Индикатор для бинарных опционов Neural Network

Индикатор для бинарных опционов Neural Network

Индикатор нейронной сети Neural Network размещен у нас для ознакомления, при этом ссылка на скачивание предоставлена нам одним из пользователей сайта. Ссылка может быть в любой момент удалена пользователем, так как индикатор является платным и стоит 260$, но поделился им бесплатно, купить последнюю версию индикатора вы можете на сайте разработчика.

Индикатор распознает свечи и анализирует данные о них для последующего анализа и генерации точных торговых сигналов. Индикатор по заявлениям разработчика, оснащен определенными фильтрами, которые позволяют отфильтровывать ложные сигналы и выдавать только самые точные сигналы для бинарных опционов. Таким образом, у нас есть целый алгоритм машинного обучения в лице одного индикатора. Разработчики утверждают, что этот индикатор одинаково хорошо может использоваться как для торговли бинарными опционами, так и для классической торговли на валютном рынке форекс. Но все-таки индикатор Neural Network прибыльней использовать в торговле бинарными опционами.

Характеристики Neural Network v3

• Платформа: MetaTrader4.
• Актив: Основная валютная пара.
• Время торгов: торговые сессии в Лондоне и Нью-Йорке.
• Сроки: М1, М5 и М15.
• Срок экспирации: 1 или 3 свечи (60 или 180 секунд для М1, 5 или 15 минут для М5, 15 или 45 минут для М15).
• Рекомендуемый брокер: Quotex, PocketOption, Binarium.

Инструкция по установке индикаторов в MetaTrader 4:

Правила торговли

Индикатор Neural Network без перерисовки , но сигналы в тестере и в режиме реального времени могут незначительно отличаться. Это связано с характеристиками алгоритма индикатора и его адаптацией к текущей ценовой позиции на графике. В тестере стратегий индикатор ведет себя несколько иначе:

Как видите в реальной торговле индикатор показывает куда более точные сигналы для бинарных опционов. Сигнальная стрелка появляется без задержки на текущей свече. И в этот момент вы можете открыть позицию:

Еще несколько примеров сигналов индикатора:

Срок экспирации опциона — 1 свеча. Но на некоторых парах эксерация в 3 свечи показывает лучшие результаты (лучше протестировать на демо счете). Но независимо от того, насколько точен индикатор, использование дополнительных фильтров не будет лишним. Время торгов следует выбирать наиболее волатильное — лондонская и нью-йоркская сессии. Избегайте торгов в период выхода важных экономических новостей и выберите надежного брокера для торговли.

Скачать индикатор Neural Network

Не можете разобраться как работает эта стратегия или индикатор? Напишите об этом в комментариях к этой статье, а так же подпишитесь на наш YouTube канал WinOptionSignals, где мы обязательно разберем все ваши вопросы на видео.

Нейросети на Форекс – кто их использует и есть ли в них смысл?

В современном мире все глубже в нашу жизнь проникают искусственный интеллект, самообучаемые голосовые помощники и анализ Big Data. Простые люди сталкиваются с этим чаще всего в формате приложений для смартфонов, но факт остается фактом – нейросети, или же самообучаемые компьютерные системы уже повсюду, даже если мы их не видим.

На протяжении многих лет, года эдак с 2006, программисты пробуют внедрять нейронные сети и в трейдинг. Идея кажется интересной – подстраивать торговлю автоматически под постоянно меняющийся рынок. Но как дела обстоят на практике?

Многие из нас постоянно находятся в поиске новых стратегий и тактик торговли на рынке Форекс. Каждая найденная система подвергается тестированию на историческом периоде различной длины. В идеале тестирование должно выявить такие паттерны, которые работали бы на достаточно длительном промежутке времени.

В реальности это нерешаемая задача – торговые системы «сливают», проработав от трех месяцев до нескольких лет. Продлить «срок службы» помогает оптимизация, но в конечном итоге приходится искать другой подход к рынку Форекс.

Феномену выхода из строя стратегий Форекс дают много объяснений, но стоит обратить особое внимание на одну из причин, способную со временем свести на нет все старания заработать на валютных спекуляциях, – эволюцию нейросетей. Что это такое, и как искусственный интеллект может повлиять на трейдинг, – в нашем сегодняшнем материале.

