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

Книга написана с учетом интересов всех категорий трейдеров, а так же тех читателей, которые готовятся заняться трейдингом. Хочется обратить внимание на тот факт, что в данной книге вы не найдете никакого теоретического материала по проблемам нейросетей и самого трейдинга. В любой литературе посвященной этим двум направлениям есть список трудов различных уважаемых авторов. Мне так же хотелось бы снабдить эту книгу таким же списком. Однако, увы, я этого не могу сделать, так как максимально постарался уйти от какой либо теории и психологии, которым в основном посвящена литература о трейдинге. Однако это не значит, что в свое время я не изучал подобную литературу и, что от нее нет пользы. Вот не полный список авторов, труды которых мною изучались – Чарльз Лебо и Дэвид В. Лукас, Юрий Жваколюк, Д. Ю. Пискулов, В. С. Сафонов, Шерри Де Ковни и Кристин Такки, Анна Эрлих, Александр Элдер, Джон Дж. Мэрфи. Но для понимания и практического применения материала представленного мною, в принципе, достаточно теоретической информации, которая подается на сайтах дилинговых компаний и официального сайта Matlab. То есть, любой читатель имеющий представление о трейдинге может выполнить пошаговую инструкцию из моей книги и получить готовую автоматическую нейросетевую систему торговли. Причем, при кажущейся сложности системы в итоге вы прейдете к пониманию, что конечный результат в плане применения программных кодов поразительно легок, но в тоже время самодостачен и функционален. Ведь основная нагрузка в данной системе происходит при обучении нейросетей. Но и здесь, вникнув в процесс, вы обнаружите, что настроив систему, обучение не занимает много времени, а можно даже сказать, что занимает мало времени. Однако нам все равно придется немного пофилософствовать в следующем разделе на тему логического обоснования обучения нейросетей на принятие решения. От этого обоснования во многом зависит конечный результат.

Важно! Данная книга ориентирована на Matlab. Программа Matlab не поставляется с этой книгой. Прежде чем приступать к изучению и разработки автоматической нейросетевой системы торговли, вы должны приобрести ее отдельно и установить.

Видео с визуализацией работы исполняемых файлов нейронных сетей совместно с MT4 также можно посмотреть по ссылкам https://youtu.be/5GwhRnSqT78 – при обучении и компиляции использовалась программа Matlab, https://youtu.be/cIegQGJKbhY– при обучении и компиляции использовалась программа NeuroSolutions 6.

Логическое обоснование обучения нейросетей на принятие решения.

Прежде чем приступать к разработке любой торговой системы, мы задаемся вопросом – на каких принципах данная система будет функционировать? У нас есть два основополагающих принципа – использования флэтов и продолжение тенденции. Пока не будем рассматривать более узкие производные от них – внутри дневная торговля или нет, на фундаментальных данных, на новостях, на открытии рынков и т.д. Мне пришлось сталкиваться с описанием нейросетевых продуктов, где их авторы в примерах использования предлагали прогнозирование каких либо курсов – акций, валют и т.д. Приведем пример, используя платформу NeuroSolutions. Весь процесс повторять не обязательно, так как данную платформу мы в построении нашей системы использовать не будем, а я в данном случае использую ее как пример. Напишем скрипт для получения ценовых данных в MT4. Хочется обратить внимание на то, что при копировании программного кода из файла в формате PDF не сохраняется его стиль – все строки при переносе сохраняются без отступов. Так же могут быть скопированы номера страниц. Для текстовых редакторов эта проблема отсутствует.

//+-+

//|History.mq4 |

//| Copyright © 2009, Andrey Dibrov. |

//| "https://www.youtube.com/channel/UCScAAn_sRRaKHdNIxl0aI9A?view_as=subscriber"|

//+-+

#property copyright "Copyright © 2009, Andrey Dibrov."

#property link “ https://www.youtube.com/channel/UCScAAn_sRRaKHdNIxl0aI9A?view_as=subscriber”

#property version "1.00"

#property strict

int file=FileOpen("history.csv",FILE_CSV|FILE_READ|FILE_WRITE,";");

//+–+

//| Script program start function |

//+–+

void OnStart

{

//–

FileWrite(file,"Open;OpenD;HighD;LowD;CloseD;Max;Min;Date");

if(file>0)

{

Alert("Идет запись файла");

for(int i=iBars(NULL,60)-1; i>=0; i–)

{

FileWrite(file,

iOpen(NULL,60,i),