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A rede de neurônios não é nada mais do que um modelo não-linear produz em função das entradas. Nas entradas servidas dados do usuário, tais como a série de tempo de amostra. O significado da saída também é definido pelo usuário, por exemplo, sinais 1 comprar 0 vender. A estrutura da rede, novamente definida pelo usuário. A camada de entrada (camada de entrada), cujos elementos são entradas, camadas ocultas (camadas ocultas), consistindo de nós computacionais chamados neurônio s e A camada de saída (camada de saída), que consiste em um ou mais Neurônio s, rendimentos são rendimentos através da rede. Todos os nós de camadas vizinhas são ligados. Essas conexões são chamadas sinapses. Cada sinapse tem um peso (peso w i, j, k), que são multiplicados pelos dados transmitidos pelas sinapses. Os dados movem-se da esquerda para a direita são entradas da rede para suas saídas. Daí o nome rede de distribuição direta. A amostra total desta rede é representada na imagem abaixo Os dados são processados ​​neurônio s em duas etapas: 1. 1. Todas as entradas multiplicado pelo peso adequado, você é adicionado 2. 2. Em seguida, a quantidade resultante manipulado ativação (Função de ativação ou disparo) e (ativação ou função de disparo) e enviado para a única saída. O significado da função de ativação neurônio como é o trabalho de modelagem neurônio eo cérebro: neurônio é acionado apenas após a informação atingiu um certo limite. Nos aspectos matemáticos, apenas dá a rede de não linearidade. Sem ele, a perda líquida de neurônios seria um modelo linear auto-regressivo (modelo de predição linear). O neurônio da função de ativação mais comum é uma função sigmóide f (x) 1 (1exp (-x)) f (x) 1 (1 exp (-x)) O limiar de ativação dessa função é 0. Esse limiar pode ser deslocado No eixo horizontal à custa de um neurônio de entrada adicional (entrada de polarização), e chamado de entrada de polarização (entrada de polarização), que é atribuído um certo peso da mesma forma que outras entradas do neurônio. Assim, o número de entradas, camadas, neurônios s em cada camada e os pesos de neurônio de entrada de toda a rede de neurônios, ou seja, modelo não-linear, que ele cria. Para usar este modelo, você precisa saber o peso. Os pesos são calculados treinando a rede em dados passados, isto é, com quaisquer dados de entrada anteriores eram valores conhecidos do sinal de saída. Os pesos da rede são otimizados para corresponder à sua saída com a solução de teste. Tipicamente, as entradas para a rede arquivaram vários conjuntos de entrada e dados de saída correspondentes e calculou o desvio de erro médio da saída do teste de rede. A rede de treinamento é para reduzir esse problema, otimizando os pesos. Existem vários métodos de otimização, entre os quais o principal caminho de volta propagação de erros (ALO) eo método de melhoria genética. Arquivos anexados: Train () Test (). Biblioteca BPNN. cpp arquivo contém duas funções: Train () e Test (). Train () foi projetado para treinar a rede para fornecer dados de entrada e saída. Test () é para calcular dados de saída com base nos pesos obtidos após executar Train (). Entrada (cor verde) e saída (azul) parâmetros da função Train () são: double inpTrain - entrada (mais antigo primeiro) double outTarget - Imprint (mais antigo primeiro) double outTrain - sai da rede após o treinamento int ntr - o número de treinamento Conjuntos de entrada-saída int UEW - Gerenciando valores externos chave para inicializar os pesos (1 use extInitWt, 0 use números aleatórios) extInitWt - valores originais de pesos duplos trainingWt - os valores de pesos após o treinamento numLayers - número de camadas na rede Incluindo entrada, oculto e saída int lSz - tamanho do array numLayers, que manteve o número de neurônios s em cada camada. LSz0 lSz 0 especifica o número de entradas de rede int OAF - uma característica chave na ativação do neurônio de saída s (1 função ativada, 0 não) dupla LR - treinamento de velocidade MF duplo - o momento da taxa de aprendizado int nep - o número máximo de Etapas de treinamento (épocas). Epoch consiste em verificar todos os conjuntos de treinamento. MaxMSE duplo - erro médio, no qual a aprendizagem pára. Os parâmetros de entrada (verde) e de saída (azul) da função Test () são: double inpTest - dados de entrada (mais antigo primeiro) double outTest - Imprint int ntt - conjuntos de dados de entrada e saída double extInitWt - valores originais de pesos numLayer - número De camadas na rede, incluindo entrada, oculto e de saída int lSz - tamanho do array numLayers, que manteve o número de neurônios s em cada camada. L lsz 