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MetaTrader 4 - Indikatoren Nächste Preisvorhersage über Neuronales Netz - Indikator für MetaTrader 4 06262009 - hat einen neuen Indikator BPNN Predictor mit Smoothing. mq4 hinzugefügt, in dem Preise mit EMA vor Prognosen geglättet werden. 08202009 - Korrigiert den Code, der die Neuron-Aktivierungsfunktion berechnet, um zu verhindern, dass arithmetische Ausnahme aktualisiert BPNN. cpp und BPNN. dll 08212009 - hinzugefügtes Löschen des Speichers am Ende der DLL-Ausführung aktualisiert BPNN. cpp und BPNN. dll Kurze Theorie der neuronalen Netze: Neural Netzwerk ist ein einstellbares Modell der Ausgänge als Funktionen der Eingänge. Es besteht aus mehreren Schichten: Eingangsschicht. Die aus Eingangsdaten-Hidden-Layer besteht. Die aus Verarbeitungsknoten besteht, die als Neuronenausgangsschicht bezeichnet werden. Die aus einem oder mehreren Neuronen besteht, deren Ausgänge die Netzwerkausgänge sind. Alle Knoten benachbarter Schichten sind miteinander verbunden. Diese Verbindungen werden Synapsen genannt. Jede Synapse hat einen zugeordneten Skalierungskoeffizienten, mit dem die durch die Synapse verbreiteten Daten multipliziert werden. Diese Skalierungskoeffizienten werden als Gewichte (wijk) bezeichnet. In einem Feed Forward Neural Network (FFNN) werden die Daten von den Eingängen zu den Ausgängen weitergegeben. Hier ist ein Beispiel von FFNN mit einer Eingabeschicht, einer Ausgabeschicht und zwei verborgenen Schichten: Die Topologie eines FFNN wird oft wie folgt abgekürzt: lt der Inputsgt - der Neuronen in der ersten verborgenen Schicht - der Neuronen im zweiten Verborgenen Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von. - lt der Ausg. Das obige Netzwerk kann als 4-3-3-1-Netzwerk bezeichnet werden. Die Daten werden durch Neuronen in zwei Schritten verarbeitet, die entsprechend im Kreis durch ein Summenzeichen und ein Schrittzeichen dargestellt werden: Alle Eingaben werden mit den zugehörigen Gewichten multipliziert und summiert Die resultierenden Summen werden durch die Neuronenaktivierungsfunktion verarbeitet. Dessen Ausgang der Neuronausgang ist. Es ist die Neuronen-Aktivierungsfunktion, die dem neuronalen Netzwerkmodell Nichtlinearität verleiht. Ohne es gibt es keinen Grund, versteckte Schichten zu haben, und das neuronale Netzwerk wird zu einem linearen autoregressiven (AR) Modell. Die zugehörigen Bibliotheksdateien für NN-Funktionen ermöglichen die Auswahl zwischen drei Aktivierungsfunktionen: Die Aktivierungsschwelle dieser Funktionen ist x0. Dieser Schwellenwert kann entlang der x-Achse durch einen zusätzlichen Eingang jedes Neurons, den so genannten Vorspannungseingang, bewegt werden. Der ebenfalls ein Gewicht zugeordnet ist. Die Anzahl von Eingängen, Ausgängen, verborgenen Schichten, Neuronen in diesen Schichten und die Werte der Synapsengewichte beschreiben vollständig einen FFNN, d. H. Das nichtlineare Modell, das es erzeugt. Um Gewichte zu finden, muss das Netzwerk trainiert werden. Während eines betreuten Trainings. Werden mehrere Sätze von vergangenen Eingängen und die entsprechenden erwarteten Ausgänge dem Netzwerk zugeführt. Die Gewichte werden optimiert, um den kleinsten Fehler zwischen den Netzwerkausgängen und den erwarteten Ausgängen zu erzielen. Die einfachste Methode der Gewichtsoptimierung ist die Back-Propagation von Fehlern, die eine Gradientenabsenkung Methode ist. Die beiliegende Trainingsfunktion Train () verwendet eine Variante dieser Methode, genannt Improved Resilient Back-Propagation Plus (iRProp). Diese Methode wird hier beschrieben Der Hauptnachteil der gradientenbasierten Optimierungsmethoden ist, dass sie oft ein lokales Minimum finden. Für chaotische Serien wie eine Preisreihe