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J Nutr 1995; 125: 26107. (1) A força de atrito entre um objeto e a superfície em que ele se apoia é proporcional ao peso do objeto. A entrada de dados pode ser feita com um teclado e um terminal ou com um código de barras e uma varinha.

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89) © 2000 por CRC Press LLC e V kT lnEł‚nie appl † appl q A Ѓ М € p p p М E E E E 12 E E E E E An An An An An An An An An An - DA I Ѓ Ѓ Ѓ Ѓ М М € € 2 ѓ ѓ ie ie ie A A A A € € € € € € € 2 2 Љ Љ Љ Љ Љ Љ 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ie ie ie ie A A A A A A A A A A A ¶y¶jn ¶¶jp 0 ¶n ¶n ¶¶¶¶¶yy - y (x, z) V3m. q4 Si Вy Si Ox T (z) 3. Quando a pressão elétrica é aplicada através de seus terminais , uma corrente limitada fluirá. E Parsons, E. No modo intraquadro, PA Filippo Radicati de Brozolo Charles Evans Associa Redwood City, CA C.

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Neural Networks In MetaTrader.

Usando redes neurais no MetaTrader.

Introdução.

Muitos de vocês provavelmente já consideraram a possibilidade de usar redes neurais no seu EA. This subject was very hot specially after 2007 Automated Trading Championship and the spectacular winning byBetter with his system based on neural networks. Muitos fóruns de internet foram inundados com tópicos relacionados a redes neurais e comércio Forex. Infelizmente, escrever a implementação nativa do MQL4 no NN não é fácil. It requires some programming skills and the result would not be very efficient specially if you’d like to test your final result in tester on large number of data.

In this article I’ll show you how you can use the freely available (under LGPL), renowned Fast Artificial Neural Network Library (FANN) in your MQL4 code while avoiding certain obstacles and limitations. Further I assume that reader is familiar with Artificial Neural Networks (ann) and terminology related to this subject so I’ll concentrate on practical aspects of using particular implementation of ann in MQL4 language.

Recursos da FANN.

Para entender completamente as possibilidades da implementação da FANN, é necessário familiarizar-se com a documentação e as funções mais usadas. O uso típico da FANN é criar uma rede feedforward simples, treiná-la com alguns dados e executá-la. A rede criada e treinada pode então ser salva no arquivo e restaurada posteriormente para uso posterior. Para criar um ann tem que usar a função fann_create_standard (). Let’s see its syntax:

Onde num_layers representa o número total de camadas, incluindo a entrada e a camada de saída. O lNnum e os argumentos a seguir representam o número de neurônios em cada camada, começando com a camada de entrada e terminando com a camada de saída. Para criar uma rede com uma camada oculta com 5 neurônios, 10 entradas e 1 saída, seria necessário chamá-lo da seguinte maneira:

Uma vez que o ann é criado, a próxima operação seria treiná-lo com alguns dados de entrada e saída. O método de treinamento mais simples é o treinamento incremental que pode ser alcançado pela seguinte função:

FANN_EXTERNAL void FANN_API fann_train(

Essa função leva o ponteiro para struct fann retornado anteriormente por fann_create_standard () e o vetor de dados de entrada e o vetor de dados de saída. Os vetores de entrada e saída são da matriz do tipo fann_type. Esse tipo é na verdade um tipo duplo ou flutuante, dependendo da maneira como a FANN é compilada. Nesta implementação, os vetores de entrada e saída serão matrizes duplas.

Uma vez que o ann é treinado, o próximo recurso desejado seria rodar essa rede. A implementação da função é definida da seguinte forma:

Essa função leva o ponteiro para struct fann representando a rede criada anteriormente e um vetor de entrada do tipo definido (matriz dupla). O valor retornado é um vetor de saída. Este fato é importante, pois para uma rede de utput sempre obtemos um array de elementos com o valor de saída em vez do próprio valor de saída.

