하이퍼 넷 외환 거래

많은 사람들이 당신의 EA에서 신경망을 사용할 가능성을 고려했을 것입니다. 이 주제는 2007 년 자동 무역 챔피언십과 신경 네트워크를 기반으로 한 그의 시스템으로 더 좋은 결과를 얻은 후 매우 열정적이었습니다. 많은 인터넷 포럼이 넘쳐났습니다. 신경 네트워크 및 Forex 거래와 관련된 주제와 함께 NN의 네이티브 MQL4 구현을 작성하는 것은 쉽지 않습니다. 프로그래밍 기술이 필요하며 다수의 데이터를 테스터에서 최종 결과를 테스트하려는 경우 결과가 좋지 않을 수 있습니다. 이 기사에서는 특정 장애물과 제한 사항을 피하면서 LGPL, 유명한 Fast Neural Network Library FANN을 MQL4 코드에서 자유롭게 사용할 수있는 방법을 보여줍니다. 또한 독자는 Artificial Neural Networks 및 관련 용어에 대해 잘 알고 있다고 가정합니다. 이 주제에서는 특정 구현을 사용하는 실제적인 측면에 집중할 것입니다. nn을 MQL4 언어로 제공합니다. FANN 기능. FANN 구현의 가능성을 완전히 이해하려면 문서 및 가장 일반적으로 사용되는 기능에 익숙해야합니다. FANN의 일반적인 사용법은 간단한 피드 포워드 네트워크를 만들고 데이터를 사용하여 교육하고 실행합니다. 그리고 훈련 된 네트워크는 파일로 저장되고 추후 사용을 위해 나중에 복원 될 수 있습니다. ann을 생성하려면 fanncreatestandard 함수를 사용해야합니다. 구문을 보자. numlayers는 입력 및 출력 레이어를 포함하는 총 레이어 수를 나타냅니다. lNnum 및 다음 인수는 입력 레이어로 시작하여 출력 레이어로 끝나는 각 레이어의 뉴런 수를 나타냅니다. 5 뉴런, 10 입력 및 1 출력으로 숨겨진 레이어가있는 네트워크를 만들려면 다음과 같이 호출해야합니다. 다음 작업은 일부 입력 및 출력 데이터를 사용하여 수행하는 것입니다. 가장 간단한 교육 방법은 다음과 같은 func로 달성 할 수있는 점진적 교육입니다 이 함수는 이전에 fanncreatestandard에 의해 반환 된 struct fann에 대한 포인터와 입력 데이터 벡터와 출력 데이터 벡터를 가져옵니다. 입력 및 출력 벡터는 팬 타입 유형의 배열입니다. 이 유형은 사실상 double 또는 float 유형에 해당합니다. FANN이 컴파일되는 방식이 구현에서 입력 및 출력 벡터는 double의 배열이 될 것입니다. ann이 훈련되면 다음 원하는 기능이 해당 네트워크를 실행하는 것입니다. 구현하는 함수는 다음과 같이 정의됩니다. 이 함수는 이전에 생성 된 네트워크를 나타내는 struct fann에 대한 포인터와 정의 된 유형의 입력 벡터 double 배열 반환 값은 출력 벡터 배열입니다. 이 사실은 하나의 출력 네트워크에서 중요합니다. 우리는 항상 출력이 아닌 출력 값을 가진 요소 배열 하나를 얻습니다 값 자체. 불행하게도 FANN 함수의 대부분은 지원하지 않는 MQL4에 의해 직접 처리 될 수없는 ann을 나타내는 struct fann에 대한 포인터를 사용합니다 구조체를 데이터 유형으로 사용하기 위해 우리는 이것을 제한해야하고 어떤 식 으로든 감싸고 MQL4에서 감추어 야합니다. 가장 쉬운 방법은 적절한 값을 지닌 struct fann 포인터의 배열을 만들고 int 변수로 나타나는 인덱스로 참조하는 것입니다. 