Bpnn Forex

MetaTrader 4 - Indikatorer. Nästa prispresentor med hjälp av neuralt nätverk - indikator för MetaTrader 4.06 26 2009 - lagt till en ny indikator BPNN Predictor med vilka priserna smidas med EMA före förutsägelser.08 20 2009 - korrigerade koden som beräknar neuronaktiveringsfunktionen för att förhindra Aritmetiskt undantag uppdaterat and.08 21 2009 - extra clearing av minnet i slutet av DLL-exekveringen uppdaterad and. Brief-teori om neurala nätverk. Nätverksnätverket är en justerbar modell av utgångar som funktioner av ingångar. Det består av flera lager. Inmatningsskikt som Består av ingångsdata. förhöjt lager som består av bearbetningsnoder som heter neurons. output-lager som består av en eller flera neuroner, vars utgångar är nätverksutmatningarna. Alla noder i intilliggande lager är sammankopplade. Dessa anslutningar kallas synapser. Varje synaps har en tilldelad skalning Koefficient, genom vilken data förökas genom synaps multipliceras. Denna skalningskoefficient kallas viktsområde i en Feed-Forward Neural Network FFNN Data sprids från ingångar till utgångarna Här är ett exempel på FFNN med ett inmatningsskikt, ett utmatningslager och två dolda lag. Topologin för en FFNN förkortas ofta som följer av ingångar - av neuroner i det första dolda lagret - av neuroner i det andra dolda lagret - - av utgångar Ovannämnda nätverk kan kallas ett 4-3-3-1-nätverk. Data bearbetas av neuroner i två steg, motsvarande visas i cirkeln av En summeringsskylt och ett stegtecken. Alla inmatningar multipliceras med de associerade vikterna och summeras. De resulterande summan bearbetas av neuronens aktiveringsfunktion vars utgång är neuronutgången. Det är neuronens aktiveringsfunktion som ger nonlinearitet till neurala nätverksmodell Utan det finns det ingen anledning att ha dolda lager och det neurala nätverket blir en linjär autoregressiv AR-modell. Avslutade biblioteksfiler för NN-funktioner gör det möjligt att välja mellan tre aktiveringsfunktioner. Aktivering av treshål D av dessa funktioner är x 0 Denna tröskel kan flyttas längs x-axeln tack vare en extra ingång på varje neuron, kallad biasinmatningen som också har en vikt som tilldelas. Antalet ingångar, utgångar, dolda lager, neuroner i Dessa skikt och värdena för synapsvikterna beskriver fullständigt en FFNN, dvs den icke-linjära modellen som den skapar. För att hitta vikter måste nätverket utbildas Under en övervakad träning matas flera uppsättningar av tidigare ingångar och motsvarande förväntade utgångar till Nätverk Vikten är optimerade för att uppnå det minsta felet mellan nätverksutgångarna och de förväntade utgångarna. Den enklaste metoden för viktoptimering är felutbredning, vilket är en gradient-nedgångsmetod. Den bifogade träningsfunktionen Train använder en variant av denna metod, Kallad Förbättrad Resilient Back-Propagation Plus iRProp Denna metod beskrivs här. Den största nackdelen med gradientbaserade optimeringsmetoder är att de ofta hittar en lokal min imum För kaotiska serier som en prisserie har träningsfelytan en mycket komplex form med många lokala minima. För en sådan serie är en genetisk algoritm en föredragen träningsmetod. - biblioteksfil - arkiv av alla filer som behövs för att kompilera i C. BPNN-indikator som förutsäger framtida öppna priser. BPNN Predictor med - indikator förutsäger utjämnade öppna priser. Filen har två funktioner Train Test Train används för att utbilda nätverket baserat på levererad tidigare ingång och förväntad produktion Värden Test används för att beräkna nätverksutgångarna med optimerade vikter, som hittades av Train. Here är listan med ingångsgrönutgång blå parametrar av Train. double inpTrain - Input-träningsdata 1D-array som bär 2D-data, gammal första dubbel-outTarget-Output-måldata För träning av 2D-data som 1D-array, äldsta 1: a dubbelutgången - Utgång 1D-array för att hålla nätutgångar från träning int ntr - av träningsuppsättningar int UEW - Använd Ext-vikter för initialisering 1 använd extInitWt, 0 använd rnd double extInitWt - Input 1D array till håll 3D-uppsättning av externa initialvikter dubbelt tränade. Wt - Output 1D-array för att hålla 3D-array av utbildade vikter int numLayers - av lager inklusive inmatning, dold och utmatning int lSz - av neuroner i lager l Sz 0 är av nettoingångar int AFT - Typ av