Bpnn Forex

Meta Trader 4 - Indicators Volgende prys voorspeller gebruik van neurale netwerk - aanwyser vir Meta Trader 4 Weergawe Geskiedenis: 2009/06/26 - bygevoeg 'n nuwe aanwyser BPNN Predictor met Smoothing. mq4, waarin pryse stryk met behulp van EMO voor voorspellings. 2009/08/20 - gekorrigeer die kode berekening van die neuron aktivering funksie om rekenkundige uitsondering opgedateer BPNN. cpp en BPNN. dll 2009/08/21 voorkom - bygevoeg skoonmaak van geheue aan die einde van die DLL uitvoering opgedateer BPNN. cpp en BPNN. dll Kort teorie van neurale netwerke: Neurale netwerk is 'n verstelbare model van uitsette as funksies van insette. Dit bestaan ​​uit verskeie lae: insette laag. wat bestaan ​​uit insette data verborge laag. wat bestaan ​​uit die verwerking van nodes genoem neurone uitset laag. wat bestaan ​​uit een of meer neurone, wie se uitsette is die netwerk uitgange. Alle knope van aangrensende lae met mekaar verbind. Hierdie verbindings is genoem sinapse. Elke sinaps het 'n opgedra skalering koëffisiënt, waardeur die gepropageer deur die sinaps data vermenigvuldig. Hierdie skaal koëffisiënt geroep gewigte (Wijk). In 'n voer-forward neurale netwerk (FFNN) die data is gepropageer van insette tot die uitsette. Hier is 'n voorbeeld van FFNN met een insette laag, een uitset laag en twee verborge lae: Die topologie van 'n FFNN word dikwels soos volg afgekort: Dit van inputsgt - LT neurone in die eerste verborge layergt - LT neurone in die tweede versteek layergt -. - Dit van outputsgt. Bogenoemde netwerk kan verwys word as 'n 4-3-3-1 netwerk. Die data word verwerk deur neurone in twee stappe, dienooreenkomstig binne die sirkel aangedui deur 'n opsomming teken en 'n stap teken: Alle insette is vermenigvuldig met die gepaardgaande gewigte en opgesom die gevolglike bedrae is verwerk deur die neurone aktivering funksioneer. wie se produksie is die neuron uitset. Dit is die neurone aktivering funksie wat lineariteiten gee om die neurale netwerk model. Daarsonder is daar geen rede om verborge lae het, en die neurale netwerk word 'n lineêre outoregressiewe (AR) model. Ingesluit biblioteek lêers vir NN funksies toelaat seleksie tussen drie aktivering funksies: Die aktivering drumpel van hierdie funksies is x0. Dit drumpel verskuif kan word langs die x-as te danke aan 'n bykomende insette van elke neuron, bekend as die vooroordeel insette. wat ook 'n gewig wat daaraan toegeskryf word. Die aantal insette, uitsette, verborge lae, neurone in hierdie lae, en die waardes van die sinaps gewigte n FFNN, dit wil sê die lineêre model wat dit skep heeltemal te beskryf. Ten einde gewigte vind moet die netwerk opgelei. Tydens 'n begeleide opleiding. 'n paar stelle van verlede insette en die ooreenstemmende verwagte uitsette gevoer om die netwerk. Die gewigte word gemaak om die kleinste fout tussen die netwerk uitsette en die verwagte uitsette bereik. Die eenvoudigste metode van gewig optimalisering is die back-voortplanting van foute, wat 'n helling afkoms metode. Die ingeslote opleidingsfunksie Trein () gebruik 'n variant van hierdie metode, genaamd Verbeterde Resilient back-Voortplanting Plus (iRProp). Hierdie metode word hier beskryf Die grootste nadeel van gradiënt gebaseer optimeringsmetodes is dat hulle dikwels 'n lokale minimum. Vir chaotiese reekse soos 'n prys reeks, die opleiding fout oppervlak het 'n baie komplekse vorm met baie plaaslike