지원되지 않는 유형의 변수를 지원되는 변수로 대체하고 MQL4 코드와 쉽게 통합 할 수있는 래퍼 라이브러리를 만들 수 있습니다. FANN을 주위에 배치합니다. MQL4는 가변 인수 목록이있는 함수를 지원하지 않으므로이를 처리해야합니다. too many arguments 너무 많은 인수를 사용하여 C 함수를 호출하면 오류가 발생하지 않으므로 C 라이브러리에 전달 된 MQL4 함수의 고정 인수 최대 개수를 가정 할 수 있습니다. 결과 래퍼 함수는 다음과 같습니다. FANN TO MQL을 나타내는 f2M의 주요 fann은 4 층의 정적 인 인수를 사용하고 반환 값은 이제 th를 보유하는 ann의 내부 배열에 대한 인덱스입니다 우리가 MQL 코드 내에서 그러한 함수를 쉽게 호출 할 수있는 방법으로이 방법은 가능합니다. 마지막으로, 호출로 이전에 생성 한 ann을 파기해야한다는 사실이 있습니다. 앤 핸들을 사용하면 생성 된 것보다 역순으로 네트워크를 파괴해야합니다. 대안으로 사용할 수도 있습니다. 그러나 여러분 중 일부는 나중에 사용하기 위해 훈련 된 네트워크를 저장하는 것을 선호 할 수도 있습니다. 물론 저장된 네트워크를 나중에로드하거나 오히려로드 할 수 있습니다. 우리가 EA에서 그것을 사용하려고 시도 할 수도 있지만 일단 우리는 Fann2MQL 패키지를 설치해야합니다. Fann2MQL을 설치하십시오. 이 패키지의 사용을 용이하게하기 위해 모든 소스를 포함하는 msi 설치 프로그램을 만듭니다 코드와 모든 Fann2MQL 함수를 선언하는 미리 컴파일 된 라이브러리 및 헤더 파일을 포함합니다. 설치 절차는 매우 간단합니다. 먼저 Fann2MQL이 GPL 라이센스를 받았다는 정보를 얻습니다. Fann2MQL 설치, 단계 1. 선택 패키지를 설치할 폴더 기본 프로그램 파일 Fann2MQL을 사용하거나 직접 Meta Trader 전문가 디렉토리에 설치할 수 있습니다. 나중에 모든 파일이 직접 그 장소에 저장됩니다. 그렇지 않으면 수동으로 복사해야합니다. Fann2MQL 설치, 2 단계. 설치 프로그램은 다음 폴더에 파일을 넣습니다. 전용 Fann2MQL 폴더에 설치하려면 해당 포함 및 라이브러리 하위 폴더의 내용을 Meta Trader의 해당 디렉토리에 복사하십시오. 설치 프로그램은 FANN 라이브러리를 시스템 라이브러리 폴더에 Windows 시스템 32에 대부분 설치합니다 cases src 폴더에는 Fann2MQL의 모든 소스 코드가 포함되어 있습니다. 내부에 대한 추가 정보가 필요하면 궁극적 인 문서 인 소스 코드를 읽을 수 있습니다. 코드를 향상시키고 추가 기능을 추가 할 수도 있습니다. 재미있는 것을 구현한다면 패치가 필요합니다. EA에서 신경 네트워크를 사용하십시오. Fann2MQL이 설치되면 시작할 수 있습니다. 자신의 EA 또는 지표를 작성하십시오 NN의 가능한 많은 용도가 있습니다 미래의 가격 변동을 예측하는 데 사용할 수 있지만 이러한 예측의 품질과 실제 이점을 의심 할 여지는 없습니다 강화 학습을 사용하여 전략을 직접 세울 수 있습니다 테크닉, Q - 러닝 또는 이와 유사한 기술 NN을 휴리스틱 EA의 신호 필터로 사용하거나이 테크닉과 실제 기술을 결합하여 상상력에 의해서만 제한 될 수 있습니다. MACD에 의해 생성 된 신호에 대한 간단한 필터로 NN을 사용하는 예 FN2MQL의 예제 애플리케이션과 같이 귀중한 EA로 간주하지 마십시오. 예제 EA가 작동하는 방식에 대한 설명을 통해 Fann2MQL을 어떻게 효과적으로 사용할 수 있는지 보여 드리겠습니다. MQL. 