prezzi BPNN Predictor utilizza una rete neurale a tre strati l'indicatore è universale, ma è meglio usare a più elevate timeframes. Characteristics di BPNN Predictor. Platform Metatrader4.Currency coppie di qualsiasi valuta pairs. Trading orari di tutto il clock. Timeframe Qualsiasi , consigliato H1 e higher. Recommended mediare Alpari. The uso del BPNN Predictor in trade. BPNN Predictor sta costruendo su un grafico dei prezzi a tre lines. Red - previsione della futura prices. Black - passato il prezzo di apertura, che al momento dello studio sono stati utilizzati come l'uscita prevista del network. Blue - uscite di rete ottenuti durante lo studio data all'indicatore di immissione data. The è presentato in due forme BPNN Predictor e BPNN Predictor con smoothing, in cui l'EMA-smoothing è used. Below sono esempi di segnali di entrambi indicators. BPNN Predictor Acquista signal. BPNN Predictor Vendi signal. BPNN Predictor con Smoothing Acquista signal. BPNN Predictor con Smoothing Sell signal. Please nota, per il corretto funzionamento dell'indicatore devono essere installati file di libreria, che è memorizzato in l'archivio per scaricare Quando tempi di commutazione indicatore necessario riavviare sul grafico, a quanto pare a causa delle caratteristiche delle reti neurali è più conveniente di farlo attraverso un impianto modello che ho preparato per voi nel archive. In la archive. Free Scarica BPNN Predictor. Please aspettare, prepariamo il vostro Predictor Indicatore link. BPNN libero Download. BPNN Indicatore Predictor libero Download. BPNN Indicatore Predictor Download Ciao amico dei commercianti, in questa occasione voglio condividere con voi circa la Predictor indicatore BPNN libero Download. BPNN Predictor indicatore libero Download. BPNN Predictor è un segno riferimento alla categoria dei previsori per predire il futuro abitudini dei costi BPNN Predictor utilizza una rete neurale con due strati l'indicatore è globale, ma è meglio utilizzare a maggiori durations. Features di BPNN Predictor. Platform Metatrader4.Money coppie Qualsiasi tipo di valuta sets. Trading tempo intorno alla clock. Timeframe Qualsiasi tipo di, suggerita H1 così come higher. Recommended mediatore Alpari. Using il BPNN Forecaster in trade. BPNN Predictor sta costruendo su un grafico tasso a due proiezione lines. Red futuro prices. Black oltre il tasso di apertura, che al momento della studio di ricerca sono stati utilizzati come output previsto dei risultati della rete network. Blue ottenuti durante lo studio di ricerca fornito all'indicatore di immissione data. The è presentato in 2 forme Indicatore Predictor BPNN nonché BPNN Forecaster con smoothing, dove l'EMA-smoothing è used. Below sono esempi di segnali di entrambi signs. BPNN sulle previsioni Get signal. BPNN Indicatore Predictor libero Download. BPNN sulle previsioni Vendi signal. BPNN Predictor Indicatore libero Download. Please nota, per la procedura appropriata dell'indicatore deve essere impostato documenti di raccolta, che viene salvato in archivio per il download Quando si passa durate indicazione deve riattivare sul grafico, a quanto pare a causa delle caratteristiche delle reti semantiche è più conveniente da fare con una rata modello che ho preparato per voi nel archive. In la archive. BPNNPredictor ex4.BPNNPredictor mq4.BPNNPredictorwithSmoothing ex4.BPNNPredictorwithSmoothing mq4.BPNNPredictortemplate tpl. BPNNPredictorwithSmoothingtemplate tpl. BPNN Predictor Indicatore libero Download. That s in merito BPNN Predictor Indicatore libero Scarica se questo articolo utile per voi si prega di condividere con gli altri amici.