minima. Vir so 'n reeks, 'n genetiese algoritme is 'n voorkeur opleiding metode. Ingesluit lêers: BPNN. dll - biblioteek lêer BPNN. zip - argief van al die lêers wat nodig is om BPNN. dll stel in C BPNN Predictor. mq4 - aanwyser voorspelling van toekomstige oop pryse BPNN Predictor met Smoothing. mq4 - aanwyser voorspel glad oop pryse Lêer BPNN. CPP het twee funksies: Trein () toets (). Trein () word gebruik om die netwerk wat gebaseer is op verskaf afgelope insette en verwag uitsetwaardes op te lei. Toets () word gebruik om die netwerk uitgange bereken met behulp van optimale gewigte, gevind deur Trein (). Hier is die lys van insette (groen) uitset (blou) parameters van die trein (): double inpTrain - Inset opleiding data (1D verskeidenheid uitvoering 2D data, ou eerste) dubbel outTarget - Uitgawe teiken data vir opleiding (2D data as 1D skikking, oudste 1) dubbel outTrain - Uitgawe 1D reeks om netto uitgange van opleiding int NTR hou - van opleiding stelle int UEW - gebruik Ext. Gewigte vir inisialisering (1use extInitWt, 0use rdte) dubbel extInitWt - Inset 1D verskeidenheid 3D verskeidenheid van eksterne aanvanklike gewigte dubbel trainedWt hou - van lae insluitend insette, verborge en uitset int lSz - Uitgawe 1D verskeidenheid 3D verskeidenheid van opgeleide gewigte int numLayers hou - neurone in lae. lSz0 is van netto insette int AFT - tipe neuron aktivering funksioneer (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) Int ÖAF - 1 stel aktivering funksie vir uitset laag 0 versper int NEB - Max van opleiding epogge dubbel maxMSE - Max MSE opleiding stop sodra maxMSE bereik. Hier is die lys van insette (groen) uitset (blou) parameters van toets (): double inpTest - Inset toetsdata (2D data as 1D skikking, oudste eerste) dubbel outTest - Uitgawe 1D reeks om netto uitgange van opleiding te hou (oudste eerste ) Int NTT - toets stel dubbele extInitWt - inset 1D reeks te hou 3D verskeidenheid van eksterne aanvanklike gewigte int numLayers - van lae insluitend insette, verborge en uitset int lSz - neurone in lae. lSz0 is van netto insette int AFT - tipe neuron aktivering funksioneer (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) Int ÖAF - 1 stel aktivering funksie vir uitset laag 0 versper Of die aktivering funksie gebruik in die uitset laag of nie (ÖAF parameter waarde) is afhanklik van die aard van uitsette. As uitgange is binêre, wat dikwels die geval is in klassifikasie probleme, dan is die aktivering funksie moet gebruik word in die produksie laag (OAF1). Asseblief, let dat die aktivering funksioneer 0 (sigmoid) het 0 en 1 versadig vlakke terwyl die aktivering funksies 1 en 2 het -1 en 1 vlak. As die netwerk uitgange is 'n prys voorspelling, dan geen aktivering funksie is nodig in die uitset laag (OAF0). Voorbeelde van die gebruik van die NN biblioteek: BPNN Predictor. mq4 - voorspel toekomstige oop pryse. Die insette van die netwerk is relatief prysveranderings: waar delayi word bereken as 'n Fibonacci getal (1,2,3,5,8,13,21 ..). Die uitset van die netwerk is die voorspelde relatiewe verandering van die volgende prys. Die aktivering funksie is afgeskakel in die uitset laag (OAF0). eksterne int lastBar - Laaste kroeg in die afgelope data eksterne int futBars - van lae insluitend insette, verborge amp uitset (2..6) eksterne int numInputs - - van insette eksterne int numNeurons1 - van toekomstige bars om eksterne int