neuronaktiveringsfunktion 0 sigm, 1 tanh, 2 x 1 x int OAF-1 möjliggör aktiveringsfunktion för utgångslager 0 avaktiverar int nep - Max träningsepoker dubbel maxMSE - Max MSE-träning slutar när maxMSE nås. Här är listan över ingångsgröna utgångsblått parametrar för Test. double inpTest - Input-testdata 2D-data som 1D-array, äldsta första dubbel-outTest-utgång 1D-array för att hålla nätverksutgångar från träning äldsta första int Test satser dubbel extInitWt - Input 1D array för att hålla 3D-array av externa initialvikter int numLayers - av lager inklusive inmatning, dold och utgång int lSz - av neuroner i lager lSz 0 är av nettoingångar int AFT - Typ av neuronaktiveringsfunktion 0 sigm , 1 tanh, 2 x 1 x int OAF-1 gör det möjligt att aktivera aktiveringsfunktionen för utmatningsskikt 0. Om man vill använda aktiveringsfunktionen i utmatningsskiktet eller inte, beror OAF-parametervärdet på utmatningarnas natur. Om utgångarna är binära, vilket ofta är Fallet i klassificeringen Om problem ska aktiveringsfunktionen användas i utmatningsskiktet OAF 1 Var vänlig uppmärksam på att aktiveringsfunktionen 0 sigmoid har 0 och 1 mättade nivåer medan aktiveringsfunktionerna 1 och 2 har -1 och 1 nivåer Om nätverksutgångarna är En prissättning, då behövs ingen aktiveringsfunktion i utmatningsskiktet OAF 0. Exemplar av att använda NN-biblioteket. BPNN - förutsäger framtida öppna priser Nätverksingångarna är relativa prisförändringar. Där fördröjning i beräknas som ett Fibonacci nummer 1 , 2,3,5,8,13,21 Utgången från nätverket är den förväntade relativa förändringen av nästa pris Aktiveringsfunktionen är avstängd i utmatningsskiktet OAF 0.externt int lastBar - Senast staplad i tidigare data extern Int futBars - för framtida staplar för att förutsäga externa int numLayers - av lager inklusive inmatning, dold utgång 2 6 extern int numInputs - av ingångar extern int numNeurons1 - av neuroner i det första dolda eller utgående lagret extern int numNeurons2 - av neuroner i det andra dolda eller ou T-skiktet externt intNNonser3 - av neuroner i det tredje dolda eller utmatningsskiktet externt int NumNeurons4 - Neuronerna i det fjärde dolda eller utmatningsskiktet externa int NumNeurons5 - Neuronerna i det femte Dölj eller Utmatningsskiktet extern Int Ntr - Utbildningsuppsättningar extern Int Nep - Max epoker extern int maxMSEpwr - uppsättningar maxMSE 10 maxMSEpwr träningstopp maxMSE extern int AFT - Typ av aktiv funktion 0 sigm, 1 tanh, 2 x 1 x. Indikatorn visar tre kurvor på diagrammet. Färg - Framtidsutsikter prices. black color - Tidigare träning öppna priser, som användes som förväntat utdata för nätverket. blå färg - nätverksutgångar för träning inputs. BPNN - förutspår framtida släta öppna priser Det använder EMA utjämning med period smoothPer. Copy bifogas C Program Files MetaTrader 4 experter libraries. In metatrader Verktyg - Alternativ - Expert Advisors - Tillåt DLL-import. Du kan också kompilera din egen DLL-fil med källkoder. Ett nätverk med tre lager NumLayers 3 en ingång, en dold en Nd en utgång är tillräcklig för en stor majoritet av fall Enligt Cybenko Theorem 1989 är ett nätverk med ett doldt lager i stånd att approximera en kontinuerlig, multivariabel funktion till vilken önskad grad av noggrannhet ett nätverk med två dolda lager kan approximera någon Diskontinuerlig multivariatfunktion. Det optimala antalet neuroner i det dolda lagret kan hittas genom försök och fel. Följande tumregler finns i litteraturen om dolda neuroner av ingångar på utgångar 2 eller SQRT av ingångar på utgångar. Håll reda på Utbildningsfelet som rapporteras av indikatorn i metatraderfönstret. För generalisering bör antalet träningsuppsättningar ntr väljas 2-5 gånger det totala antalet vikter i nätverket. Till exempel använder BPNN som standard en 12 -5-1-nätverket Det totala antalet vikter är 12 1 5 6 71 Därför bör antalet träningsuppsättningar ntr vara minst 142 Begreppet generalisering och minnesöverföring är förklarad I diagrammet nedan. Ingångsdata till nätverket bör omvandlas till stationära Forexpriserna är inte stationära Det rekommenderas också att normalisera ingångarna till -1 1-intervallet. Diagrammet nedan visar en linjär funktion ybx x-ingång, y-utgång Vars utgångar är korrumperade av ljud Det här extra bruset medför att funktionen uppmätta utsignalerna