Infelizmente, a maioria das funções da FANN usa um ponteiro para uma struct fann representando o ann que não pode ser manipulado diretamente pelo MQL4 que não suporta estruturas como tipos de dados. Para evitar essa limitação, precisamos envolvê-lo de alguma forma e nos esconder do MQL4. O método mais fácil é criar uma matriz de ponteiros de struct fann mantendo os valores apropriados e referenciá-los com um índice representado por uma variável int. Dessa forma, podemos substituir o tipo de variável não suportado por um suportado e criar uma biblioteca wrapper que possa ser facilmente integrada ao código MQL4.

Envolvendo a FANN por aí.

Quanto ao meu melhor conhecimento, o MQL4 não suporta funções com lista de argumentos variáveis, então temos que lidar com isso também. Por outro lado, se a função C (de comprimento de argumentos variáveis) é chamada com muitos argumentos, nada de errado acontece, então podemos assumir um número máximo fixo de argumentos na função MQL4 passada para a biblioteca C. A função wrapper resultante seria semelhante à seguinte:

Alteramos o fann_ principal com f2M_ (que significa FANN TO MQL), usamos um número estático de argumentos (4 camadas) e o valor de retorno é agora um índice para o array interno de anns que contém os dados de estrutura exigidos pela FANN para operar. Desta forma, podemos facilmente chamar tal função de dentro do código MQL.

O mesmo vale para:

Por último, mas não menos importante, é o fato de que você deve destruir o seu ann once criado pela chamada para:

Para liberar alças ann você deve destruir as redes em ordem reversa do que elas foram criadas. Alternativamente, você poderia usar:

However I’m pretty sure some of you might prefer to save their trained network for later use with:

Claro que a rede salva pode ser carregada (ou melhor, recriada) com:

Uma vez que sabemos as funções básicas, podemos tentar usar isso em nosso EA, mas primeiro precisamos instalar o pacote Fann2MQL.

Instalando o Fann2MQL.

Para facilitar o uso deste pacote eu criei o instalador msi que contém todo o código fonte mais as bibliotecas pré-compiladas e o arquivo de cabeçalho Fann2MQL. mqh que declara todas as funções do Fann2MQL.

O procedimento de instalação é bastante simples. Primeiro você é informado que o Fann2MQL está sob licença GPL:

Instalação do Fann2MQL, passo 1.

Em seguida, escolha a pasta para instalar o pacote. Você pode usar o programa padrão Files \ Fann2MQL \ ou instalar diretamente no diretório Meta Trader \ experts \. The later will place all files directly into their places otherwise you’ll have to copy them manually.

Instalação do Fann2MQL, passo 2.

O instalador coloca os arquivos nas seguintes pastas:

Se você optar por instalar na pasta Fann2MQL dedicada, copie o conteúdo de suas subpastas include e libraries no diretório apropriado do seu MetaTrader.

O instalador também instala a biblioteca FANN na pasta de bibliotecas do sistema (na maioria dos casos, Windows \ system32). A pasta src contém todo o código-fonte do Fann2MQL. Você pode ler o código-fonte, que é uma documentação final, se precisar de mais informações sobre os internos. Você também pode melhorar o código e adicionar recursos adicionais, se desejar. Encorajo-vos a enviar-me os seus patches se implementarem algo interessante.

Usando redes neurais no seu EA.

Quando o Fann2MQL estiver instalado, você poderá começar a escrever seu próprio EA ou indicador. There’s plenty of possible usage of NN. Você pode usá-los para prever futuros movimentos de preços, mas a qualidade de tais previsões e a possibilidade de tirar vantagem disso é duvidosa. Você pode tentar escrever sua própria estratégia usando técnicas de Aprendizado de Reforço, digamos um Q-Learning ou algo similar. Você pode tentar usar o NN como um filtro de sinal para seu EA heurístico ou combinar todas essas técnicas com o que você realmente deseja. You’re limited by your imagination only.