numLayers voorspel van neurone in die eerste verborge of uitset laag eksterne int numNeurons2 - neurone in die tweede verborge of uitset laag eksterne int numNeurons3 - neurone in die derde versteekte of uitset laag eksterne int numNeurons4 - neurone in die vierde verborge of uitset laag eksterne int numNeurons5 - van neurone in die vyfde verborge of uitset laag eksterne int NTR - van opleiding stel eksterne int NEB - Max van epogge eksterne int maxMSEpwr - stel maxMSE10maxMSEpwr opleiding stop LT maxMSE eksterne int AFT - Tipe her. funksie (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) Die aanwyser erwe drie kurwes op die grafiek: rooi kleur - voorspellings van toekomstige pryse swart kleur - verlede opleiding oop pryse, wat gebruik word as verwag uitsette vir die netwerk blou kleur - netwerk uitgange vir opleiding insette BPNN Predictor. mq4 - voorspel toekomstige stryk oop pryse. Dit maak gebruik van EMO smoothing met tydperk smoothPer. Die opstel van al up: Kopieer ingeslote BPNN. DLL om C: Program FilesMetaTrader 4expertslibraries In Meta Trader: Tools - Options - Expert Adviseurs - Laat DLL invoer Jy kan ook jou eie DLL-lêer saamstel met behulp van bronkodes in BPNN. zip. Aanbevelings: 'n netwerk met drie lae (numLayers3: een insette, een weggesteek en een uitset) is genoeg vir 'n oorgrote meerderheid van die gevalle. Volgens die Cybenko stelling (1989), 'n netwerk met 'n versteekte laag in staat is om te benader enige aaneenlopende, meerveranderlike funksie om enige verlangde graad van akkuraatheid 'n netwerk met twee verborge lae in staat is om te benader enige discontinue, meerveranderlike funksie: Die optimale aantal neurone in die verborge laag kan gevind word deur trial and error. Die volgende quotrules van thumbquot kan gevind word in die literatuur: versteekte neurone (van insette van uitsette) / 2, of SQRT (insette van uitsette). Bly op hoogte van die opleiding fout, deur die aanwyser in die venster kenners van Meta Trader berig. Vir veralgemening, moet die aantal opleiding stelle (NTR) gekies word 2-5 keer die totale getal van die gewigte in die netwerk. Byvoorbeeld, by verstek, BPNN Predictor. mq4 gebruik 'n 12-5-1 netwerk. Die totale aantal gewigte is (121) 5671. Daarom moet die aantal opleiding stelle (NTR) ten minste 142. Die konsep van veralgemening en memorisering (oor-pas) uiteengesit op die onderstaande grafiek word. Die insette data na die netwerk moet omskep word om stilstaande. Forex pryse is nie stilstaan. Dit word ook aanbeveel om die insette te normaliseer tot -1..1 reeks. Die grafiek hieronder toon 'n lineêre funksie ybx (x-insette, y-uitset) wie se uitsette is bedorwe deur geraas. Dit het bygevoeg geraas veroorsaak dat die funksie gemeet uitsette (swart kolle) af te wyk van 'n reguit lyn. Funksie YF (x) kan gemodelleer word deur 'n voer vorentoe neurale netwerk. Die netwerk met 'n groot aantal gewigte kan die gemete data toegerus met 'n nul fout. Sy gedrag word getoon as die rooi kurwe wat deur al swart kolle. Maar hierdie rooi kurwe het niks te doen met die oorspronklike lineêre funksie ybx (groen). Wanneer hierdie oor-toegerus netwerk word gebruik om toekomstige waardes van funksie y (x) te voorspel, sal dit lei tot 'n groot foute as gevolg van ewekansigheid van die bykomende geraas. In ruil vir die deel van hierdie kodes, die skrywer het 'n klein guns te vra. As jy in staat is om 'n winsgewende