svarta punkterna avviker från en rak linje Funktionen yfx kan modelleras av ett framåtriktat neuralt nätverk. Nätverket med ett stort antal vikter kan monteras på de uppmätta data med noll Fel Dess beteende visas som den röda kurvan som passerar alla svarta punkter. Den här röda kurvan har dock inget att göra med den ursprungliga linjära funktionen ybx grön. När det här övermonterade nätverket används för att förutse framtida värden för funktionen yx kommer det att resultera i stora fel på grund av slumpmässigt av det extra bruset. För att dela dessa koder har författaren en liten tjänst att fråga om du kunde göra ett lönsamt handelssystem baserat på dessa koder, vänligen shar e din idé med mig genom att skicka e-post direkt till. BPNN Predictor prognos om pris med hjälp av neurala nätverk. BPNN Predictor är en indikator för kategorin prediktorer Att förutse framtida beteende BPNN Predictor använder ett neuralt nätverk med tre lager Indikatorn är Universell, men det är bättre att använda vid högre tidsramar. Karaktäristika för BPNN Predictor. Platform Metatrader4.Valuta par Alla valutapar. Traderingstid Dygnet runt. Timeframe Alla rekommenderade H1 och högre. Rekommenderad mäklare Alpari. Användningen av BPNN Predictor I handeln. BPNN Predictor bygger på ett prisschema tre linjer. Red - prognos om framtida priser. Svart - förbi inledningspriset, vilket vid tidpunkten för studien användes som förväntad produktion av nätverket. Blå nätverksutgångar erhållna under Studien som ges till ingångsdata. Indikatorn presenteras i två former BPNN Predictor och BPNN Predictor med utjämning, där EMA-utjämning används. Sedan är exempel på signaler av båda Indikatorer. BPNN Predictor Köp signal. BPNN Predictor Sälj signal. BPNN Predictor med utjämning Köp signal. BPNN Predictor med utjämning Sälj signal. Observera, för korrekt funktion av indikatorn måste installeras bibliotek fil som lagras i arkivet för nedladdning När Indikatorn för växling av tidsramar måste startas om på nytt, tydligen på grund av funktionerna i neurala nätverk. Det är mer praktiskt att göra det genom en mallinstallation som jag har förberett för dig i arkivet. I arkivet. Fri nedladdning BPNN Predictor. Vänta vänta, Vi förbereder din länk. BPNN Predictor Indikator Gratis Download. BPNN Predictor Indikator Gratis Download. BPNN Predictor Indikator Gratis Hämta Hej vän till handlare, vid detta tillfälle vill dela med dig om Predictor BPNN Indikator Gratis Download. BPNN Predictor Indikator Gratis Download. BPNN Predictor är ett tecken som hänvisar till kategorin av prognoser För att förutsäga framtida vanor för kostnader BPNN Predictor använder ett neuralt nätverk med två laye Rs Indikatorn är global, men det är bättre att använda vid större varaktigheter. Funktioner av BPNN Predictor. Platform Metatrader4.Money par Alla typer av valutasatser. Träningstid dygnet runt. Timeframe Vilken som helst, föreslog H1 såväl som högre. Rekommenderad mäklare Alpari. Under BPNN-prognosen i handeln. BPNN Predictor bygger på en räntegrafik två linjer. Redprojicering av framtida priser. Svagt förbi öppningsgraden, som vid tidpunkten för undersökningsstudien användes som den förväntade effekten av nätverket . Blåa nätverksresultat som erhållits under den undersökningsstudie som tillhandahållits till ingångsdata. Indikationen presenteras i 2 formulär BPNN Predictor Indicator samt BPNN Forecaster med utjämning, där EMA-utjämning används. Sedan är exempel på signaler av båda tecknen. BPNN Forecaster Få signal. BPNN Predictor Indicator Gratis Download. BPNN Forecaster Sälj signal. BPNN Predictor Indicator Gratis Download. Please, för lämpligt förfarande av indikatorn måste ställa upp samlingsdokument, wh Ich är sparad i arkivet för nedladdning När byte av varaktighetsindikation måste återaktiveras på graf, tydligen på grund av funktionerna i semantiska nätverk. Det är bekvämare att göra det med en mallavgift som jag har förberett för dig i arkivet. I arkivet. BPNNPredictor ex4.BPNNPredictor mq4.BPNNPredictorwithSmoothing ex4.BPNNPredictorwithSmoothing mq4.BPNNPredictortemplate tpl. BPNNPredictorwithSmoothingtemplate tpl. BPNN Predictor Indicator Gratis Download. That s om BPNN Predictor Indicator Free Download om den här artikeln är användbar för dig snälla dela med dina andra vänner.