모든 EA에있어서 가장 우선적 인 것은 전역 변수의 선언이며, 섹션을 정의하고 포함합니다. 다음은 이러한 것들을 포함하는 NeuroMACD의 시작입니다. include 명령은 헤더 f 모든 Fann2MQL 함수의 선언을 포함하는 ile 그 후 모든 Fann2MQL 패키지 함수는 스크립트에서 사용 가능합니다. ANNPATH 상수는 훈련 된 FANN 네트워크로 파일을 저장하고로드 할 경로를 정의합니다. C NAME 상수는 다음과 같은 폴더를 생성해야합니다. 네트워크 파일로드 및 저장에 나중에 사용되는이 EA 이름 입력 매개 변수는 분명하며 나중에 설명 할 요소는 전역 변수뿐만 아니라 전역 변수입니다. 모든 EA의 진입 점은 init 함수입니다. 우선 EA가 올바른 시간 프레임 기간에 적용되는지 여부를 검사합니다. AnnInputs 변수에는 신경망 입력 수가 포함됩니다. 다른 인수 3 세트를 사용할 때 3으로 나눌 수 있기를 원합니다. 계산 된 EA NAME 및 MagicNumber를 반영하여 AnnPath가 계산됩니다. SlowMA FastMA 및 SignalMA 입력 인수에서 나중에 MACD 표시기 신호에 사용됩니다. AnnPath를 알고 나면 EA는 annload를 사용하여 신경망을로드하려고 시도합니다 기능로드 된 네트워크의 절반은 긴 위치 필터링을위한 것이고 나머지 절반은 단락을위한 것입니다. AnnsLoaded 변수는 모든 네트워크가 올바르게 초기화되었다는 사실을 나타 내기 위해 사용됩니다. 이 예제에서 EA가 여러 네트워크로드이 애플리케이션에서 꼭 필요한 것은 아니지만 동시에 여러 네트워크를 처리하고 다중 코어 또는 CPU를 활용하여 병렬로 처리 할 수있는 Fann2MQL의 잠재력을 보여 드리고자합니다. Fann2MQL은 인텔 스레딩 빌딩 블록 기술을 활용합니다. f2Mparallelinit은 해당 인터페이스를 초기화하는 데 사용됩니다. 여기에 네트워크 초기화에 사용한 방법이 있습니다. f2Mcreatefromfile이 실패한 경우, 즉 반환 값이 음수이면 네트워크 생성 된 네트워크가 입력과 출력을 포함하는 4 개의 레이어를 가져야한다는 것을 나타내는 인수를 가진 f2McreatStandard 함수로 생성됩니다 utInput 입력, 첫 번째 숨겨진 레이어의 AnnInput 뉴런, AnnInput 2 번째 숨겨진 레이어의 1 뉴런과 출력 레이어의 1 뉴런 f2Msetactfunctionhidden은 숨겨진 레이어의 활성화 기능을 SIGMOIDSYMMETRICSTEPWISE에 설정하는 데 사용됩니다. fannactivationfuncenum의 FANN 문서를 참조하십시오. 출력 레이어에 대해 그렇다면 네트워크 내부에서 뉴런 연결 가중치를 초기화하는 데 사용되는 f2mrandomizeweights에 대한 호출이 있습니다. 여기서 -0 4 0 4 범위를 사용했지만 응용 프로그램에 따라 다른 값을 사용할 수 있습니다. 디버그 기능을 발견했습니다. 몇 번 사용했습니다. EA의 자세한 수준을 변경하는 가장 간단한 방법 중 하나입니다. 입력 매개 변수 DebugLevel과 함께 디버그 출력을 생성하는 방식을 조정할 수 있습니다. 첫 번째 디버그 함수의 인수, 디버그 수준이 DebugLevel보다 높으면 함수는 출력을 생성하지 않습니다. ut 디버그 레벨이 0이면 문자열에 ERROR가 추가됩니다. 