0 especifica o número de entradas de rede int OAF - uma característica chave na ativação do neurônio de saída s (1 função habilitada, 0 não) A ativação dos neurônios de saída depende da natureza da saída. Se os sinais de saída da rede forem binomiais (0 1), então você deve usar a função de ativação (OAF 1). Se a saída é uma previsão de preço, a função de ativação na camada de saída não é necessária (OAF 0). Exemplos de indicadores utilizados neurônio Rede: BPNN Predictor. mq4 - previsão de preços futuros. Os parâmetros de entrada de rede são os incrementos relativos de preços: x i Barra de teste aberta Atraso de barra de teste i -1.0 em que retardo i retirado da série Fibonacci. A produção da rede prevê um aumento relativo dos preços futuros. A função de ativação na camada de saída é desativada. Os parâmetros de entrada são um indicador extern int lastBar - número da última barra extern int futBars - o número de barras previstas no futuro extern int numLayers - número de camadas na rede incluindo entrada, ocultos e saída extern int numInputs - o número de entradas de rede extern Int numNeurons1 - o número de neurônios em uma camada número 1 extern int numNeurons2 - o número de neurônios s na camada número 2 extern int numNeurons3 extern int numNeurons4 externo int numNeurons5 extern int ntr - o número de conjuntos de treinamento de entrada-saída extern - o número máximo de etapas de treinamento (epochs) extern int maxMSEpwr - expoente usado para calcular o erro máximo permitido de erro quadrado maxMSE maxMSE 10 maxMSEpwr Compra-Venda Classificator. mq4 - buysell. Buy-Sell Classificator. mq4 - indicador preditivo comprar vender sinais. Como no exemplo anterior, a rede de entrada servia xiOpentestbarOpentestbardelayi-1.0 x i Barra de teste aberta Atraso da barra de teste i -1.0 para barras, que no passado receberam sinal para comprar ou vender. Estes últimos sinais são ideais como sinais de entrada para obter um determinado lucro. Sinal de saída de rede é 1 ou 0 comprar vender. A função de ativação da camada de saída. Extern int lastBar - número da última barra extern int minProfit - o lucro mínimo para encontrar o ponto de entrada ideal no passado limite duplo externo - o limite para reconhecer os sinais de saída como 0 ou 1 externo int numLayers - número de camadas em A rede, incluindo a entrada, oculto e saída externa int numInput - o número de entradas de rede externa int numEnterons1 - o número de neurônios em uma camada número 1 extern int numNeurons2 - o número de neurônios s na camada número 2 extern int numNeurons3 extern int NumNeurons3 extern int numNeurons4 externo int numNeurons4 extern int ntr - o número de conjuntos de treinamento de input-output (depende do número de sinais de compra de compra no passado, 0 seleciona todos os sinais válidos) external double LR - a velocidade de aprendizagem Rede externa MF duplo - coeficiente da rede de aprendizagem do tempo extern int nep - o número máximo de etapas de treinamento (epochs) extern int maxMSEpwr - expoente usado para calcular o máximo de todos Owable mean-square erro de aprendizagem maxMSE 10 maxMSEpwr Seta à direita das linhas verdes verticais indicam comprar vender sinais gerados pela rede para testar as futuras barras. As setas à esquerda mostram o ponto de entrada ideal no passado. Arquivos de MetaTrader 4 bibliotecas de especialistas Permite o uso de DLL em metatrader: Ferramentas - Opções - Expert Advisors - Permitir importação DLL Se o arquivo DLL não funcionar, compile você mesmo. Todos os arquivos necessários estão contidos em BPNN. zip. Hybrid Neural Network Estratégias Stop-and-Reverse para Forex As redes neurais têm sido utilizados em sistemas de negociação por muitos anos com diferentes graus de sucesso. Sua principal atração é que sua estrutura não linear é mais capaz de captar as complexidades do movimento de preços do que as regras de negociação padrão, baseadas em indicadores. Uma das críticas foi que as estratégias de negociação baseada em redes neurais tendem a ser excessivas e, portanto, não funcionam bem em novos dados. Uma possível solução para este problema é combinar redes neurais com a lógica de estratégia baseada em regras para criar um tipo híbrido de estratégia. Este artigo irá mostrar como isso pode ser feito usando Adaptrade Builder. Em particular, este artigo irá ilustrar o seguinte: Combinação de rede neural e lógica baseada em regras para entradas de comércio Uma abordagem de dados de três segmentos será usada, com o terceiro segmento usado para validar as estratégias finais. O código de estratégia resultante para MetaTrader 4 e TradeStation será mostrado, e será demonstrado que os