Магазин
О сервисе
Услуги
Конкурсы
Новости
Акции
Помощь
8 800 500 11 67
RUB
Сменить валюту
Войти
Поиск
Все книги
Импринты
Бестселлеры
Бесплатные
Скидки
Подборки
Книги людям
16+
Все
Естественные науки
Математика
Оглавление - Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе
Андрей Дибров
Электронная
480 ₽
Печатная
1 447 ₽
Читать фрагмент
Купить
Объем: 278 бумажных стр.
Формат: epub, fb2, pdfRead, mobi
Подробнее
5.0
4
Оценить
О книге
отзывы
Оглавление
Читать фрагмент
Предисловие
Логическое обоснование обучения нейросетей на принятие решения
Шаблон автоматической нейросетевой торговой системы на стандартных индикаторах
Критические ошибки при разработке нейросетевой системы
Пользовательские технические индикаторы, используемые для обучения нейросети
DibrovStMin
DibrovStTMin
DibrovWlMax
DibrovWlTMax
DibrovMaMin
DibrovMaMax
DibrovMcMin
DibrovMcMax
DibMax-OpenOld
DibOpenOld-Min
DibMax
DibMin
DibMin1—1
DibMax1—1
Описание логики торговой системы, скриптов и экспертов MT4 для подготовки исторических данных
Нейросети MATLAB + MT4
1. На часовом графике EURUSDH1 запускаем скрипт «MatlabIndicators»
2. После окончания работы скрипта
3. Открываем файл «EURUSDOutNet2»
4. На часовом графике EURUSDH1 запускаем скрипт «MatlabPrices»
5. В тестере стратегий запустим эксперт «ExpertMatlabPodkach»
6. Запускаем эксперт «ExpertMatlab»
7. Далее открываем Matlab
8. Заходим папку, которая является текущим каталогом, и открываем данный файл
9. Копируем файл «Indicator. csv»
10. Запускаем MT4
11. Теперь нам необходимо протестировать полученный результат
12. Запустим данный эксперт на тестере стратегий
13. Проведя обучение нейросети
14. Проведя обучение нейросети
15. Объединим все полученные способы торговли в одну систему
16. Одним из преимуществ данной системы
17. Еще интересный момент
18. После того как мы определились с нейросетевой стратегией
19. Запускаем Matlab — APPS — Neural Net Fitting
20. Аналогично мы обучим вторую нейросеть
21. Сейчас мы обучим нейросети «net3» и «net4» в соответствии с пп. 18—20
22. Далее мы обучим нейросети «net5» и «net6» в соответствии с пп. 18—20
23. Проверим корректность нейросетей
24. Закончив проверку корректности нейросетей
25. Проделав кропотливую работу
26. Мы будем завершать нашу кропотливую работу «одев» готовое приложение
27. Завершим работу по созданию нейросетевой системы
28. Протестируем нашу систему в соответствии с п.24
Приступая к реальной работе
Использование синтетических баров для определения «спектра»
Заключение