이렇게하면 코드로 생성 된 디버그를 여러 레벨로 나눌 수 있습니다. 가장 중요한 것은 오류 일 수 있으므로 레벨 0에 할당됩니다. DebugLevel을 0 이하로 설정하면 알려지지 않음 레벨 1에서는 성공적인 네트워크로드 또는 생성 확인과 같이 몇 가지 중요한 정보가 인쇄됩니다. 레벨 2 이상에서는 인쇄 된 정보의 중요성이 점차 감소하고 있습니다. 시작 기능에 대한 자세한 설명이 끝나기 전에 꽤 길다. 나는 네트워크 입력을 준비하고 실제 네트워크를 실행하기위한 몇 가지 함수를 보여줄 필요가있다. 함수 annprepareinput은 네트워크의 입력 이름을 준비하는 데 사용된다. 따라서 이름은 매우 직설적이다. 요점은 내가 입력 데이터가 제대로 정상화되어야한다는 것을 상기시켜야합니다. 이 경우에 정교한 정규화가 없으며 간단히 MACD 주 신호를 사용했습니다. 계산 된 데이터에서 원하는 범위를 결코 초과하지 않는 값 실제 예제에서는이 문제에 더 많은 관심을 기울여야합니다. 아마도 네트워크 입력에 대한 적절한 입력 인수를 선택하고, 코딩하고, 분해하고 정규화하는 것이 가장 신경 네트워크 프로세싱의 중요한 요소. 앞서 언급했듯이, Fann2MQL은 신경 네트워크의 병렬 다중 스레드 프로세싱 인 MetaTrader의 일반적인 기능을 확장 할 수 있습니다. 글로벌 인수 Parallel은이 동작을 제어합니다. runanns 함수는 초기화 된 모든 네트워크를 실행하고 출력을 얻습니다 annorunparallel 함수는 다중 스레드 방식으로 작업을 처리합니다. 첫 번째 인수로 처리 할 네트워크 수를 취하는 f2mrunparallel을 호출하고, 두 번째 인수는 원하는 모든 네트워크에 대한 핸들을 포함하는 배열입니다 입력 벡터를 세 번째 인수로 제공 실행 모든 네트워크는 b e 동일한 입력 데이터에서 실행 네트워크에서 출력을 얻는 것은 f2mgetoutput을 여러 번 호출하여 수행됩니다. 이제 시작 함수를 보도록하겠습니다. 아주 잘 설명되어 있으므로 간략하게 설명하겠습니다. 거래가 허용되는지 여부를 기본적으로 확인합니다. AnnsLoaded 변수를 검사하여 모든 ann이 제대로 초기화되었는지 확인한 다음 적절한 시간 프레임 기간의 최소 계정 잔액을 확인하고 맨 끝에는 새 막대의 첫 번째 틱에서만 거래 할 수 있습니다. 네트워크를 준비하는 데 사용되는 다음 두 함수 입력 및 실행 네트워크 처리는 단지 몇 줄 위에 설명했다. 다음 빌드 및 마지막 빌드 업 바 및 이전 빌드에 대한 신호 및 메인 라인의 MACD 값을 나중에 처리하기 위해 변수에 입력한다. 현재 막대는 빌드되지 않으므로 생략된다 아직 그리고 아마도 다시 그려 질 것입니다 SellSignal과 BuySignal은 MACD 신호와 Main line crossover에 따라 계산됩니다. 두 신호는 장거리 및 단거리 처리에 사용됩니다 대칭 인 경우 LongTicket 변수는 현재 열린 위치의 티켓 번호를 보유합니다. -1 인 경우 위치가 열리지 않으므로 BuySignal이 설정된 경우 긴 위치를 열 수있는 좋은 기회를 나타낼 수 있습니다 변수 NeuroFilter가 설정되지 않은 경우 긴 위치가 열리고 신호의 신경망 필터링이없는 경우입니다 - 주문이 구매로 전송됩니다. 이 시점에서 LongInput 변수는 나중에 사용하기 위해 annprepareinput에 의해 준비된 InputVector를 기억하기위한 것입니다 LongTicekt 변수가 유효한 티켓 번호를 보유하고있는 경우 EA는 StopLoss 또는 TakeProfit에 의해 여전히 열렸는지 또는 닫혔는지 확인합니다. 