Stationary Interzisa Indicator Forex

MetaTrader 4 - Indicadores Siguiente predictor de precios utilizando Neural Network - indicador para MetaTrader 4 06/26/2009 - añadió un nuevo indicador BPNN Predictor con Smoothing. mq4, en el que los precios se suavizan utilizando EMA antes de las predicciones. 08/20/2009 - corregido el código de cálculo de la función de activación de la neurona para evitar la excepción aritmética actualizada BPNN. cpp y BPNN. dll 08/21/2009 - añadido borrado de memoria al final de la ejecución DLL actualizado BPNN. cpp y BPNN. Dll Breve teoría de las Redes Neuronales: La red neuronal es un modelo ajustable de salidas como funciones de las entradas. Se compone de varias capas: capa de entrada. Que consiste en datos de entrada de capa oculta. Que consiste en procesar nodos llamados neuronas capa de salida. Que consiste en una o varias neuronas, cuyas salidas son las salidas de la red. Todos los nodos de capas adyacentes están interconectados. Estas conexiones se llaman sinapsis. Cada sinapsis tiene un coeficiente de escalado asignado, por el cual se multiplican los datos propagados a través de la sinapsis. Estos coeficientes de escalamiento se denominan pesos (wijk). En una Red Neural Avanzada (FFNN), los datos se propagan desde entradas a las salidas. Aquí se muestra un ejemplo de FFNN con una capa de entrada, una capa de salida y dos capas ocultas: La topología de una FFNN es a menudo abreviada de la siguiente manera: lt de entradas de neuronas en la primera capa oculta de neuronas en la segunda capa oculta Layergt - lt de productosgt. La red anterior se puede denominar una red 4-3-3-1. Los datos son procesados ​​por las neuronas en dos pasos, mostrados correspondientemente dentro del círculo por un signo de la suma y un signo del paso: Todas las entradas son multiplicadas por los pesos asociados y sumadas Las sumas resultantes son procesadas por la función de la activación de las neuronas. Cuya salida es la salida de la neurona. Es la función de activación de las neuronas que da la no linealidad al modelo de red neuronal. Sin ella, no hay razón para tener capas ocultas, y la red neural se convierte en un modelo lineal autorregresivo (AR). Los archivos de biblioteca incluidos para las funciones NN permiten la selección entre tres funciones de activación: El umbral de activación de estas funciones es x0. Este umbral se puede mover a lo largo del eje x gracias a una entrada adicional de cada neurona, llamada entrada de polarización. Que también tiene un peso asignado a ella. El número de entradas, salidas, capas ocultas, neuronas en estas capas y los valores de los pesos de sinapsis describen completamente un FFNN, es decir, el modelo no lineal que crea. Para encontrar pesos, la red debe ser entrenada. Durante un entrenamiento supervisado. Varios conjuntos de entradas pasadas y los correspondientes resultados esperados son alimentados a la red. Los pesos se optimizan para conseguir el menor error entre las salidas de la red y las salidas esperadas. El método más simple de optimización de peso es la propagación de los errores, que es un método de descenso gradiente. La función de entrenamiento incluida Train () utiliza una variante de este método, denominada Improved Resilient back-Propagation Plus (iRProp). Este método se describe aquí La principal desventaja de los métodos de optimización basados ​​en el gradiente es que a menudo encuentran un mínimo local. Para series caóticas como una serie de precios, la superficie de error de entrenamiento tiene una forma muy compleja con muchos mínimos locales. Para tales series, un algoritmo genético es un método de entrenamiento preferido. BPNN. dll - archivo de biblioteca BPNN. zip - archivo de todos los archivos necesarios para compilar BPNN. dll en C BPNN Predictor. mq4 - indicador que predice futuros precios abiertos BPNN Predictor con Smoothing. mq4 - indicador que predice los precios abiertos suavizados El archivo BPNN. cpp tiene dos Funciones: Tren () Prueba (). Train () se utiliza para entrenar la red basada en los datos de entrada y salida esperados suministrados. Test () se utiliza para calcular las salidas de red usando