MetaTrader 5 - Experts Bollinger Analyse de largeur de bande avec le réseau de neurones using - expert pour MetaTrader 5 J'ai cherché un BB Width Expert Advisor, mais je ne pourrais le trouver n'importe où. Puis j'ai décidé de créer ma propre, et comme une partie de mes études, j'ai fait cela. Ce conseiller expert suit la méthode du réseau neuronal. Dépôt initial 10000. Bénéfice brut de 36000. Durée 3,5 mois. Qu'est-ce que Bollinger Band Largeur Bollinger Band Width est la formation de bande dans Bollinger Bands. Dans son livre (Bollinger sur les bandes de Bollinger), John Bollinger se réfère à la largeur de la bande de Bollinger comme l'un des deux indicateurs qui peuvent être dérivés des bandes de Bollinger. L'autre indicateur est B. BandWidth mesure la différence de pourcentage entre la bande supérieure et la bande inférieure. La bande passante diminue lorsque Bollinger Bands se rétrécit et augmente à mesure que Bollinger Bands s'élargit. Puisque les bandes de Bollinger sont basées sur l'écart-type, la diminution de la largeur de bande reflète la volatilité décroissante et la hausse de la largeur de bande reflète une volatilité croissante. Narrowness: Narrow BandWidth est relatif. Les valeurs de bande passante doivent être mesurées par rapport aux valeurs de bande passante antérieures sur une période donnée. Il est important d'avoir une bonne période de réflexion pour définir la plage de largeur de bande pour un symbole particulier. Le Squeeze: Bollinger BandWidth est mieux connu pour identifier le Squeeze. Cela se produit lorsque la volatilité tombe à un niveau très bas, comme en témoignent les bandes de rétrécissement. Les bandes supérieure et inférieure sont basées sur l'écart-type, qui est une mesure de la volatilité. Les bandes se resserrent lorsque le prix se stabilise ou se déplace dans une plage relativement étroite. La théorie est que les périodes de faible volatilité sont suivies par des périodes de forte volatilité. Une largeur de bande relativement étroite (a. k.a. le Squeeze) peut préfigurer une avance significative ou un déclin. Après un Squeeze, une surenchère de prix et la rupture de bande subséquente signalent le début d'un nouveau déménagement. Une nouvelle avance commence avec un Squeeze et la rupture subséquente au-dessus de la bande supérieure. Un nouveau déclin commence par un Squeeze et une rupture subséquente au-dessous de la bande inférieure. Une idée peut changer votre vie -) J'ai eu l'inspiration pour travailler sur les réseaux neuronaux après avoir lu cet article. L'auteur Fyords m'a beaucoup aidé à la finition du codage. Ce conseiller expert prend la valeur des 14 dernières périodes et la minimise avec la formule de méthode de réseau neuronal (lisez l'article pour la meilleure implémentation du réseau neuronal). Width Calculation J'ai utilisé la méthode classique: (BBupperBand - BBLlowerBand) BBMidleBand. Formule: inputsi2 ((iBandsUpperbufi - iBandsBasebufi) iBandsBasebufi) - (xminxminn) (d2-d1)) ((xmaxxxmax) - (xminxminn)) d1 Il semble compliqué mais en réalité il est juste comme A, B, C, D. L'article ci-dessus peut vous aider beaucoup. Le résultat du test du conseiller expert est bon, j'ai pris la période de 2013.01.01 à 2013.04.13. Balance: J'ai joint le résultat complet du test dans le fichier zip. Je ne recommande pas d'utiliser ce conseiller expert dans le compte réel. Dans le même code, vous pouvez utiliser une combinaison de plusieurs indicateurs de volume (CCI, MFI, etc.) PRÉDICTION DU MARCHÉ BOURSIÈRE À L'AIDE DE RÉSEAUX NEURONAUX par Dr. Valentin Steinhauer Disclaimer: Aucune responsabilité n'est assumée pour l'exactitude. L'exhaustivité des méthodes et d'autres informations contenues dans ce tutoriel. On considère ici deux directions complémentaires. Prévision à une seule série. La seconde - méthode Bollinger Bands. Pourquoi sont-ils sélectionnés. Dans le temps tranquille les lois d'harmonicas prévalent et à ce point sont bon une prévision de série chronologique. Cette méthode (à partir de différentes sources) permet une prédiction vers le haut et vers le bas dans les valeurs boursières avec environ 52 -53 probabilité, 50 -50 est, ne pas oublier. au hasard. Deuxième direction (bandes de Bollinger) est de zone complètement différente. La nervosité boursière. Lorsque les prix chutent ou poussent trop par rapport aux temps précédents. Alors il ya souvent un