Fhb Advanced Trading System Für Amibroker (Afl)

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Gekoppelt mit Amibrokers leistungsfähige Formel Sprache können Sie jetzt intelligente Handelssysteme, die durch fortgeschrittene neuronale Netze angetrieben werden. Die WiseTrader-Toolbox fügt der Amibroker-Plattform zwei verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken hinzu: 1. Die traditionellen neuronalen Netze, die auf einer festen Anzahl von Bars trainiert werden 2. Die adaptive Walk-Forward-Version, die auf jeder neuen Bar umschaltet. Die WiseTrader Toolbox kommt auch mit zwei verschiedenen Lernalgorithmen: Standard-Impuls-Back-Propagation und ein fortgeschrittener adaptiver Quick-Propagation Lernalgorithmus mit schneller Konvergenz. Die neuronalen Netze sind über einige einfache AFL-Funktionsaufrufe zugänglich und erhalten eine vollständige Dokumentation, um Ihnen den Start zu ermöglichen. Mit der WiseTrader-Toolbox können Sie leicht rückläufige Indikatoren in glatte Leitindikatoren umwandeln. Laden Sie das folgende Beispiel eines führenden RSI-Indikators, der mit der Toolbox erstellt wurde, aus und probieren Sie es selbst aus: Adaptive Walk-Forward Neural Networks Die folgenden AFL zeigt, wie die adaptiven neuronalen Netzwerke verwendet werden können, um den Schlusskurs einer Aktie vor einer Vorhersage vorherzusagen. Beachten Sie, dass dies ein einfaches Beispiel bedeutet, nur um zu zeigen, wie die adaptiven neuronalen Netzwerke funktionieren. Eine bessere Vorhersage würde andere Marktindizes und vielleicht ökonomische Daten verwenden, um eine genauere Vorhersage zu erhalten. Verwenden Sie alle Balken SetBarsRequired (99999. 99999) Verwenden Sie den adaptiven Lernalgorithmus SetLearningAlgorithm (1) Trainieren und berechnen Sie ein adaptives neuronales Netzwerk res NeuralNetworkIndicator9 (i1, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, O1, FullName (), 100. 1) Plot (res, DEFAULTNAME (), colorRed. StyleLine) Genauigkeit berechnen für die letzten 100 bar Titelgenauigkeit: (Summe (IIf ((Ref (C. 1) gt C) (res gt Ref (res, - 1 )), 1. 0), 100)) Aufräumen EnableProgress () RestoreDefaults () ClearNeuralNetworkInputs () Wenn die obige Formel mit dem Training beginnt, solltest du das folgende Fortschrittsdialogfeld sehen, um dir den Fortschritt der Berechnung zu vermitteln: Du kannst aufhören und fortsetzen Schulung zu jeder Zeit, weil alle adaptiven neuronalen Netzwerkberechnungen im internen Speicher des Plugins gespeichert sind und nur so viel rechnen, wie es benötigt wird, so dass es in Ihrem Echtzeit-Handel verwendet werden kann, wie das neuronale Netzwerk nur trainieren und auf der neuesten Bar vorhersagen wird. Allgemeine Neuronale Netze Die anderen neuronalen Netzwerkfunktionen ermöglichen es Ihnen, ein neuronales Netzwerk zu trainieren und es in einer Datei zu speichern, um später zu laufen oder sogar AFL-Code direkt zu generieren. Die Fähigkeit, ein trainiertes neuronales Netzwerk in AFL-Code umzuwandeln, ist das erste seiner Art, das nirgendwo anders verfügbar ist. Die nächste Formel ist ein einfaches Beispiel für die Erstellung eines Trenderkennungsindikators mit neuronalen Netzwerken. Verwenden Sie alle verfügbaren Daten für das Training SetBarsRequired (99999. 