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MetaTrader 4 - Indicadores predictor precio Siguiente usando Red Neuronal - indicador de MetaTrader 4. Historia de la versión: 06/26/2009 - añadió un nuevo indicador BPNN Predictor con Smoothing. mq4, en el que los precios se suavizan utilizando EMA antes de predicciones. 08/20/2009 - Se ha corregido el código de cálculo de la función de activación de la neurona para evitar excepción aritmética actualizado BPNN. cpp y BPNN. dll 08/21/2009 - compensación adicional de memoria al final de la ejecución DLL actualizada BPNN. cpp y BPNN. dll Breve teoría de redes neuronales: red neuronal es un modelo ajustable de las salidas como las funciones de los insumos. Se compone de varias capas: capa de entrada. que consta de capa oculta de datos de entrada. que consta de nodos de procesamiento denominadas capa de salida neuronas. que consta de una o varias neuronas, cuyas salidas son las salidas de la red. Todos los nodos de capas adyacentes están interconectados. Estas conexiones son llamadas sinapsis. Cada sinapsis tiene un coeficiente de escala asignado, por el cual los datos propagadas a través de la sinapsis se multiplica. Estos coeficiente de escalamiento se llaman pesos (Wijk). En una red neuronal de Feed-Forward (FFNN) los datos se propaga a partir de entradas a las salidas. Aquí es un ejemplo de FFNN con una capa de entrada, una capa de salida y dos capas ocultas: La topología de una FFNN es a menudo abreviado como sigue: lt de inputsgt - LT de neuronas en la primera layergt oculto - LT de neuronas en la segunda ocultos layergt -. - Es de outputsgt. La red anterior puede ser referido como una red 4-3-3-1. Los datos se procesan por las neuronas en dos etapas, que se muestran correspondientemente dentro del círculo por un signo de suma y una señal de paso: Todas las entradas se multiplican por los pesos asociados y se suman las sumas resultantes son procesadas por la función de activación de neuronas. cuya salida es la salida de la neurona. Es la función de activación de neuronas que da no linealidad para el modelo de red neural. Sin ella, no hay ninguna razón para tener capas ocultas, y la red neuronal se convierte en un modelo lineal autorregresivo (AR). archivos de la biblioteca cerrados para funciones NN permiten la selección entre las tres funciones de activación: El umbral de activación de estas funciones es x0. Este umbral se puede mover a lo largo del eje x gracias a una entrada adicional de cada neurona, llamada la entrada de polarización. que también tiene un peso asignado a la misma. El número de entradas, salidas, capas ocultas neuronas en estas capas, y los valores de los pesos sinápticos describen por completo un FFNN, es decir, el modelo no lineal que crea. Con el fin de encontrar los pesos de la red debe ser entrenado. Durante un entrenamiento supervisado. varios conjuntos de entradas anteriores y los correspondientes productos esperados se alimentan a la red. Los pesos están optimizados para conseguir el más mínimo error entre las salidas de la red y los resultados esperados. El método más simple de la optimización de peso es el de retropropagación de errores, que es un método de descenso de gradiente. La función de formación de trenes cerrado () utiliza una variante de este método, denominado Mejora Resiliente de retropropagación Plus (iRProp). Este método se describe aquí La principal desventaja de los métodos de optimización basado en gradiente es que a menudo encontrar un mínimo local. Para las series caóticas como una serie de precios, la superficie error de entrenamiento tiene una forma muy compleja con una gran cantidad de los mínimos locales. Para dicha serie, un algoritmo genético es un método de entrenamiento preferido. Archivos adjuntos: BPNN. dll - archivo de biblioteca BPNN. zip - archivo de todos los archivos necesarios para compilar BPNN. dll en C BPNN Predictor. mq4 - indicador de predicción de los futuros precios de apertura BPNN Predictor con Smoothing. mq4 - indicador de predicción de la nivelación de precios de apertura de archivos BPNN. CPP tiene dos funciones: Tren test () (). Tren () se utiliza para entrenar a la red basado en los valores de salida esperados de entrada y pasado suministrado. Test () se utiliza para calcular las salidas de la red utilizando pesos optimizados, que se encuentran en tren (). Aquí está la lista de entrada (verde) de salida de parámetros (azul) de tren (): doble inpTrain - formación de datos de entrada (matriz 1D que lleva