pesos optimizados, encontrados por Train (). Aquí se muestra la lista de parámetros de salida de entrada (verde) de Train (): doble inpTrain - Datos de entrenamiento de entrada (matriz 1D que transporta datos 2D, antiguo primero) double outTarget - Salida de datos de destino para entrenamiento (datos 2D como matriz 1D, Más antiguo 1) doble outTrain - Salida 1D array para mantener las salidas netas de la formación int ntr - de los conjuntos de entrenamiento int UEW - Use Ext. Entradas de matriz 1D para sostener la matriz 3D de pesos iniciales externos doble trainingWt - La matriz de salida 1D para mantener la matriz 3D de pesos entrenados int numLayers - de capas incluyendo la entrada, oculto y de salida int lSz - de neuronas en capas. LSz0 es de entradas netas int AFT - Tipo de función de activación de neuronas (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) int OAF - 1 activa la función de activación para la capa de salida 0 deshabilita int nep - MaxMSE - El entrenamiento de Max MSE se detiene una vez que se alcanza maxMSE. Aquí se muestra la lista de los parámetros de salida de entrada (verde) de Test (): doble inpTest - Datos de prueba de entrada (datos 2D como array 1D, el más antiguo primero) double outTest - Output 1D array para mantener los resultados netos del entrenamiento ) Int ntt - de conjuntos de prueba doble extInitWt - matriz de entrada 1D para mantener la matriz 3D de pesos iniciales externos int numLayers - de capas incluyendo la entrada, ocultos y salida int lSz - de las neuronas en capas. (0: sigm, 1: tanh, 2: x / (1x)) int OAF - 1 activa la función de activación para la capa de salida 0 deshabilita Si se usa la función de activación en la La capa de salida o no (valor de parámetro OAF) depende de la naturaleza de las salidas. Si las salidas son binarias, lo que suele ocurrir en los problemas de clasificación, se debe utilizar la función de activación en la capa de salida (OAF1). Por favor, preste atención que la función de activación 0 (sigmoide) tiene 0 y 1 niveles saturados, mientras que las funciones de activación 1 y 2 tienen niveles -1 y 1. Si las salidas de red son una predicción de precios, entonces no se necesita ninguna función de activación en la capa de salida (OAF0). Ejemplos de uso de la biblioteca NN: BPNN Predictor. mq4 - predice futuros precios abiertos. Las entradas de la red son cambios de precios relativos: donde delayi se calcula como un número de Fibonacci (1,2,3,5,8,13,21 ..). La salida de la red es el cambio relativo predicho del siguiente precio. La función de activación está desactivada en la capa de salida (OAF0). Extern int lastBar - Última barra en el pasado data externa int futBars - de futuras barras para predecir extern int numLayer - de capas incluyendo entrada, salida de amplificador oculta (2..6) extern int numInputs - de entradas extern int numNeurons1 - de neuronas in La primera capa oculta o de salida extern int numNeurons2 - de las neuronas en la segunda capa oculta o externa extern numNeurons3 - de las neuronas en la tercera capa oculta o externa extern numNeurons4 - de las neuronas en la capa oculta o externa external int numNeurons5 - de Neuronas en la quinta capa ocultada o de salida extern int ntr - de los conjuntos de entrenamiento externo int nep - Max de epochs extern int maxMSEpwr - conjuntos maxMSE10maxMSEpwr entrenamiento detiene lt maxMSE externo int AFT - Tipo de activ. El indicador traza tres curvas en el gráfico: color rojo - predicciones de los precios futuros color negro - los precios de apertura de la formación pasada, que se utilizaron como resultados esperados para el Red de color azul - salidas de la red para los insumos de entrenamiento BPNN Predictor. mq4 - predice futuros precios suavizados de apertura. Utiliza el suavizado EMA con el período smoothPer. Copiar incluido BPNN. DLL a C: Program FilesMetaTrader 4expertslibraries En metatrader: Herramientas - Opciones - Asesores expertos - Permitir importaciones DLL También puede compilar su propio archivo DLL utilizando códigos fuente en BPNN. zip. Una red con tres capas (numLayers3: una entrada, una oculta y una salida) es suficiente para la gran mayoría