Aqui, mostrarei um exemplo de uso do NN como um filtro simples para sinais gerados pelo MACD. Por favor, não o considere como valioso EA, mas como uma aplicação de exemplo do Fann2MQL. During the explanation of the way the example EA: NeuroMACD. mq4 works I’ll show you how the Fann2MQL can be effectively used in MQL.

A primeira coisa para cada EA é a declaração de variáveis ​​globais, define e inclui seção. Aqui está o início do NeuroMACD contendo essas coisas:

O comando include diz para carregar o arquivo de cabeçalho Fann2MQL. mqh contendo a declaração de todas as funções do Fann2MQL. Depois disso, todas as funções do pacote Fann2MQL estão disponíveis para uso no script. A constante ANN_PATH define o caminho para armazenar e carregar arquivos com redes FANN treinadas. Você precisa criar essa pasta, por exemplo, C: \ ANN. A constante NAME contém o nome deste EA, que é usado posteriormente para carregar e salvar arquivos de rede. Input parameters are rather obvious and those that aren’t will be explained later, as well as global variables.

O ponto de entrada de cada EA é sua função init ():

Primeiro, verifica se o EA é aplicado ao período de tempo correto. A variável AnnInputs contém o número de entradas da rede neural. As we’ll use 3 sets of different arguments we want it to be divisible by 3. AnnPath is computed to reflect the EA NAME and MagicNumber , which is computed from the SlowMA , FastMA and SignalMA input arguments which are later used for MACD indicator signaling. Once it knows the AnnPath the EA tries to load neural networks using ann_load() function which I’ll describe below. Metade das redes carregadas é destinada à filtragem de posição longa e a outra metade é destinada a curtos. A variável AnnsLoaded é usada para indicar o fato de que todas as redes foram inicializadas corretamente. Como você provavelmente percebeu este exemplo, o EA está tentando carregar várias redes. I doubt it’s really necessary in this application yet I wanted to show you the full potential of Fann2MQL, which is handling multiple networks at the same time and can process them in parallel taking advantage of multiple cores or CPUs. Para tornar isso possível, o Fann2MQL está aproveitando a tecnologia Intel® Threading Building Blocks. A função f2M_parallel_init () é usada para inicializar essa interface.

Aqui está a maneira que eu usei para inicializar redes:

Como você pode ver se o f2M_create_from_file () falha, o que é indicado pelo valor de retorno negativo, a rede é criada com a função f2M_create_standard () com argumentos indicando que a rede criada deve ter 4 camadas (incluindo entrada e saída), entradas AnnInput, AnnInput neurônios na primeira camada oculta, AnnInput / 2 + 1 neurônios na 2 camada oculta e 1 neurônio na camada de saída. f2M_set_act_function_hidden () é usado para definir a função de ativação de camadas ocultas para SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE (consulte a documentação da FANN de fann_activationfunc_enum) e o mesmo vale para a camada de saída. Depois, há a chamada para f2m_randomize_weights (), que é usada para inicializar os pesos de conexão dos neurônios dentro da rede. Aqui eu usei o intervalo de & lt; -0,4; 0,4 & gt; mas você pode usar qualquer outro dependendo da sua aplicação.

Neste ponto, você provavelmente notou a função debug () que usei algumas vezes. It’s one of the simplest methods to alter the verbose level of your EA. Juntamente com ele e o parâmetro de entrada DebugLevel você pode ajustar a maneira que seu código está produzindo a saída de depuração.

Se o primeiro argumento da função debug (), o nível de depuração for maior que o DebugLevel, a função não produzirá nenhuma saída. If it’s lower of equal the text string is printed out. If the debug level is 0 the string “ERROR: ” is appended to the begin. Dessa forma, você pode dividir a depuração produzida pelo seu código em vários níveis. Os mais importantes são provavelmente erros, então eles são atribuídos ao nível 0. Eles serão impressos, a menos que você reduza seu DebugLevel para abaixo de 0 (o que não é recomendado). No nível 1, algumas informações importantes serão impressas, como confirmação de carregamento ou criação de rede bem-sucedida. No nível 2 ou superior, a importância das informações impressas está diminuindo gradualmente.