순서가 닫히지 않으면 아무 일도 일어나지 않습니다. 그러나 주문이 닫히면 하나의 입력 만있는 trainoutput 벡터가 반환됩니다. 주문이 손실로 폐쇄 된 경우 -1의 값을 보유하고 주문이 수익으로 폐쇄 된 경우 1을 유지하도록 계산됩니다. 그런 다음 해당 값이 인라인 함수 및 모든 네트워크에 전달됩니다 long 위치를 처리하는 데 사용할 수있는 코드가 있습니다. 입력 벡터에 LongInput 변수가 사용됩니다. 이 변수는 위치를 여는 순간 InputVector를 유지합니다. 이 방법으로 네트워크에서 어떤 신호가 이익을 가져오고 어떤 신호가 그렇지 않은지를 알 수 있습니다. NeuroFilter를 실제 네트워크로 전환하는 훈련 된 네트워크가 있습니다. 네트워크 대역폭을 사용하고 있습니다. annwiselong은 모든 네트워크가 반환하는 값의 평균으로 계산 된 신경 네트워크를 현명하게 사용합니다. Delta 매개 변수는 임계 값으로 사용됩니다. 필터링 된 신호가 유효하거나 아님 다른 많은 값은 최적화 과정을 통해 얻어졌습니다. 이제는 어떻게 작동하는지 알게되면 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다. 테스트 쌍은 물론 EURUSD입니다. Alpari의 데이터를 M5 시간대 2007 년 12 월 31 일에서 2009 년 1 월 1 일까지 교육 최적화를 위해 01 01 01-2009 03 22 테스트 목적으로 사용했습니다. 처음 실행했을 때 가장 수익성이 높은 StopLoss, TakeProfit, SlowMA, FastMA 및 SignalMA 인수에 대한 값을 입력합니다. NeuroFlter는 SaveAnn뿐만 아니라 Off로 설정되었습니다. AnnsNumber는 신경 처리를 피하기 위해 0으로 설정되었습니다. 최적화 프로세스에 유전 알고리즘을 사용했습니다. 결과 보고서를 얻은 결과는 다음과 같습니다. 기본 매개 변수 최적화 후 교육 데이터를보고하십시오. 알 수 있듯이 로트 크기가 011이고 초기 잔고가 200 인 미니 계정에서이 EA를 실행했습니다. 그러나이 매개 변수를 적절히 조정할 수 있습니다 귀하의 계정 설정이나 preferences. At이 시점에서 우리는 충분히 수익성과 손실 거래가 있으므로 SaveAnn을 켜고 AnnsNumber를 30으로 설정할 수 있습니다. 일단 완료되면 테스터를 다시 실행합니다. 결과는 정확히 동일합니다. 사실 신경 프로세스의 결과로 프로세스가 훨씬 느려졌고 폴더 C ANN에 훈련 된 네트워크가 아래 그림과 같이 채워져있었습니다. C ANN 폴더가 있는지 확인하십시오. p 이 실행에 이르기까지. C ANN 폴더. 일단 우리가 훈련 된 네트워크를 훈련 시키면 그것이 작동하는 방법을 테스트 할 시간이다. 먼저 훈련 데이터에서 시도해 볼 것이다. NeuroFilter를 true로 변경하고 SaveAnn을 false로 변경하고 테스터를 시작한다. 아래에 나와 있습니다. 이 예제에서 네트워크 초기화 프로세스에서 제공되는 뉴런 연결 가중치에서 네트워크 내부에 임의성이 있기 때문에 약간의 차이가있을 수 있습니다. 이 예제에서는 f2Mrandomizeweights를 annload로 명시 적으로 호출했습니다. 신호 신경 필터링을 사용하여 교육 데이터에서 얻은 결과 켜져 있습니다. 