de los casos. De acuerdo con el teorema de Cybenko (1989), una red con una capa oculta es capaz de aproximar cualquier función continua multivariable a cualquier grado de precisión deseado, una red con dos capas ocultas es capaz de aproximar cualquier función discontinua y multivariable: El número óptimo de Las neuronas en la capa oculta se pueden encontrar a través de ensayo y error. Las siguientes quotrulas de pulgar pueden encontrarse en la literatura: de neuronas ocultas (de entradas de salidas) / 2, o SQRT (de entradas de salidas). Lleve un registro del error de entrenamiento, reportado por el indicador en la ventana de expertos de metatrader. Para la generalización, el número de conjuntos de entrenamiento (ntr) debe ser 2-5 veces el número total de pesos en la red. Por ejemplo, por defecto, BPNN Predictor. mq4 utiliza una red 12-5-1. El número total de pesos es (121) 5671. Por lo tanto, el número de conjuntos de entrenamiento (ntr) debe ser al menos 142. El concepto de generalización y memorización (sobre-ajuste) se explica en el gráfico siguiente. Los datos de entrada a la red deben ser transformados en estacionarios. Los precios de la divisa no son estacionarios. También se recomienda normalizar las entradas al rango -1..1. El gráfico siguiente muestra una función lineal ybx (entrada x, salida y) cuyas salidas están dañadas por ruido. Este ruido adicional hace que la función de salidas medidas (puntos negros) se desvíe de una línea recta. La función yf (x) puede ser modelada por una red neuronal de alimentación directa. La red con un gran número de pesos se puede ajustar a los datos medidos con error cero. Su comportamiento se muestra como la curva roja que pasa por todos los puntos negros. Sin embargo, esta curva roja no tiene nada que ver con la función lineal original ybx (verde). Cuando esta red sobre-ajustada se utiliza para predecir valores futuros de la función y (x), dará lugar a errores grandes debido a la aleatoriedad del ruido agregado. A cambio de compartir estos códigos, el autor tiene un pequeño favor que preguntar. Si fueron capaces de hacer un sistema de comercio rentable en base a estos códigos, por favor, comparta su idea conmigo enviando un correo electrónico directamente a vlad1004yahoo. bestyorexindicatorfree. blogspot, bestforxxindicatorfree. blogspot, bestforexbndicatorfree. blogspot, bestforexpndicatorfree. blogspot, bestforexwndicatorfree. blogspot, bestforexingicatorfree. blogspot, bestforexiniicatorfree. blogspot, bestforexindpcatorfree. blogspot, bestforexindqcatorfree. blogspot, bestforexindipatorfree. blogspot, bestforexindicgtorfree. blogspot, bestforexindicalorfree. blogspot, bestforexindicatrfree. blogspot, bestforexindicatprfree. blogspot, bestforexindicatorlree. blogspot, bestforexindicatorfrev. blogspot, bestforexindicatorfree. alogspot, bestforexindicatorfree. bzogspot, bestforexindicatorfree. blolspot, bestforexindicatorfree. blogspat, bestforexindicatorfree. blogspjt, bestforexindictaorfree. blogspot, dbestforexindicatorfree. blogspot, pbestforexindicatorfree. blogspot, bbestforexindicatorfree. blogspot, blestforexindicatorfree. blogspot, bwestforexindicatorfree. blogspot, behstforexindicatorfree. blogspot, besntforexindicatorfree. blogspot, bestwforexindicatorfree. blogspot, bestfaorexindicatorfree. blogspot, bestfosrexindicatorfree. blogspot, bestforetxindicatorfree. blogspot, bestforexiundicatorfree. blogspot, bestforexinqdicatorfree. blogspot, bestforexindhicatorfree. blogspot, bestforexindiicatorfree. blogspot, bestforexindicatxorfree. blogspot, bestforexindicatoerfree. blogspot, bestforexindicatosrfree. blogspot, bestforexindicatorrfree. blogspot, bestforexindicatorfnree. blogspot, bestforexindicatorfrkee. blogspot, bestforexindicatorfrtee. blogspot, bestforexindicatorfreze. blogspot, bestforexindicatorfree. bvlogspot, bestforexindicatorfree. blocgspot, bestforexindicatorfree. blogspkot, bestforexindicatorfree. blogspoct, bestforexindicatorfree. blogspotn, Whois Server Versión 3.0 - Derechos whois. rotld. ro:43~~number=plural restringidas por derechos de autor. Específicamente, estos datos PUEDEN SOLAMENTE ser utilizados para los propósitos operativos de Internet. No se puede utilizar para publicidad dirigida o cualquier otro propósito. Este INTERZISA folosirea fecha de solicitud de servidor en oricare alt scop decat operarea retelei. En especial este INTERZISA folosirea lor in scopuri publicitare. Dominio de nivel superior. Ro Mantenimiento. Rotld. ro No se encontraron entradas para la (s) fuente (s) seleccionada (s). 