resultados de validação são positivos para cada plataforma. Redes Neurais como Filtros de Entrada no Comércio Matematicamente, uma rede neural é uma combinação não linear de uma ou mais entradas ponderadas que gera um ou mais valores de saída. Para negociação, uma rede neural é geralmente usada em uma de duas maneiras: (1) como uma previsão de movimento de preços futuro, ou (2) como um indicador ou filtro para negociação. Aqui será considerada a sua utilização como indicador ou filtro comercial. Como indicador, uma rede neural atua como uma condição ou filtro adicional que deve ser satisfeita antes que uma negociação possa ser inserida. As entradas para a rede são tipicamente outros indicadores técnicos, tais como impulso, estocástica, ADX, médias móveis, e assim por diante, bem como os preços e combinações dos anteriores. As entradas são dimensionadas e a rede neural é projetada de modo que a saída é um valor entre -1 e 1. Uma abordagem é permitir uma entrada longa se a saída for maior ou igual a um valor de limite, como 0,5 e a Entrada curta se a saída for menor ou igual ao negativo do limiar, por exemplo -0,5. Esta condição seria adicional às condições de entrada existentes. Por exemplo, se houvesse uma condição de entrada longa, ela teria que ser verdadeira ea saída de rede neural teria que ser pelo menos igual ao valor de limite para uma entrada longa. Ao configurar uma rede neural, um trader seria tipicamente responsável pela escolha das entradas e da topologia de rede e para quottrainingquot a rede, que determina os valores de pesos óptimos. Como será mostrado a seguir, o Adaptrade Builder executa essas etapas automaticamente como parte do processo de construção evolutiva em que o software é baseado. Usando a rede neural como um filtro de comércio permite que ele seja facilmente combinado com outras regras para criar uma estratégia de negociação híbrida, que combina as melhores características tradicionais, com base em regras abordagens com as vantagens das redes neurais. Como um exemplo simples, o Construtor pode combinar uma regra de crossover de média móvel com uma rede neural de modo que uma posição longa seja tomada quando a média de movimento rápido cruza acima da média de movimentação lenta ea saída de rede neural é igual ou acima de seu limite. Estratégias de negociação Stop-and-Reverse Uma estratégia de negociação stop-and-reverse é aquele que está sempre no mercado, seja longo ou curto. Estritamente falando, quotstop-e-reversequot significa que você inverter o comércio quando sua ordem de parar é atingido. No entanto, eu usá-lo como um curto-mão para qualquer estratégia de negociação que inverte de longo a curto a longo e assim por diante, de modo que você está sempre no mercado. Por esta definição, não é necessário que as ordens sejam ordens de parada. Você pode entrar e reverter usando ordens de mercado ou limite também. Também não é necessário que cada lado use a mesma lógica ou mesmo o mesmo tipo de ordem. Por exemplo, você pode inserir long (e sair em curto) em uma ordem de parada e digitar short (e sair long) em uma ordem de mercado, usando diferentes regras e condições para cada entryexit. Este seria um exemplo de uma estratégia assimétrica stop-and-reverse. A vantagem principal de uma estratégia stop-and-reverse é que por estar sempre no mercado, você nunca perde nenhum grande movimento. Outra vantagem é a simplicidade. Quando há regras e condições separadas para entrar e sair de negócios, há mais complexidade e mais que pode dar errado. A combinação de entradas e saídas significa que menos decisões de cronometragem devem ser feitas, o que pode significar menos erros. Por outro lado, pode-se argumentar que as melhores condições para sair de um comércio são raramente as mesmas que para entrar na direção oposta que entrando e saindo de ofícios são decisões inerentemente separadas que devem, portanto, empregar regras e lógica separadas. Outro inconveniente potencial de estar sempre no mercado é que a estratégia irá negociar através de cada lacuna de abertura. Uma abertura grande abertura contra a posição pode significar uma grande perda antes que a estratégia é capaz de reverter. Estratégias que entram e saem mais seletivamente ou que saem até o final do dia pode minimizar o impacto de abrir lacunas. Uma vez que o objetivo é construir uma estratégia de forex, MetaTrader 4 (MT4) é uma escolha óbvia para a plataforma de negociação dado que MetaTrader 4 é projetado principalmente para forex e é amplamente utilizado para a negociação desses mercados (ver, por exemplo, MetaTrader vs TradeStation : Uma comparação de línguas). No entanto, nos últimos anos, TradeStation