tournant. Les statistiques des prédictions positives dans ce cas sont meilleures. Mais les cas ne se produisent pas aussi souvent. Et il faudra attendre. Prévision des séries chronologiques en bourse La prévision des séries chronologiques joue un rôle important en économie. Les cours du marché boursier, ainsi que la consommation d'énergie peuvent être prédits pour être en mesure de prendre des décisions. Ce tutoriel montre une approche possible de la façon dont les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour ce type de prédiction. Il étend le tutoriel Neuroph appelé quot, qui donne une bonne base théorique pour la prédiction. Utilisé à nos fins, la séquence temporelle est variable d'observation. Variable observée à intervalles de temps discrets. L'analyse des séries temporelles comprend une description du processus ou du phénomène, qui génère une séquence. Pour prédire la série chronologique. Il est nécessaire de présenter le comportement du processus sous la forme d'un modèle mathématique qui peut être étendu dans le futur. Pour faire ça. Le modèle est une bonne représentation des observations dans n'importe quel segment de temps local proche du présent. Habituellement, il n'est pas nécessaire d'avoir un modèle qui représenterait des observations très anciennes. Car ils ne seront probablement pas caractériser le moment. De plus, il n'est pas nécessaire de soumettre des observations dans un avenir lointain, je après un intervalle de temps supérieur à l'horizon. Une fois que le modèle correct sera créé pour gérer la séquence temporelle, nous pouvons développer des moyens appropriés de prédiction. Pour montrer comment cela fonctionne, nous avons formé le réseau avec les données DAX (indice boursier allemand) pour un mois (03.2009: du 02 au 30) - pour prévoir la valeur au 31.03.2009. Comme stratégie, nous prenons les séquences de 4 jours pour prédire chaque 5ème jour. Dans l'ensemble d'entraînement 5e jour est la valeur supervisée. Les données DAX peuvent être téléchargées à partir de l'URL suivante (une des possibilités): download. finance. yahoodquotes. csvsGDAXIampfsl1d1t1c1ohgvampe. cs TrainingSetGetter est disponible en téléchargement dans le cadre du projet NetBeans, mais ce n'est que les données d'exemple codées en dur avec normalisation. La première étape est également la normalisation des données de formation dans la zone (0-1). La formule suivante l'offre comme suit: Norm. value 0.8 (valeur v1) (v2 v1) 0.1, Here 0.8 et 0.1 sont les valeurs pour corriger l'ensemble de données à partir des limites 0 et 1, v2 est l'expandeur de valeur maximale et v1 expandeur de valeur minimale. La normalisation joue un rôle important dans la préparation des données pour la formation en réseau. Ce coefficient d'expansion est introduit pour compression ou étirement à une normalisation. Dans chaque cas d'une prédiction, il est souhaitable de sélectionner ce coefficient à partir des points de contrôle. Ensuite, la topologie du réseau est définie. Quel type de réseau, combien de couches et combien de neurones par couche sont utilisés. En fait, il n'y a pas de règle pour cela, et habituellement il est déterminé expérimentalement. Cependant, le type commun de réseau utilisé pour la prédiction est un perceptron multicouches. Une recommandation est d'avoir 2n1 nœuds pour la couche masquée, où n est le nombre des nœuds d'entrée. La couche de sortie n'a qu'un seul noeud dans ce cas. Les meilleurs résultats ont été obtenus avec la topologie et le jeu de paramètres suivants: maxIteration10000, maxerror0.0001 et l'ensemble d'apprentissage est organisé comme suit: public DataSet getTrainingSet (int n, int m) trainingSet new DataSet (n, m) trainingSet. addRow (in , Out) et le réseau correspondant est: int maxIterations 10000 NeuralNetwork neuralNet new MultiLayerPerceptron (4, 9, 1) ((LMS) neuralNet. getLearningRule ()). SetMaxError (0,0001) ((LMS) neuralNet. getLearningRule () MaxIterations) À ce stade, nous sommes prêts à former et à tester le réseau. Pour le test, nous utiliserons un ensemble de données préparé dans lequel les données DAX sont données à partir des 27, 28, 29 et 30.03.09 pour prédire la valeur à 31.03.09 double networkOutput neuralNet. getOutput () double préditNormalized networkOutput0 Comme le réseau est initialisé avec aléatoire Les résultats du test diffèrent d'un calcul à un calcul. Après