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MetaTrader 4 - Exemplos Usando Redes Neurais no MetaTrader Introdução Muitos de vocês provavelmente consideraram a possibilidade de usar redes neurais em sua EA. Este assunto foi muito quente, especialmente após o 2007 Automated Trading Championship e a vitória espectacular por Melhor com seu sistema baseado em redes neurais. Muitos fóruns na internet foram inundados com tópicos relacionados a redes neurais e negociação Forex. Infelizmente, escrever a implementação nativa do MQL4 do NN não é fácil. Isso requer algumas habilidades de programação e o resultado não seria muito eficiente especialmente se você quiser testar seu resultado final no testador em grande número de dados. Neste artigo, mostro-lhe como você pode usar a Biblioteca de Rede Neural Artificial Rápida (FPL) livremente disponível (sob LGPL), conhecida em seu código MQL4, evitando certos obstáculos e limitações. Além disso, suponho que o leitor esteja familiarizado com as Redes Neurais Artificiais (ann) e a terminologia relacionada a este assunto, portanto, eu me concentrei em aspectos práticos de usar a implementação particular de ann na linguagem MQL4. Recursos de FANN Para entender completamente as possibilidades de implementação de FANN, é necessário familiarizar-se com sua documentação e as funções mais utilizadas. O uso típico da FANN é criar uma rede feedforward simples, treiná-la com alguns dados e executar. A rede criada e treinada pode então ser salva no arquivo e restaurada mais tarde para uso posterior. Para criar um ann, é necessário usar a função fanncreatestandard (). Vejamos a sua sintaxe: Onde numllers representa o número total de camadas, incluindo a camada de entrada e de saída. O nnum e os seguintes argumentos representam o número de neurônios em cada camada começando com a camada de entrada e terminando com a camada de saída. Para criar uma rede com uma camada oculta com 5 neurônios, 10 entradas e 1 saída, um teria que chamá-lo da seguinte maneira: Uma vez que o ann é criado, a próxima operação seria treiná-lo com alguns dados de entrada e saída. O método de treinamento mais simples é o treinamento incremental que pode ser alcançado pela seguinte função: Esta função leva o ponteiro para struct fann retornado anteriormente pelo fanncreatestandard () e vetor de dados de entrada e vetor de dados de saída. Os vetores de entrada e saída são de matriz de tipo de tipo de fanntype. Esse tipo é, na verdade, um tipo duplo ou flutuante, dependendo da forma como o FANN é compilado. Nesta implementação, os vetores de entrada e saída serão matrizes de duplo. Uma vez que o ann é treinado, o próximo recurso desejado seria executar essa rede. A função que implementa é definida da seguinte forma: Esta função leva o ponteiro para struct fann que representa a rede criada anteriormente e um vetor de entrada do tipo definido (matriz dupla). O valor retornado é uma matriz vetorial de saída. Esse fato é importante, pois, para uma rede de utput, sempre obtemos uma matriz de elementos com o valor de saída em vez do próprio valor de saída. Infelizmente, a maioria das funções da FANN usam um ponteiro para uma estrutura fann que representa o ann que não pode ser processado diretamente pelo MQL4, que não suporta estruturas como tipos de dados. Para evitar essa limitação, devemos envolver isso de alguma forma e ocultar do MQL4. O método mais fácil é criar uma matriz de ponteiros struct fann segurando os valores apropriados e se referir a eles com um índice representado por uma variável int. Desta forma, podemos substituir o tipo de variável não suportado com o suportado e criar uma biblioteca de wrapper que pode ser facilmente integrada com o código MQL4. Envolver o FANN em torno do meu melhor conhecimento MQL4 não suporta funções com lista de argumentos variáveis, então nós temos que lidar com isso também. Por outro lado, se a função C (do comprimento dos argumentos da variável) é chamada com muitos argumentos, nada de errado acontece, então podemos assumir um número máximo fixo de argumentos na função MQL4 passada para a biblioteca C. A função de invólucro resultante seria a seguinte: mudamos o fann líder com f2M (que significa FANN TO MQL), o número de argumentos estáticos usados ​​(4 camadas) e o valor