Когда заработки на Форекс были большими

Многие трейдеры, охватывающие прогонами тестов всю историю валютных торгов, с начала 90-х до настоящего момента, часто замечают падение производительности стратегий на отрезках 2001-2008 и 2013 годов. Они связывают выход из строя торговых систем с экономическими кризисами, но это лишь одна из причин, причем далеко не самая важная.

Рынок Форекс девяностых годов буквально «раздавал» деньги первым участникам торгов, установившим торговые терминалы, подключившись к сети Интернет, и использующим достаточно простые тактики, описанные в книгах трейдеров восьмидесятых. Заработку не мешали даже временные лаги, баги платформ, большие спреды, низкая скорость подключения ко Всемирной Паутине.

Борьба за пинг и низкие комиссии брокеров началась в 2001 году, когда на рынке стали массово появляться роботы и скальперские стратегии, изменившие форму трендов. Развитие робототехники заставило маркет мейкеров больше полагаться на анализ потока ордеров клиентов, «охотиться за стопами», применять различные уловки, управляя толпой с помощью автоматизированных стратегий.

Трейдеры ответили тем же: торговые платформы XXI века стали анализировать потоки ордеров фьючерсов и Открытый Интерес опционов, объемы торгов сопоставлялись со свечным анализом (VSA), на рынке «прописались» программисты и математики, создавшие множество разнообразных советников.

В 2008 году стратегии вышли за пределы булевой математики: рынок стал осваивать нелинейные индикаторы и эконометрику, которые уже было невозможно «повторить» в стандартных торговых терминалах. Негласные рейтинги брокеров Форекс зафиксировали в этот момент падение результативности у клиентов.

Новые подходы пока не получили широкого распространения в среде трейдеров из-за специфики темы эконометрики, а также сложности и дороговизны использования аналитических программ. Однако в 2013 году появилась еще одна «беда»: на рынке Форекс начал активно развиваться искусственный интеллект, который может практически не оставить возможностей для ручного и автоматического заработка.

Что такое нейросеть простыми словами

Тема нейросетей «выстрелила» в 2011 году, и за 8 лет она проникла во все сферы. Сейчас никого не удивить голосовыми помощниками, управляющими «умными домами», распознаванием лиц и т.д.

Во втором десятилетии XXI века нейросеть средней сложности обыгрывает гроссмейстеров в шахматы, а искусственный интеллект высшего порядка способен решать сложные логические задачи. Ярким примером возможностей ИИ является титул чемпиона по китайским шашкам Го у нейроробота Google.

За этим развитием стоит почти вековая эволюция: мало кто знает, что первой созданной нейросети скоро исполнится 80 лет. Благодаря Уоррену Маккалоку и Уолтеру Питтсу ученые стали работать над созданием вычислений, подобных работе нейрона человеческого мозга.

Каждому из них можно задать свой математический алгоритм работы, настроенный на обработку входных данных определенного формата. Управляет этой системой параллельных вычислений выходной нейрон, подбирающий итоги работы, чтобы подогнать результаты под правильный ответ.

Ответы предоставляет человек, – это называется процессом обучения сети, который является обязательным этапом на пути создания нейросети. Выходной нейрон должен стремиться выстроить процесс вычислений среди нейронов таким образом, чтобы при получении различных выходных данных находить показанные ему человеком результаты.

Настройка или “тренировка” сети перед ее запуском очень похожа на тестирование стратегий, – сеть раз за разом запускает вычисления и выделяет с помощью весовых коэффициентов наиболее значимые для правильного ответа алгоритмы. Пользователь определяет работу искусственного интеллекта по математическому отчету погрешностей.

Так же, как и в стратегии Форекс, когда нейросеть начинает выдавать раз за разом удовлетворительный результат, запускается форвард-тест на реальных, но уже прошедших событиях с известным исходом. Если сеть проходит эти испытания, она принимается в работу. При этом никогда не известно до конца, чему именно и как научится искусственный интеллект: результат и сам процесс работы алгоритмов нейронов внутри – это «черный ящик».