순이익은 16 92보다 적습니다. 그러나 수익률은 훨씬 높습니다. 1 25 대 1 1 거래 건수는 838 대 1188이며, 평균 연속 손실 건수는 7에서 2로 줄었습니다 그러나 신경 신호 필터링이 작동하는 것으로 나타 났으 나 훈련 중에는 사용되지 않은 데이터에서 작동하는 방법에 대해서는 아무 것도 말하지 않습니다. 테스트 기간에서 얻은 결과 2009 01 01 - 2009 30 28은 아래에 나와 있습니다. 신경 필터링을 사용하여 데이터를 테스트하여 얻은 결과입니다. 수행되는 거래 횟수가 매우 적으므로이 전략의 품질을 알기가 어렵지만 아직 작성하지 않은 방법을 설명하지는 않습니다. 가장 유리한 EA이지만 MQL4 코드에서 신경 네트워크를 사용하는 방법을 설명 할 수 있습니다. 이 경우 신경 네트워크를 사용하는 실제 효과는 NeuroFilter를 켜고 끈 상태로 테스트 데이터에서 EA의 결과를 비교했을 때만 볼 수 있습니다. 신경 신호 필터링없이 데이터를 테스트하여 얻은 결과입니다. 신경 필터링을 사용하지 않고 데이터를 테스트 한 결과입니다. 차이점은 분명합니다. 신경 신호 필터링이 손실되는 EA를 수익성있는 것으로 변환 시켰습니다. 이 기사에서 MetaTrader에서 신경망을 사용하는 방법 간단하고 무료 인 opensource 패키지 Fann2MQL 덕분에 거의 모든 전문가 조언자에게 신경망 계층을 쉽게 추가 할 수 있습니다. 완전히 또는 부분적으로 신경망 기반 고유 한 멀티 스레딩 기능은 CPU 코어 수에 따라 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 특히 특정 매개 변수 최적화시 한 경우에는 약 4 일에서부터 EA 강화 처리를 기반으로 한 EA 강화 처리의 최적화가 단축되었습니다. 4 코어 인텔 CPU에서 불과 28 시간 만에이 기사를 작성하여 Fann2MQL을 자체 웹 사이트에 추가하기로 결정했습니다. Fann2MQL의 최신 버전과 향후 모든 버전은 물론 모든 기능을 문서화 할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 모든 릴리스에 대한 GPL 라이센스하에 보관해야하므로, 내가 찾은 모든 의견, 기능 요청 또는 패치를 보내면 다음 릴리스에서 찾을 수 있습니다. 이 기사는 Fann2MQL의 기본적인 사용법 만 보여줍니다. 패키지는 FANN 네트워크가 아닌 FANN 네트워크를 관리 할 수있는 모든 도구를 사용할 수 있습니다. Fast Artificial Nural N에는 FANN에 대한 훨씬 더 많은 내용이 있습니다. 이 기사를 쓰고 난 후 짧은 위치에 대한 OrderClose 함수에서 의미없는 오류가 발견되어 긴 위치 티켓 번호로 먹이를 탔습니다. 왜곡 된 전략으로 인해 반바지와 긴 길이가 더 길어졌습니다. 올바른 버전의 스크립트이 오류를 수정하고 OrderClose 전략을 모두 제거했습니다. 이것은 EA에서 신경 필터링의 영향에 대한 전반적인 그림을 변경하지 않았지만 밸런스 곡선 모양이 상당히 다릅니다. 이 EA의 두 버전이 모두 첨부되어 있습니다 이 기사에. MetaTrader 전문가 고문. 신경 네트워크는 거래에서 최근 유행어 중 하나입니다. 시원하고 세련된 것처럼 들립니다. 너무 많은 사람들이 신경 네트워크가 무엇인지 이해하지 못하는 것 같습니다. 현실 세계의 뉴런. 우리 두뇌는 놀랍도록 복잡합니다. 