de retorno agora é um índice para a matriz interna de anns que contém a estrutura Dados fornecidos pela FANN para operar. Desta forma, podemos chamar facilmente essa função do código MQL. O mesmo vale para: Por último, mas não menos importante, é o fato de que você deve destruir seu ann criado pela chamada para: Para liberar guias de ano, você deve destruir redes em ordem inversa do que foram criadas criadas. Alternativamente, você poderia usar: No entanto, eu tenho certeza de que alguns de vocês talvez preferem salvar sua rede treinada para uso posterior com: Claro que a rede salva pode ser carregada mais tarde (ou recriada) com: Uma vez que conhecemos as funções básicas, podemos tentar Use isso em nossa EA, mas primeiro precisamos instalar o pacote Fann2MQL. Instalando o Fann2MQL Para facilitar o uso deste pacote criei o instalador do msi que contém todo o código-fonte mais as bibliotecas pré-compiladas e o arquivo de cabeçalho Fann2MQL. mqh que declara todas as funções do Fann2MQL. O procedimento de instalação é bastante direto. Primeiro, você está informado de que o Fann2MQL está sob licença GPL: Instalação do Fann2MQL, passo 1. Em seguida, escolha a pasta para instalar o pacote. Você pode usar o Program FilesFann2MQL padrão ou instalar diretamente no seu diretório Meta Traderexperts. O mais tarde colocará todos os arquivos diretamente em seus locais, caso contrário você terá que copiá-los manualmente. Instalação do Fann2MQL, etapa 2 O instalador coloca os arquivos nas seguintes pastas: se você optar por instalar na pasta dedicada Fann2MQL, copie o conteúdo das subpastas de inclusão e bibliotecas no diretório apropriado do Meta Trader. O instalador também instala a biblioteca FANN na pasta de bibliotecas do sistema (Windowssystem32 na maioria dos casos). A pasta src contém todo o código-fonte do Fann2MQL. Você pode ler o código-fonte que é uma documentação final, se você precisar de mais informações sobre os internos. Você também pode melhorar o código e adicionar recursos adicionais, se desejar. Eu encorajo você a me enviar seus patches se você implementar algo interessante. Usando redes neurais no seu EA Depois que o Fann2MQL estiver instalado, você pode começar a escrever seu próprio EA ou indicador. Possui muito uso possível de NN. Você pode usá-los para prever futuros movimentos de preços, mas a qualidade de tais previsões e a possibilidade de tirar proveito real disso é duvidosa. Você pode tentar escrever sua própria estratégia usando técnicas de Reforço de Aprendizagem, diga um Q-Learning ou algo parecido. Você pode tentar usar o NN como um filtro de sinal para sua EA heurística ou combinar todas essas técnicas, além de tudo o que você realmente deseja. Você é limitado apenas por sua imaginação. Aqui vou mostrar um exemplo de usar NN como um filtro simples para sinais gerados pelo MACD. Não considere isso como uma valiosa EA, mas como um exemplo de aplicação do Fann2MQL. Durante a explicação da maneira como o exemplo EA: NeuroMACD. mq4 funciona, eu mostro como o Fann2MQL pode ser efetivamente usado no MQL. A primeira coisa para cada EA é a declaração de variáveis ​​globais, define e inclui a seção. Aqui está o início do NeuroMACD contendo essas coisas: o comando include diz para carregar o arquivo de cabeçalho Fann2MQL. mqh contendo a declaração de todas as funções do Fann2MQL. Depois disso, todas as funções do pacote Fann2MQL estão disponíveis para uso no script. A constante ANNPATH define o caminho para armazenar e carregar arquivos com redes FANN treinadas. Você precisa criar essa pasta, ou seja, C: ANN. A constante NAME contém o nome deste EA, que é usado mais tarde para carregar e salvar arquivos de rede. Os parâmetros de entrada são bastante óbvios e aqueles que não serão explicados mais tarde, bem como variáveis ​​globais. O ponto de entrada de cada EA é a função init (): Primeiro, verifica se o EA é aplicado ao período do período de tempo correto. A variável AnnInputs contém o número de entradas de rede neural. Além disso, use 3 conjuntos de argumentos diferentes, queremos que ele seja divisível por 3. AnnPath é calculado para refletir o EA NAME e o MagicNumber. Que é calculado a partir do SlowMA. Os argumentos de entrada FastMA e SignalMA que são usados ​​mais tarde para a sinalização do indicador