Приведу два примера. Первый – из теории распознавания лиц. Любому из нас в общих чертах знаком процесс составления фоторобота – подбор губ, лба, овалов лица и т.д. Нейросеть решила эту задачу по-своему и достаточно просто.

Нейроны заполняют поле любого фото крестиками размером в пиксель, с помощью анализа которых обнаруживаются границы изображения. После удаления размытых областей начинается подсчет по диагонали и горизонтали. Оказывается, при таком «измерении лица» получаются уникальные суммы, соответствующие конкретному человеку, если соблюдать масштаб и пропорции, которые определить не сложно.

Другой курьезный случай, часто вспоминаемый при обучении нейросети, – попытка американских военных научить беспилотники обнаруживать военную технику, распознавая ее тип с воздуха. Многочисленный показ снятых в различных условиях самолетов, танков, орудий и вертолетов, привел к тому, что ИИ стал идеально определять погодные условия, но так и не научился искать технику.

Чем опасно применение искусственного интеллекта на рынке Форекс?

Нейросеть изменит валютные спекуляции, брокеры могут вернуться к тактике, чем-то похожей на «кухни», только в глобальном масштабе. Фактически безграничные возможности нейросетей можно применять против толпы, прогнозируя не курсы валют, а модель поведения каждого отдельного трейдера. Маркет мейкеры и прайм-брокеры смогут подбирать контрстратегии, охотясь за стопами, расширяя спреды в момент вывода заявок на рынки, выставлять фантомные объемы в стаканах с опережением, а не по факту.

Спроектированная и запущенная стартапом Sentinent Technologies нейросеть уже может эмулировать 1800 рабочих сессий, прогнозируя с высокой точностью до триллиона (!) когнитивных моделей поведения реальных трейдеров. Система тренировалась на потоках ордеров, взятых из книги заявок бирж и серверов брокеров.

Качество и количество данных – залог успешной тренировки нейросетей; архивы тиковых сделок, разбитые по конкретным счетам, – самый ходовой товар на рынке дата-майнинга. Этим термином названа отдельная отрасль, добывающая, анализирующая и форматирующая первичную входную информацию для нейросети.

Другой столп, определяющий успех работы системы, – количество нейронов в «черном ящике». Чем оно выше, тем больше требуется вычислительных мощностей, которые вышли за рамки стандартных процессоров CPU. Проектировщики и создатели нейросетей используют чипы, изготовленные под заказ на специальных интегральных схемах. Идея взята у майнеров криптовалют, добывающих Bitcoin и другие монеты на ASIC-оборудовании.

Даже если брокерам не удастся изучить модель поведения трейдеров и успешно играть против стратегий толпы, они создадут высококлассные прогностические системы, которые уже не повторить в торговых терминалах. Современные торговые системы, работающие на рынках акций, товаров и валют, читают и понимают новости, распознают паттерны, то есть представляют собой аналитика с мозгом суперкомпьютера. Так работает, например, робот Emma.

Некоторые компании используют трейдеров напрямую, чтобы обучить машину самым удачным стратегиям, прошедшим конкурсный отбор. Компания Numerai проводит постоянные турниры, не скрывая своей цели и даже предлагая победителям получать постоянные дивиденды пропорционально вкладу в общую торговую систему нейросети.

Марк Линд из отдела компании IBM, проектирующего и запускающего нейросети по корпоративным заказам, особо отметил «нейробум» в конце 2017 года. Более 90% поднятых IT-гигантом сетей в отрасли экономики относились к прогнозированию курсов валютных и биржевых рынков.

Системы практически не использовали теханализ, работая с реальными данными товарно-денежного потока, анализируя деловую прессу и финансовые индикаторы, данные по производству, политические новости, отчеты по качеству продукции независимых экспертов и даже погоду. Алгоритмы нейронных сетей IBM не столько прогнозировали рыночные цены, сколько изучали реакцию толпы на те или иные фундаментальные новости и индикаторы, которые отражалась не только на рынке, но и в соцсетях.

