什么是神经网络 人工神经网络(Ann)是一种信息处理范式,它受到了诸如大脑、过程信息等生物神经系统的启发。该范式的关键要素是信息处理系统的新结构。它由大量高度互联的处理元件(神经元)组成,共同工作以解决具体问题。像人一样,像人一样学习。通过学习过程,ANN被配置为特定的应用程序,例如模式识别或数据分类。生物系统中的学习包括调整神经元之间的突触连接。ANS也是如此。
你为什么用神经网络来交易?神经网络具有从复杂或不精确的数据中提取意义的显著能力,可用于提取模式和检测复杂的趋势,无论是人类还是其他计算机技术都无法注意到这些趋势。经过训练的神经网络可以被看作是一个专家在信息范畴中所作的分析。然后,这个专家可以用来提供预测,给出新的兴趣状况,并回答“如果”问题。 其他优势包括: - 适应性学习:根据培训或初步经验所提供的数据学习如何完成任务的能力。
- 自我组织:一个人工神经网络可以创建它自己的组织或表示它在学习期间收到的信息。
- 实时操作:ANN计算可以并行进行。
网络大脑专家顾问的工作方式定量和定性的预测方法帮助经理制定业务目标。业务预测可以基于用于预测未来市场行为的历史数据模式。时间序列预测方法是一种数据分析工具,它测量历史数据点--例如,使用线图--来预测未来的情况和事件。时间序列方法的目标是在数据中找出有意义的特征,这些特征可用于陈述未来的结果。 为了产生一步领先的外汇价格预测的深度和不变特征,Net Brain MT4提出了一个金融时间序列的深度学习框架,该框架使用了一种基于深度学习的预测方案,该方案集成了堆叠式自动编码器和长期短期内存的体系结构。该框架包括三个阶段: - 数据预处理采用小波变换,用于对外汇价格时间序列进行分解,消除噪声;
- 堆叠式自动编码器的应用,其深层架构是以无监督方式训练的;及
- 使用具有延迟的长期短期内存来产生一步一步的输出.
预测方法 特别是,这一程序由三个部分组成。第一部分是训练部分,用于模型的训练和模型参数的更新。第二部分是验证部分。利用它对超参数进行优化,得到最优的模型设置。最后是试验部分,利用最优模型对数据进行预测。在训练部分,我们利用过去十年的数据来训练模型。
专家顾问推荐配置网络大脑的EA是非常容易使用。它是一个EA类型拖放,不需要更多的配置,然后调整批量大小到所需的值。以下是使用EA的时间框架和对: - 建议的外汇对:欧元、英镑、澳元、美元、日元、美元
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