datos en 2D, viejo primero) doble outTarget - datos de destino de salida para la formación (datos en 2D como matriz 1D, 1er más antiguo) de doble outTrain - salida de matriz 1D para mantener las salidas netas de formación int NTR - de las series de entrenamiento int UEW - uso Ext. Pesos para la inicialización (1Utilice extInitWt, 0use rnd) doble extInitWt - Entrada de matriz 1D para sostener matriz 3D de pesos iniciales externos doble trainedWt - Salida de matriz 1D para sostener matriz 3D de pesos capacitados int numLayers - de capas que incluyen entrada, int oculta y de salida lsz - de las neuronas en capas. lSz0 es de las entradas netas int AFT - Tipo de función de activación de la neurona (0: sIgM, 1: tanh, 2: x / (1x)) int OAF - 1 permite la función de activación para la capa de salida 0 desactiva int NEP - Max de la formación épocas doble maxMSE - Max formación MSE se detiene una vez que se alcanza maxMSE. Aquí está la lista de entrada (verde) de salida (azul) los parámetros de prueba (): doble inpTest - los datos de prueba de entrada (datos 2D como matriz 1D, la más antigua primero) doble outTest - Salida de matriz 1D para mantener las salidas netas de formación (antiguos primero ) int NTT - de prueba de juegos dobles extInitWt - entrada matriz 1D para sostener matriz 3D de pesos iniciales externos int - numLayers de capas que incluyen entrada, lsz oculta y de salida - int de las neuronas en capas. lSz0 es de las entradas netas int AFT - Tipo de función de activación de la neurona (0: sIgM, 1: tanh, 2: x / (1x)) int OAF - 1 permite la función de activación para la capa de salida 0 desactiva si desea utilizar la función de activación en el capa de salida o no (valor de parámetro OAF) depende de la naturaleza de los productos. Si las salidas son binarios, que es a menudo el caso en problemas de clasificación, a continuación, la función de activación se debe utilizar en la capa de salida (OAF1). Por favor, preste atención a que la función de activación 0 (sigmoide) tiene niveles 0 y 1 saturadas, mientras que las funciones de activación 1 y 2 tienen niveles -1 y 1. Si las salidas de la red es una predicción precio, entonces no se necesita ninguna función de activación en la capa de salida (OAF0). Ejemplos del uso de la biblioteca NN: BPNN Predictor. mq4 - predice futuros precios de apertura. Las entradas de la red son los cambios de precios relativos: donde delayi se calcula como un número de Fibonacci (1,2,3,5,8,13,21 ..). La salida de la red es el cambio relativo previsto de la siguiente precio. La función de activación está desactivada en la capa de salida (OAF0). extern int lastBar - Última bar en los últimos datos extern int futBars - futuros de barras para predecir extern int - numLayers de capas que incluyen entrada, salida amplificador oculto (2..6) extern int - numInputs de entradas extern int - numNeurons1 de neuronas en la primera capa de salida extern int oculta o numNeurons2 - de las neuronas en el segundo numNeurons3 capa de salida extern int oculta o - de las neuronas en el tercer numNeurons4 capa de salida extern int oculta o - de las neuronas en el cuarto numNeurons5 capa de salida extern int oculta o - de las neuronas de la capa de salida NTR extern int quinta oculta o - de formación crea extern int NEP - Max de las épocas extern int maxMSEpwr - establece la formación maxMSE10maxMSEpwr detiene lt maxMSE extern int AFT - Tipo de activ. función (0: sIgM, 1: tanh, 2: x / (1x)) parcelas El indicador tres curvas en el gráfico: color rojo - Las predicciones de los precios futuros negro de color - los precios de apertura de formación pasado, los cuales fueron utilizados como productos previstos para el red de color azul - salidas de la red de entradas de entrenamiento BPNN Predictor. mq4 - predice el futuro alisó precios de apertura. Utiliza suavizado EMA con período smoothPer. Configuración de todo: Copiar BPNN. DLL cerrado en C: Program 4expertslibraries FilesMetaTrader En MetaTrader: Herramientas - Opciones - Asesores Expertos - Permitir la importación DLL también puede compilar su propio archivo DLL utilizando códigos fuente en BPNN. zip. Recomendaciones: Es una red con tres capas (numLayers3: una entrada, una oculta y uno de salida) es suficiente para una gran mayoría de los casos. De acuerdo con la Cybenko Teorema (1989), una red con una capa oculta es capaz de aproximar cualquier función continua, multivariante a cualquier grado deseado de precisión de una red con dos capas ocultas es capaz de aproximar cualquier