Такая тенденция доказывает тезис, что компании больше изучают не поведение рынка, а реакцию толпы на события, часть из которых можно предсказать, узнать с помощью инсайда или вызвать косвенными манипуляциями, не связанными с торгами. В этом случае у Регуляторов не будет повода для наказания крупных компаний.

Искусственный интеллект в крупных инвестиционных фондах и банках

Одной из первых компаний, применивших искусственный интеллект для прогноза рыночных движений, стала Renaissance Technologies – компания, управляемая талантливыми математиками, принципиально нанимающими сотрудников с нулевыми знаниями трейдинга и теханализа.

Компания отличается низкой текучестью кадров, которые смогли создать полностью роботизированный фонд Medallion, показавший среднюю доходность 35% годовых за 20 лет управления инвестициями.

Самая радикальная замена трейдеров искусственным интеллектом произошла в Goldman Sachs, – «кузница кадров для Госдепа» сократила штат на 99%.

Известная всему миру инвестиционная компания BlackRock доверила нейросети Aladdin до 10% от всех портфелей и проводит тотальный аудит всех принятых решений аналитиками компаний. Такое решение было принято после падения доходов в 2018 году. Фонд отметил успехи конкурентов из Азии, где сейчас проходит нейробум в сфере инвестиций, на бирже Гонконга уже несколько лет успешно работает Aidyia Limited – хедж-фонд под полным управлением ИИ.

Как искусственный интеллект меняет доверительное управление?

Нейросеть заменила инвестиционных консультантов, персональных менеджеров и доверительных управляющих. Стартапы и крупные компании уже несколько лет предлагают подобных помощников, способных на 100% подстроиться под каждого конкретного клиента. Нейросеть изучает его предпочтения и привычки, чтобы индивидуально подобрать уровень риска и состав портфеля, предложить подходящие рынки и оптимальный мани менеджмент.

Подобные помощники разрабатываются для BlackRock стартапом FutureAdvisor, тестируются Motif Investing в партнерстве с JPMorgan и создаются UBS на базе SigFig.

Согласно исследованиям и опросам McKinsey, фокус группы инвесторов, следующих советам нейроконсультантов, опережает средний результат по рынку доверительного управления «живых» аналитиков на 7% годовых.

Помимо роботов от банков и крупных брокеров, на рынке финуслуг появилось отдельное направление по созданию нейростратегий «под ключ», например, Binatix. А также целая сфера услуг дата-майнинга – предоставление информации для нейросетей, отформатированных под любой конкретный рынок, как в случае со стартапом BUZZ Indexes.

На российском рынке нейросети использует компания БКС, управляя портфелями акций. Роботы приносят инвесторам от 30 до 70% доходности, обгоняя по результативности бенчмарк в виде курса S&P.

Роботы-консультанты, спроектированные на нейросетях, запущены в инвестиционных сервисах Яндекс.Деньги (Yammi) и банка Тинькофф. Заявленная и прогнозируемая доходность инвестиций составляет двузначную цифру. Ее трудно верифицировать из-за малого срока работы платформ, составляющих чуть больше года.

Как создать собственную нейросеть?

Прогнозирование валютного рынка Форекс с помощью искусственного интеллекта доступно «простым смертным». Нейросети участвуют в различных чемпионатах по алгоритмическому трейдингу, проводимых международными ассоциациями брокеров с 2008 года.

Собрать собственную стратегию можно на специализированных платформах: neuroshell, matlab, statistica, deductor или brainmaker. Трейдеры со знанием языка программирования могут воспользоваться специальными сервисами от Google, Microsoft, Amazon и т.д.

Чтобы максимально упростить сложные процессы обучения нейросети и выбора входных данных, трейдер может воспользоваться различными шаблонами и приложениями, собранными по типу блочного конструктора стратегий.

Заключение

Первая волна интереса к нейросетям накрыла Форекс в 2006-2008 годах. Экономический кризис и недостаток входных данных значительно уменьшил ряды энтузиастов. Трейдеры и компании так и не смогли показать долгосрочных стабильных результатов, которые бы могли оправдать высокую стоимость торговых платформ на нейросетях. Вторая волна, стартовавшая в 2011-2012 годах, привела к выпуску готовых продуктов в 2016-2018 годах, которые еще не успели показать объективные для оценки результаты.