MACD. Uma vez que conhece o AnnPath, a EA tenta carregar redes neurais usando a função annload (), que descrevo abaixo. A metade das redes carregadas destina-se à filtragem de posição longa e a outra metade é para calções. A variável AnnsLoaded é usada para indicar o fato de que todas as redes foram inicializadas corretamente. Como você provavelmente notou este exemplo, a EA está tentando carregar várias redes. Eu duvido que seja realmente necessário neste aplicativo, mas queria mostrar-lhe o potencial total do Fann2MQL, que está lidando com múltiplas redes ao mesmo tempo e pode processá-las em paralelo, aproveitando múltiplos núcleos ou CPUs. Para tornar possível Fann2MQL está aproveitando a tecnologia Intel Threading Building Blocks. A função f2Mparallelinit () é usada para inicializar essa interface. Aqui está a maneira como eu costumava inicializar redes: como você pode ver se o f2Mcreatefromfile () falha, o que é indicado pelo valor de retorno negativo, a rede é criada com a função f2Mcreatestandard () com argumentos que indicam que a rede criada deve ter 4 camadas (Incluindo entrada e saída), entradas AnnInput, neurônios AnnInput na primeira camada escondida, neurônios AnnInput21 na segunda camada escondida e 1 neurônio na camada de saída. F2Mestacãofunctionhidden () é usado para definir a função de ativação de camadas ocultas para SIGMOIDSYMMETRICSTEPWISE (consulte a documentação do Fann de fannactivationfuncenum) e o mesmo vale para a camada de saída. Depois, há a chamada para f2mrandomizeweights () que é usada para inicializar os pesos de conexão do neurônio dentro da rede. Aqui usei o intervalo de lt-0.4 0.4gt, mas você pode usar qualquer outro dependendo da sua aplicação. Neste ponto, você provavelmente notou a função debug () que usei algumas vezes. É um dos métodos mais simples para alterar o nível detalhado de sua EA. Juntamente com ele e o parâmetro de entrada DebugLevel, você pode ajustar a forma como seu código está produzindo a saída de depuração. Se o primeiro argumento da função debug (), o nível de depuração é superior ao DebugLevel, a função não produz qualquer saída. Se for inferior a igual, a cadeia de texto será impressa. Se o nível de depuração for 0, a string ERROR: é anexada ao início. Desta forma, você pode dividir o debug produzido pelo seu código em vários níveis. Os mais importantes são, provavelmente, erros para que sejam atribuídos ao nível 0. Eles serão impressos, a menos que você abaixe seu DebugLevel para abaixo de 0 (o que não é aconselhável). No nível 1, serão impressas algumas informações importantes, como a confirmação do carregamento ou criação de rede bem sucedida. No nível 2 ou superior, a importância da informação impressa está diminuindo gradualmente. Antes da explicação detalhada da função start (), que é bastante longa, preciso mostrar-lhe mais algumas funções destinadas a preparar a entrada de rede e executar as redes reais: a função annprerateinput () é usada para preparar o nome de entrada para as redes (Assim o nome). O objetivo disso é bastante direto, mas esse é o ponto em que devo lembrar que os dados de entrada devem ser devidamente normalizados. Não há uma normalização sofisticada neste caso, eu simplesmente usei o MACD principal e os valores de sinal que nunca excedem o alcance desejado nos dados contabilizados. No exemplo real, você provavelmente deve prestar mais atenção a esta questão. Como você provavelmente pode suspeitar de escolher os argumentos de entrada adequados para a entrada de rede, codificá-la, decompor e normalizar é um dos fatores mais importantes no processamento da rede neural. Como mencionei antes, o Fann2MQL possui a capacidade de estender a funcionalidade normal do MetaTrader, que é o processamento paralelo multithread de redes neurais. O argumento global Parallel controla esse comportamento. A função runanns () executa todas as redes inicializadas e obtém as saídas delas e armazena na matriz AnnOutput. A função annsrunparallel é responsável por lidar com o trabalho da maneira multithread. Ele chama o f2mrunparallel () que leva como primeiro argumento o número de redes a processar, o segundo argumento é uma matriz contendo alças para todas as redes que você deseja executar, fornecendo o vetor de entrada como um terceiro argumento. Todas