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Indicador de previsão do sinal de download gratuito para Mt4.
Indicador de previsão de sinal é um indicador de sinal forex mt4 simples que mostra os sinais de compra e venda, através das setas. Bom para scalping na tendência geral. Pode ser usado para qualquer período de tempo e qualquer forex Peirs.
Você pode usar qualquer outro filtro para uma boa estratégia.
VENDER: sinal de seta vermelha e tendência para baixo.
COMPRAR: sinal de seta verde e tendência ascendente.
Fechar Vender: mudança de venda para comprar sinal.
Fechar Comprar: altere o sinal de sinal de compra para vender.
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Provedor de preço seguinte usando a rede Neural - indicador para o MetaTrader 4.
26/06/2009 - adicionou um novo indicador BPNN Predictor com Smoothing. mq4, em que os preços são alisados usando EMA antes das previsões.
20/08/2009 - corrigiu o código que calcula a função de ativação do neurônio para evitar a exceção aritmética; BPNN. cpp e BPNN. dll atualizados.
21/08/2009 - adicionou limpeza da memória no final da execução da DLL; BPNN. cpp e BPNN. dll atualizados.
Breve teoria das redes neurais:
A rede neural é um modelo ajustável de saídas como funções das entradas. Consiste em várias camadas:
camada de entrada, que consiste na camada escondida de dados de entrada, que consiste em processar nós chamados camada de saída de neurônios, que consiste em um ou vários neurônios, cujas saídas são as saídas de rede.
Todos os nós das camadas adjacentes estão interligados. Essas conexões são chamadas de sinapses. Toda sinapse tem um coeficiente de escala designado, pelo qual os dados propagados através da sinapse são multiplicados. Esse coeficiente de escala é chamado de pesos (w [i] [j] [k]). Em uma Rede de Neuro Feed-Forward (FFNN), os dados são propagados a partir de entradas para as saídas. Aqui está um exemplo de FFNN com uma camada de entrada, uma camada de saída e duas camadas ocultas:
A topologia de um FFNN é frequentemente abreviada da seguinte forma: & lt; # of input & gt; - & lt; # de neurônios na primeira camada escondida & gt; - & lt; # de neurônios na segunda camada escondida & gt; -. - & lt; # de saídas & gt ;. A rede acima pode ser referida como uma rede 4-3-3-1.
Os dados são processados por neurônios em duas etapas, correspondentemente mostradas dentro do círculo por um sinal de soma e um sinal de etapa:
Todas as entradas são multiplicadas pelos pesos associados e somados. As somas resultantes são processadas pela função de ativação do neurônio, cuja saída é a saída do neurônio.
É a função de ativação do neurônio que dá não linearidade ao modelo de rede neural. Sem isso, não há motivos para ter camadas ocultas, e a rede neural se torna um modelo auto-regenerado linear (AR).
Os arquivos de biblioteca fechados para funções NN permitem a seleção entre três funções de ativação:
O limite de ativação dessas funções é x = 0. Esse limite pode ser movido ao longo do eixo x graças a uma entrada adicional de cada neurônio, chamada entrada de polarização, que também possui um peso atribuído a ele.
O número de entradas, saídas, camadas ocultas, neurônios nessas camadas e os valores dos pesos de sinapse descrevem completamente um FFNN, isto é, o modelo não linear que ele cria. Para encontrar pesos, a rede deve ser treinada. Durante um treinamento supervisionado, vários conjuntos de entradas passadas e as correspondentes saídas esperadas são alimentados na rede. Os pesos são otimizados para obter o menor erro entre as saídas de rede e as saídas esperadas. O método mais simples de otimização de peso é a propagação traseira de erros, que é um método de descida gradiente. A função de treinamento fechada Train () usa uma variante deste método, denominada Back-Propagation Plus (iRProp +) aprimorada Resilient. Este método é descrito aqui.
A principal desvantagem dos métodos de otimização baseados em gradientes é que eles geralmente encontram um mínimo local. Para séries caóticas, como uma série de preços, a superfície do erro de treinamento tem uma forma muito complexa com muitos mínimos locais. Para essas séries, um algoritmo genético é um método de treinamento preferido.
BPNN. dll - arquivo de biblioteca BPNN. zip - arquivo de todos os arquivos necessários para compilar BPNN. dll em C ++ BPNN Predictor. mq4 - indicador prevendo futuros preços abertos BPNN Predictor com Smoothing. mq4 - indicador que prevê preços abertos lisos.
Arquivo BPNN. cpp tem duas funções: Train () и Test (). Train () é usado para treinar a rede com base na entrada passada fornecida e nos valores de saída esperados. Test () é usado para calcular as saídas de rede usando pesos otimizados, encontrados por Train ().
Aqui está a lista de parâmetros de entrada (verde) и output (azul) de Train ():
double inpTrain [] - Dados de treinamento de entrada (matriz 1D com dados 2D, antigo)
double outTarget [] - Saída de dados de destino para treinamento (dados 2D como matriz 1D, 1 maior)
double outTrain [] - Output 1D array para manter as saídas líquidas do treinamento.
int ntr - número de conjuntos de treinamento.
int UEW - Use Ext. Pesos para inicialização (1 = use extInitWt, 0 = use rnd)
double extInitWt [] - Insira a matriz 1D para armazenar a matriz 3D de pesos iniciais externos.