Antes da explicação detalhada da função start (), que é bastante longa, preciso mostrar mais algumas funções para preparar a entrada da rede e executar as redes reais:

A função ann_prepare_input () é usada para preparar o nome de entrada para as redes (daí o nome). O objetivo é bastante simples, mas é este o ponto que devo lembrar-lhe que os dados de entrada devem ser devidamente normalizados. Não há uma normalização sofisticada neste caso, eu simplesmente usei os valores principais e de sinal do MACD que nunca excedem o intervalo desejado nos dados contabilizados. No exemplo real, você provavelmente deve prestar mais atenção a esse problema. Como você provavelmente deve suspeitar de escolher os argumentos de entrada apropriados para entrada de rede, codificá-lo, decompor e normalizar é um dos fatores mais importantes no processamento da rede neural.

Como mencionei antes, o Fann2MQL tem a capacidade de estender a funcionalidade normal do MetaTrader, que é o processamento paralelo multithread de redes neurais. O argumento global Parallel controla esse comportamento. A função run_anns () executa todas as redes inicializadas e obtém as saídas delas e armazena na matriz AnnOutput []. A função anns_run_parallel é responsável por manipular o trabalho na maneira multithread. Ele chama o f2m_run_parallel () que toma como primeiro argumento o número de redes a serem processadas, o segundo argumento é uma matriz contendo identificadores para todas as redes que você deseja executar fornecendo o vetor de entrada como um terceiro argumento. Todas as redes devem ser executadas nos mesmos dados de entrada. A obtenção da saída da rede é feita por várias chamadas para f2m_get_output ().

Now let’s see the start() function:

I’ll describe it briefly as it is quite well commented. O trade_allowed () verifica se é permitido negociar. Basicamente, ele verifica a variável AnnsLoaded indicando que todos os anns foram inicializados corretamente, em seguida, verifica o saldo mínimo da conta no período de tempo adequado e no final permite negociar apenas no primeiro tick de uma nova barra. As duas funções seguintes, usadas para preparar a entrada da rede e executar o processamento da rede, foram descritas apenas algumas linhas acima. Em seguida, calculamos e colocamos em variáveis ​​para o processamento posterior dos valores MACD do sinal e da linha principal para a última barra de buildup e a anterior. A barra atual é omitida, pois ainda não foi criada e provavelmente será redesenhada. O SellSignal e o BuySignal são calculados de acordo com o sinal MACD e o crossover da linha principal. Both signals are used for long and short position processing which are symmetrical so I’ll describe only the case for longs.

A variável LongTicket contém o número do ticket da posição atualmente aberta. If it’s equal to -1 no position is opened so if the BuySignal is set that might indicate good opportunity to open long position. If the variable NeuroFilter is not set the long position is opened and that is the case without the neural network filtering of signals — the order is sent to buy. Neste ponto, a variável LongInput serve para lembrar o InputVector preparado por ann_prepare_input () para uso posterior.

Se a variável LongTicekt tiver o número do ticket válido, o EA verifica se ainda está aberto ou foi fechado pelo StopLoss ou pelo TakeProfit. Se a ordem não for fechada, nada acontece, no entanto, se a ordem for fechada, o vetor train_output [], que tem apenas uma saída, é calculado para conter o valor de -1 se o pedido foi fechado com perda ou 1 se o pedido foi fechado com lucro. Esse valor é então passado para a função ann_train () e todas as redes responsáveis ​​por manipular a posição longa são treinadas com ele. Como vetor de entrada, é utilizada a variável LongInput, que está segurando o InputVector no momento de abrir a posição. Desta forma, a rede é ensinada qual sinal está trazendo lucros e qual não é.

Uma vez que você tenha uma rede treinada, a troca do NeuroFilter por true transforma a filtragem da rede. O ann_wise_long () está usando a rede neural calculada como uma média dos valores retornados por todas as redes destinadas a manipular a posição longa. O parâmetro Delta é usado como um valor limite indicando que o sinal filtrado é válido ou não. Como muitos outros valores, foi obtido através do processo de otimização.