hat die Trainingsfehleroberfläche eine sehr komplexe Form mit vielen lokalen Minima. Für solche Serien ist ein genetischer Algorithmus ein bevorzugtes Trainingsverfahren. BPNN. dll - Bibliotheksdatei BPNN. zip - Archiv aller Dateien zur Kompilierung von BPNN. dll in C BPNN Predictor. mq4 - Indikator für zukünftige offene Preise vorhergesagt BPNN Predictor mit Smoothing. mq4 - Indikator für geglättete offene Preise Datei BPNN. cpp hat zwei Funktionen: Train () Test (). Zug () wird verwendet, um das Netzwerk basierend auf gelieferten Eingangs - und Ausgangswerten zu trainieren. Test () wird verwendet, um die Netzwerkausgaben mit optimierten Gewichten zu berechnen, die von train () gefunden wurden. Hier ist die Liste der Eingangsparameter von Zug (): double inpTrain - Eingabe der Trainingsdaten (1D Array mit 2D Daten, alt zuerst) double OutTarget - Ausgabe der Zieldaten für Training (2D Daten als 1D Array, Ältestes 1.) doppeltes outTrain - Ausgang 1D Array, zum der Nettoausgänge von Training int ntr - von Trainingssätzen int zu halten UEW - Gebrauch Ext. Gewichte für die Initialisierung (1use extInitWt, 0use rnd) double extInitWt - Eingabe des 1D-Arrays zum Halten des 3D-Arrays von externen Anfangsgewichten double trainedWt - Ausgabe 1D-Array zum Halten des 3D-Arrays von trainierten Gewichten int numLayers - von Ebenen einschließlich Input, Hidden und Output int lSz - von Neuronen in Schichten. (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF - 1 aktiviert Aktivierungsfunktion für die Ausgabeschicht 0 deaktiviert int nep - Max von Trainingsepochen double maxMSE - Maximales MSE-Training stoppt, sobald maxMSE erreicht ist. Hier ist die Liste der Eingangsparameter von Test (): double inpTest - Eingangstestdaten (2D-Daten als 1D-Array, älteste zuerst) double outTest - Ausgabe 1D-Array, um die Nettowerte des Trainings zu halten (älteste zuerst ) Int ntt - der Testsätze double extInitWt - Eingabe des 1D-Arrays zum Halten des 3D-Arrays von externen Anfangsgewichten int numLayers - von Ebenen einschließlich Input, Hidden und Output int lSz - von Neuronen in Schichten. (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) int OAF - 1 aktiviert Aktivierungsfunktion für Ausgangsschicht 0 deaktiviert Ob die Aktivierungsfunktion im Ausgang verwendet wird Schicht oder nicht (OAF-Parameterwert) abhängig von der Art der Ausgänge. Sind Ausgänge binär, was bei Klassifikationsproblemen oft der Fall ist, sollte die Aktivierungsfunktion in der Ausgabeschicht (OAF1) verwendet werden. Bitte beachten Sie, dass die Aktivierungsfunktion 0 (Sigmoid) 0 und 1 Sättigungspegel aufweist, während die Aktivierungsfunktionen 1 und 2 -1 und 1 Pegel aufweisen. Wenn die Netzwerkausgänge eine Preisvorhersage sind, wird in der Ausgabeschicht (OAF0) keine Aktivierungsfunktion benötigt. Beispiele für die Verwendung der NN-Bibliothek: BPNN Predictor. mq4 - sagt zukünftige offene Preise voraus. Die Eingänge des Netzes sind relative Preisänderungen: wobei delayi als Fibonacci-Zahl (1,2,3,5,8,13,21 ..) berechnet wird. Der Ausgang des Netzwerks ist die vorhergesagte relative Änderung des nächsten Preises. In der Ausgabeschicht (OAF0) ist die Aktivierungsfunktion ausgeschaltet. Extern int lastBar - Letzter Balken in den letzten Daten extern int futBars - der zukünftigen Balken zur Vorhersage externer int numLayers - von Ebenen einschließlich Eingang, versteckter Amp - Ausgang (2..6) extern int numEingänge - von Eingängen extern int numNeurons1 - von Neuronen in Die erste verborgene oder die Ausgabeschicht extern int numNeurons2 - der Neuronen in der zweiten verborgenen oder der Ausgabeschicht extern int numNeurons3 - der Neuronen in der dritten verborgenen oder Ausgabeschicht extern int numNeurons4 - der Neuronen