Double TrainingWt [] - Output 1D array para armazenar matriz 3D de pesos treinados.
int numLayers - número de camadas, incluindo entrada, oculto e saída.
int lSz [] - # de neurônios em camadas. lSz [0] é # de entradas líquidas.
int AFT - Tipo de função de ativação do neurônio (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1 + x))
int OAF - 1 permite a função de ativação para a camada de saída; 0 desabilita.
int nep - Número máximo de épocas de treinamento.
duplo maxMSE - Max MSE; O treinamento pára quando o maxMSE é alcançado.
Aqui está a lista de parâmetros de entrada (verde) и output (azul) de Test ():
double inpTest [] - dados de teste de entrada (dados 2D como matriz 1D, o mais antigo primeiro)
double outTest [] - Output 1D array para manter as saídas líquidas do treinamento (o mais antigo primeiro)
int ntt - número de conjuntos de teste.
double extInitWt [] - Insira a matriz 1D para armazenar a matriz 3D de pesos iniciais externos.
int numLayers - número de camadas, incluindo entrada, oculto e saída.
int lSz [] - # de neurônios em camadas. lSz [0] é # de entradas líquidas.
int AFT - Tipo de função de ativação do neurônio (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1 + x))
int OAF - 1 permite a função de ativação para a camada de saída; 0 desabilita.
Quer usar a função de ativação na camada de saída ou não (valor do parâmetro OAF) depende da natureza das saídas. Se as saídas são binárias, o que é frequentemente o caso nos problemas de classificação, a função de ativação deve ser usada na camada de saída (OAF = 1). Por favor, preste atenção que a função de ativação # 0 (sigmoid) tem 0 e 1 níveis saturados, enquanto as funções de ativação # 1 e 2 têm -1 e 1 níveis. Se as saídas de rede forem uma previsão de preço, então não será necessária nenhuma função de ativação na camada de saída (OAF = 0).
Exemplos de utilização da biblioteca NN:
BPNN Predictor. mq4 - prevê preços abertos futuros. As entradas da rede são mudanças de preço relativo:
onde o atraso [i] é calculado como um número de Fibonacci (1,2,3,5,8,13,21 ..). A saída da rede é a variação relativa prevista do próximo preço. A função de ativação é desativada na camada de saída (OAF = 0).
extern int lastBar - Última barra nos dados passados.
extern int futBars - número de barras futuras para prever.
extern int numLayers - número de camadas, incluindo entrada, oculto e amp; saída (2..6)
extern int numInputs - número de entradas.
extern int numNeurons1 - # de neurônios na primeira camada escondida ou saída.
extern int numNeurons2 - # de neurônios na segunda camada escondida ou saída.
extern int numNeurons3 - # de neurônios na terceira camada escondida ou saída.
extern int numNeurons4 - # de neurônios na quarta camada escondida ou saída.
extern int numNeurons5 - # de neurônios na quinta camada escondida ou saída.
extern int ntr - número de conjuntos de treinamento.
extern int nep - Número máximo de épocas.
extern int maxMSEpwr - define maxMSE = 10 ^ maxMSEpwr; O treino pára & lt; maxMSE.
extern int AFT - Tipo de atividade. função (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1 + x))
O indicador traça três curvas no gráfico:
cor vermelha - previsões de preços futuros.
BPNN Predictor. mq4 - prevê futuros preços abertos suavizados. Ele usa o suavização EMA com o período smoothPer.
Copie o arquivo BPNN. DLL para C: \ Program Files \ MetaTrader 4 \ experts \ bibliotecas.
Você também pode compilar seu próprio arquivo DLL usando códigos-fonte em BPNN. zip.
Uma rede com três camadas (numLayers = 3: uma entrada, uma escondida e uma saída) é suficiente para a grande maioria dos casos. De acordo com o Teorema de Cybenko (1989), uma rede com uma camada oculta é capaz de aproximar qualquer função contínua e multivariada a qualquer grau de precisão desejado; uma rede com duas camadas ocultas é capaz de aproximar qualquer função descontínua e multivariada:
O gráfico abaixo mostra uma função linear y = b * x (entrada x, saída y) cujas saídas são corrompidas por ruído. Esse ruído adicional faz com que a função de saídas medidas (pontos negros) se desvie de uma linha reta. A função y = f (x) pode ser modelada por uma rede neural de avanço. A rede com um grande número de pesos pode ser ajustada aos dados medidos com erro zero. Seu comportamento é mostrado como a curva vermelha passando por todos os pontos negros. No entanto, esta curva vermelha não tem nada a ver com a função linear original y = b * x (verde). Quando esta rede sobrecarregada é usada para prever valores futuros da função y (x), isso resultará em grandes erros devido à aleatoriedade do ruído adicional.
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