as redes devem ser executadas nos mesmos dados de entrada. Obter o resultado da rede é feito por várias chamadas para f2mgetoutput (). Agora, vejamos a função start (): descreverei-a brevemente, pois é bem comentado. O comercializado () verifica se é permitido o comércio. Basicamente, ele verifica a variável AnnsLoaded indicando que todos os anns foram inicializados corretamente e, em seguida, verifica o saldo da conta mínima do período do período de tempo apropriado e, no final, permite trocar somente no primeiro tic de uma nova barra. As duas funções seguintes, usadas para preparar a entrada de rede e executar o processamento da rede, foram descritas apenas algumas linhas acima. Em seguida, calculamos e colocamos em variáveis ​​para posterior processamento dos valores MACD do sinal e da linha principal para a última barra de acumulação e a anterior. A barra atual é omitida, pois não é acumulada ainda e provavelmente será redrapped. O SellSignal e o BuySignal são calculados de acordo com o sinal MACD eo crossover da linha principal. Ambos os sinais são usados ​​para o processamento de posição longa e curta, que são simétricos, portanto, eu descrevo apenas o caso por longos. A variável LongTicket mantém o número do ticket da posição atualmente aberta. Se for igual a -1, nenhuma posição é aberta, então, se o BuySignal estiver configurado, isso pode indicar boa oportunidade para abrir a posição longa. Se a variável NeuroFilter não estiver configurada, a posição longa é aberta e esse é o caso sem a rede neural de filtragem de sinais - a ordem é enviada para comprar. Neste ponto, a variável LongInput deve lembrar o InputVector preparado por annprepareinput () para uso posterior. Se a variável LongTicekt conter o número do ticket válido, a EA verifica se esta é ainda aberta ou foi fechada pelo StopLoss ou TakeProfit. Se a ordem não for encerrada, nada acontece, no entanto, se a ordem for fechada, o vetor de saída de trem, que tem apenas um otput, é calculado para manter o valor de -1 se a ordem foi fechada com perda ou 1 se a ordem foi fechada com lucro . Esse valor é passado para a função anntrain () e todas as redes responsáveis ​​pelo tratamento da posição longa são treinadas com ela. Como o vetor de entrada, a variável LongInput é usada, que mantém o InputVector no momento da abertura da posição. Desta forma, a rede ensina qual sinal traz lucros e qual não é. Depois de ter uma rede treinada, mudar o NeuroFilter para verdadeiras filtragens da rede. O annwiselong () está usando a rede neural calculada como uma média de valores retornados por todas as redes destinadas a lidar com a posição longa. O parâmetro Delta é usado como um valor limiar que indica que o sinal filtrado é válido ou não. Como muitos outros valores obtidos através do processo de otimização. Agora, uma vez que sabemos como funciona, eu mostro como ele pode ser usado. O par de teste é, naturalmente, EURUSD. Usei os dados da Alpari. Convertido no prazo M5. Utilizei o período de 2007.12.31 a 2009.01.01 para a optimização de treinamento e 2009.01.01-2009.03.22 para fins de teste. Na primeira execução, tentei obter os valores mais rentáveis ​​para o argumento StopLoss, TakeProfit, SlowMA, FastMA e SignalMA, que eu codifiquei no arquivo NeuroMACD. mq4. O NeuroFIlter foi desligado, além de SaveAnn. AnnsNumber foi definido como 0 para evitar o processamento neural. Utilizei o algoritmo genético para o processo de otimização. Uma vez que os valores foram obtidos, o relatório resultante teve o seguinte aspecto: Relatório sobre os dados de treinamento após a otimização básica dos parâmetros. Como você pode ver, executei esta EA na mini conta com o tamanho do Lote de 0,01 e o saldo inicial de 200. No entanto, você pode ajustar esses parâmetros de acordo com as configurações ou preferências da sua conta. Neste ponto, temos bastante lucratividade e perdemos negociações para que possamos ativar o SaveAnn e configurar o AnnsNumber para 30. Uma vez feito, então eu executei o testador mais uma vez. O resultado foi exatamente o mesmo com a exceção do fato de que o processo foi muito mais lento (como resultado do processamento neural) e a pasta C: ANN foi preenchida com as redes treinadas, como mostrado na imagem abaixo. Certifique-se de que a pasta C: ANN existia