tem como alvo os mercados de forex muito mais agressivamente. Dependendo do seu nível de andor de volume de negociação, é possível negociar os mercados de forex através de TradeStation sem incorrer em quaisquer taxas de plataforma ou pagar quaisquer comissões. Os spreads são relatados apertados com boa liquidez nos pares principais do forex. Por estas razões, ambas as plataformas foram segmentadas para este projeto. Vários problemas surgem ao segmentar múltiplas plataformas simultaneamente. Primeiro, os dados podem ser diferentes em diferentes plataformas, com diferenças em fusos horários, cotações de preços para algumas barras, volume e intervalos de datas disponíveis. Para suavizar estas diferenças, os dados foram obtidos a partir de ambas as plataformas, e as estratégias foram construídas ao longo de ambas as séries de dados simultaneamente. As melhores estratégias foram, portanto, as que funcionaram bem em ambas as séries de dados, apesar de quaisquer diferenças nos dados. As configurações de dados usadas no Construtor são mostradas abaixo na Fig. 1. Como pode ser inferido a partir da tabela Dados do Mercado na figura, o mercado de câmbio Eurodollar foi segmentado (EURUSD) com um tamanho de barra de 4 horas (240 minutos). Outros tamanhos de bar ou mercados teria servido tão bem. Eu só era capaz de obter tantos dados através da minha plataforma MT4 como indicado pelo intervalo de datas mostrado na Fig. 1 (série de dados 2), de modo que o mesmo intervalo de datas foi utilizado na obtenção das séries de dados equivalentes da TradeStation (série de dados 1). 80 dos dados foram utilizados para Construção (combinado em amostra e quotout de amostra), com 20 (62017 a 21015) reservado para validação. 80 do original 80 foi então ajustado para quotin-amostra com 20 ajustado para quotout-de-amostra, como mostrado na Fig. 1. O spread de bidask foi fixado em 5 pips, e os custos de negociação de 6 pips ou 60 por lote full-size (100.000 ações) foram assumidos por rodada. Ambas as séries de dados foram incluídas na compilação, conforme indicado pelas marcas de seleção na coluna da esquerda da tabela Dados do Mercado. Figura 1. Configurações de dados de mercado para a construção de uma estratégia de Forex para MetaTrader 4 e TradeStation. Outro problema potencial ao direcionar várias plataformas é que o Builder foi projetado para duplicar a maneira como cada plataforma suportada calcula seus indicadores, o que pode significar que os valores dos indicadores serão diferentes dependendo da plataforma selecionada. Para evitar esta possível fonte de discrepância, quaisquer indicadores que avaliem diferentemente no MetaTrader 4 do que no TradeStation devem ser eliminados da compilação, o que significa que os seguintes indicadores devem ser evitados: Todos os outros indicadores disponíveis para ambas as plataformas são calculados da mesma forma em Ambas as plataformas. TradeStation inclui todos os indicadores que estão disponíveis no Construtor, enquanto o MetaTrader 4 não. Portanto, para incluir apenas os indicadores disponíveis em ambas as plataformas, a plataforma MetaTrader 4 deve ser selecionada como o tipo de código no Construtor. Isso removerá automaticamente todos os indicadores do conjunto de compilação que não estão disponíveis para o MT4, o que deixará os indicadores disponíveis em ambas as plataformas. Além disso, desde que eu observei diferenças nos dados de volume obtidos de cada plataforma, eu removi todos os indicadores dependentes do volume do conjunto de compilação. Por fim, o indicador de hora do dia foi removido devido a diferenças nos fusos horários entre os arquivos de dados. Na fig. 2, abaixo, a lista de indicadores usada no conjunto de compilação é mostrada ordenada por se ou não o indicador foi considerado pelo processo de construção (quotConsiderquot coluna). Os indicadores removidos da consideração pelas razões discutidas acima são mostrados no topo da lista. Os indicadores restantes, começando com o quotSimple Mov Avequot, faziam parte do conjunto de compilação. Figura 2. Seleções de indicadores no Construtor, mostrando os indicadores removidos do conjunto de compilação. As opções de avaliação usadas no processo de construção são mostradas na Fig. 3. Conforme discutido, MetaTrader 4 foi selecionado como a escolha de saída de código. Após as estratégias serem criadas no Construtor, qualquer das opções na guia Opções de avaliação, incluindo o tipo de código, pode ser alterada e as estratégias reavaliadas, que também reescreverão o código em qualquer idioma selecionado. Esse recurso foi usado para obter o código TradeStation para a estratégia final depois que as