in der vierten verborgenen oder der Ausgabeschicht extern int numNeurons5 - of Neuronen in der fünften verborgenen oder Ausgabeschicht extern int ntr - der Trainingseinheiten extern int nep - Max von Epochen extern int maxMSEpwr - Sätze maxMSE10maxMSEpwr Training stoppt lt maxMSE extern int AFT - Aktivierungsart. Funktion (0: sigm, 1: tanh, 2: x (1x)) Der Indikator zeigt drei Kurven auf dem Chart: rote Farbe - Prognosen der künftigen Preise schwarze Farbe - Vergangenheit Training offenen Preisen, die als erwartete Ergebnisse für das Netzwerk verwendet wurden Blaue Farbe - Netzwerkausgänge für Trainingseingänge BPNN Predictor. mq4 - prognostiziert zukünftig geglättete offene Preise. Es verwendet EMA Glättung mit Periode smoothPer. Kopieren Sie beiliegendes BPNN. DLL zu C: Program FilesMetaTrader 4expertslibraries Im Metatrader: Extras - Optionen - Expert Advisors - DLL-Importe zulassen Sie können auch Ihre eigene DLL-Datei mit Quellcodes in BPNN. zip kompilieren. Ein Netzwerk mit drei Ebenen (numLayers3: ein Eingang, ein versteckter und ein Ausgang) reicht für eine große Mehrheit der Fälle. Nach dem Cybenko Theorem (1989) ist ein Netzwerk mit einer verborgenen Schicht in der Lage, jede beliebige kontinuierliche multivariate Funktion mit beliebiger Genauigkeit zu approximieren. Ein Netzwerk mit zwei verborgenen Schichten ist in der Lage, jede diskontinuierliche multivariate Funktion zu approximieren: Die optimale Anzahl von Neuronen in der verborgenen Schicht können durch Versuch und Irrtum gefunden werden. Die folgenden Rechenregeln von thumbquot können in der Literatur gefunden werden: von versteckten Neuronen (von Eingängen von Ausgängen) 2 oder von SQRT (von Eingängen von Ausgängen). Verfolgen Sie den Trainingsfehler, der durch das Kennzeichen im Expertenfenster von metatrader angezeigt wird. Für die Verallgemeinerung sollte die Anzahl der Trainingseinheiten (ntr) 2-5 mal die Gesamtzahl der Gewichte im Netzwerk gewählt werden. Beispielsweise verwendet BPNN Predictor. mq4 standardmäßig ein 12-5-1-Netzwerk. Die Gesamtzahl der Gewichte beträgt (121) 5671. Daher sollte die Anzahl der Trainingseinheiten (ntr) mindestens 142 betragen. Das Konzept der Verallgemeinerung und des Auswendiglernens (Overfitting) wird in der folgenden Grafik erläutert. Die Eingabedaten in das Netzwerk sollten in stationär umgewandelt werden. Forex Preise sind nicht stationär. Es wird auch empfohlen, die Eingänge auf -1..1 zu normalisieren. Das folgende Diagramm zeigt eine lineare Funktion ybx (x-input, y-output), deren Ausgänge durch Rauschen verfälscht werden. Dieses zusätzliche Rauschen bewirkt, daß die Funktion gemessene Ausgänge (schwarze Punkte) von einer geraden Linie abweichen. Die Funktion yf (x) kann durch ein vorwärtsgerichtetes neuronales Netzwerk modelliert werden. Das Netzwerk mit einer großen Anzahl von Gewichten kann mit Nullfehler an die Messdaten angepasst werden. Ihr Verhalten wird als rote Kurve dargestellt, die durch alle schwarzen Punkte geht. Diese rote Kurve hat jedoch nichts mit der ursprünglichen linearen Funktion ybx (grün) zu tun. Wenn dieses überpaßte Netzwerk verwendet wird, um zukünftige Werte der Funktion y (x) vorherzusagen, führt dies zu großen Fehlern aufgrund der Zufälligkeit des hinzugefügten Rauschens. Im Austausch für den Austausch dieser Codes, hat der Autor eine kleine Gunst zu bitten. Wenn Sie in der Lage waren, um ein profitables Handelssystem auf diesen Codes basiert machen, teilen Sie bitte Ihre Idee mit mir per E-Mail direkt an vlad1004yahoo. BPNN Predictor 8211 Prognose von Preis Senden mit neuronalen Netzen BPNN Predictor ist ein Indikator für die Gruppe der Prädiktoren betreffen. Um das zukünftige Verhalten der Preise vorherzusagen, nutzt BPNN Predictor