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

Предисловие

Во второе издание включена глава ” Шаблон автоматической нейросетевой торговой системы на стандартных индикаторах”. Используя данный шаблон, представляющий пошаговую инструкцию (с кодами скриптов и экспертов MT4 и Matlab) построения нейросетевой торговой системы, вы сможете приступить к созданию своей торговой стратегии на основе предложенной системы либо развивать нейросетевую систему самостоятельно.

По прочтению этой главы – вы самостоятельно создадите исполняемый файл ExpertPrimer.exe, который представляет собой обученную нейронную сеть. В главе “Нейросети Matlab+MT4” вы найдете инструкцию, как оформить интерфейс этой программы с помощью GUI Matlab. Ниже представлены индикаторы, скрипты и эксперты, которые вы будете использовать при создании своей первой нейронной сети.

А здесь вы можете посмотреть пример результата работы с шаблоном https://youtu.be/o9DAvnzCDlU. Как мы видим, после всей подготовительной работы по выстраиванию системы и на ее основе торговой стратегии, весь этот процесс занимает несколько минут. В конце видео показана для сравнения работа автоматической торговой системы готовой к реальной работе. По завершению тестирования на графике выводятся индикаторы, которые используются торговым экспертом. Одним из достоинств данной системы является то, что она кроме двух простейших индикаторов, использует в эксперте только ценовые данные. Все остальное делает нейросеть.

Почему я написал – первой? Эта нейросеть будет для вас шаблоном, который в дальнейшем вы сможете использовать для создания рабочей торговой системы, и на основе которой вы будете разрабатывать различные торговые стратегии. Например, вот какие индикаторы, скрипты и эксперты, я использую в системе, которую так же описываю в главе “Нейросети Matlab+MT4”.

Ниже, как пример результативности работы данной системы приведен отчет по ее тестированию.

Обратим внимание на тот факт, что тестирование проводилось в динамике. Т.е. в процессе совершенствования торговой стратегии, основанной на нейросистеме и в течение длительного времени примерно четырех лет.

В главе “Критические ошибки при разработке нейросетевой системы” я попытался рассказать о ”подводных камнях” при ее подготовке. И выделить особенно важный аспект – проведения тестов нейронной системы. Некоторую часть главы “Нейросети Matlab+MT4” мне также пришлось посвятить этой проблеме на примере рабочей нейросетевой системы – так как этот процесс неотъемлем от разработки торговой стратегии.

Так же в соответствующих главах книги я поднимаю проблемы логического обоснования обучения нейронных сетей перед принятием решения, что должно нам помочь осознать – какую сеть в результате мы хотим получить. И косвенно связанную с этой проблемой, проблему выбора временного периода исторических данных для обучения нейронной сети я поднимаю в главе “Использование синтетических баров для определения “спектра”.

Видеоуроки, облегчающие понимание обучения, тренировки и тестирования нейросетей и видеоролики примеров работы с пользовательскими индикаторами можно посмотреть на канале https://www.youtube.com/channel/UCScAAn_sRRaKHdNIxl0aI9A?view_as=subscriber

Для приобретения программных кодов индикаторов, скриптов и экспертов данной нейросетевой системы вы можете связаться с автором по адресу электронной почты andreydib@yandex.ru.