놀랍게도 대부분의 사람들은 뇌가 다소 회로의 막대한 상자라는 것입니다. 뉴런은 전선이있는 회로처럼 작동하는 세포입니다. 당신이하는 모든 동작, 인식 또는 행동은 모든 축삭이 전기 자극을 발사하는 합계입니다. 신경 세포로부터 전달되는 전기 자극의 빈도가 변할 때마다 변화가 일어납니다. 더 많은 자극이 하나의 반응을 일으키고, 뉴런 네트워크는 정보를 뉴런으로 구성함으로써 인간 두뇌의 과정을 에뮬레이션하려고 시도합니다. 실제 뉴런 셀과는 달리, 네트워크 뉴런은 기계에만 존재합니다. 연구중인 모든 것에 대한 정보가 들어있는 기계 무게입니다. 거래 시스템은 이동 평균, RSI 및 Stochastics 발진기와 같은 공통 지표를 연구하기로 결정할 수 있습니다. 현재 막대의 이동 평균값은 자체 신경으로 계산됩니다. RSI가 다르므로 별도의 신경이됩니다. 열 개의 지표가있는 경우 내 도구 상자에서 다음 네트워크에서 10 뉴런 전통적으로 선형, 간단한 문제를 해결할 경우 수학의 결과를 알고 싶다면 355의 큐브 루트와 같은 모든 연산은 컴퓨터가 작업에 완벽합니다. 정확한 답을 빠르게 계산합니다. 인간의 두뇌와 마찬가지로 신경 네트워크는 다른 신경과 시냅스를 형성합니다. 훈련을 받으면 뉴런 그룹이 패턴을 인식하는 법을 배울 수 있습니다. 신경망을 매우 유용하게 만듭니다. 이렇게하면 전통적인 컴퓨팅에서는 불가능한 프로그램을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴을 인식하는 소프트웨어 프로그램을 만드는 것은 매우 어려울 것입니다. 네트워크를 반복적으로 보여줌으로써 얼굴을 인식하도록 훈련시키는 것이 훨씬 쉽습니다. 두뇌는 그 자체로 흥미로운 주제입니다. 제쳐두고, 제 아내와 저는 The Great Courses의 비디오 시리즈를 통해 신경 과학에 대한 설문 코스를 수강하고 있습니다. 주제에 대해 관심이 있다면, 뇌와 뇌의 이해 신경 네트워크와 외계인의 거래 c. 신경 네트워크 c 응답이 정확하지 않을 때 놀이로 오메 forex 무역의이 blog s 주제를 고집하면서, 완벽한 거래 시스템을 만드는 것에 대한 정답은 없다. 전형적인 소매 투자자는 최고의 거래 시스템이 가장 돈을 벌어들이는 것이라고 말할 수있다. 또 다른 최고의 거래 시스템은 샤프 비율이 가장 높은 시스템이라고 말할 수 있습니다. 많은 사람들이 중간에 뭔가를 원합니다. 가장 좋은 거래 시스템 문제는 모호합니다. 따라서 신경 네트워크 공격에 이상적인 후보가됩니다. 디자이너는 상인의 견해는 최고의 시스템을 측정하는 수치 적 방법을 형성합니다. 인간 두뇌는 약 1 천억 개의 뉴런을 수용합니다 많은 고객들의 최선의 노력에도 불구하고, 나는 처분 할 수있는 1,000 억 개의 시장 지표를 가진 사람을 아직 만나지 않았습니다. 우리의 도구 상자에 뉴런의 효과는 숨겨진 layers를 만드는 것입니다. 네트워크는 여러 개의 레이어로 구성되어 있으며 각각은 여러 개의 뉴런으로 구성되어 있습니다. 각 뉴런은 모든 뉴런에 연결되어 있습니다. next layer 모든 연결은 고유 한 가중치를 전달합니다. 뉴런은 뉴런의 값에 나가는 연결의 가중치를 곱하여 값을 전달합니다. 나가는 연결 끝에있는 뉴런은 들어오는 연결을 모두 합산합니다 그 결과를 나가는 모든 연결을 통해 다음 레이어로 전파하십시오. 그림은 아이디어를 훨씬 더 직관적으로 만듭니다. 그림 1은 작은 예제를 포함합니다. 왼쪽의 2와 3은 네트워크 입력입니다. 