Главная » Бизнес-книги » Читать Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание полностью бесплатно онлайн | Андрей Дибров

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание

На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, Финансы, Forex. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.

0 баллов
0 мнений
0 чтений

Дата выхода

18 декабря 2018

🔍 Загляните за кулисы "Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты

Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Андрей Дибров) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.

Описание книги

Книга для новичков и продвинутых трейдеров, желающих раздвинуть горизонты традиционного анализа рынка. Сокращенное описание пошаговой инструкции для разработки системы ведения автоматической торговли на финансовых рынках в терминале MT4, основанной на анализе рыночной ситуации нейронными сетями MATLAB. В сокращенном платном издании более подробно описана взаимосвязь и порядок работы MATLAB и MT4. Неограниченные возможности модернизации, творческий подход, не требует глубоких знаний в программировании, комплект новых пользовательских индикаторов.

📚 Читайте "Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно

Перед вами — полная электронная версия книги "Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.

Текст книги

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

Для текстовых редакторов эта проблема отсутствует.

//+–+

//| History.mq4 |

//| Copyright © 2009, Andrey Dibrov. |

//+–+

Запустив данный скрипт – в папке …MQL4/Filse каталога данных терминала, получим файл “history”.

Откроем этот файл и добавим в начале десять столбцов In1-10 и один столбец Out.

Заполним эти столбцы Данными из столбца CloseD. Как Вы уже поняли, это данные дневных закрытий.

Далее мы сдвинем эти данные в наших столбцах последовательно на одну ячейку вверх.

Тут будет реклама 1

Таким образом, мы получим в каждой строке вектор из дневных цен закрытия с глубиной в десять дней – это будут входы нейросети. А в столбце Out, который также сдвинут на один день вперед по отношению к In10, будут обучающие примеры закрытия дня для нейросети.

С помощью надстройки NeuroSolutions, выделив столбцы In1-In10, отформатируем их как входы.

А столбец Out как выход нейросети.

Тут будет реклама 2

Аналогичным образом разобьем нашу матрицу построчно на обучающее множество.

И множество, которое мы будем использовать для анализа.

Теперь мы сформируем файлы для программы NeuroSolutions.

Откроем NeuroSolutions и нажмем кнопку NeuralBuilder.

Выберем модель нейросети

Multilayer

Perceptron

.

Нажмем кнопку Browse…

И откроем файл с обучающими входами.

Тут будет реклама 3

Далее откроем файл с обучающим выходом.

Определим 30% данных из тренировочного множества для перекрестной проверки в процессе обучения нейросети. Жмем кнопку Next до тех пор, пока не сформируется нейросеть.

С помощью кнопки Start и запустим процесс обучения.

После завершения процесса обучения нажмем кнопку Testing.

Тут будет реклама 4

В выпадающем списке выберем Production.

Выберем файл с данными для анализа.

Создадим текстовой файл Prod.

И экспортируем в него данные с результатами, полученными от нейросети.

Откроем файл Prod и скопируем из него отклики нейросети.

Добавить мнение

Ваша оценка книги

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Мнения

О книге «Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!

Другие книги автора

Если «Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Андрей Дибров! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.

Похожие книги