Now once we know how it works I’ll show you how it can be used. O par de teste é, obviamente, o EURUSD. Eu usei os dados da Alpari, convertidos para o período de tempo M5. Eu usei o período de 2007.12.31 a 2009.01.01 para treinamento / otimização e 2009.01.01-2009.03.22 para fins de teste. Na primeira tentativa, tentei obter os valores mais lucrativos para os argumentos StopLoss, TakeProfit, SlowMA, FastMA e SignalMA, que eu codifiquei no arquivo NeuroMACD. mq4. O NeuroFIlter foi desativado, bem como o SaveAnn, o AnnsNumber foi definido como 0 para evitar o processamento neural. Eu usei o algoritmo genético para o processo de otimização. Depois que os valores foram obtidos, o relatório resultante ficou assim:

Relatar os dados de treinamento após a otimização básica dos parâmetros.

Como você pode ver, executei este EA na conta mini com o tamanho do lote de 0,01 e o saldo inicial de 200. No entanto, você pode ajustar esses parâmetros de acordo com as configurações ou preferências da sua conta.

Neste ponto, temos negociações lucrativas e perdidas suficientes para que possamos ativar o SaveAnn e definir o AnnsNumber para 30. Depois disso, executo o testador novamente. O resultado foi exatamente o mesmo com a exceção do fato de que o processo foi muito mais lento (como resultado do processamento neural) e a pasta C: \ ANN foi preenchida com as redes treinadas, como mostrado na imagem abaixo. Certifique-se de que a pasta C: \ ANN existia antes desta execução!

A pasta C: \\ ANN \\.

Once we have trained networks it’s time to test how it behaves. First we’ll try it on the training data. Altere o NeuroFilter para true e SaveAnn para false e inicie o testador. O resultado que obtive é mostrado abaixo. Note que pode variar um pouco para o seu caso, pois há alguma aleatoriedade dentro das redes nos pesos de conexão dos neurônios fornecidos no processo de inicialização da rede (neste exemplo, usei chamada explícita para f2M_randomize_weights () dentro de ann_load ()).

Resultado obtido nos dados de treinamento com filtragem de sinal neural ativada.

O lucro líquido é um pouco maior (20,03 contra 16,92), mas o fator lucro é muito maior (1,25 versus 1,1). O número de negociações é muito menor (83 vs 1188) e o número médio de perdas consecutivas é reduzido de 7 para 2. No entanto, ele mostra apenas que a filtragem de sinal neural está funcionando, mas não diz nada sobre como ela opera em dados que não foram usados. durante o treinamento. The result I have obtain from the testing period (2009.01.01 – 2009.30.28) is shown below:

Resultado obtido dos dados de teste com a filtragem neural ativada.

The number of trades performed is quite low and it’s hard to tell the quality of this strategy, yet I was not going to show you how to write the best profitable EA but to explain how you could use neural networks in your MQL4 code. O efeito real do uso de redes neurais, neste caso, pode ser visto apenas quando comparados os resultados do EA em dados de teste com o NeuroFilter ligado e desligado. Abaixo está o resultado obtido do período de teste de dados sem filtragem de sinal neural:

Resultados de dados de teste sem filtragem neural.

A diferença é bem óbvia. Como você pode ver, a filtragem do sinal neural transformou o EA perdedor em um lucrativo!

Conclusão.

Espero que você tenha aprendido com este artigo como usar redes neurais no MetaTrader. Com a ajuda do pacote simples, gratuito e de código aberto Fann2MQL, você pode adicionar facilmente a camada de rede neural a praticamente qualquer Expert Advisor ou começar a escrever o seu próprio, que é total ou parcialmente baseado em redes neurais. O exclusivo recurso multithreading pode acelerar o processamento muitas vezes, dependendo do número de núcleos de CPU, especialmente ao otimizar determinados parâmetros. In one case it shortened optimizing of my Reinforcement Learning based EA processing from about 4 days to ‘only’ 28 hours on a 4 core Intel CPU.