이 입력에는 다음 레이어에 연결 2에 0을 곱하고 1을주고 3을 2로하여 6을줍니다. 두 번째 레이어에는 이전 레이어의 결과를 요약 한 노드가 하나 있습니다. 다음 단계는 7을 곱하는 것입니다. 나가는 연결에 대한 가중치에 따라 다음 연결점으로 전달합니다. 그림 1 결과를 전달하는 신경망의 예입니다. 위의 간단한 예를 반복하면 더 큰 네 트워크를 형성 할 수 있습니다 rk 아래 그림 2에는 큰 네트워크의 예가 나와 있습니다. 예제 네트워크에는 숨겨진 레이어에 연결된 3 개의 입력이 있습니다. 숨겨진 레이어는 단일 출력에 연결됩니다. 숨겨진 레이어는 교육을 용이하게합니다. 더 복잡한 문제입니다. 더 많은 레이어와 노드가 필요합니다. 그림 2 큰 신경 네트워크의 예입니다. 네트워크는 많은 연결의 가중치를 업데이트하여 학습합니다. 신경 네트워크에서 학습을 수행하는 데 사용되는 많은 소프트웨어 알고리즘이 있습니다. 두 가지 카테고리, 감독 학습 감독되지 않은 학습 감독 학습은 사용자가 네트워크에 예측이 올바른지 아닌지를 알려줌으로써 수행됩니다. 네트워크는 오류를 계산하고 알고리즘 중 하나를 사용하여 오류를 수정합니다. 이 예는 역 전파이며, 네트워크 예측 네트워크는 빠른 알고리즘을 사용하여 각 연결 가중치를 해당 오류로 업데이트합니다. 역 전파는 t 그는 더 일반적인 교육 전략입니다. 감독 학습은 네트워크가 자체적으로 점수를 매기고 이후의 모든 시도에서 향상 시키려고하는 피트니스 또는 점수 알고리즘의 일부 유형을 사용합니다. 감독되지 않은 교육의 예는 유전자 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 신경 네트워크 및 인구에 순위를 매기기 위해 사용자가 설계 한 스코어링 알고리즘을 사용합니다. 그 후에는 적자 생존입니다. 최고 순위의 네트워크가 머물러서 재현되고 하단의 순위가 떨어지게됩니다. 연결 무게를 혼합하고 매칭하여 네트워크를 재현합니다. 상대적으로 작은 툴박스 중 수십억 가지 조합을 탐색하여 알고리즘 설계에서 시스템 트레이더를 실질적으로 지원합니다. 이는 가장 많은 수익을 반환하는 조합을 찾는 다양한 지표에 숫자를 연결하는 표준 최적화와 다릅니다. 네트워크가 여러 가지 조치를 고려할 수 있다는 사실 균형, Sharpe Ratio 등을 결정합니다. 거래 시스템은 하나의 특정 조치를 지나치게 강조 할 가능성을 줄이는 데 도움이됩니다. 좋은 예는 계좌 잔액입니다. 시스템이 순 수익과 위험 조정 수익 사이의 포용력을 감안한다면, 그것은 번호 계산에서 벗어나서 실제 학습 및 패턴 인식을 위해 사용하고 최고의 번호를 사용합니다. 신경 네트워크는 얼굴 인식에서부터 통화 시장 예측에 이르기까지 다양한 분야에서 매우 유용합니다. 우리가 인식하기 어려운 패턴이있는 곳에서 탁월합니다. 네트워크는 여러 변수를 포함하는 어려운 문제를 해결하는 데 매우 중요합니다. 기계 무역 시스템 Weissman Pdf Excel로 제공됩니다. 유용한 거래 통계 시스템을 사용하여 비교됩니다. 거래 심리학 섹션은 실용적이고 실용적입니다. 기계 무역 시스템 Weissman PDF Excel For Forex Online Platform 트레이딩 프로그램의 달 몇개의 sys 자동화 된 거래 전략 또는 기계적 거래 시스템이 모두 무언가를 묘사합니다. 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