antes dessa execução A pasta C: ANN. Uma vez que tenhamos redes treinadas, é hora de testar como ela se comporta. Primeiro, experimente os dados de treinamento. Mude o NeuroFilter para true e SaveAnn para false e inicie o testador. O resultado obtido é mostrado abaixo. Observe que ele pode variar ligeiramente para você, pois há alguma aleatoriedade dentro de redes em pesos de conexão de neurônio fornecidos no processo de inicialização de rede (neste exemplo, eu usei uma chamada explícita para f2Mrandomizeweights () dentro de annload ()). Resultado obtido em dados de treinamento com filtragem neural de sinal ativada. O lucro líquido é pouco maior (20,03 versus 16,92), mas o fator de lucro é muito maior (1,25 versus 1,1). O número de negócios é muito menor (83 vs 1188) e o número médio de perdas consecutivas é reduzido de 7 para 2. No entanto, isso só mostra que a filtragem de sinais neurais está funcionando, mas não diz nada sobre como ele opera em dados que não foram usados ​​para Durante o treino. O resultado obtido no período de teste (2009.01.01 - 2009.30.28) é mostrado abaixo: Resultado obtido a partir de dados de teste com filtragem neural ativada. O número de transações realizadas é bastante baixo e é difícil dizer a qualidade desta estratégia, mas não vou mostrar-lhe como escrever a melhor EA rentável, mas para explicar como você poderia usar redes neurais no seu código MQL4. O efeito real do uso de redes neurais neste caso só pode ser visto quando comparados os resultados da EA em dados de teste com NeuroFilter ativados e desativados. Abaixo está o resultado obtido a partir do período de teste de dados sem filtragem de sinal neural: resultados de dados de teste sem filtragem neural. A diferença é bastante óbvia. Como você pode ver, a filtragem de sinal neural transformou a EA perdedora em uma conclusão rentável. Espero que você tenha aprendido com este artigo como usar redes neurais no MetaTrader. Com a ajuda do pacote simples, gratuito e de código aberto Fann2MQL, você pode facilmente adicionar a camada de rede neural a praticamente qualquer Consultor Especialista ou começar a escrever sua própria, que seja total ou parcialmente baseada em redes neurais. O recurso de multithreading exclusivo pode acelerar seu processamento muitas vezes, dependendo do número de seus núcleos de CPU, especialmente ao otimizar determinados parâmetros. Em um caso, reduziu a otimização do meu processamento de EA baseado em reforço baseado em aproximadamente 4 dias para apenas 28 horas em uma CPU Intel de 4 núcleos. Durante a redação deste artigo, decidi colocar o Fann2MQL em seu próprio site: fann2mql. wordpress. Você pode encontrar a versão mais recente do Fann2MQL e, possivelmente, todas as versões futuras, bem como a documentação de todas as funções. Eu prometo manter este software sob licença GPL para todos os lançamentos, então, se você me enviar comentários, solicitações de recursos ou patches que eu encontrei interessantes, certifique-se de encontrar os próximos lançamentos. Observe que este artigo mostra apenas o uso muito básico do Fann2MQL. Como este pacote não é muito mais do que o FANN, você pode usar todas as ferramentas projetadas para gerenciar redes FANN, como: E há muito mais sobre FANN na página inicial da Biblioteca de Redes Neurais Artificiais Rápidas: leenissen. dkfann Post Scriptum Depois de escrever este artigo, eu encontrei Um erro insignificante no NeuroMACD. mq4. A função OrderClose () para posição curta foi alimentada com um número de ticket de posição longo. Isso resultou em uma estratégia distorcida que era mais provável para manter shorts e longs longs: na versão correta do script eu corrigi esse erro e removi a estratégia OrderClose (). Isso não alterou a imagem geral da influência da filtração neural na EA, mas a forma da curva de equilíbrio era bastante diferente. Você pode encontrar ambas as versões desta EA anexadas a este artigo. Disclaimer e Aviso de Risco. Por favor leia. Aviso de Risco. A negociação de câmbio na margem possui um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar a perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação cambial e procurar o conselho de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas. 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