función discontinua, multivariado: El número óptimo de neuronas en la capa oculta se pueden encontrar a través de ensayo y error. Los siguientes quotrules de thumbquot se pueden encontrar en la literatura: de neuronas ocultas (de los insumos de las salidas) / 2, o SQRT (de los insumos de los resultados). Mantenga un registro del error de entrenamiento, ha informado el indicador de la ventana expertos de MetaTrader. Para generalización, el número de conjuntos de formación (ntr) debe ser elegido de 2-5 veces el número total de los pesos de la red. Por ejemplo, por defecto, BPNN Predictor. mq4 utiliza una red de 12-5-1. El número total de los pesos es (121) 5671. Por lo tanto, el número de conjuntos de entrenamiento (NTR) debe ser de al menos 142. El concepto de generalización y la memorización (exceso de ajuste) se explica en el siguiente gráfico. Los datos de entrada a la red deben ser transformados en artículos de papelería. precios de la divisa no son estacionarias. También se recomienda para normalizar las entradas para -1..1 gama. El siguiente gráfico muestra un YBX función lineal (x-entrada, la salida) cuyas salidas están corrompidos por ruido. Este ruido añadido hace que las salidas de función medido (puntos negros) para desviarse de una línea recta. función yf (x) puede ser modelado por una red neural de alimentación hacia adelante. La red con un gran número de pesas puede ser ajustado a los datos medidos con error cero. Su comportamiento se muestra como la curva roja pasando a través de todos los puntos negros. Sin embargo, esta curva roja no tiene nada que ver con la función lineal YBX originales (verde). Cuando se usa esta red durante equipado para predecir valores futuros de función y (x), que dará lugar a grandes errores debido a la aleatoriedad del ruido añadido. A cambio de compartir estos códigos, el autor tiene un pequeño favor que pedirle. Si fueron capaces de hacer un sistema de comercio rentable en base a estos códigos, por favor, comparta su idea conmigo enviando un correo electrónico directamente a vlad1004yahoo. BPNN Predictor 8211 de previsión de los precios mediante redes neuronales BPNN Predictor es un indicador que pertenece a la categoría de predictores. Para predecir el comportamiento futuro de los precios BPNN Predictor utiliza una red neuronal de tres capas. El indicador es universal, pero es mejor usar en plazos más altas. Características de los BPNN Plataforma Predictor: pares Metatrader4 Moneda: Cualquier pares de divisas Trading Tiempo: En todo el Periodo de reloj: Cualquiera, corredor H1 y superior recomendado recomendado: Alpari El uso de la BPNN Predictor en el comercio BPNN Predictor es la construcción de un gráfico de precios tres líneas: rojo - previsión de los precios futuros Negro - más allá del precio de apertura, que en el momento del estudio se utilizaron como la salida esperada de la red azul - salidas de la red obtenidos durante el estudio dado a los datos de entrada. El indicador se presenta en dos formas: BPNN Predictor Predictor y BPNN con suavizado, en el que se utiliza el EMA-suavizado. A continuación se presentan ejemplos de las señales de ambos indicadores. BPNN Predictor señal de compra: BPNN Predictor Venta de señal: BPNN Predictor con la señal de suavizado Comprar: BPNN Predictor con redondeo de señal de venta: Por favor, tenga en cuenta, para un correcto funcionamiento del indicador se debe instalar el archivo de biblioteca BPNN. dll, que se almacena en el archivo para descargar . Cuando los plazos de cambio del indicador necesitan para reiniciar en el gráfico, al parecer debido a las características de las redes neuronales. Es más conveniente hacerlo a través de una instalación de plantilla que he preparado para ti en el archivo. En el archivo BPNN. rar: Descargar gratis BPNN Predictor Por favor, espere, preparamos su linkBPNN Indicador Predictor Descargar gratis BPNN Indicador Predictor Descargar gratis BPNN Indicador Predictor Descargar gratis 8211 Hola amigo de los comerciantes, en esta ocasión forextradingwin quiero compartir con usted acerca de la Quiniela Indicador BPNN Descargar gratis. BPNN Indicador Predictor Descargar gratis BPNN Predictor es una señal de referencia a la categoría de los pronosticadores. Para predecir los futuros hábitos de los costes BPNN Predictor utiliza una red neuronal con dos capas. El indicador es global, sin embargo, es mejor utilizar a mayores duraciones. Características de BPNN Plataforma Predictor: pares Metatrader4 Dinero: Cualquier