Компании, рекламирующие нейроэдвайзеров, и фонды, управляемые нейросетью, скрывают графики доходности; многие ПАММ-счета, запущенные в Альпари на нейросетях, слиты к моменту написания статьи.

Учитывая скудное или даже полное отсутствие результатов доходности по нейросетям (на весь сервис myfxbook пять систем, 4 из которых уже закрыты), наряду с успехами искусственного интеллекта в других областях можно предположить, что эта тема пока используется только крупными брокерами и биржами.

Индикаторы-предсказатели

Полезнейший индикатор, для тех, кто придерживается теории волн Эллиота! ElliottWaveProphet
Предназначен он, как не сложно догадаться, для помощи в проведении волнового анализа и способен в определенной степени предсказывать дальнейшее движение цены на основе уже сформировавшихся волн.
скачать можно здесь _yankingroup.ru/forex/indicators

Очень интересный индикатор для тех, кто пользуется анализом японских свечей, индикатор CandleStick_Pattern_indicator подписывает появившиеся сочетания

Индикатор WolfWavesFind.mq4 предназначен для поиска волн Вульфа и их отображения в текущем окне торгового терминала. Всего он может найти и отобразить в окне одного финансового инструмента до 4 Вульфов — 2 бычьих и 2 медвежьих.

Индикатор- Bubbles&Drops.
Индикатор использует простейший расчет затуханий — f ( x ) = a / x * sin ( x * a ), где a — амплитуда (в данном случае: Open[ ] — Close[ ])
За начало отсчета берется первый бар истории (Open[ historyDeep ] ) и к этому значению последовательно прибавляются значения
затуханий вызванных каждым последующим баром.

BubbleAndDrops_porsj.mq4 | 2.38 Кб | Скачали: 1154

) таки срисовал и посмотрел, да историю он читает, по истории хорошо рисует, а потом почти прямую горизонтальную линию предлагает, где же тут прогноз и предсказание?!
НЕ совсем прямую, но сильно выположенную кривую с небольшими углами!

да историю он читает, по истории хорошо рисует, а потом почти прямую горизонтальную линию предлагает, где же тут прогноз и предсказание?!

Я его не тестил, я вообще не верю в эти предсказатели!
Понаюлюдайте в понедельник!
Какие проблемы, влаживаю обычным способом файл и все! Может что-то на форуме не в порядке.

Вариант индикатора предсказателя. Ну как к ним отношусь уже говорил.
Хотя многим нравится и даже работают по ним. Ну кому как!
Может на мелком периоде и есть смысл поработать, не пробовал.

Fourierextrapolator_porsj.mq4 | 5.75 Кб | Скачали: 1704

На форуме все в порядке, просто при скачке файла формата mq4, надо нажать правой кнопкой мыши и сохранить. Иначе он просто откроется .

Посмотрите индикатор Forecaster данный индикатор указывает направление будущего тренда.
Своего рода предсказатель, ну насколько он правдив не скажу, хотя всегда относился к такого
рода индикаторам с недоверием, так как предсказать рынок практически не возможно.

Опережающий индикатор Future Candles позволяет видеть предполагаемое развитие событий в виде японских свечей для принятия решений
при торговле на валютном рынке. Индикатор определяет силу тренда, а также дает достаточно точные данные о возможном наступлении
состояний перекупленности/перепроданности. В отличие от имеющихся аналогов, индикатор не пренебрегает трендом.
Входные параметры

Параметр CandleBody определяет цвет «тела» и «теней» свечи.
Параметр «BullCandle» определяет цвет восходящей «бычьей» свечи, а «BearCandle», соответственно, нисходящей «медвежьей».
Имейте в виду, что при использовании белого фона экрана с черными свечами значения цветов следует поменять на противоположные.
Также, значение первого параметра желательно сделать потемнее, например красным.
И, наконец, последнее значение, «IndicatorNameView», позволяет вкл/откл в верхней части экрана название индикатора. По умолчанию отключено.