Durante a redação deste artigo, decidi colocar o Fann2MQL em seu próprio site: fann2mql. wordpress /. Você pode encontrar lá a versão mais recente do Fann2MQL e possivelmente todas as versões futuras, bem como a documentação de todas as funções. Eu prometo manter este software sob licença GPL para todos os lançamentos, então se você me enviar algum comentário, solicitação de recurso ou correção que eu acharei interessante, não deixe de encontrá-lo nos próximos lançamentos.

Por favor, note que este artigo mostra apenas o uso básico do Fann2MQL. Como este pacote não é muito mais do que a FANN, você pode usar todas as ferramentas projetadas para gerenciar redes FANN, como:

And there’s much more about FANN on the Fast Artificial Neural Network Library homepage: leenissen. dk/fann/!

Post Scriptum.

Depois de escrever este artigo, encontrei um erro insignificante no NeuroMACD. mq4. A função OrderClose () para posição curta foi alimentada com número de ticket de posição longa. Isso resultou em uma estratégia distorcida que era mais propensa a segurar bermudas e fechar longos:

Na versão correta do script, corrigi esse erro e removi a estratégia OrderClose (). Isso não mudou o quadro geral da influência da filtragem neural no EA, mas a forma da curva de equilíbrio foi bem diferente. Você pode encontrar as duas versões deste EA anexadas a este artigo.

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2 respostas

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The fact is that I do not have the original file of the indicator mq4. Maybe someone has it? Then it would be possible to make the alert.

Sistema Forex SSG.

O Forex SSG System é um sistema de negociação de tendências para prazos M30 mais altos. Forex SSG System com o uso adequado, é capaz de fazer bons lucros na negociação no mercado cambial.

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Tipo de estratégia: Trend Platform: Metatrader4 Pares de moedas: Qualquer, recomendado Principal tempo de negociação: sessão europeia Prazo: M30 ou superior Corretor recomendado: Alpari.

Regras de entrada no mercado pelo sistema Forex SSG.

O SSG Bline concorda com o SSG Fbar, assim como o SSG HASignal está na direção de venda.

SSG Bline Desenhe um grande ponto laranja como uma mudança de direção (NÃO RETIRARÁ). Indicador principal. O SSG Fbar cruza 0 e vai abaixo do desenho da barra vermelha. SSG HASignal está em barras brancas de direção confirmada.

Falar de stoploss é difícil de dizer. Depende das suas regras de gerenciamento de dinheiro. Você poderia usar alto ou baixo anterior para colocar o stoploss. Também uma parada móvel é uma boa escolha.

Você pode esperar pela mudança do SSG Bline para sair da negociação. O ponto é que o mercado tende a refazer e cabe a você o quão rápido e quantos pips você quer roubar.

O sistema NÃO REPONHA, de modo que você terá mais de 84 anos de sucesso em negociações, seguindo regras rígidas.

O SSG Bline concorda com o SSG Fbar, assim como o SSG HASignal está na direção de compra.

SSG Bline Desenhe um grande ponto verde como uma mudança de direção (NÃO RETIRARÁ). O indicador principal SSG Fbar cruza 0 e vai acima do desenho da barra verde. SSG HASignal está na direção confirmada barras azuis.

Uma coisa que você deve saber é que o sistema tem configurações. Com um modelo, ele é exibido em configurações personalizadas, que são otimizadas para funcionar melhor de 30 minutos a um período diário. Se você carregar indicadores manualmente a partir da lista de indicadores, você não obterá as configurações como nas fotos acima. Portanto, recomendamos que você carregue primeiro o modelo antes dos indicadores de backtesting com outras configurações à sua escolha.

SSG Bline e SSG Fbar ambos vêm com função de alerta e alerta de e-mail incluído. Falando sobre pares de negociação, é claro para todos que o Sistema SSG Forex funcionará melhor com pares de menor volatilidade como outros estratágios.