tipo de moneda establece el tiempo de negociación: En todo el Periodo de reloj: Cualquier tipo de, sugerido H1, así como corredor de alta recomendada: Alpari Uso del BPNN de meteorólogos en el comercio BPNN Predictor está construyendo en una tasa gráfico de dos líneas: rojo 8211 proyección de los precios futuros negros 8211 más allá de la tasa de apertura, que en el momento del estudio de investigación se utiliza como el resultado que se espera en la red Blue 8211 resultados de la red obtenidos durante el estudio de investigación proporcionada a los datos de entrada. La indicación se presenta en 2 formas: Indicador Predictor BPNN, así como BPNN meteorólogos con suavizado, cuando se utilice el EMA-suavizado. A continuación se presentan ejemplos de las señales de ambos signos. BPNN meteorólogos Obtener la señal: Indicador BPNN Predictor Descargar La venta libre de la señal de meteorólogos BPNN: Indicador BPNN Predictor Descargar gratis Tenga en cuenta, para el procedimiento adecuado del indicador se debe configurar documentos de cobro BPNN. dll, que se guarda en el archivo para su descarga. Cuando se cambia la indicación duraciones que reactivar en el gráfico, al parecer debido a las características de networks8221 8220semantic. Es más conveniente hacerlo con una serie de plantillas que he preparado para ti en el archivo. En el archivo BPNN. rar: BPNNPredictor. EX4. BPNNPredictor. mq4. BPNNPredictorwithSmoothing. EX4. BPNNPredictorwithSmoothing. mq4. BPNN. dll. BPNNPredictortemplate. TPL. BPNNPredictorwithSmoothingtemplate. TPL. BPNN indicadoras Predictor Descargar gratis That8217s sobre BPNN Indicador Predictor descargar gratis. Si este artículo útil para usted por favor, comparta con la otra friends. by Wang Shouyang, Yu Lean, K. K. Lai. Abstracto. La dificultad en el precio del petróleo crudo previsión, debido a la complejidad inherente, ha llamado mucho la atención de los investigadores académicos y profesionales de negocios. Varios métodos han sido tratado de resolver el problema de la previsión de los precios del petróleo crudo. Sin embargo, todos los modelos existentes de predictio. Abstracto. La dificultad en el precio del petróleo crudo previsión, debido a la complejidad inherente, ha llamado mucho la atención de los investigadores académicos y profesionales de negocios. Varios métodos han sido tratado de resolver el problema de la previsión de los precios del petróleo crudo. Sin embargo, todos los modelos existentes de predicción no puede satisfacer las necesidades prácticas. Muy recientemente, Wang y Yu propone una nueva metodología para el manejo de la metodología systemsTEII compleja por medio de una integración sistemática de la minería de texto, la econometría y técnicas inteligentes. En el marco de 19. La segunda fase es el preprocesamiento de la muestra. Incluye tres etapas: la división de datos, normalización de datos y determinación de la arquitectura de red. Para una descripción detallada de cada paso, consulte -25 -. SNO. 2 CRUDO CON PRECIO DE PREDICCIÓN Teii METODOLOGÍA 153 Fig. 5 La estructura de BPNN y el proceso de basado en BPNN series de tiempo de predicción Fig. 6 Un diagrama de flujo del sistema de predicción basado en ANN Th. ForexPeoples ForexPeoples Foro de divisas es un lugar de comunicación tanto para los principiantes y los comerciantes hábiles. Foro de divisas puede proporcionar gran cantidad de información útil, incluyendo asesores y estrategias de indicadores de comercio y sistemas de negociación. Puede analizar los resultados de la jornada y hablar con los operadores con experiencia, hacer preguntas a los representantes de los centros de negociación y casas de bolsa. Los principiantes encontrarán información útil en una sección especial del Foro. ForexPeoples Forex Foro cuentas PAMM cuenta PAMM es un sistema de gestión de activos, donde un encargado se ocupa de su / su propio capital, así como fondos de los inversores total. En el curso de operaciones comerciales, que un administrador realiza en su / su cuenta, se duplican en las cuentas de los inversores conectados. Inversor sólo tiene que elegir un Administrador hábil y adjuntar a su / su cuenta a una cuenta PAMM gestores. ForexPeoples Foro de cambio de bonificación sobre la comunicación de la divisa Forum ofrece un bono especial de promoción para la comunicación. Un bono especial se devenga a un usuario de un mensaje útil. El bono puede ser utilizado para el comercio en el mercado de divisas. 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