интересненький индикатор — Опережающий индикатор Future Candles, скачнул, пощупал и есть в нем странность — на разных тайм-фреймах до Н1 показывает одну картину, а начиная с Н4 резко переворачивается в противоположную сторону, но может оно конечно так и будет, надо потестить!

BPNN!
Предсказатель на основе самообучающейся нейронной сети.
Предлагается индикатор использующий нейронную сеть прямого распространения (feedforward neural network), которая самообучается методом Обратного Распространения Ошибки (backpropagation).
Сеть загружается через DLL файл, исходный C++ код которого прилагается.
Нейронная сеть это ничто иное как нелинейная модель выходов как функция входов. На входы подаются данные задаваемые пользователем, например выборки временного ряда. Смысл выходных
данных также задаётся пользователем, например сигналы 1=buy/0=sell. Структура сети опять же задаётся пользователем. Сеть прямого распространения состоит из
-входного слоя (input layer), элементами которого являются входные данные,
— скрытых слоёв (hidden layers), состоящих из вычислительных узлов называемых нейронами (neurons) и
— выходного слоя (output layer), который состоит из одного или нескольких нейронов, выходы которых являются выходами всей сети.
Все узлы соседних слоёв связаны между собой. Эти связи называются синапсами (synapses). Каждый синапс имеет вес (weight w[i,j,k]), на которой умножаются данные передаваемые по синапсу.
Данные передвигается слева направа т.е. от входов сети к её выходам. Отсюда и название, «сеть прямого распространения».

Смысл функции активации нейрона заключается в моделировании работы нейрона мозга: нейрон срабатывает только после того как информация достигла определённого порога. В математическом
аспекте, эта функция как раз и придаёт нелинейность сети. Без неё, нейронная сеть была бы линейной авторегрессионной моделью (linear prediction model). В прилагаемых библиотечных функциях
возможен выбор трёх функций активации нейрона
* сигмоидальная функция sigm(x)=1/(1+exp(-x)) (#0)
* гиперболический тангенс tanh(x)=(1-exp(-2x))/(1+exp(-2x)) (#1)
* рациональная функция x/(1+|x|) (#2)

Ладно не буду вас грузит! Короче в папке содержатся:
Прилагаемые файлы:

* BPNN.dll — библиотечный файл
* BPNN.zip — архив всех файлов необходимых для создания ДЛЛ файла
* BPNN Predictor.mq4 — индикатор предсказывающий будущее значение цены
* BPNN Predictor with Smoothing.mq4 — индикатор предсказывающий будущее значение цены, сглаженной ЕМА

BPNN Predictor.mq4 — предсказывает будущие цены. Входными параметрами сети являются относительные приращения цен:

x=Open[test_bar]/Open[test_bar+delay]-1.0
где delay берётся из ряда Фибоначи. Выходом сети является предсказываемое относительное приращение будущей цены. Фунцкия активации в выходном слое отключена.

Индикатор выдаёт такую картинку(скрин №1), где

* красный цвет — предсказания от последней цены Open
* чёрный цвет — прошлые тренировочные цены Open, по котором (как ожидаемым выходным данным) проводилось обучение сети
* синий цвет — выходы обученной сети на тренировочных данных

BPNN Predictor with Smoothing.mq4 — тоже предсказывает цены, (скрин №2), но с предварительным сглаживанием цен экспоненциальной скользящей средней (EMA) с периодом smoothPer.

1. Копируйте приложенный BPNN.DLL файл в C:Program FilesMetaTrader 4expertslibraries
2. Включайте использование DLL в метатрейдере: Tools — Options — Expert Advisors — Allow DLL imports
Если приложенный DLL файл не работает, то компилируйте сами. Все необходимые файлы содержатся в BPNN.zip.

