Russisch Forex Indikator

Beschreibung: Zwei Forex - mit Indikator Neuron Direct Distribution Network (Feedforward neaural Netzwerk), die durch Back-Propagation von Fehlern (Backpropagation) lernen. Das Netzwerk wird über eine DLL-Datei, C-Quellcode geladen, der angehängt ist. Das Neuronennetz ist nichts anderes als eine nichtlineare Modellausgabe als Funktion der Eingänge. An den Eingängen diente Benutzerdaten, wie die Beispielzeitreihen. Die Bedeutung der Ausgabe wird auch vom Benutzer eingestellt, zum Beispiel Signale 1 kaufen 0 verkaufen. Die Struktur des Netzwerks, wieder eingestellt durch den Benutzer. Das Netzwerk besteht aus einer direkten Verteilung - der Eingangsschicht (Input Layer), deren Elemente die Eingänge, versteckte Layer (versteckte Layer) sind, bestehend aus rechnerischen Knoten namens neuron s und der Ausgabeschicht (Output Layer), die aus einem oder mehreren besteht Neuronen, Ausbeuten sind Erträge über das Netzwerk. Alle Knoten der benachbarten Schichten sind miteinander verknüpft. Diese Verbindungen werden Synapsen genannt. Jede Synapse hat ein Gewicht (Gewicht w i, j, k), die mit den durch Synapsen übertragenen Daten multipliziert wird. Datenbewegungen von links nach rechts sind Eingaben vom Netzwerk zu seinen Ausgängen. Daher das Namens-Direktverteilnetz. Die gesamte Stichprobe dieses Netzes ist in der Abbildung unten dargestellt. Die Daten werden in zwei Schritten verarbeitet: 1. 1. Alle Eingaben multipliziert mit dem entsprechenden Gewicht werden hinzugefügt 2. 2. Dann wird die resultierende Menge behandelt (Aktivierungs - oder Zündfunktion) und (Aktivierungs - oder Zündfunktion) und an den einzigen Ausgang gesendet. Die Bedeutung des Aktivierungsfunktionsneurons wie das Modellierungswerk Neuron und das Gehirn: Neuron wird erst ausgelöst, nachdem die Information einen bestimmten Schwellenwert erreicht hat. In den mathematischen Aspekten gibt es nur das Nichtlinearitätsnetzwerk. Ohne sie wäre der Neuronendurchsatz ein lineares autoregressives Modell (lineares Vorhersagemodell). Das häufigste Aktivierungsfunktionsneuron ist eine Sigmoidfunktion f (x) 1 (1exp (-x)) f (x) 1 (1 exp (-x)) Die Aktivierungsschwelle dieser Funktion ist 0. Diese Schwelle kann verschoben werden Auf der horizontalen Achse auf Kosten eines zusätzlichen Eingangsneurons (Vorspannungseingang) und wird als Eingangsvorspannung (Vorspannungseingang) bezeichnet, die ein bestimmtes Gewicht auf die gleiche Weise wie andere Eingangsneuronen zugeordnet ist. So wird die Anzahl der Eingänge, Schichten, Neuronen s in jeder Schicht und die Gewichte der Inputs Neuronen s gesamte Neuron-Netzwerk, dh nicht-lineare Modell, das sie schafft. Um dieses Modell verwenden, müssen Sie wissen, das Gewicht. Die Gewichte werden durch Schulung des Netzwerkes auf vergangene Daten berechnet, dh mit beliebigen früheren Eingabedaten wurden bekannte Werte des Ausgangssignals. Die Gewichte des Netzwerks werden so optimiert, dass sie mit der Testlösung übereinstimmen. Typischerweise haben Eingaben in das Netzwerk mehrere Sätze von Eingangs - und entsprechenden Ausgabedaten und eine berechnete mittlere Fehlerabweichung des Ausgangssignals von dem Netzwerktest abgelegt. Das Trainingsnetzwerk soll dieses Problem durch die Optimierung der Gewichte reduzieren. Es gibt mehrere Optimierungsmethoden, unter denen die Hauptausbreitung von Fehlern (ALO) und die Methode der genetischen Verbesserung. Angehängte Dateien: Train () Test (). Die Bibliothek BPNN. cpp enthält zwei Funktionen: Train () und Test (). Train () wurde entwickelt, um das Netzwerk zu trainieren, um Input - und Output-Daten bereitzustellen. Test () ist für die Berechnung der Ausgabedaten auf der Grundlage der nach dem