estratégias foram criadas para o MetaTrader 4. Figura 3. Opções de avaliação no Builder para a estratégia de divisas da EURUSD. Para criar estratégias stop-and-reverse, todos os tipos de saída foram removidos do conjunto de compilação, como mostrado abaixo na Fig. 4. Todos os três tipos de ordens de entrada - mercado, stop e limite - foram deixados como quotconsiderquot, o que significa que o processo de compilação poderia considerar qualquer um deles durante o processo de compilação. Figura 4. Tipos de ordem selecionados no Construtor para criar uma estratégia de parar e inverter. O software Builder gera automaticamente condições lógicas baseadas em regras para entrada e / ou saída. Para adicionar uma rede neural à estratégia, só é necessário selecionar a opção quotInclude uma rede neural em condições de entrada na guia Opções de Estratégia, como mostrado abaixo na Fig. 5. As configurações de rede neural foram deixadas em seus padrões. Como parte da lógica stop-and-reverse, a opção Market Sides foi definida como LongShort e a opção para quotWait para sair antes de entrar no novo tradequot foi desmarcada. Este último é necessário para permitir que a ordem de entrada para sair da posição atual em uma reversão. Todas as outras configurações foram deixadas nos padrões. Figura 5. Opções de estratégia selecionadas no Builder para criar uma estratégia híbrida usando condições de rede baseadas em regras e de redes neurais. A natureza evolutiva do processo de construção no Construtor é orientada pela aptidão. Que é calculado a partir dos objectivos e condições definidos no separador Métricas, como mostrado abaixo na Fig. 6. Os objetivos de construção foram mantidos simples: maximizar o lucro líquido minimizando a complexidade, que foi dado um pequeno peso em relação ao lucro líquido. Mais ênfase foi colocada nas condições de construção, que incluíram o coeficiente de correlação ea significância para a qualidade da estratégia geral, bem como a média das barras nos comércios eo número de negócios. Inicialmente, apenas as barras médias em negócios foram incluídas como uma condição de construção. No entanto, em algumas das primeiras construções, o lucro líquido estava sendo favorecido ao longo da duração do comércio, de modo que a métrica de número de negócios foi adicionada. A faixa especificada para o número de negócios (entre 209 e 418) é equivalente ao comprimento médio de comércio entre 15 e 30 barras com base no número de barras no período de construção. Como resultado, adicionando esta métrica colocar mais ênfase na meta de comércio de comprimento, o que resultou em mais membros da população com a gama desejada de comprimentos comerciais. Figura 6. Criar objetivos e condições definidas na guia Métricas determinam como a aptidão é calculada. As condições para a seleção de estratégias de topo duplicam as condições de compilação, exceto que as condições de estratégias de topo são avaliadas em toda a faixa de dados (não incluindo o segmento de validação, que é separado), em vez de apenas sobre o período de compilação, como é o caso da Condições de construção. As melhores condições de estratégias são usadas pelo programa para deixar de lado quaisquer estratégias que atendam a todas as condições em uma população separada. As configurações finais são feitas na guia Build Options, como mostrado abaixo na Fig. 7. As opções mais importantes aqui são o tamanho da população, o número de gerações ea opção de redefinição com base no desempenho do quotout-of-samplequot. O tamanho da população foi escolhido para ser grande o suficiente para obter boa diversidade na população, enquanto ainda é pequeno o suficiente para construir em um período razoável de tempo. O número de gerações foi baseado em quanto tempo demorou durante algumas compilações preliminares para que os resultados começassem a convergir. Figura 7. As opções de construção incluem o tamanho da população, o número de gerações e as opções para redefinir a população com base no desempenho quotout-of-samplequot. The option to quotReset on Out-of-Sample (OOS) Performancequot starts the build process over after the specified number of generations if the specified condition is met in this case, the population will be reset if the quotout-of-samplequot net profit is less than 20,000. This value was chosen based on preliminary tests to be a high enough value that it probably would not be reached. As a result, the build process was repeated every 30 generations until manually stopped. This is a way to let the program identify strategies based on the Top Strategies conditions over an extended period of time. Periodically, the Top Strategies population