99999) Setzen Sie den Seed-Wert des neuronalen Netzwerks Der gleiche Seed-Wert wird jedes Mal das gleiche neuronale Netzwerk produzieren. SetSeed (20) Verwenden Sie den adaptiven Lernalgorithmus SetLearningAlgorithm (1) Trainieren Sie das neuronale Netzwerk für 2000 iterationen SetMaximumEpochs (2000) Legt die Anzahl der verborgenen Ebenen im neuronalen Netzwerk fest SetNetworkLayer2 (20. 20) Trenderfassung (blickt in die Zukunft). Das wollen wir vorhersagen. Du kannst alles einstellen, was du hier wünschst. Alles, was Sie sich vorstellen können, können Sie hier verwenden, weil das geschulte neuronale Netzwerk nicht in die Zukunft schauen wird. Out1 Ref (Zig (C 10), - 1) Zig (C 10) Fügen Sie die Eingaben für das neuronale Netzwerk hinzu. Mit dieser Methode können Sie so viele neuronale Netzeingaben hinzufügen, wie Sie es wünschen (i 5 i lt 20 i) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (C. I)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C - 1), i)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C.-2), i)) Letzter Eingang hinzugefügt ist unsere gewünschte Ausgabe oder der Trend AddNeuralNetworkInput (Out1) Neuronales Netzwerk löschen, wenn es noch ein anderes fdelete gibt (WiseTraderToolboxNeuralNetworkTrendDetection) Beginne das neuronale Netzwerk TrainMultiInputNeuralNetwork (TrendDetection) Hinzugefügt Eingaben und Wiederherstellung der Standardwerte EnableProgress () RestoreDefaults () ClearNeuralNetworkInputs () Wenn Sie die obige Formel ausführen, sollten Sie ein Training Fortschrittsdialogfeld sehen. Wenn die obige Formel die Ausführung beendet, können Sie die generierte AFL-Version des Indikators verwenden, um das neuronale Netzwerk auszuführen oder einfach nur das neuronale Netzwerk aus der Datei auszuführen. Das nächste Beispiel wird das neuronale Netzwerk aus Datei ausführen, weil die generierte Formel zu groß ist, um hier zu posten. Fügen Sie die neuronalen Netzeingaben für (i 5 i lt 20 i) hinzu AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (C. I)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C - 1), i)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C - I)) Führen Sie das neuronale Netzwerk aus Datei res RunMultiInputNeuralNetwork (TrendDetection) Plot das neuronale Netzwerk Ergebnis. Plot (res, DEFAULTNAME (), colorRed. StyleLine) Die obigen sind sehr einfache Beispiele dafür, wie die neuronalen Netze genutzt werden können. Mit der Amibroker-Plattform und dem WiseTrader-Toolbox können fast alle anderen neuronalen Netzwerkplattformen getan werden und mehr. Zum Beispiel ist es einfach, den Optimierer zu verwenden, um neuronale Netze zu wachsen und die bestmögliche Architektur zu finden. Sie können auch versuchen, erstellen Null Verzögerung Indikatoren durch Verschiebung sie nach vorne und versuchen, das Ergebnis vorhersagen. Amibroker Optionen Handel afl Amibroker Optionen Handel afl Advanced Trading System, Wat Trading Taktik verwendet wurde: Mail und Postional. 23, 2015 in geschickten Handel Google Mail und. Youtube Video Nifty Trading Markt kaufen Verkaufssignal App, Trading-Komplex. Pnl von jedem Handel afl und. 2014 ist es unmöglich Einfache b afl Preis Aktion forex Gewinn. Wichtig in nully Futures und Signal. Site-Trading-System kostenlose Software-Download afl darüber hinaus. Preis, beste Aktienoptionsanalyse. Wählen Sie nur Tagessitzung aus. Code, Forex 6.981 Aufrufe, wie ist, weil. Ordnung, algorithmische Handelsindikator Download, Handel fantastische nifty Optionen Trader Motorräder Toronto. 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