Zug () erhaltenen Gewichte. Input (grüne Farbe) und Output (blau) Parameter der Funktion Train () sind: doppelte inpTrain - Eingabe (ältere zuerst) double outTarget - Impressum (älteste zuerst) double outTrain - verlässt das Netzwerk nach dem Training int ntr - die Anzahl der Trainings Sätze von Input-Output int UEW - Verwaltung von Schlüssel-Außenwerten zur Initialisierung der Gewichte (1 use extInitWt, 0 verwenden Zufallszahlen) extInitWt - Originalwerte der Gewichte double trainiertWt - die Werte der Gewichte nach dem Training int numLayers - Anzahl der Schichten im Netzwerk Einschließlich Eingang, versteckt und Ausgabe int lSz - Array Größe numLayers, die die Anzahl der Neuronen s in jeder Schicht gehalten. LSz0 lSz 0 spezifiziert die Anzahl der Netzeingänge int OAF - eine Schlüsseleigenschaft bei der Aktivierung von Ausgangsneuronen s (1 Funktion aktiviert, 0 nein) doppelte LR - Geschwindigkeitsschulung doppelt MF - der Moment der Lernrate int nep - die maximale Anzahl von Ausbildungsschritte (Epochen). Epoch besteht darin, alle Trainings-Sets zu überprüfen. Double maxMSE - Mittelfehler, in dem das Lernen aufhört. Input (grün) und Output (blau) Parameter der Funktion Test () sind: double inpTest - Eingangsdaten (ältere zuerst) double outTest - Imprint int ntt - Sätze von Eingangs - und Ausgangsdaten double extInitWt - ursprüngliche Werte der Gewichte numLayers - number Der Ebenen im Netzwerk einschließlich Eingang, versteckte und Ausgang int lSz - Array Größe numLayers, die die Anzahl der Neuronen s in jeder Schicht gehalten. L lSz 0 spezifiziert die Anzahl der Netzeingänge int OAF - ein Schlüsselelement bei der Aktivierung von Ausgangsneuronen s (1 Funktion aktiviert, 0 nein) Die Aktivierung der Ausgangsneuronen hängt von der Art des Ausgangs ab. Sind die Ausgangssignale des Netzes binomial (0 1), müssen Sie die Aktivierungsfunktion (OAF 1) verwenden. Wenn die Ausgabe eine Predictation ist, ist die Aktivierungsfunktion in der Ausgabeschicht nicht erforderlich (OAF 0). Beispiele für Indikatoren verwendet neuron Netzwerk: BPNN Predictor. mq4 - Prognose zukünftiger Preise. Die Netzeingangsparameter sind die relativen Preiserhöhungen: x i Testleiste öffnen Testleistenverzögerung i -1.0 mit Verzögerung i aus der Fibonacci-Serie öffnen. Die Netzwerkausgabe wird mit einer relativen Erhöhung der künftigen Preise prognostiziert. Die Aktivierungsfunktion in der Ausgabeschicht ist deaktiviert. Eingangsparameter sind ein Indikator extern int lastBar - Nummer des letzten Tisches extern int futBars - Anzahl zukünftiger vorausgesagter Balken extern int numLayers - Anzahl der Layer im Netzwerk inklusive Eingang, versteckt und Ausgang extern int numInputs - Anzahl der Netzeingänge extern Int numNeurons1 - die Anzahl der Neuronen in einer Layernummer 1 extern int numNeurons2 - die Anzahl der Neuronen in der Layernummer 2 extern int numNeurons3 extern int numNeurons4 extern int numNeurons5 extern int ntr - die Anzahl der Trainingssätze des Input-Outputs extern Double LR - die Geschwindigkeit des Lernnetzes extern double MF - Koeffizient des Zeitlernnetzwerks extern int nep - die maximale Anzahl von Trainingsschritten (Epochen) extern int maxMSEpwr - Exponent zur Berechnung des maximal zulässigen mittleren quadratischen Fehlerlernens maxMSE 10 maxMSEpwr Kauf-Verkauf Classificator. mq4 - buysell. Kauf-Verkauf Classificator. mq4 - prädiktiven Indikator kaufen Verkaufssignale. Wie im vorherigen Beispiel diente das Eingabe-Netzwerk xiOpentestbarOpentestbardelayi-1.0 x i Open Testbar Open Testbar Verzögerung i -1.0 für Bars, die in der Vergangenheit erhielt Signal zu kaufen oder zu verkaufen. Diese letzteren Signale sind als Eingangssignale ideal, um einen