can be checked and the build process cancelled when suitable strategies are found. Notice that I put quotout-of-samplequot in quotes. When the quotout-of-samplequot period is used to reset the population in this manner, the quotout-of-samplequot period is no longer truly out-of-sample. Since that period is now being used to guide the build process, its effectively part of the in-sample period. Thats why its advisable to set aside a third segment for validation, as was discussed above. After several hours of processing and a number of automatic rebuilds, a suitable strategy was found in the Top Strategies population. Its closed trade equity curve is shown below in Fig. 8. The equity curve demonstrates consistent performance across both data segments with an adequate number of trades and essentially the same results over both data series. Figure 8. Closed-trade equity curve for the EURUSD stop-and-reverse strategy. To check the strategy over the validation period, the date controls on the Markets tab (see Fig. 1) were changed to the end date of the data (2112017), and the strategy was re-evaluated by selecting the Evaluate command from the Strategy menu in Builder. The results are shown below in Fig. 9. The validation results in the red box demonstrate that the strategy held up on data not used during the build process. Figure 9. Closed-trade equity curve for the EURUSD stop-and-reverse strategy, including the validation period. The final check is to see how the strategy performed on each data series separately using the code output option for that platform. This is necessary because, as explained above, there may be differences in the results depending on (1) the code type, and (2) the data series. We need to verify that the chosen settings minimized these differences, as intended. To test the strategy for MetaTrader 4, the data series from TradeStation was deselected on the Markets tab, and the strategy was re-evaluated. The results are shown below in Fig. 10, which duplicates the bottom curve in Fig. 9. Figure 10. Closed-trade equity curve for the EURUSD stop-and-reverse strategy, including the validation period, for MetaTrader 4. Finally, to test the strategy for TradeStation, the data series from TradeStation was selected and the series for MetaTrader 4 was deselected on the Markets tab, the code output was changed to quotTradeStation, quot and the strategy was re-evaluated. The results are shown below in Fig. 11 and appear to be very similar to the middle curve in Fig. 9, as expected. Figure 11. Closed-trade equity curve for the EURUSD stop-and-reverse strategy, including the validation period, for TradeStation. The code for both platforms is provided below in Fig. 12. Click the image to open the code file for the corresponding platform. Examining the code reveals that the rule-based part of the strategy uses different volatility-related conditions for the long and short sides. The neural network inputs consist of a variety of indicators, including day-of-week, trend (ZLTrend), intraday high, oscillators (InvFisherCycle, InvFisherRSI), Bollinger bands, and standard deviation. The hybrid nature of the strategy can be seen directly in the code statement (from the TradeStation code): If EntCondL and NNOutput gt 0.5 then begin Buy(quotEnMark-Lquot) NShares shares next bar at market The variable quotEntCondLquot represents the rule-based entry conditions, and quotNNOuputquot is the output of the neural network. Both conditions have to be true to place the long entry order. The short entry condition works the same way. Figure 12. Trading strategy code for the EURUSD stop-and-reverse strategy (left, MetaTrader 4 right, TradeStation). Click the figure to open the corresponding code file. Download a Builder project (.gpstrat) file containing the settings described in this article . This article looked at the process of building a hybrid rule-basedneural network strategy for the EURUSD using a stop-and-reverse (always in the market) approach with Adaptrade Builder. It was shown how the strategy code can be generated for multiple platforms by selecting a common subset of the indicators that work the same way in each platform. The settings necessary to generate strategies that reverse from long to short and back were described, and it was demonstrated that the resulting strategy performed positively on a separate, validation segment of data. It was also verified that the strategy generated similar results with the data and code option for each platform. As discussed above, the stop-and-reverse approach has several drawbacks and may not appeal to everyone. However, an always-in-the-market