BPNN_3e8p0.zip | 70.18 Кб | Скачали: 1446

Индикатор создан на базе и в полном соответствии со статьей «Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены».
Индикатор состоит из трех линий- селл(красная), бай(синяя) и линии трейдера (желтая).
Он прогнозирует предполагаемый ход цены в будущем, анализируя заложенную историю в виде заданной ретроспективы.
При осуществлении торговых сделок нужно придерживаться желтой линии трейдера, являющейся преимущественной линией движения цены,
которая указывает также на возможный момент смены тренда путем перескакивания с одной линии на другую на стадии формирования тренда.
После того, как тренд сформировался, все линии объединяются и показывают цель, куда стремится тренд. Раздвоение графика указывает на неустойчивый характер рынка.
Во втором варианте индикатора, Вы видите еще сигналы на вход по правилу совпадения всех линий на текущем баре и по истории тоже (глубина истории регулируется).
Можно выбирать цену для которой строится прогноз. Версия по умолчанию настроена на работу по ценам открытия, потому сигнал появляется с открытием бара и потом
уже не изменяется.
В третьем варианте индикатора реализован «следящий» режим. Сам по себе интересный индикатор.

SultonovPrediction3_3e8p0.zip | 37.25 Кб | Скачали: 1144

Индикатор Xprofunder

Очередной из области «фантастики»
Данный индюк пытается предсказать движение цены на несколько баров вперед.
Смотрите, проверяйте может кому и пригодится.

Xprofuterdd_mlgjm.zip | 1.31 Кб | Скачали: 1069

Индикатор Mtf_candles

Индикатор пытается угадать последующее расположение свечей на графике на основе статистических и исторических данных!
Как можно, что-то по истории угадать.

mtfcandles_mlgjm.mq4 | 2.01 Кб | Скачали: 1340

Идея взята из книги «Технический анализ — новая наука» Томас Р. Демарк. Демарк советует применять свой расчет для прогнозирования дневного диапазона цен. Поскольку в расчете используются данные одного дневного бара, то с таким же успехом этот расчет можно применить и к барам на других периодах графика.

Индикатор в переди каждого бара рисует цветную область, это и есть предполагаемый ценовой диапазон следующего бара.

DRP2_kkcsm.rar | 0.85 Кб | Скачали: 1269

Индикатор- Bubbles&Drops.
Индикатор использует простейший расчет затуханий — f ( x ) = a / x * sin ( x * a ), где a — амплитуда (в данном случае: Open[ ] — Close[ ])
За начало отсчета берется первый бар истории (Open[ historyDeep ] ) и к этому значению последовательно прибавляются значения
затуханий вызванных каждым последующим баром.

Вариант индикатора предсказателя. Ну как к ним отношусь уже говорил.
Хотя многим нравится и даже работают по ним. Ну кому как!
Может на мелком периоде и есть смысл поработать, не пробовал.

Посмотрите индикатор Forecaster данный индикатор указывает направление будущего тренда.
Своего рода предсказатель, ну насколько он правдив не скажу, хотя всегда относился к такого
рода индикаторам с недоверием, так как предсказать рынок практически не возможно.

Опережающий индикатор Future Candles позволяет видеть предполагаемое развитие событий в виде японских свечей для принятия решений
при торговле на валютном рынке. Индикатор определяет силу тренда, а также дает достаточно точные данные о возможном наступлении
состояний перекупленности/перепроданности. В отличие от имеющихся аналогов, индикатор не пренебрегает трендом.
Входные параметры

Параметр CandleBody определяет цвет «тела» и «теней» свечи.
Параметр «BullCandle» определяет цвет восходящей «бычьей» свечи, а «BearCandle», соответственно, нисходящей «медвежьей».
Имейте в виду, что при использовании белого фона экрана с черными свечами значения цветов следует поменять на противоположные.
Также, значение первого параметра желательно сделать потемнее, например красным.
И, наконец, последнее значение, «IndicatorNameView», позволяет вкл/откл в верхней части экрана название индикатора. По умолчанию отключено.

