Литмир - Электронная Библиотека
Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _30.jpg

С помощью кнопки Start и запустим процесс обучения.

Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _31.jpg
Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _32.jpg

После завершения процесса обучения нажмем кнопку Testing.

Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _33.jpg
Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _34.jpg

В выпадающем списке выберем Production.

Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _35.jpg

Выберем файл с данными для анализа.

Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _36.jpg
Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _37.jpg

Создадим текстовой файл Prod.

Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _38.jpg

И экспортируем в него данные с результатами, полученными от нейросети.

Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _39.jpg
Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _40.jpg

Откроем файл Prod и скопируем из него отклики нейросети.

Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _41.jpg

Вставим эти отклики рядом с реальными дневными закрытиями, которые мы хотели бы получить в результате работы нейросети.

Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _42.jpg
Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _43.jpg

Поместим эти данные на график.

Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе - _44.jpg

Результат вроде бы нас должен устроить. Кажется, что полученный результат хорошо накладывается на график цен закрытия. Однако, увеличив масштаб, мы обнаружим, что

график отклика нейросети, хоть и повторяет график цен, но на один шаг от него отстает. Причем это не зависит – прогнозируем ли мы ценовые данные или производные от них. Исходя из этого, мы можем вывести какой-то постулат. Например – “То, что для нас – вчера, для нейросети – сегодня”. Согласитесь, что здесь, в принципе, ни о каком прогнозе речи идти не может. Однако, забегая вперед, отмечу, что данный вариант, при определенной доработке мы так же будем использовать. Но, мы бы, конечно, хотели бы использовать постулат – “То, что для нейросети сегодня, для нас – завтра”. Машина времени, какая то. Но мы с Вами ведь понимаем, что все-таки, самая лучшая нейросеть – это наш мозг. И то, мы можем использовать этот постулат максимум с 50% успехом (если мы говорим о вероятности да или нет), а то и хуже. Но ведь есть еще и третий вариант постулата – “То, что для нейросети – вчера, для нас – сегодня”. Разберем, что для нас означают эти постулаты в трейдинге:

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

3
{"b":"642633","o":1}