Fhb Avançado Sistema De Negociação Para Amibroker (Afl)

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Juntamente com a linguagem de fórmula poderosa Amibrokers agora você pode criar sistemas de negociação inteligentes alimentados por redes neurais avançadas. A caixa de ferramentas WiseTrader adiciona dois tipos diferentes de redes neurais à plataforma Amibroker: 1. As redes neurais tradicionais que são treinadas em um número fixo de barras. 2. A versão adaptiva que se retrai em cada nova barra. A caixa de ferramentas WiseTrader também vem com dois algoritmos de aprendizado diferentes: back-propagação de momento padrão e um algoritmo de aprendizado de adaptação rápida avançado mais avançado com convergência mais rápida. As redes neurais são acessíveis através de algumas chamadas de função AFL simples e vêm com documentação completa para você começar. Com a caixa de ferramentas WiseTrader, você pode facilmente transformar os indicadores de atraso em indicadores avançados suaves. Faça o download do exemplo a seguir de um indicador RSI principal criado com a caixa de ferramentas e experimente por si mesmo: Redes Neurais Adaptáveis ​​Walk-Forward A seguinte AFL demonstra como as redes neurais adaptativas podem ser usadas para prever o preço de fechamento de um estoque uma barra à frente. Observe que este é um exemplo simples, destinado somente a demonstrar como as redes neurais adaptativas funcionam. Uma melhor previsão usaria outros índices de mercado e talvez dados econômicos para obter uma previsão mais precisa. Use todas as barras SetBarsRequired (99999. 99999) Use o algoritmo de aprendizagem adaptativa SetLearningAlgorithm (1) Treine e calcule uma rede neural adaptável res NeuralNetworkIndicator9 (i1, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, O1, FullName 100. 1) Plot (res, DEFAULTNAME (), colorRed. StyleLine) Calcular a precisão para as recentes 100 barras Título Exactidão: (Sum (IIf (Ref (C 1) gt C )) Limpar EnableProgress () RestoreDefaults () ClearNeuralNetworkInputs () Quando a fórmula acima começa a treinar você deve ver a seguinte caixa de diálogo de progresso para dizer-lhe o progresso da computação: Você pode parar e continuar Treinamento a qualquer momento, porque todos os cálculos de rede neural adaptativa são armazenados na memória interna de plugins e apenas calcular tanto quanto é necessário para que ele possa ser usado em sua negociação em tempo real como a rede neural só vai treinar e prever na barra mais recente. Redes neurais gerais As outras funções de rede neural permitem treinar uma rede neural e salvá-la em um arquivo para ser executada posteriormente ou até mesmo gerar código AFL diretamente. A capacidade de converter uma rede neural treinada para código AFL é a primeira de seu tipo não disponível em qualquer outro lugar. A próxima fórmula é um exemplo simples de criação de um indicador de detecção de tendências usando redes neurais. Use todos os dados disponíveis para o treinamento SetBarsRequired (99999. 99999) Defina o valor de semente da rede neural O mesmo valor de semente produzirá a mesma rede neural cada vez SetSeed (20) Use o algoritmo de aprendizagem adaptativa SetLearningAlgorithm (1) Treine a rede neural para 2000 iterações SetMaximumEpochs (2000) Define o número de camadas ocultas na rede neural SetNetworkLayer2 (20. 20) Detecção de tendências (olha para o futuro). É isso que queremos prever. Você pode definir o que você deseja aqui. Qualquer coisa que você pode imaginar que você pode usar aqui porque a rede neural treinada não olhará para o futuro. Out1 Ref (Zig (C.10), - 1) lt Zig (C.10) Adicione as entradas para a rede neural. Usando este método, você pode adicionar quantas entradas de rede neural desejar para (i 5 i lt 20 i) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (C. I)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C - 1), i)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref. (C.2), i)) A última entrada adicionada é a nossa saída desejada ou a tendência AddNeuralNetworkInput (Out1) Excluir rede neural se já houver outro fdelete (WiseTraderToolboxNeuralNetworkTrendDetection) Começar a treinar a rede neural TrainMultiInputNeuralNetwork (TrendDetection) Limpar o Entradas adicionadas e restaurar valores padrão EnableProgress () RestoreDefaults () ClearNeuralNetworkInputs () Quando você executa a fórmula acima você deve ver uma caixa de diálogo de progresso de treinamento. Quando a fórmula acima terminar a execução você pode usar a versão AFL gerada do indicador para executar a rede neural ou apenas executar a rede neural a partir do arquivo. O próximo exemplo executará a rede neural a partir do arquivo porque a fórmula gerada é muito grande para ser postada aqui. Adicionar as entradas de rede neural para (i 5 i lt 20 i) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (C. I)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C-1), i)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI I)) Execute a rede neural a partir do arquivo res RunMultiInputNeuralNetwork (TrendDetection) Trace o resultado da rede neural. Plot (res, DEFAULTNAME (), colorRed. StyleLine) Os exemplos acima são exemplos muito simples de como as redes neurais podem ser usadas. Com a plataforma Amibroker e WiseTrader toolbox quase tudo o que outras plataformas de rede neural pode fazer pode ser feito e muito mais. Por exemplo, é simples usar o otimizador para desenvolver redes neurais e encontrar a arquitetura com melhor desempenho. Você também pode tentar e criar indicadores de atraso zero, deslocando-os para a frente e tentando prever o resultado. 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