handel stelsel wat gebaseer is op hierdie kodes te maak was, deel asseblief jou idee met my deur die stuur van e-pos direk aan vlad1004yahoo. BPNN Predictor 8211 voorspelling van pryse met behulp van neurale netwerke BPNN Predictor is 'n aanduiding met betrekking tot die kategorie van voorspellers. Om die toekomstige gedrag van die pryse BPNN Predictor gebruik 'n neurale netwerk met drie lae voorspel. Die aanwyser is universeel, maar dit is beter om te gebruik by 'n hoër tydsraamwerke. Eienskappe van BPNN Predictor Platform: Metatrader4 munt pare: Enige munt pare Trading Tyd: rondom die klok Tydraamwerk: Enige, aanbeveel H1 en hoër word aanbeveel makelaar: Alpari Die gebruik van die BPNN Predictor in die handel BPNN Predictor is gebou op 'n prys grafiek drie lyne: rooi - vooruitskatting van toekomstige pryse Swart - verby die opening prys, wat ten tyde van die studie is gebruik as die verwagte opbrengs van die netwerk Blou - netwerk uitsette wat tydens die studie aan die insette data. Die aanwyser word in twee vorme: BPNN Predictor en BPNN Predictor met Smoothing, waarin die EMO-smoothing gebruik. Hier is voorbeelde van seine van beide aanwysers. BPNN Predictor koopsein: BPNN Predictor Sell sein: BPNN Predictor met Smoothing koopsein: BPNN Predictor met Gladstryking Sell sein: Let wel, vir 'n behoorlike werking van die aanwyser moet geïnstalleer BPNN. dll biblioteek lêer, wat is gestoor in die argief vir aflaai . Wanneer skakel tydsraamwerke aanwyser nodig om weer te begin op grafiek, blykbaar as gevolg van die eienskappe van neurale netwerke. Dit is meer gerieflik om dit te doen deur middel van 'n sjabloon installasie dat ek vir julle berei is in die argief. In die argief BPNN. rar: Gratis Aflaai BPNN Predictor Wag asseblief, ons voor te berei jou linkBPNN Predictor aanwyser Gratis Aflaai BPNN Predictor aanwyser Gratis Aflaai BPNN Predictor aanwyser Gratis Aflaai 8211 Hallo vriend van handelaars, by hierdie geleentheid forextradingwin wil met julle te deel oor die Predictor BPNN aanwyser Gratis Aflaai. BPNN Predictor aanwyser Gratis Aflaai BPNN Predictor is 'n teken met verwysing na die kategorie van voorspellers. Om die toekoms gewoontes van koste BPNN Predictor gebruik van 'n neurale netwerk met twee lae voorspel. Die aanwyser is globale, maar dit is beter om te gebruik 'n groter duur. Kenmerke van BPNN Predictor Platform: Metatrader4 Geld pare: Enige tipe van die munt stel Trading Tyd: rondom die klok Tydraamwerk: Enige soort, voorgestel H1 asook hoër Aanbevole makelaar: Alpari Gebruik die BPNN Forecaster in die handel BPNN Predictor is gebou op 'n koers grafiek twee lyne: Rooi 8211 projeksie van toekomstige pryse Swart 8211 verby die opening koers, wat ten tyde van die navorsingstudie is gebruik as die verwagte opbrengs van die netwerk Blou 8211 netwerk resultate wat tydens die navorsingstudie aan die insette data. Die aanduiding is in 2 vorme: BPNN Predictor aanwyser asook BPNN Forecaster met Smoothing, waar die EMO-smoothing gebruik. Hier is voorbeelde van seine van beide tekens. BPNN Forecaster Kry sein: BPNN Predictor aanwyser Gratis Aflaai BPNN Forecaster Sell sein: BPNN Predictor aanwyser Gratis Aflaai Let wel, vir 'n gepaste prosedure van die aanwyser moet opgestel word BPNN. dll versameling dokumente, wat is gestoor in die argief vir aflaai. Wanneer skakel duur aanduiding moet aktiveer op grafiek, blykbaar as gevolg van die