cinq essais il est sorti avec la prédiction suivante - résultats pour 03.31.2009: 4084.61 4081.28 4073.08 4075.22 4087.42. Le temps de durée était 3 sec (2 CPU, 3.3Ghz, 2GB Ram, WinXP). C'est ce qu'on appelle un comité - une collection de réseaux de neurones différents, qui ensemble présenter l'exemple, avec l'expandeur 1.30D. Il donne un bien meilleur résultat par rapport aux autres réseaux neuronaux. La valeur qui était officiellement annoncée ce jour-là est 4084.76. Par conséquent, dans le sens d'obtenir de meilleurs résultats quantitatifs, on change la séquence de calculs, que nous avons effectuée dans l'exemple précédent. Nous pouvons utiliser des calculs simultanés pour créer le comité. Le comité tend non seulement à une stabilité mais aussi à un contrôle relatif efficace des conditions d'entraînement. La diffusion relative des résultats de la commission est le chiffre du mérite dans ce cas. Pour créer la concurrence, nous avons utilisé le package jetlang. Le comité comprend les modules suivants dans l'exemple: Acteur, Chaînes, Message et il sera contrôlé à partir du module principal. Les signaux périodiques prédominent dans ce modèle (postulé). Quel signal périodique est majeur Où est le sous-ajustement ou l'ajustement du perceptron Est-il possible de prédire automatiquement dans ce modèle We39ll montrent un algorithme avec auto-correction qui démontre quelques idées de développement de base (quota plus large harmonicas wavequot): 1. Nous avons plus Que d'une séquence de calculs (voir quotcommitteequot) 2. Le cercle principal donne la variation du nombre de points (N) dans la fenêtre de prédiction du temps. Une période de tête est déterminée par N dans chaque variation de la plus grande vague d'harmonicas du quota. Le nombre de couches cachées est 2N1 automatique. Comme figure de mérite sera utilisé le R 8721 F obs - F calc 8721 F obs. Ce que l'on appelle le facteur R par le biais de séries chronologiques complètes. 3. Pour chaque N, les ensembles d'entraînement seront variés: les éléments seront éliminés consécutivement pour obtenir le minimum de facteur R et pour obtenir la relation optimale entre le raccord inférieur et le raccord supérieur. 4. La valeur moyenne par le comité est le résultat de ce flux automatique simple. Quelle est la qualité de ce quota modèle plus grand harmonicas wavequot pour vos tâches, vous devez décider vous-même. Les tests DAX simples ont montré de bons résultats mathématiques. Ce filtrage du modèle est similaire au sommeil humain: les modèles de formation sont réduits au maximum. Mais lorsque la reconnaissance est améliorée. Par la prévision de la série chronologique, les meilleurs résultats ont été obtenus en analysant la croissance et la chute des valeurs de stock 82038203. pas pour un pronostic de valeurs 8203 vous-même. Bollinger Bands en bourse avec Neuroph Bollinger Bands est inventé par John Bolliger. Bollinger Bands indique une variation du prix d'un instrument financier au fil du temps. La sortie pour les frontières des bandes conduit avec une forte probabilité de retourner aux bandes. Et la principale difficulté est de trouver: quand se produit le retour Pour prédire ce retour, nous utilisons Neuroph. Bollinger Bands reflète le degré de nervosité et sont bien adaptés pour le marché boursier pas stabile. Vous pouvez en savoir plus sur les Bandes Bollinger dans d'autres documents Wiki. par exemple. Nous allons nous concentrer sur la technique d'utilisation avec Neuroph. Les paramètres principaux pour les bandes de Bollinger sont une moyenne mobile de période, une bande supérieure au-dessus de la moyenne mobile une bande inférieure la moyenne mobile Comme les données d'essai seront utilisées DAX. Considérons le travail de formation de cette méthode comme exemple. Dans un dossier préparé. Qui contient les valeurs 82038203 de Dax pour un jour avec des intervalles de 5 minutes sera recherche pour la situation allant au-delà de la valeur de la moyenne. Pour la moyenne il est détecté le nombre de 21 dernières valeurs expérimentalement. La sortie est 1, si la valeur actuelle de Dax est supérieure à 2 sigma moyenne ou inférieure à 2 sigma de moyenne et dans les 15 min est le comportement correct, dans les autres cas, il est 0. Correct signifie que la valeur retourne à la bande. Le sigma est l'écart-type et il sera calculé dans la méthode standardAbweichung