approach may be more attractive with forex data because the forex markets trade around the clock. As a result, there are no session-opening gaps, and the trading orders are always active and available to reverse the trade when the market changes. The use of intraday data (4-hour bars) provided more bars of data for use in the build process but was otherwise fairly arbitrary in that the always-in-the-market nature of the strategy means that trades are carried overnight. The build process was allowed to evolve different conditions for entering long and short, resulting in an asymmetric stop-and-reverse strategy. Despite the name, the resulting strategy enters both long and short trades on market orders, although market, stop, and limit orders were all considered by the build process independently for each side. In practice, reversing from long to short would mean selling short twice the number of shares at the market as the strategy was currently long e. g. if the current long position was 100,000 shares, you would sell short 200,000 shares at market. Likewise, if the current short position was 100,000 shares, you would buy 200,000 shares at market to reverse from short to long. A shorter price history was used than would be ideal. Nonetheless, the results were positive on the validation segment, suggesting the strategy was not over-fit. This supports the idea that a neural network can be used in a trading strategy without necessarily over-fitting the strategy to the market. The strategy presented here is not intended for actual trading and was not tested in real-time tracking or trading. However, this article can be used as a template for developing similar strategies for the EURUSD or other markets. As always, any trading strategy you develop should be tested thoroughly in real-time tracking or on separate data to validate the results and to familiarize yourself with the trading characteristics of the strategy prior to live trading. This article appeared in the February 2017 issue of the Adaptrade Software newsletter. HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN INHERENT LIMITATIONS. DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. ALSO, SINCE THE TRADES HAVE NOT ACTUALLY BEEN EXECUTED, THE RESULTS MAY HAVE UNDER - OR OVER-COMPENSATED FOR THE IMPACT, IF ANY, OF CERTAIN MARKET FACTORS, SUCH AS LACK OF LIQUIDITY. OS PROGRAMAS SIMULADOS DE NEGOCIAÇÃO EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR GANHOS OU PERDAS SEMELHANTES AOS MOSTRADOS. If youd like to be informed of new developments, news, and special offers from Adaptrade Software, please join our email list. Thank you. NN Trend Predictor PRO The Neural Network Trend Predictor PRO The NNEA Trend Predictor PRO uses a state-of-the-art artificial intelligence technique called 8220neural networks8221 to predict the behavior of the global financial markets. Technical analysis of global financial markets mainly focuses on the study of irregularities, which is a non-trivial task. Because one time scale alone cannot be applied to all analytical processes, the identification of typical patterns on a financial markets requires considerable knowledge and experience of the stock market. It is also important for predicting stock market trends and turns. The last two decades has seen attempts to solve such non-linear financial forecasting problems using AI technologies such as neural networks. If you are interested in NNEA Trend Predictor PRO for yourself, you can oreder latest version with no time limit and all features enabled. The Neural Network Trend Predictor PRO indicator provides users with: Easy Graphical User Interface (GUI). Possibility for day-trading and long-term trade. Trend prediction using two different methods. Support and resistance levels Prognosis on whether next period would be favorable for trade or not. Use of color to determine price movement probability and favorable periods for trade from unfavorable once. Open the 8220Scripts8221 folder From the 8220Navigator8221 panel and attach the script 8220NNEA NN-TP8221 to an arbitrary chart (by a right click 8220Execute on Chart8221, Drag and Drop or a double click). 8211 NNEA Trend Predictor Pro. ex4 8211 NeuralNetworkTrendPredictorManual. pdf 8211 NsBridge. dll 8211 pr2.5.dll 8211 pr2.5.nsw 8211 WinUser32.mqh 8211 Your personal license will cover one demo account and one 8220live8221 account. 8211 Ele nunca expirará e não há 8220 taxas mensais 8221 ou quaisquer outras taxas recorrentes para uso Tipo de arquivo e requisitos: - Este é um item digital - Você vai precisar: MetaTrader 4.0 plataforma. 8211 The files you8217ll get is ZIP archive.