eienskappe van 8220semantic networks8221. Dit is meer gerieflik om dit te doen met 'n sjabloon paaiement dat ek vir julle berei is in die argief. In die argief BPNN. rar: BPNNPredictor. EX4. BPNNPredictor. mq4. BPNNPredictorwithSmoothing. EX4. BPNNPredictorwithSmoothing. mq4. BPNN. dll. BPNNPredictortemplate. TPL. BPNNPredictorwithSmoothingtemplate. TPL. BPNN Predictor aanwyser Gratis Aflaai That8217s oor BPNN Predictor aanwyser Gratis Aflaai. As hierdie artikel nuttig vir jou deel asseblief met jou ander friends. by Wang Shouyang, Yu Lean, K. K. Lai. Abstract. Die probleme in die ru-olieprys vooruitskatting, as gevolg van inherente kompleksiteit, het baie aandag van akademiese navorsers en besigheid praktisyns gelok. Verskeie metodes is probeer om die probleem van voorspelling ru-olie pryse op te los. Maar al die bestaande modelle van predictio. Abstract. Die probleme in die ru-olieprys vooruitskatting, as gevolg van inherente kompleksiteit, het baie aandag van akademiese navorsers en besigheid praktisyns gelok. Verskeie metodes is probeer om die probleem van voorspelling ru-olie pryse op te los. Maar al die bestaande modelle van voorspelling kan nie voldoen aan praktiese behoeftes. Baie onlangs, Wang en Yu voorgestelde 'n nuwe metode vir die hantering van komplekse systemsTEII metode deur middel van 'n stelselmatige integrasie van teks mynbou, ekonometrie en intelligente tegnieke. Binne die raamwerk van 19. Die tweede fase is monster preprocessing. Dit sluit drie stappe: data afdeling, data normalisering en vasberadenheid van die netwerk argitektuur. Vir 'n gedetailleerde beskrywing van elke stap, verwys na -25 -. SNO. 2 ruolieprys Vooruitskatting met TEII METODOLOGIE 153 Fig. 5 Die struktuur van BPNN en die proses van BPNN-gebaseerde tydreeks vooruitskatting Fig. 6 'n vloeidiagram van ANN-gebaseerde voorspelling stelsel Th. ForexPeoples ForexPeoples Forex Forum is 'n plek van kommunikasie beide vir beginners en ervare handelaars. Forex Forum kan baie nuttige inligting verskaf vir julle, insluitend adviseurs en aanwysers handel strategieë en handel stelsels. Jy kan resultate van die verhandeling dag bespreek en praat met ervare handelaars, vra vrae aan die verteenwoordigers van handel sentrums en makelaars. Beginners sal nuttige inligting in 'n spesiale afdeling van die forum te vind. ForexPeoples Forex Forum PAMM rekeninge PAMM rekening is 'n bate bestuur stelsel waar 'n Bestuurder handel oor sy / haar eie kapitaal, sowel as totale beleggers fonds. In die loop van die saak transaksies, wat 'n bestuurder voer op sy / haar rekening, gedupliseer op die aangehegte beleggers rekeninge. Beleggers moet net 'n ervare bestuurder kies en heg sy / haar rekening na 'n bestuurders PAMM rekening. ForexPeoples Forex Forum Bonus vir kommunikasie Forex Forum bied 'n spesiale promosie bonus vir kommunikasie. 'N Spesiale bonus toegeval aan 'n gebruiker vir 'n nuttige boodskap. Die bonus kan gebruik word vir die handel in Forex mark. ForexPeoples Forex Forum - Contests Verskillende tipe Forex wedstryde beskikbaar vir gebruikers van Forex Forum. Jou deelname aan die wedstryd sal nie net demonstreer jou handel vaardighede, maar ook vir jou 'n aansienlike bonus. Welkom by ForexPeoples Forex Forum Alle tye is GMT 4. Die tyd is nou 04:06. Aangedryf deur vBulletinreg Weergawe 4.2.2 Kopiereg afskrif 2016 vBulletin Solutions, Inc. Alle regte voorbehou. vB. Sponsors