dynamiquement. L'algorithme est implémenté dans le programme BollingerAnalyse voir l'annexe (projet package). La normalisation est similaire à celle montrée ci-dessus. Voir la méthode de normalisation dans le BollingerAnalyze. java. Dans le programme de formation sera estimé (afin de contrôler) la fréquence de fonctionnement correct de la méthode: combien de cas sont à droite de tous les cas. Vous pouvez essayer d'autres paramètres pour vos charbons. L'utilisation du réseau formé est montrée dans la méthode getRecommendation. La méthode donne 1 ou -1 si vous avez Bollinger Bands situation (en haut ou en bas) et en 15 minutes va revenir DAX dans la bande. Dans un mauvais cas c'est 0 ou la valeur ne peut pas être prédite. Bien sûr, un gros problème est d'obtenir les valeurs 82038203 en temps réel. Cependant, il s'agit d'un problème d'organisation et il peut être fait avec la reconnaissance de valeur Neuroph dynamique à partir d'images en temps réel probablement. Le message après la formation et le test est comme suit: les extrêmes numéro 4707 bollingers extrêmes numéro. 1006 nombre total de points 21136 défauts 1. Dans le cas des défauts signifie combien bollinger situation n'était pas correcte prédit. Conclusion Enfin, deux facteurs importants pour prédire les problèmes - les possibilités et les intérêts des personnes qui font et utilisent la prédiction. Idéalement. L'information historique est analysée automatiquement, et la prévision est un gestionnaire pour une éventuelle modification. L'introduction d'un expert dans le processus de prévision est importante, mais elle nécessite la coopération de gestionnaires expérimentés. Prochaine prévision envoyée aux gestionnaires, qui l'utilisent pour prendre des décisions. Et même si ils disent que le temps est juste parler, ils peuvent obtenir des avantages réels de son utilisation. Téléchargez les projets NetBeans avec source Si vous avez des commandes spéciales ou Vous voulez me soutenir simplement (PayPal), utilisez s'il vous plaît: tec. de (at) t-online. deBollinger Bandes sont un indicateur technique largement utilisé pour mesurer et afficher la volatilité de titres. Les bandes réalisent cela en montrant si les prix sont élevés avec l'utilisation d'une bande supérieure, et si elles sont faibles avec l'utilisation d'une bande inférieure. Les bandes sont basées sur la volatilité (écart-type) des données sur les prix passés. Cet indicateur peut aider à la reconnaissance rigoureuse des modèles et est utile pour comparer l'action des prix actuels aux signaux possibles d'achat et de vente, ce qui permet d'arriver à une décision commerciale systématique et autonome. Toutefois, en raison de ses caractéristiques inhérentes, l'indicateur peut fournir de faux signaux pendant la négociation sur certains marchés tendances. La recherche dans cette thèse développe deux modèles modifiés, l'un combinant des réseaux de neurones avec l'indicateur technique de Bollinger Bands et un autre incorporant un modèle GARCH-in-mean avec l'indicateur technique de Bollinger Bands pour prédire et commercer sur la tendance de sécurité. L'hypothèse du système combiné est que le réseau de neurones ou le modèle GARCH aidera à surmonter les aspects de retard de l'indicateur de bandes de Bollinger en fournissant une prévision du lendemain, permettant au commerçant de prendre les bonnes décisions commerciales. La rentabilité du modèle est testée en utilisant 10 actions et indices américains - Abstract, leaf iii. Département (s) Ingénierie et ingénierie des systèmes Titre M. S. In Engineering Management Université du Missouri - Rolla Date de publication Pagination Note sur la bibliographie Comprend les références bibliographiques (page 39). 2005 Yanqiong Dong, Tous droits réservés. Type de document Bibliothèque du Congrès Rubriques du sujet Analyse de l'investissement Stocks - Prix - Modèles mathématiques Prévisions des prix des actions Réseaux de neurones (Informatique) Numéro de la thèse Imprimer OCLC Lien vers le Catalogue complet Texte intégral non disponible: Votre bibliothèque locale. Citation recommandée Dong, Yanqiong, l'utilisation des réseaux de neurones, les modèles GARCH, et les Bollinger Bands indicateur technique pour la prise de décision stock trading (2005). Thèses de maîtrise. 5847. scholarsmine. mst. edumasterstheses5847
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