BPNN!
Предсказатель на основе самообучающейся нейронной сети.
Предлагается индикатор использующий нейронную сеть прямого распространения (feedforward neural network), которая самообучается методом Обратного Распространения Ошибки (backpropagation).
Сеть загружается через DLL файл, исходный C++ код которого прилагается.
Нейронная сеть это ничто иное как нелинейная модель выходов как функция входов. На входы подаются данные задаваемые пользователем, например выборки временного ряда. Смысл выходных
данных также задаётся пользователем, например сигналы 1=buy/0=sell. Структура сети опять же задаётся пользователем. Сеть прямого распространения состоит из
-входного слоя (input layer), элементами которого являются входные данные,
— скрытых слоёв (hidden layers), состоящих из вычислительных узлов называемых нейронами (neurons) и
— выходного слоя (output layer), который состоит из одного или нескольких нейронов, выходы которых являются выходами всей сети.
Все узлы соседних слоёв связаны между собой. Эти связи называются синапсами (synapses). Каждый синапс имеет вес (weight w[i,j,k]), на которой умножаются данные передаваемые по синапсу.
Данные передвигается слева направа т.е. от входов сети к её выходам. Отсюда и название, «сеть прямого распространения».

Смысл функции активации нейрона заключается в моделировании работы нейрона мозга: нейрон срабатывает только после того как информация достигла определённого порога. В математическом
аспекте, эта функция как раз и придаёт нелинейность сети. Без неё, нейронная сеть была бы линейной авторегрессионной моделью (linear prediction model). В прилагаемых библиотечных функциях
возможен выбор трёх функций активации нейрона
* сигмоидальная функция sigm(x)=1/(1+exp(-x)) (#0)
* гиперболический тангенс tanh(x)=(1-exp(-2x))/(1+exp(-2x)) (#1)
* рациональная функция x/(1+|x|) (#2)

Ладно не буду вас грузит! Короче в папке содержатся:
Прилагаемые файлы:

* BPNN.dll — библиотечный файл
* BPNN.zip — архив всех файлов необходимых для создания ДЛЛ файла
* BPNN Predictor.mq4 — индикатор предсказывающий будущее значение цены
* BPNN Predictor with Smoothing.mq4 — индикатор предсказывающий будущее значение цены, сглаженной ЕМА

BPNN Predictor.mq4 — предсказывает будущие цены. Входными параметрами сети являются относительные приращения цен:

x=Open[test_bar]/Open[test_bar+delay]-1.0
где delay берётся из ряда Фибоначи. Выходом сети является предсказываемое относительное приращение будущей цены. Фунцкия активации в выходном слое отключена.

Индикатор выдаёт такую картинку(скрин №1), где

* красный цвет — предсказания от последней цены Open
* чёрный цвет — прошлые тренировочные цены Open, по котором (как ожидаемым выходным данным) проводилось обучение сети
* синий цвет — выходы обученной сети на тренировочных данных

BPNN Predictor with Smoothing.mq4 — тоже предсказывает цены, (скрин №2), но с предварительным сглаживанием цен экспоненциальной скользящей средней (EMA) с периодом smoothPer.

1. Копируйте приложенный BPNN.DLL файл в C:Program FilesMetaTrader 4expertslibraries
2. Включайте использование DLL в метатрейдере: Tools — Options — Expert Advisors — Allow DLL imports
Если приложенный DLL файл не работает, то компилируйте сами. Все необходимые файлы содержатся в BPNN.zip.

Индикатор создан на базе и в полном соответствии со статьей «Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены».
Индикатор состоит из трех линий- селл(красная), бай(синяя) и линии трейдера (желтая).
Он прогнозирует предполагаемый ход цены в будущем, анализируя заложенную историю в виде заданной ретроспективы.
При осуществлении торговых сделок нужно придерживаться желтой линии трейдера, являющейся преимущественной линией движения цены,
которая указывает также на возможный момент смены тренда путем перескакивания с одной линии на другую на стадии формирования тренда.
После того, как тренд сформировался, все линии объединяются и показывают цель, куда стремится тренд. Раздвоение графика указывает на неустойчивый характер рынка.
Во втором варианте индикатора, Вы видите еще сигналы на вход по правилу совпадения всех линий на текущем баре и по истории тоже (глубина истории регулируется).
Можно выбирать цену для которой строится прогноз. Версия по умолчанию настроена на работу по ценам открытия, потому сигнал появляется с открытием бара и потом
уже не изменяется.
В третьем варианте индикатора реализован «следящий» режим. Сам по себе интересный индикатор.

Источник https://www.winoptionsignals.com/indikator-neural-network

Источник https://tlap.com/nejroseti-na-forex/

Источник https://osobye.ru/forum/thread986.html