6. Desempeño Social equipo de fútbol brasileño Americas Brazil39s Chapecoense Equipo de fútbol Devastado como accidente aéreo mata a decenas de Navidad del país de CMA 2016 reloj Brett Eldredge Croon Villancicos de Navidad del país de CMA 39 39 2016 Casey Neistat CNN compra YouTubero Casey Neistat39s empresa de Berna para iniciar la extensión de marca WBIR Eric Dickerson Eric Dickerson dice que no irá a los juegos de Rams mientras Jeff Fisher sea el. animales Ripley S acuario Ripley39s son seguros, acuario cerró el martes Kate Mara Kate Mara39s ex novio abollado el trofeo Giants39 Super Bowl Leah Remini Leah Remini dice TRABAJADORA cienciólogos Debe tenedor sobre 250000 Para Iglesia Dar martes Alicia Keys, Michael Phelps, más la subasta fuera artículos en Dar Martes Seema Verma Trump Selecciones Seema Verma para ejecutar Medicare y Medicaid, Elaine Chao Trump Elecciones, Elaine Chao, para el secretario de Transporte de Brasil Equipo de fútbol de América Brazil39s Chapecoense Equipo de fútbol Devastado como accidente aéreo mata a decenas JCrew Las 24 mejores de piel falsa de chaquetas y bufandas en todos los precios , De J. Crew a Gucci Tom Price Tom Price. El crítico de Obamacare, es la opción de Trump39s para la secretaria de la salud Ebates Ebates Encuesta del día de fiesta: El permanecer en el presupuesto es preocupación superior para los compradores esto. Business Wire (press release) express El trabajo en los carriles expresos del Metro Sur causará retrasos Atlanta Journal Constitution (blog) Gatlinburg Los incendios forestales de Tennessee amenazan a las ciudades de Gatlinburg. Pigeon Forge Zumiez Zumiez Inc. (ZUMZ) se establece para anunciar ganancias el jueves Footlocker Niamh Schumacher, historia de Rebecca avance al campeonato Foot Locker Louisa May AlcottLeer más: Los comerciantes de Forex de Alligator ganan dinero cuando cambian las tasas de cambio. Sin embargo, el mercado se mantiene estacionario la mayor parte del tiempo hay tendencias sólo 15 a 30 del tiempo. Por lo tanto, es importante saber cuándo es probable que se desarrolle una tendencia. El Alligator es un indicador técnico que predice cuando es probable que se desarrollen las tendencias del mercado. Consta de tres líneas de tendencia, conocidas como mandíbula, dientes y labios del caimán. Cuando estos están muy juntos, el caimán está dormido y no hay tendencias. Cuando divergen, la boca del cocodrilo está abierta y empieza a comer, generando una tendencia. El indicador se compone de tres líneas de equilibrio: La mandíbula un período de 13 período suavizado precio promedio se trasladó en el futuro de 8 barras y se muestra como una línea azul Los dientes un período 8 suavizado precio promedio se trasladó al futuro por 5 barras y se muestra como una línea roja Los labios un precio medio alisado de 5 periodos se movieron en el futuro por 3 barras y se muestra como una línea roja Cuando la boca está abierta, it8217s tiempo para comenzar a operar, y it8217s tiempo para bloquear los beneficios cuando la boca se cierra de nuevo. Tenga en cuenta que el cocodrilo no predice qué tipo de tendencia se desarrollará sólo muestra que una tendencia es probable que comience. Cálculo Cada línea de saldo se calcula utilizando el precio medio en cada intervalo de negociación, que es el promedio de los precios altos y bajos. Las líneas individuales se calculan como se ha descrito anteriormente. SMMA (MEDIANO, 5, 3) SMMA (MEDIANO, A, B) es el promedio móvil suavizado de la mediana Precio, donde A es el período de suavizado y B es el número de intervalos que la línea se mueve hacia el futuro. Puede encontrar más información sobre indicadores técnicos en la Guía del usuario de MetaTrader 4. Seleccione Ayuda gt Temas de ayuda gt Analytics gt Indicadores técnicos.