ein neuronales Netzwerk mit drei Schichten. Die Indikator ist universell, aber es ist besser, zu höheren Zeitrahmen zu verwenden. Eigenschaften von BPNN Predictor Plattform: Metatrader4 Währungspaare: Alle Währungspaare Handelszeit: Rund um die Uhr Zeitlicher Rahmen: Jeder, empfohlen H1 und höher Empfohlene Makler: Alpari Die Verwendung des BPNN Predictor im Handel BPNN Predictor baut auf einem Kurs-Chart drei Zeilen: Rot - Prognose der künftigen Kurse Black - vorbei am Eröffnungskurs, die zum Zeitpunkt der Studie als erwarteter Output des Netzwerks Blue - Network - Outputs verwendet wurden, die während der Studie an den Eingabedaten gewonnen wurden. Der Indikator wird in zwei Formen präsentiert: BPNN Predictor und BPNN Predictor mit Glättung, bei denen die EMA-Glättung verwendet wird. Im Folgenden finden Sie Beispiele für Signale beider Indikatoren. BPNN Predictor Kaufsignal: BPNN Predictor Verkaufssignal: BPNN Predictor mit Glättung Kaufsignal: BPNN Predictor mit Glättung Verkaufssignal: Bitte beachten Sie, dass für den ordnungsgemäßen Betrieb des Indikators ist BPNN. dll Bibliotheksdatei installiert werden, die zum Download im Archiv gespeichert ist . Beim Schalten des Zeitrahmens muss die Anzeige auf dem Graphen neu gestartet werden, was anscheinend auf die Merkmale neuronaler Netze zurückzuführen ist. Es ist bequemer, es durch eine Schabloneninstallation zu tun, die ich für Sie im Archiv vorbereitet habe. Im Archiv BPNN. rar: Free Download BPNN Predictor Bitte warten, bereiten wir Ihre linkBPNN Predictor Indicator Download BPNN Predictor Indicator Download BPNN Predictor Indicator Download 8211 Hallo Freund der Händler, bei dieser Gelegenheit mit Ihnen über die Predictor teilen forextradingwin wollen BPNN Indicator kostenloser Download. BPNN Predictor Indicator kostenloser Download BPNN Predictor ist ein Zeichen, das sich auf die Kategorie der Prognostiker bezieht. Um die zukünftigen Gewohnheiten der Kosten vorherzusagen, nutzt BPNN Predictor ein neuronales Netz mit zwei Schichten. Der Indikator ist global, aber es ist besser, in größeren Dauern zu nutzen. Merkmale der BPNN Predictor Plattform: Metatrader4 Geld Paare: Jede Art von Währung setzt Handelszeit: Rund um die Uhr Zeitlicher Rahmen: Jede Art von schlug H1 sowie höhere Empfohlene Makler: Alpari Mit dem BPNN Forecaster im Handel BPNN Predictor baut auf einer Geschwindigkeit Grafik zwei Linien: Red 8211 Projektion der künftigen Preise Black 8211 vorbei an der Eröffnungskurs, die zum Zeitpunkt der Studie wurden als die erwartete Ausgabe des Netzwerks Blue 8211 Netzwerk-Ergebnisse, die während der Forschungs-Studie an die Eingabedaten erhalten. Die Anzeige erfolgt in 2 Formen: BPNN Predictor Indicator sowie BPNN Forecaster mit Glättung, wo die EMA-Glättung verwendet wird. Unten sind Beispiele für Signale beider Zeichen. BPNN Forecaster Get-Signal: BPNN Predictor Indicator Download BPNN Forecaster Verkaufssignal: BPNN Predictor Indicator Download Bitte beachten Sie, dass für entsprechende Verfahren des Indikators ist BPNN. dll Sammlung Dokumente eingerichtet werden, die im Archiv zum Download gespeichert wird. Wenn Schaltzeiten müssen Anzeige auf Grafik zu reaktivieren, offenbar aufgrund der Merkmale der 8220semantic network8221. Es ist bequemer, es mit einer Vorlage Ratenzahlung zu tun, die ich für Sie im Archiv vorbereitet habe. Im Archiv BPNN. rar: BPNNPredictor. Ex4. BPNNPredictor. Mq4. BPNNPredictorwithSmoothing. Ex4. BPNNPredictorwithSmoothing. Mq4. BPNN. dll. BPNNPredictortemplate. Tpl. BPNNPredictorwithSmoothingtemplate. Tpl. BPNN Predictor Indicator kostenloser Download That8217s über BPNN Predictor Indicator kostenloser Download. Wenn dieser Artikel nützlich für Sie bitte mit Ihren Freunden teilen.