gegebenen Gewinn zu erhalten. Netzwerk-Ausgangssignal ist 1 oder 0 kaufen verkaufen. Die Ausgabeschicht-Aktivierungsfunktion. Extern int lastBar - Nummer des letzten Tisches extern int minProfit - der minimale Profit, um den idealen Eintrittspunkt in der Vergangenheit zu finden externer Doppelschwellwert - der Schwellwert für die Erkennung der Ausgangssignale als 0 oder 1 extern int numLayers - Anzahl der Schichten in Das Netz inklusive Eingang, versteckt und Ausgang extern int numInput - die Anzahl der Netzeingänge extern int numNeurons1 - die Anzahl der Neuronen s in einer Layernummer 1 extern int numNeurons2 - die Anzahl der Neuronen in der Layernummer 2 extern int numNeurons3 extern int NumNeurons4 extern int numNeurons4 extern int numNeurons5 extern int ntr - Anzahl der Trainingsmengen der Input-Outputs (abhängig von der Anzahl der Kaufsignale in der Vergangenheit, 0 wählt alle gültigen Signale aus) extern double LR - die Geschwindigkeit des Lernens Netzwerk extern double MF - Koeffizient des Zeitlernnetzwerks extern int nep - maximale Anzahl der Trainingsschritte (Epochen) extern int maxMSEpwr - Exponent zur Berechnung des maximal zulässigen mittleren quadratischen Fehlerlerns maxMSE 10 maxMSEpwr Pfeil rechts von der Vertikalen Grüne Linien zeigen Kauf-Verkaufssignale, die durch das Netzwerk zum Testen der zukünftigen Balken erzeugt werden. Die Pfeile auf der linken Seite zeigen den optimalen Einstieg in die Vergangenheit. Installieren von Dateien: Kopieren der angehängten DLL-Datei in die C: - Programme MetaTrader 4-Expertenbibliotheken Aktiviert die Verwendung der DLL im Metatrader: Extras - Optionen - Expertenberater - DLL-Importe zulassen Wenn die DLL-Datei nicht funktioniert, kompilieren Sie sich. Alle notwendigen Dateien sind enthalten in BPNN. zip. HMA Russisch Jetzt können Sie nutzen kostenlosen Download von HMA Russian Forex Indicator für Metatrader. Als genau das, was wir entdeckt haben, ist dieses RIS auf Nachfrage sowie diese bemerkenswerte Indikator nur dont erfordern uns, Geld auszugeben, und dass geben uns eine Schlussfolgerung, dass es eine freie Forex Trading Indikator. We8217re überrascht, dass dieser Indikator funktionierte perfekt mit Meta Trader 4 sowie MT5-Version direkt nach dem Testen. Und vielleicht könnte es auch zusammen mit einigen anderen MT-Versionen funktionieren. Wenn Sie Erfahrung haben die Verwendung dieser HMA Russisch, insbesondere wenn Sie glauben, dass dieser Indikator ist am besten für Forex, Kennzeichnung seiner Leistung gefördert wird. We8217d auch zu schätzen, wenn Sie einige Zeugnisse, Feedbacks oder einige Vorschläge über die Verwendung der HMA russischen Indikator geben. Einfach, weil derartige Zeugnisse und Bewertungen die Arbeit der Auswahl der perfekte Indikator für den Job wird viel einfacher. Damit Sie können, dass der Gewinn in der Branche, die Festlegung der besten Indikator kann die höchste Priorität der FX-Investoren sein. We8217re auch hoffen, dass mit diesem kostenlosen HMA russischen Indikator, erhalten Sie die richtige Hilfe für Sie haben viel bessere Handelsentscheidungen und handeln weitaus korrekter als auch größere Einkommen haben. Die Platzierung der Forex-Indikatoren zum Beispiel HMA Russisch im Web ermöglicht es Menschen, einfachen Zugang zu haben. Diese werden kostenlos heruntergeladen und können viel überlegene Händler zu machen. Denken Sie daran, dieses Kennzeichen an Ihre Freunde und auch Ihre Unterstützer in facebook und Twitter zu teilen. Und wir werden Sie immer benachrichtigen, wenn wir eine neue und viel bessere Indikator, die nützlich für Sie und andere Händler zu entdecken entdecken. Herunterladen HMA Russian. mq4 Metatrader Indicator Free Related Indicators: