외환 거래 신호 네트워크

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Myfxbook 트레이딩 계좌를 연결하여 실시간 거래 신호를 공유하고 활성 Forex 커뮤니티 포럼에서 상호 작용할 수있는 순수 거래 네트워크로 시작되었습니다. 실시간 차트 및 시장 지표를 제공합니다. 1 개 브로커와 협력하여 AutoTrade 2013 년 투자자가 네트워크에서 거래자 중 일부분의 거래를 복사 할 수있게하는 데모 사용 가능 myfxbook AutoTrade 리뷰를 여기에서 찾으십시오. Darwinex Darwinex가 2014 년 9 월에 투자자에게 출시되었습니다. 이 혁신적인 투자 플랫폼을 통해 다른 성공적인 거래자 그러나 직접 복사하는 대신 주식 또는 공유와 비슷한 DARWIN을 구입하여 최고 상인의 실적을 추적합니다. Darwinex에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오. CopyFX 2009 년에 설립 된 국제 중개인 인 RoboFOREX의 소셜 카피 거래 서비스입니다 전문 오토 로봇 트레이더를위한 툴 제공에 중점을 둡니다. 볼 수있는 CopyFX 서비스를 통해 자신의 실적이 가장 우수한 거래자를 자동으로 귀하의 계정을 통해 복사하십시오. 데모 계좌를 통해 먼저 위험을 무료로 시도 할 수 있습니다. MyDigiTrade 전문 상인이 만든 거래를 미러링하기위한 플랫폼으로 독립적 인 거래자 그룹이 2010 년에 창안 한, 사용자는 논평하고 거래자 신호 제공자를 평가할 수 있습니다. 여러 브로커 및 데모와 함께 사용할 수 있습니다. IronFX Social Trader IronFX는 전세계 180 개국 이상의 고객과 45 개 언어로 지원하는 글로벌 FX 브로커입니다. 고객은 성공적인 거래 전략을 따르고 복사 할 수 있습니다. 실시간으로 거래 커뮤니티 내의 다른 회원 IronFX는 소셜 거래를위한 고급 Sirix Social WebTrader 플랫폼을 사용하여 웹 사이트를 통해 무료 데모를 제공합니다. LiteForex Social Trading LiteForex는 아시아 태평양 시장에 중점을두고 2005 년에 시작했지만 지금은 진정한 글로벌 브로커 그들의 사회적 외환 플랫폼을 사용하면 자동으로 최고의 거래를 복제 할 수 있습니다. 성공적인 거래자, 정보 공유 및 이러한 전문가와의 실시간 소통 데모 계좌로 복사 서비스를 시도 할 수 있습니다. LiteForex는 실제 돈으로 거래하는 경우 PAMM 계좌 및 상당한 입금 보너스도 제공합니다. 포터 재무이 2014 년에 시작된이 바이너리 옵션 회사 그들의 사용하기 쉬운 플랫폼을 통해 다양한 통화, 상품, 주식 및 지표 옵션을 거래 할 수 있습니다. 최근에 자신의 소셜 거래 기능을 시작하여 가장 실적이 좋은 거래자 (즉, 가장 높은 수익률을 가진 거래자)를 추적하고 자동으로 거래를 복사 할 수 있습니다. MFX 브로커 2006 년에 시작된이 국제 중개인은 센트 계정을 제공하는 최초의 회사 중 하나로 아시아 태평양 지역에서 특히 인기가 있습니다. MFX Copy 서비스를 통해 거래자 및 시그널 제공자의 거래 플랫폼에 가입하고 자동으로 시그널을 복사 할 수 있습니다 또는 PAMM 계정을 사용하면 일부 상인에게 직접 투자 할 수 있습니다. 그들은 다양한 컨테스트와 토너먼트를 운영합니다. FX Junction FX Junction은 전세계의 Forex 트레이더와 MT4 중개인을 연결하는 열린 사회 트레이딩 네트워크입니다. 플랫폼을 사용하면 거래 아이디어를 공유하고 시장 이벤트를 토론 할 수 있습니다. 또한 자신의 트레이딩을 공유하고 분석 할 수 있습니다 실적을 추적하거나 AutoCopy를 통해 다른 업체의 서비스에 대한 지원을받을 수 있습니다. Gallant Trade Copier Gallant는 인기있는 Forex 브로커입니다. 2013 년에 그들은 이름에서 알 수 있듯이 Trade Copier 제품을 출시하여 네트워크에서 가장 실적이 좋은 거래자를 복사 할 수있었습니다. 라이브 실제 현금 계좌에서의 거래 자세한 Gallant Trade Copier 리뷰는 여기에서 찾으십시오. MetQuotes MetaTrader Trading Signals 전 세계 600 개 중개인 및 은행이 MetaTrader 4 및 5 플랫폼을 사용합니다. 2013 년부터 플랫폼의 모든 상인이 가입자가 될 수있는 기능을 추가했습니다. 또는 무역 신호 제공자 신호 제공자는 온라인 커뮤니티에서도 논의 될 수 있습니다. ird SIRIX Sunbird는 2013 년에 고객에게 자동 거래를 추가 한 또 다른 FX 중개인입니다. Sunbird Web Trader라고하는 자사의 소셜 거래 서비스를 위해 제 3 자 SIRIX 플랫폼을 사용합니다. 투자자가 다양한 고품질의 거래자를 검토하고 복사 할 수 있습니다 신중하게 선택된 자동화 된 트레이딩 시스템 Algo-Trading 데모 계좌를 통해 자신의 SIRIX 소셜 플랫폼을 볼 수는 있지만 복사 기능을 시도 할 수는 없습니다. FxStat Forex 분석 공급자로서 2010 년에 시작하여 트레이더가 150 개가 넘는 통계 도구, 그래프 및 비율을 비교하고 전 세계의 다른 거래자와 비교해보십시오. 시간이 지남에 따라 소셜 거래 커뮤니티 및 자동 트레이딩 기능이 추가되었습니다. 레드 우드 iFollow이 바이너리 옵션 브로커는 iFollow를 통해 거래 기능의 일부로 사회적 요소를 제공합니다. 레드 우드 (Redwood)의 최고 상인의 실적을보고, 자동으로 바이너리 트레이더를 귀하의 주식으로 복사합니다 unt. Collective2이 기술 제공 업체는 여러 소스의 거래 추적 및 자동 거래를 허용하는 거래 시스템 플랫폼을 제공합니다. 서비스를 제공하지만 타사 Forex 중개인 또는 화이트 라벨을 부착 할 수있는 금융 서비스 회사에 솔루션을 판매합니다 소수의 파트너 중개인을 통해 자신의 브랜드와 웹 사이트를 통해 공유 할 수 있습니다. Share4you Share4you는 Forex4you 중개인의 고객을위한 소셜 거래 네트워크입니다. 이 서비스는 초보자 거래자가이 중개인의 계정으로 경험있는 리더 트레이더로부터 거래를 복사 할 수있게합니다. E-Global Trade Finance Group. TradeCrowd 런던에서 2013 년에 설립 된 TradeCrowd는 다른 레크리에이션 및 최고 상인과 처음으로 거래하는 사람들을 모으는 것을 목표로합니다. 실시간 소셜 거래 네트워크가 최신 시장 정보, 의견, 거래 아이디어 및 뉴스에 연결합니다. 흥미로운 도구들 대시 보드에서 팔로우하는 다른 거래자의 거래를보고 해당 트레이를 복사 할 수도 있습니다 밀리터리이 새로운 미러 거래 플랫폼은 2014 년 11 월에 cTrader Forex 거래 플랫폼을 개발 한 회사 인 Spotware에 의해 시작되었습니다. cMirror를 사용하면 모든 거래자가 전략 제공 업체가 될 수 있습니다. 거래 시그널을 방송하고 선택적으로 수수료를 청구함으로써 다른 소셜 트레이더 투자자는 네트워크상의 사용 가능한 전략을 검색하고 그들이 좋아하는 것을 복사 할 수 있습니다. SIRIX SIRIX는 Leverate가 개발 한 외환 및 CFD 트레이더를위한 고급 트레이딩 스테이션 및 플랫폼입니다. 중개업 기술 제공 업체 거래 실행 및 차트 기능 외에도 플랫폼에는 소셜 거래 구성 요소가 포함되어있어 다른 거래자를 팔로우하고 자동으로 복사 할 수 있습니다. 이 도구는 Broker에게 직접 판매되어 IronFX 및 CMSTrader에서 무료로 사용해 볼 수 있습니다. 다음 플랫폼 및 네트워크는 소셜 네트워킹 및 콘텐츠 통합에 중점을 둡니다. 나는 자동 거래 복제가 없습니다. Peptrade Peeptrade는 자체적으로 투자자를위한 소셜 네트워크라고합니다. 2015 년에 시작되어 다른 네트워크에 약간 다른 접근 방식을 제시합니다. 개인 주식, 채권 및 기타 거래를하는 성공적인 투자자의 포트폴리오를 살펴볼 수 있습니다. 상품을 옵션 및 기타 파생 상품으로 전환 일반적으로 투자자에게 월별 요금을 지불해야하지만 일부는 무료 평가판을 제공합니다. TradingFloor TradingFloor는 2013 년에 시작된 글로벌 덴마크어 자산 브로커 인 SAXO Bank Group의 소셜 거래 커뮤니티이자 플랫폼입니다. 플랫폼은 Saxo 고객에게 최신 시장 뉴스, 전문가 의견, 경제 달력 및 집계 된 외환 위치에 대한 액세스를 제공합니다. TradingFloor를 사용하면 과거 실적을 분석하고 커뮤니티에 연결된 다른 거래자의 실시간 거래 활동을 볼 수 있습니다. SAXO의 소셜 커뮤니티에서 수집 한 정보를 바탕으로 opy other traders. NextMarkets 이것보다 사회적으로 너무 많이 먹을 수는 없습니다. 무역 복사 대신에 nextmarkets를 사용하면 월별 요금으로 하나 이상의 개인 트레이딩 코치를 선택할 수 있습니다. 그런 다음 이메일이나 푸시 알림으로 모든 거래와 전략을 전달받습니다. 코치는 트레이딩 세션 중입니다. 또한 자신의 어깨 너머로보고 자신의 거래 활동을 가정용 PC 또는 이동 중 스마트 폰 앱으로 팔로우 할 수 있으므로이 전문가들로부터 배울 수 있습니다..StockTwits 2008 년에 설립 된 StockTwits는 금융 및 투자 커뮤니티를위한 소셜 커뮤니케이션 플랫폼입니다. 새로운 형태의 통찰력을 제공하기 위해 웹 및 소셜 미디어 전반의 주식 및 시장 주변 정보 흐름을 조직합니다. AGEA AGEA는 국제 Forex 브로커입니다. 2005 년 그들은 소셜 네트워킹을 독점 거래 플랫폼에 처음으로 도입 한 회사 중 하나가되었습니다. Streamster이 플랫폼은 거래자가 경험을 공유하고 거래 아이디어를 토론하도록 허용하고 장려합니다. 다른 거래자의 자동 복사가 없지만 소셜 플랫폼을 데모 계정으로 시도 할 수 있습니다. 즐겨 찾기의 모든 대화와 잡담을 대조하는 소셜 미디어 수집기 주식, FX 쌍 및 상품 다시, 아니 autotrading, 하지만 정보 플랫폼입니다. 이 시장은 새로운 네트워크와 솔루션 공급자가 사회 거래 시장 공간을 차지하려고 노력하면서 매우 빠르게 진화하고 있습니다. 따라서이 목록이 성장할 것으로 기대합니다. 자신의 플랫폼에서 사용할 수있는 몇 가지 상인이나 전략 만 복사 할 수있는 매우 작은 소셜 거래 네트워크 또는 플랫폼이 베타 테스트 단계에있는 일부 회사. 일부 회사도 사라질 수 있습니다. Eg Alpari는 자사의 TraderConnect 소셜 FX 2014 년 6 월 IBFX는 1 개월 후 Connect를 중단했으며 2014 년 10 월 31 일 Currensee가 폐쇄되었으며 2014 년 12 월 FifP ro는 2016 년 Q에서 SuperTrader 플랫폼을 폐쇄하고 2016 년 12 월 5 일에 신호 거래자를 폐쇄했습니다. 앞서 언급했듯이 직접 경험 한 투자 경험을 토대로 주요 리뷰를 읽거나 소셜 거래 데모를 제공하는 주요 거래를 시도해보십시오 계정 목록은 여기 우리는 또한 주요 소셜 거래 플랫폼과 네트워크의 모든 주요 기능을 비교하는 테이블을 만들었습니다. 유용 할 수도 있습니다 마지막 업데이트 : 2016 년 12 월 12 일. 이 정보가 마음에 드시면 thanks. FX Junction - 세계에서 가장 큰 열린 사회 무역 네트워크. 이 주간의 상인 사회 통계. FX 교차점은 무엇입니까? FX 교차점은 회원들이 프로필을 만들고 전 세계의 모든 경험 수준의 다른 구성원을 따라갈 수있는 온라인 소셜 및 거래 네트워크입니다. 간단하고 쉽게 의사 소통, 거래 전략 및 시장 논평 공유 MetaTrader 4 및 MetaTrader 5 플랫폼을 사용하는 모든 중개인으로부터 Forex 거래 계좌를 연결할 수 있습니다. 실시간, 사후 및 AutoCopy 거래 신호 등에서 거래 실적을보고 분석 할 수 있습니다. 우리의 사명은 거래에 관심이있는 모든 사람들을위한 개방 된 환경을 제공하는 것입니다. 여기서 거래자는 많은 사람들의 집단적 지혜를 활용할 수있는 플랫폼을 통해 연결할 수 있습니다. FX 정션에 가입하십시오. 누구나 이용할 수 있습니다. FX 정션은 자유롭게 가입하고 사용할 수 있습니다. 여러분이 처음으로 거래하거나 노련한 전문가 일지라도, 당신과 같은 수천 명의 사람들을 만나고 지혜로운 혜택을 누릴 수 있습니다. 군중. 드림 팀 구성. 트레이더 포트폴리오를 만들고 통제 상태를 유지할 때 단일 자산 관리자와 함께 투자하십시오. 선택 기준에 따라 수천 명의 거래자의 실적을 분석하고 계정에서 자신의 신호를 자동 복사하십시오. 이해 상충 없음. 다른 사회 트레이딩 네트워크와는 달리, FX Junction은 브로커, 자산 매니저 또는 소개 브로커가 아닙니다. 자신의 브로커 계좌를 자유롭게 연결하여 트레이드를 완벽하게 제어 할 수 있습니다 돈을 적립하십시오. 신호를 공유하십시오. 성공적인 상인이라면 실적을 공유하고 추가 수익을 얻으십시오. 자신의 수수료 모델을 선택하고 성공을 증명하며 수천 명의 투자자가 관심을 갖도록하십시오. AutoCopy 거래자를 선택하면 상인에 따라 수수료가 부과 될 수 있습니다. Forex Traders. Forum For goinging. Forex 포럼 - 통계 최신 스레드. 최고 활성 사용자. 최신 Forex 분석. 저작권 2017 Huge Ltd. Caution 거래는 재정적 손실의 가능성을 포함합니다. 잃을 준비가되어있는 돈으로 만 거래하면, 귀하가 통제 할 수없는 요인으로 인해 거래 계좌에서 모든 돈을 잃을 수 있음을 인식해야합니다. 많은 외환 중개인은 또한 귀하가 초과하는 손실 거래 자본 귀하의 계정에있는 것보다 더 많은 돈을 잃을 수도 있습니다 거래 신호의 결과로 발생하는 손실에 대해 책임을지지 않습니다. 회원으로 가입함으로써 우리는 재정적 인 조언을 제공하지 않으며 귀하는 귀하의 계좌로 거래를 복사하기로 결정 우리는 거래하는 돈의 수준이나 각 거래와 관련하여 취할 수있는 위험 수준에 대해 알지 못합니다. 귀하는 자신의 재무 결정을 내려야합니다 , 우리는이 웹 사이트에 forex 관련 제품에 대한 우리의 신호 또는 조언의 결과로 만들거나 잃은 돈에 대한 책임을지지 않습니다. vBulletin 버전 5 2 4 저작권 2017 vBulletin 솔루션, Inc의 판권 소유. FOREX Trading. In의 신경 네트워크 이 기사에서는 신경 네트워크 소프트웨어를 사용하여 완벽한 신경 네트워크 거래 시스템을 만드는 예를 보여줍니다. 이 예제에서는 Cortex 내장 스크립팅 언어를 사용하므로 스크립팅 언어 가이드를 먼저 읽어보십시오. 신경망을 사용하여 FOREX 거래 전략을 수립하십시오. 무료 온라인 튜토리얼을 사용하면 신경 네트워크를 사용하는 전체주기를 찾을 수 있습니다 외환 거래 또는 주식 시장 거래를위한 Cortex 신경망 소프트웨어 아이디어는 동일합니다. 인공 신경망에 대한 입력 방법을 선택하는 방법과 사용할 대상을 결정하는 방법을 배웁니다. 당신은 뉴런의 신경망 번호의 구조와 신경망의 구조 모두의 신경 네트워크 최적화를 수행 할 수 있도록 스크립트를 사용할 수있는 예를 찾을 수 있습니다 외환 거래 시스템 중지 손실 etc. Finally 대부분의 자습서에 존재하지 않는 부분, 당신은 다음에 무엇을 배우게됩니다 결국, Cortex 신경망 소프트웨어는 실시간 거래를 할 수 없으며, Trade Station, MetaQuotes 또는 MetaTrader와 같은 것을 사용해야합니다 Cortex에서 FOREX 거래 시스템을 원하는 거래 플랫폼으로 이식하는 방법 DLL, ActiveX 컨트롤 및 로우 레벨 프로그래밍을 처리해야합니까? Cortex Neural Networks 소프트웨어는 쉽게 사용할 수있는 기능을 제공합니다 귀하의 거래 플랫폼의 스크립팅 언어에 대한 훈련 된 신경 네트워크 결과 DLL, DDE, ActiveX 또는 기타 저급 솔루션 없음 - 모든 것이 간단하고 간단합니다. 중요 사항은 자습서를 교환하는 방법이 아닙니다. Cortex Neural Networks 소프트웨어를 사용하지만 여전히 자신의 거래 시스템을 개발해야합니다. 여기에서 사용하는 것은 출발점 일 뿐이므로 forex 거래 전략으로 사용해서는 안됩니다. 이 텍스트는 NN 기반 거래 시스템을 만들고이를 원하는 거래 플랫폼으로 이식하는 방법을 가르쳐주는 것입니다. 그러나 예는 단순화되어 거래 원칙의 예 로서만 사용될 수 있습니다. 같은 방식으로 MACD 거래 시스템 , 많은 자습서에서 찾을 수있는 시장이 변화함에 따라 더 이상 잘 작동하지 않지만 기계적 거래를위한 지표를 사용하는 좋은 예입니다. 두 단어로 나만의 분석을 할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 예제를 사용합니다. 당신의 인생을 더 편하게하기 위해서, 나는 단지 조각뿐만 아니라 모든 것을 포함 시켰습니다. 하지만 그것은 텍스트를 훨씬 더 길게 만듭니다. 또한, 무엇보다 개선 된 이유와 이유를 설명 할 때마다, 매우 첫 번째, 서투른 외환 거래 시스템에서 더 발전 할 것입니다. 참을성이 있거나 필요한 부분으로 직접 건너 뛰십시오. 중요한 것은 코드가 돌에 새겨 져있는 것이 아니라이 텍스트가 작성되는 동안 바뀔 수 있다는 것입니다. 스크립트 파일의 최종 버전은 Cortex 아카이브에 포함되어 있습니다. Cortex Neural Networks 소프트웨어 사용자 가이드에서 우리는 GENZ 주식의 가격을 예측하는 aftifficial Neural Network의 간단한 예를 사용했습니다. 이 접근법에 무엇이 잘못되었는지 알아 보려면 다음을 수행하십시오. 같은 간단한 예제, 학습 집합에 800 레코드를 사용하는 대신 조금 더 짧게 사용합니다. 그냥 작동하지 않을 것입니다. 이유는 분명합니다. 스스로 신경을 쓰면 이유는 무엇입니까? 미래의 가치는 첫 번째 장소에서 수행 될 수 있습니다. 대답은 패턴을 인식하기 위해 신경망 패턴 인식이라고하는 것을 배우는 것이며, 이러한 패턴에 숨겨진 로직이 있으면 동일한 로직을 가진 새로운 패턴조차도 그 논리는 똑같습니다. 여기에 하나도 없지만 세 가지 문제가 있습니다. 먼저 Microsoft의 주가를 살펴보면 다음과 같은 학습 부분에서 추락하고 있습니다. 우리의 데이터 및 옆으로 - 테스트 부분에서 논리가 바뀌었을 가능성이 있습니다. 두 번째, 그리고 훨씬 더 중요합니다. - 우리가 10-100 범위의 신경 네트워크를 가르치고 볼 수있는 패턴은 무엇입니까? 1 ~ 3 범위 - 서로 다른 패턴 10, 20, 30 및 1, 2, 3은 인간과 비슷하게 보입니다. 왜냐하면 - 그렇기 때문에 - 0으로 끝나는 숫자로 표시 할 때 10으로 나눌 수있는 능력이 있습니다. 데이터의 사전 처리, 그리고 기본적으로 NN은 그것을 할 수 없습니다. 우리는 그것을 가르 칠 수 있습니다 물론 그것은 정확하게 가르쳐야 만합니다. 이것은 세 번째이며 가장 중요한 것입니다. 가격 예측 우리는 신경 쓰지 않아 FOREX 사는 판매 신호를 필요로합니다. 잠시만 기다려주세요. 같은 범위에서 학습과 테스트 모두를 할 필요가 있습니다. 그리고 그것에 기초하여 거래 의사 결정을 할 수 있어야합니다. 우리가 지표 Bingo라고 부르는 것은 아닙니다. 그래서, 우리가하려고하는 일입니다. 지표를 만들어 NN에 공급할 것입니다. n 입력 값을 입력하고, 가치없는 주가가 아니라 지표 값을 예측하려고 시도합니다. 첫 번째 예에서는 디스크에서 주가를로드하고 신경망 파일을 열고 학습을 시작합니다. 새로운 스크립트 파일을 만들거나 Cortex Neural Networks 소프트웨어 아카이브와 함께 제공된 파일을 열고 호출하십시오. 먼저, 파일에서 가격 값을 다운로드해야합니다. 아래에서 CLV 표시기를 사용 하겠지만 그것을 계산하기 위해, 우리는 높이와 낮추기를위한 split-adjusted 값이 필요합니다. 여기서는 닫히는 것만은 아닙니다. 첫번째 줄은 strStockPath 변수에 경로를 지정합니다. 물론, 데이터를 편집해야합니다. 파일은 다른 디렉토리에 있습니다. 우리가 지정하는 두 번째 줄에서, 이 경로는 상대적으로 파일의 위치에 상대적인 것이 아닙니다. TABLELOADER는 첫 줄을 건너 뛰기 위해 시작 줄의 빈 문자열 인 경로를받습니다. 열 이름, 파일의 일부. footer line doe의 마지막 줄. 데이터가 포함되어 있지 않으면 열 번호 0을로드하고 arrDate, 2 arrHigh, 3 arrLow, 4 arrC 및 6 arrClose라고도합니다. TABLELOADER에 대한 자세한 설명은 SLANG 참조 안내서를 참조하십시오. 조정 된 닫기를 닫기로 나누고이 값을 사용하여 낮음 및 높음을 조정합니다. 파일에 최신 데이터가 먼저 포함되어 있고 마지막으로 필요합니다. 다음으로 표시기를 만들어야합니다. 닫기 위치가 될 것입니다. 값 표시기, 실제 생활에서는 NN 입력으로 하나 이상의 표시기를 사용합니다. CLV Close - Low - High - Close High - Low, Close, Low 및 High는 다음과 같이 계산됩니다. 우리가 NN의 범위를 다시 0-1로 쉽게 정규화 할 수 있도록 0-1 범위에서 원한다는 것을 유의하십시오. 다음으로 지연을 생성해야합니다. file lags를 1, 2와 같게 사용하십시오. 9 파일 기능에 대한 자세한 내용은 SLANG 참조 안내서를 참조하십시오. Cortex NN 대화 상자는 간단한 지연을 자동으로 생성 할 수 있습니다. 생성 지연 버튼을 사용할 수 있습니다. 하지만이 텍스트의 뒷부분에서 복잡한 차선으로 작업 할 것입니다. 이는 1, 2, 3이 아닌 1, 3, 64가 무엇이든간에 이 작업을 좀 더 유연한 방식으로 처리 할 수있는 코드를 만들어야합니다. 지연 파일을 사용하면 첫 번째 신경망을 만들 준비가되었습니다. 이 함수는 많은 매개 변수를 필요로하므로주의해야합니다. 그러나 코드는 매우 간단합니다. 그런데 코드의 의미있는 이름 대신 숫자를 처리 할 수 ​​있다고 생각한다면이 코드의 대부분을 제거 할 수 있습니다. 이는 매우 나쁜 코딩 방법입니다. 이제 신경망과 지연된 파일 데이터가 있으면 네트워크를 가르쳐야합니다. 지연 파일에는 1074 개의 레코드가 있으므로 800 세트를 학습 세트로 사용하고 나머지 274 세트를 테스트 세트로 사용하는 것이 합리적입니다. 물론 네트워크 파일을 열고 클릭 할 수 있습니다 Learning (학습) 탭의 Run (실행) 버튼 그러나 이것은 고급 Cortex 신경망 소프트웨어에 대한 소개이므로 프로그래밍, SLANG 내장 스크립팅 언어를 대신 사용하십시오. 다음 코드는 Ann NN 설정을 사용하여 모달 대화 상자를 표시합니다. 참고 : 실행 단추를 클릭 할 권한이 필요하면이를 변경해야합니다. bStartLearning은 0이 될 수 있습니다 이 경우 대화 상자는 입력을 기다리거나 1을 입력하면 학습이 자동으로 시작됩니다. 확인 버튼을 클릭하여 대화 상자를 닫으면 bResumeScript가 1이면 스크립트가 다시 시작됩니다. bReset은 학습이 시작되기 전에 네트워크를 재설정하십시오. 스크립트를 실행하고 에포크 카운터가 1000을 초과 할 때까지 기다린 다음 중지를 클릭하십시오. 적용 탭으로 이동 한 다음 적용을 클릭하십시오. NN을 통해 학습 및 테스트하는 전체 데이터 세트가 실행됩니다. 원본 입력 - 출력과 NN 생성 예측을 모두 포함하는 파일을 만들면 쉽게 그려서 서로에 대해 작성할 수 있습니다. 출력 탭에서 파일을 선택하고 파일 찾아보기를 클릭 한 다음 필드를 선택한 다음 왼쪽 목록 상자에서 아니오를 누르고 있음 Ctrl 키를 누른 상태에서 오른쪽 목록 상자에서 마우스 Clv 및 NN Clv를 선택합니다. 차트를 클릭하여 우리의 예측이 얼마나 좋은지 확인합니다. 우리가 볼 수있는 것보다 다소 좋았습니다. 여전히 특별한 것은 없습니다. 이것은 SLANG 스크립팅으로 수행 할 수있는 작업의 일례이며 Cortex의 일상적인 작업을 자동화하는 방법입니다. 그러나 지금까지는 손으로 할 수있는 일은 아무것도하지 않았습니다. 거의 지연이 없습니다. 왜냐하면 커스텀 지연 파일 , 말하자면, Clv-100, Clv-50, Clv-25 컬럼을 가지고 있다면, 스크립트없이 Cortex에서 할 수 없으므로 SLANG 또는 Excel을 사용해야합니다. FOREX Trading Strategy 무엇을 최적화 할 것인가? 우리는 좋은 예측이 필요합니까, 아니면 이익으로 거래하기 위해 사용할 수있는 것이 필요합니까? 이상하게 보일뿐입니다. 잠시 생각해보십시오. 좋은 1 시간 예측 95 개가 있습니다. Still , 가격이 한 시간 만에 얼마나 멀리 갈 수 있을까요? 너무 멀지 않은 것, 두렵습니다. 상황과 비교해보십시오. 오히려 부정확 한 10 시간의 예측보다 좋을 것입니다. 이 질문에 답하기 위해 우리는 실제로 거래해야합니다. 두 NN에 의해 ​​생성 된 평균 오류의 간단한 비교는 도움이되지 않습니다. 동일한 문제의 두 번째 부분이 진행되고 있습니다 우리는 좋은 예측을 정의합니다. 75 개의 예측을 생성하는 네트워크가 있다고 가정합시다. 100 개의 정확한 예측을 생성하는 NN과 비교하십시오. 마지막 하나가 더 좋습니다. 이제, 100 개의 정확한 NN의 출력 예측을 나누십시오. 10에 의해 우리는 매우 정확한 네트워크를 갖게 될 것입니다. 왜냐하면 그 신호가 원하는 출력으로 사용 된 신호 근처에 있지 않기 때문입니다. 그러나 우리는 100 개의 정확한 NN을 사용하는 것과 같은 방식으로 사용할 수 있습니다. 우리가해야 할 일은 10을 곱하면됩니다. NN은 평균 2 차 오차를 조정하여 상관 관계를 생성함으로써 만들어집니다. 따라서 이론적으로는 실제 주식 거래에 사용할 때 NN이 좋지 않은 결과를 보여줄 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 거래를 사용하여 NN을 테스트하고이 거래 이익의 결과를 사용할 필요가 있습니다. 이 NN이 다른 것보다 낫다면 결단을 내려야합니다. 할 수 있습니다 NN을 미세하게 조정하는 데 사용할 수있는 프로그램을 만들어 보겠습니다. 이번에는 미세 조정을 통해 거래 결과를 얻게 될 것입니다. Neural Network Trading 몇 가지 짧은 메모. 첫 번째로, 위의 예에서 자동 학습은 멈추지 않을 것입니다. 왜냐하면 우리가 정지 기준을 지정하지 않았기 때문입니다. 대화 상자 나 CREATENN 함수에서 NN 그것에 도달하면 멈추고 bResumeScript가 1로 설정되면 대화 상자가 닫히고 스크립트가 다시 시작됩니다. 또한 최대 에포크 수를 제공 할 수 있습니다. 또는 둘 다 아래 예에서 사용하지 않을 수도 있습니다. 적어도 항상 그렇지는 않습니다. NN이 준비가되었다고 생각할 때 학습을보고 멈추기를 클릭 할 계획이므로 완전 자동 모드로 수행하려면이 매개 변수에주의하십시오. 둘째, 네트워크를 더 작고 빠르 게 만드는 방법 중 하나 정확하고, 작은 네트워크에서 시작하고 그것의 크기, 뉴런에 의해 뉴런을 증가하는 것입니다 Obwiously, 입력 뉴런의 수는 입력 데이터 열 수에 따라 결정되지만 출력 뉴런 수는 출력 데이터 열 수와 같아야합니다 (보통은 반드시 하나가되어야 함). 숨겨진 레이어 s의 뉴런의 수를 최적화합니다. 내가 언급 한 바와 같이, 우리는 실제로 어떤 데이터를 사용해야하는지 알지 못합니다. Clv-15 15 일 지연으로 예측이 정확 해졌습니다. Clv-256이 필요합니까? 같은 NN에서 둘을 모두 사용하거나 Clv-256을 추가하면 성능이 저하됩니다. 서로 다른 입력 매개 변수를 시도하기 위해 중첩 된 순환을 사용하여 할 수 있습니다. NN을 만듭니다. 우리가 주식 데이터에 대해 수행 한 것과 동일한 방식으로 반복합니다. NN은 주식과 FOREX 사이에 차이가 없다, 그냥 내가이 텍스트를 쓰는 동안 처리하고자 FOREX에 대한 고품질의 데이터 파일 몇 가지가 발생했습니다. 래그의 다른 조합을 시도하십시오. 뉴런의 다른 번호를 입력하십시오 숨겨진 레이어. 그러나 가능한 모든 매개 변수의 가능한 모든 조합을 시도하면 컴퓨터가 얼마나 빠르든지간에 결과를 얻지 못합니다. 계산을 최소한으로 줄이기 위해 몇 가지 트릭을 사용합니다. 그런데 한 숨겨진 뉴런에서 시작하여 2, 3 등으로 늘리면 NN을 사용하여 거래를 테스트하면 예측 또는 이익의 오류 품질이 어느 시점에서 증가 할 수 있습니다 당신의 승자가 있습니다. 불행히도, 첫 번째 성능 피크 이후에 두 번째 제품이 없을 수 있다는 것을 증명할 수는 없습니다. 오류는 100, 30, 20, 40, 50처럼 될 것입니다. 최소, 오른쪽, 그리고 나서 30, 20, 10, 15 초 두 번째 최소 모든 합리적인 숫자를 테스트해야합니다 .3 번째 최적화는 양날 검입니다. 코드를 지나치게 최적화하면 데이터 외부에서 작동하지 않을 수 있습니다. 그것을 미세 조정하는 데 사용됨 나는이 함정을 피하기 위해 최선을 다할 것입니다. 만약 당신이 더하기를 원한다면 귀하의 코드 또는 NN 최적화, 나는이 방법의 숨겨진 된 문제에 대 한 자세한 내용은 인터넷에서 연구하는 것이 좋습니다. 또한, 이익 곡선의 매끄러운에 약간의 관심을 지불 할 것 0처럼 보이는 이익 , -500, 1000, -100, 10000은 좋지만 이익이 0, 100, 200, 300, 400이면 위험이 적습니다. 나중에 이야기 할 수 있습니다. 마지막으로이 예에서는 주식 가격보다 FOREX를 사용하십시오. NN의 관점에서 차이점이 없습니다. 그리고 내 관점에서 - Forex는 거래하는 것이 훨씬 더 재미 있습니다. 주식을 선호하는 경우, 코드를 쉽게 수정할 수 있습니다. FOREX 무역 전략 먼저, 우리 코드의 프로토 타입을 만들어 봅시다. 미래에 쉽게 최적화 될 수있는 코드입니다. 신경망을 사용하여 무역 번호에 대한 차트 이익을 창출하는 거래 시스템이 될 것입니다. 우리의 거래 시스템의 견고성을 측정하기 위해 드랍 다운을 계산하십시오. 여기서 주요 차이점은 우리가 functi 모든 코드를 프로그램의 주요 블록에 배치하는 대신이 방법을 사용하면 훨씬 쉽게 관리 할 수 ​​있습니다. 둘째, TestNet 함수가 있습니다. 아주 간단한 거래 알고리즘을 사용하고 있습니다. CLV 표시기는 0 - 1 간격으로 제한됩니다 CLV의 버전은 dBuyLevel이 위의 코드를 참조 할 때 dSellLevel을 건너면 매수입니다. 분명히 최고의 거래 전략은 아니지만 목적은 지금 당장 필요합니다. 당신이 그것을 향상시키고 싶다면, 여기에 몇 가지 포인터가 있습니다. 먼저, 시장에 항상 존재하지 않는 시스템을 원할 수도 있습니다. 둘째, 입력으로 하나 이상의 지표를 사용하고 싶을 수도 있습니다. 하나의 NN보다, 거래 결정이 몇 가지 예측 지표를 기반으로 이루어 지도록합니다. 나중에 거래 알고리즘에 몇 가지 개선점을 추가 할 것입니다. 우리는 FOREX 거래 스프레드의 일부 표준 가정을 5 포인트, 레버 레이드는 100, 최소 로트는 100 미니 우리 거래 시스템을 한번 보자. 다시 한번 는 지나치게 단순화 된 것입니다. TestNn이 마지막으로 호출되는 중요한 메모이며 해당 지점에 생성 된 모든 변수에 대한 액세스 권한이 있습니다. 사용하고있는 변수가 초기화되지 않은 것을 보면, 아마도 NewNn에서 초기화되었다는 것을 의미합니다 , TeachNn 또는 TestNn 이전에 호출 된 다른 함수를 사용합니다. 일을 더 쉽게하려면 코드에 주석을 넣으십시오. 코드 다운에 대한 몇 가지 단어 계산 방법이 거의 없으며 가장 정직하다고 생각하는 것을 사용하고 있습니다. 우리 시스템의 불안정성을 측정하는 척도이다. 돈이 풀릴 확률은 얼마인가? 초기 금액은 1000이라고하자. 이익이 100, 200, 300, 400으로 떨어지는 경우 0은 100, 200, 100이면 100이다. 우리가 방금 잃어 버린 금액이 1200에서 1100까지의 초기 보증금의 1 / 10과 같아 지므로 인출은 0 1 10입니다. 나는 대규모 인출과 함께 거래 시스템을 사용하는 것에 대해 강력하게 조언합니다. 또한, 여기에서 나는 인출을 사용합니다. 가변 로트 크기와 함께 사용하십시오 그러나 실제 샘플에서는, eBook과 함께 제공되는 다른 버전을 볼 수 있습니다. 여기서 볼 수 있듯이, 여기서는 항상 초기 금액 인 1000을 사용하여 인출액을 계산합니다. 이유는 간단합니다. 우리는 항상 같은 로트 크기로 돈 관리를 사용하지 않으므로 아무런 차이가 없습니다. , 우리가 이미 얼마나 많은 돈을 우리의 계정에 축적했는지, 평균 이익은 일정해야합니다. 이 경우의 더 나쁜 시나리오는 처음부터 1000에 해당합니다. 우리가 돈을 잃어 버리고있는 것을 고려하면 1000을 사용하여 인출액을 계산하면 더 나쁜 삭감을 얻으십시오 이것은 저희를 속이지는 것을 도울 것입니다 예를 들면, 우리는 언젠가는 무역하고, 우리의 계정에 10,000 있는다 그 때 우리는 약간 돈을 풀고, 우리는 지금 8,000가있다 그 때 우리는 재기하고, 12,000를 얻었다 좋은 우리가 돈 관리를 시작할 때 매우 중요하고 더 중요해질 것이므로 논리를 다시 반복합시다. 고정 된 크기의 로트를 사용하여 거래합니다. 따라서, 통계적으로, 최대 손실 위 우리가 1000 명일 때, 처음에는 일어나지 않을 것입니다. 그리고 만약 그것이 발생한다면, 우리는 -1000,000-8000을 갖게 될 것입니다. 따라서 거래 시스템이 너무 위험 할 것입니다. 우리가 아마 돈 관리에 대해서 이야기 할 때, 우리는 drawdown 계산에 다른 접근법을 사용해야 할 것입니다. 참고로, 이 거래 시스템에서, 내가 High를 사용하여 구매하는 악화 가능한 시나리오를 사용하고 Low를 사용하여 판매합니다. 많은 테스터가이 규칙을 따르지 않고 거래 시스템을 생성합니다. 역사적인 데이터에서 잘 작동하지만 실제 생활에서이 거래 시스템은 매우 열악한 성능을 보입니다. 왜. 가격 막대를 살펴보십시오. 열기, 높음, 낮음 및 닫음을 알고 계십니까, 가격이 막대 내부에서 어떻게 움직 였는지 아니요 , 당신의 거래 시스템은 가격 표시 줄의 하단에 가격 표시 줄의 하단에있는 구매 신호를 생성하자 dLotSize를 0으로 1을 사용하고 있음을 알 수 있습니다. 100 1 분명히 실제 거래에서, 로트 크기 네가 가지고있는 돈에 따라 계산된다. 그런데, 우리는 거래를하지 않고 여기에서 테스트를하고 있습니다. 테스트를 위해 수익 곡선이 얼마나 매끄러운지를 확인해야합니다. dLotSize 100에 대해 로트 크기가 동일하면 훨씬 쉽게 할 수 있습니다. 직선을 약간의 양의 기울기로 나타내지 만 조정 가능한 로트 크기의 경우에는 지수를 얻습니다. 분석하기가 훨씬 어렵습니다. 이 글의 뒤에서 우리는 거래 시스템에 자금 관리 규칙을 적용 할 예정입니다. 우리는 테스트 함수의 마지막 부분을 끝내고 나머지 코드를 살펴 보겠습니다. 다음 함수는 CLV 표시기를 만듭니다. 매개 변수로 간격을 사용하므로 최적화 중에 여러 번 호출 할 수 있습니다 , 다른 숫자를 전달합니다. 참고로, 0-1 간격으로 작동하는 NN을 사용하고 있습니다. 물론 데이터를 정규화 할 수는 있지만 지표를 2로 나누고 0 5를 더하기 위해 선택했습니다. 0 - 1 범위. 지연 파일을 만들려면 CREATELAGFILE 함수를 사용할 수 있습니다. n 필요한 모든 코드를 명시 적으로 제공하여이 작업을 수행합니다. 이 경우, 지연된 열 수를 다양하게 변경하면 더 많은 제어가 필요합니다. nRemoveFirst 매개 변수가 중요합니다. 지표와 같은 많은 함수가 중요합니다. 이동 평균, 지연 발생기는 데이터 세트의 처음 몇 레코드에서 제대로 작동하지 않습니다. MA 14가 있다고 가정합시다 - 레코드 1 - 13에 무엇을 넣을 것인가? 그래서 우리는 처음 몇 개의 신뢰할 수없는 우리는 NewNn과이 프로그램의 모든 기능에 대해 최적화 과정에서 변경할 수있는 매개 변수 만 전달해야합니다. 예를 들어, 항상 건너 뛰기 전에 매개 변수를 건너 뛸 필요가 없습니다. TeachNn 함수는 단순히 NN 대화 상자를 표시합니다. 마지막으로 차트 작성 기능이 필요합니다. 필수는 아니지만 수익 차트가 어떻게 표시되는지 항상 확인하는 것이 좋습니다. 다음 코드는 XML을 사용하여 차트를 생성하므로 Alterna 튜토리얼을 읽는 것이 좋습니다. 순식간에 파일을 저장하는 대신 차트를 그릴 수 있습니다. 샘플 스크립트 디렉토리에있는 샘플 중 하나를 사용하십시오. 마지막으로 XML 대신 HTML을 생성하도록 코드를 수정할 수 있습니다. HTML이 더 쉽습니다. 배우고, 하지만 코드 자체가 조금 덜 readablepile되며 스크립트를 실행합니다. 예상대로, CLV에 대한 간격으로 7 시간을 사용하여 매우 가난한 결과를 생산. FOREX 무역 전략 및 최적화. 가난한 결과에 대한 이유는 꽤 있습니다 우리는 Interval, Stop Loss, 매수와 매도 수준 및 기타 매개 변수를 순전히 무작위로 사용했습니다. 우리는 먼저 마음에 들어 왔던 것을 먼저 선택했습니다. 우리가 몇 가지 조합을 시도한다면 어떻게 될까요? FOREX Trading Signals 무엇을 최적화 할 것인가. 먼저, overoptimizing 매수 및 매도 수준, 우리는 미래의 성과를 망칠 수 있습니다. 특히 매수 및 매도 한도가 가까울수록 성과가 비슷할 때 우리는 여전히 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 매수 제한에서 -10의 이윤이 0 3 일 경우, 그리고 그것이 0 일 때 1000의 이익을 얻는다. e는 아마도 운 좋은 우연의 일치이며 우리는 거래 시스템에 035를 사용하면 안됩니다. 앞으로는 다시는 발생하지 않을 것입니다. 대신에 1000 대신에 -10과 10이 있으면 사용하는 것이 더 안전 할 수 있습니다. 일반적으로 , 실제 거래하는 동안 성과가 좋을 것처럼 우리의 거래 시스템은 더 나쁜 시나리오를 위해 만들어 져야합니다. 테스트 도중 살아남을 수는 있지만 다른 방법은 아닙니다. 우리는 지표 간격의 값을 다양하게 할 수 있습니다. 우리는 충분한 거래가 있기 때문에 통계의 측면에서 시스템의 성능에 확신을 가질 수 있습니다. 우리는 분명히 뉴런의 수를 다양하게 할 수 있습니다. 쉽게 최적화 할 수 있다고 생각하지 않습니다. 입력 수를 변경할 수 있습니다 그리고 입력에 대해 뒤쳐져 있습니다. 과도하게 최적화 할 수는 있지만 일어날 가능성은 희박합니다. 물론 다양한 지표를 시도 할 수 있습니다. FOREX 신호를 최적화하십시오. 최적화 방법. 이미 언급했듯이 가능한 모든 시도를 시작하면 조합, 그것은 영원히 걸릴 것입니다 그래서 우리는 속일거야 가능한 한 적은 계산을하기 위해 Clv-1과 Clv-2가 아마도 중요하지만, 무엇에 관해서는 어떻게 될 것인가? Clv-128 그리고 만약 우리가 이미 Clv-128을 가지고 있다면 아마도 Clv-129가 필요할까요? 아닙니다. 그래서 우리는 Clv-1, Clv-2, Clv-4, Clv-8 Clv-128 같은 것을 가질 것입니다. 몇 가지 변이가있어 수천 시간의 계산 시간을 단축 할 수 있습니다. FOREX Professional System Trading 전혀 작동 할 수 있습니까? 정확하게 예측하고 싶은 것은 무엇입니까? 이 시점까지는 EURUSD에 대해 1 시간 차트를 사용했으며 다음 막대를 예측했습니다 CLV 3 CLV 3은 어떨까요? 특히 첫 번째 거래 시스템의 성능 저하를 고려할 때, 적어도 이상적인 세계에서는 수익성이 좋은 거래를 성취 할 수 있다는 것을 알고있는 것이 좋습니다. 이 질문에 답하기 위해 간단한 테스트 프로그램을 작성하겠습니다. 우리의 예측은 100 정확하다고 가정합니다. 우리는 CLN N을 사용합니다. NN에서 예측 한 것이 아닙니다. 올바른 것입니다. 우리는 미래로부터 데이터를 가져와 NN 예측 대신에 사용하려고합니다. 이 방법은 실생활에서 작동하지 않지만 우리가 기대하는 것에 대한 아이디어를 줄 것입니다. 결과를 볼 때 선진 자금 관리를 사용하고 있지 않다는 것을 명심하십시오, 우리의 로트 크기는 최소 100으로 설정되어 있습니다. 가변 로트 크기를 사용한다면 결과는 극적으로 달라질 것입니다. 그러나 0 1로 설정된 많은 크기에서도 미래의 정보를 얻는 것이 궁극적 인 상인의 홀리 그레이입니다. 당신은 이미이 코드에 익숙합니다. 로드 유일한 차이점은 이미지 디렉토리에있는 파일 목록을 가져오고 확장자가있는 모든 파일을 삭제하는 부분입니다. 이 코드의 이유는 우리가 테스트를 진행하는 동안 간단합니다. 수천 개의 이미지 파일을 만들 것입니다. 우리가 끝나고 나서 그들을 매달아달라고하지 마라. 그래서 th에서. 예를 들어, CLV 간격과 같은 가능한 모든 값을 사용하려고하지 않습니다. 대신에 우리가 원하는 값만 포함하는 배열을 만들 수 있습니다. 테스트 그런 다음 아래에서 우리는이 배열을 살펴볼 것입니다. 정지 손실은 모든 거래 전략의 중요한 부분이므로, 변수를 변경하기로 결정했습니다. 그러나 시스템을 과도하게 최적화하기 쉽기 때문에 위험한 아이디어입니다. 구매 및 판매 레벨에 대한 다른 값을 테스트 할 수 있지만 배열을 사용하지 않고 주기적으로 수행됩니다. 이전 예와 달리 많은 이미지가 포함 된 큰 XML 파일을 원합니다. 코드를 이동했습니다. 즉, Chart 함수 외부에서 XML 머리글과 바닥 글을 형성하는 것입니다. 자세한 내용은 온라인 XML 자습서 중 하나를 읽으십시오. 참고로, 0을 첫 번째 지연으로 사용하고 있습니다. 즉, 먼저 이동하지 않은 표시기 CLV를 테스트 중입니다. 미래에서 아이디어를 얻는 방법, 좋은 거래 시스템 NN이 끔찍하지 않고, 옳은 말이다. 모든 돈을 잃어 버리고있다. Cortex는 Internet Explorer 컨트롤을 사용하여 XML 페이지를 표시한다. 페이지가 커지면 많은 메모리가 필요하다. 컴퓨터가 처리 할 수없는 경우 여러 XML 또는 대신 HTML 페이지, forexnn02의 경우에는 페이지가 상대적으로 짧기 때문에 문제가되어서는 안됩니다. 이 텍스트의 뒷부분에서 스크립트에서 수행중인 작업 중 XML 파일을 만들지 만 Cortex에서 열지 마십시오. using Internet Explorer instead - unlike IE control, the Internet Explorer does not have the memory problem. Now the code that is trying different combinations of parameters. Here, we are using nested cycles In every cycle, we are assidning some variable for example, nInterval for the outer cycle This way the cycle will assign values of all elements of a corresponding array, one in a time Then WITHIN it, the inner cycle is used, and so on, so that all combinations of all array elements are tested. In the inn ermost cycle, I am calling the Test function, to test trade , and Chart to add a new picture to a list of images saved on disk Note, that this Chart does not show any images, until all cycles are completed. The Test and CreateClv functions are almost the same as in the previous example The only real difference is due to the fact that it is called more then once To do it, I am calling ARRAYREMOVE to cleanup arrays. Also, notice, that we are only creating charts for the combinations of parameters, that produce trading system with positive profit Otherwise, we call continue , to skip the Chart function. Finally, we have Take Profit now, so our trading system can be a bit more flexible. The Chart function was broken into two pieces The header and the footer should be written to the XML file only once, so they were moved to the main part of the program. Also, I am using the counter, to save files under the different names The information about parameters is written to the header of an image, so we can easily see which one it is Finally, images are only saved for winning configurations, meaning the balance at the end should be more, then at the beginning. Run the program it will take some time to complete You will end up with a large XML page with images, one for each winning configuration. Some of the results are great, however, as we used data from the future , this system will not work in the real life Actually, if you look at the Test function, you will notice, that the cycle stops before we reach the last element of arrClose. for nBar nRemoveFirst 1 nBar. THIS IS C , just an example. As you can see, the code is really simple Now lets do the same using the SLANG script As in examples before, we will keep the overall structure of the code, so that this example looks familiar The only difference is that instead of using the built-in APPLYNN function, we call the function of our own The code that we do not use such as cycles is commented, but not removed. Note, that the logic behin d it was discussed in Neural Networks and Stock Forex Trading article already Briefly, the output of this script is formated to be compatible with the MQL, MetaTrader s scripting engine MetaTrader is a trading platform we use, if you want something different, like TradeStation, for example, you will have to alter the code to comply to its syntax. Then, in the following chapters, we are going to insert this code in the MetaTrader s indicator, and to use it to trade. Porting script to trading platform. The next step is not really required, but it is something, that may be useful We are going to create a version of a tsc file one above , but this time, we will use SLANG Cortex scripting language to emulate APPLYNN function The reason is, in the next chapter we are going to port it to the scripting language of a MetaTrader trading platform, so it is a good idea to make sure everything works. After we run this function, we discover, that the result it produces is the same, as the forexnn05a pro duced, which means the code works fine. Note, that there is a difference at the beginning of the charts, as our NN does not try to process the data at the beginning where lag is incomplete , while the built-in NN does not know about this problem Of course, it doesn t affect the result, as the beginning of the chart is ignored by using the nRemoveFirst parameter in our script set to 200, which is guaranteed to be larger, then our lag. Using third-party trading platform. We have the NN that more or less can be used We have the script, implementing this NN without calls to the Cortex-specific NN functions Now we are going to port it to the trading platform that can be used for the real trading, which means it can contact brocker, place orders and earn or loose money. As a trading platform, I am going to use MetaTrader. Disclaimer I am not related to MetaQuotes in any way I do not work for them, I am not their affiliate and so on I use MetaTrader, ONLY because I like it. I find this program user - friendly, flexible and powerful, and not a monster Also, it is free compare to other packages of this class. The only minor problem is that it is not always easy to find the dealer using MT in your area Then, when you do a research, you may find couple of brockers, with screenshots on their web sites, that look suspiciously familiar Yes, they use MetaTrader, but they don t call it MetaTrader. I have asked for clarification at the company s forum, and they have told me, that they don t reveal brockers using their services Very strange. One of the brockers that is not hiding the fact they use MT, is Alpari They will allow you to open a Demo account, so that you can trade in a real time, but without risking your money. Warning I am not going to recommeng services of Alpari Once again, I am not being paid for that Try their Demo account, and use your own judgement Or you can start your own research at Internet forums. Finally, if you do not like the MT, you can probably follow the example belo w using TS, MS or some other trading platform This is just an example. Our MT-based trading system will include two files, the indicator and an expert This is the way they call it in MQL scripting language of MT , and I am going to follow this naming convention. The indicator implements the neural network and draws a chart An expert takes these data and does trading As MetaTrader has a strategy tester , we will be able to test our strategy, to see how good it is. I will assume, that you are familiar with MQL programming, it is quite close to SLANG and tutorials can be found both at MetaQuotes and Alpari. Finally, I am using the code structure, that is borrowed from MetaQuotes forum, permission to use it the author of the corresponding posts had granted me permission to use fragments of his code. Also, as some of our MetaTrader code is the same for all experts and indicators, we moved it to a separate library file MetaTrader s libraries are nothing but includable files This library takes car e of synhronization, when two or more expert are trying to run in the same time, as well as of few other things If you use MetaTrader, it will help you to create robust experts, in any case, the MQL language is easy to understand. a helper library. The code should look familiar, all I did was re-writing it, using slightly different language syntax of MQL. This indicator has two buffers, and draws two lines, one for the original NOC, and one for the NN-predicted NOC For trading, you don t have to draw both indicator lines, of course see MQL tutorials to learn how to do it , but I have decided to show them together, so you can compare. Another difference, that you should know about, is the way MT performs testing It may, in some cases, be more accurate, then one we did we did the worse case scenario Of course, you can always to change the SLANG script from the examples above, to implement any logic you want. The result of our testing in MT is a bit better, then in Cortex, due to all these reasons. Keep in mind, that MT calculates the DD in a different way I still think, that my way is better. In should be especially noted, that no additional optimization had been performed using MetaTrader s optimizer We have just plugge d our MTS mechanical trading system in, and it worked as expected. That is it You can now create Cortex Neural Network, optimize it to do trading, and to port it to the trading platform of your choice. Download Cortex Order Cortex View Price List. Visibility is very important for this site If you like it please link to this URL.