Bollinger Banden Neuronales Netz

MetaTrader 5 - Experten Bollinger Band Breite Berechnung mit Neural Network mit - Experte für MetaTrader 5 Ich habe auf der Suche nach einem BB Width Expert Advisor, aber ich konnte es nicht überall finden. Dann beschloss ich, mein eigenes zu schaffen, und als Teil meines Studiums habe ich das gemacht. Diese Expert Advisor folgt Neural Network-Methode. Einlage 10000. Bruttoergebnis von 36000. Zeitspanne 3,5 Monate. Was ist Bollinger Bandbreite Bollinger Bandbreite ist Bandbildung in Bollinger Bändern. In seinem Buch (Bollinger auf Bollinger Bands) bezeichnet John Bollinger die Bollinger Bandbreite als einen von zwei Indikatoren, die von Bollinger Bands abgeleitet werden können. Der andere Indikator ist B. Bandbreite misst die prozentuale Differenz zwischen dem oberen Band und dem unteren Band. Die Bandbreite sinkt, wenn die Bollinger-Bänder enger werden und die Bollinger-Bänder größer werden. Da die Bollinger-Bänder auf der Standardabweichung basieren, spiegelt die fallende Bandbreite die abnehmende Volatilität und die steigende Bandbreite die steigende Volatilität wider. Enge Breite: Enge Bandbreite ist relativ. Bandbreitenwerte sollten im Verhältnis zu früheren Bandbreitenwerten über einen bestimmten Zeitraum gemessen werden. Es ist wichtig, eine gute Rückblickperiode zu erhalten, um Bandbreite für ein bestimmtes Symbol zu definieren. Der Squeeze: Bollinger Bandbreite ist am besten für die Identifizierung der Squeeze bekannt. Dies geschieht, wenn die Volatilität auf ein sehr niedriges Niveau sinkt, was durch die verengten Banden belegt wird. Die oberen und unteren Bänder basieren auf der Standardabweichung, die ein Maß für die Volatilität ist. Die Bänder schmaler als der Preis flacht oder bewegt sich in einem relativ engen Bereich. Die Theorie ist, dass Perioden mit geringer Volatilität von Perioden mit hoher Volatilität gefolgt sind. Die relativ schmalere Bandbreite (a. k.a. the Squeeze) kann einen signifikanten Vor - oder Rückgang voraussehen. Nach einem Squeeze, ein Preissprung und nachfolgende Bandpause signalisieren den Beginn einer neuen Bewegung. Ein neuer Vorsprung beginnt mit einem Squeeze und anschließendem Break über dem oberen Band. Ein neuer Rückgang beginnt mit einem Squeeze und einem nachfolgenden Break unterhalb des unteren Bandes. Eine Idee kann Ihr Leben verändern -) Ich erhielt die Inspiration, auf Neuronale Netze nach dem Lesen dieses Artikels zu arbeiten. Der Autor Fyords half mir sehr am Ende der Kodierung. Dieser Expert Advisor nimmt den Wert der letzten 14 Perioden und minimiert sie mit der neuronalen Netzwerk-Methode Formel (lesen Sie bitte den Artikel für die beste Umsetzung des neuronalen Netzes). Breite Berechnung Ich habe die klassische Methode verwendet: (BBupperBand - BBLlowerBand) BBMidleBand. Formel: inputsi2 ((iBandsUpperbufi - iBandsLowerbufi) iBandsBasebufi) - (xminxminn) (d2-d1)) ((xmaxxxmax) - (xminxminn)) d1 Es sieht kompliziert aus, aber in Wirklichkeit ist es genau wie A, B, C, D. Der oben genannte Artikel kann Ihnen helfen, eine Menge. Expert Advisor Testergebnis ist gut, ich habe den Zeitraum von 2013.01.01 bis 2013.04.13 genommen. Balance: Ich habe das komplette Testergebnis in der Zip-Datei angehängt. Ich dont empfehlen, diese Expert Advisor in echten Account verwenden. Im gleichen Code können Sie eine Volumenkombination (CCI, MFI etc.) Verwenden. STOCK MARKET PREDICTION MIT NEURAL NETWORKS von Dr. Valentin Steinhauer Disclai mer: Für die Genauigkeit wird keine Haftung übernommen. Vollständigkeit der Methoden und andere Informationen in diesem Tutorial. Hier werden zwei komplementäre Richtungen betrachtet. Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von. Die zweite - Bollinger Bands Methode. Warum sind sie ausgewählt. In der ruhigen Zeit die Harmonicas Gesetze herrschen und an diesem Punkt sind gut eine Zeitreihe Vorhersage. Diese Methode (aus verschiedenen Quellen) ermöglicht eine Vorhersage auf und ab in der Börse Werte mit etwa 52 -53 Wahrscheinlichkeit, 50 -50 ist, nicht vergessen. zufällig. Zweite Richtung (Bollinger Bands) ist von ganz anderem Gebiet. Die Börse Nervosität. Wenn die Preise fallen oder wachsen zu viel im Vergleich zu früheren Zeiten. Dann gibt es oft einen Wendepunkt. Die Statistik der positiven Prognosen ist in diesem Fall besser. Aber die Fälle treten nicht so oft auf. Und es wird erforderlich sein, warten. Zeitreihe Vorhersage in der Börse Zeitreihe Vorhersage spielt eine große Rolle in der Volkswirtschaft. Die Börsenkurse sowie der Energieverbrauch können vorausgesagt werden, um Entscheidungen treffen zu können. Dieses Tutorial zeigt einen möglichen Ansatz, wie neuronale Netze für diese Art von Vorhersage verwendet werden können. Es erweitert die Neuroph Tutorial genannt Time Series Prediction quot, die eine gute theoretische Grundlage für die Vorhersage gibt. Für unsere Zwecke verwendet, ist die Zeitfolge beobachtet Variable. Variable beobachtet in diskreten Zeitintervallen. Die Analyse von Zeitreihen umfasst eine Beschreibung des Prozesses oder Phänomens, das eine Sequenz erzeugt. Zur Vorhersage der Zeitreihen. Ist es notwendig, das Verhalten des Prozesses in Form eines mathematischen Modells darzustellen, das in Zukunft erweitert werden kann. Um dies zu tun. Das Modell ist eine gute Darstellung der Beobachtungen in jedem lokalen Segment der Zeit in der Nähe der Gegenwart. Normalerweise besteht keine Notwendigkeit, ein Modell zu haben, das eine sehr alte Beobachtung darstellen würde. Da sie wahrscheinlich nicht den Augenblick charakterisieren werden. Auch gibt es keine Notwendigkeit, Beobachtungen in der fernen Zukunft einzureichen, je nach einem Zeitintervall, das größer ist als der Horizont. Sobald das richtige Modell erstellt wird, um die zeitliche Abfolge zu behandeln, können wir geeignete Vorhersagemethoden entwickeln. Um zu zeigen, wie es funktioniert, haben wir das Netzwerk mit dem DAX-Index (Deutscher Aktienindex) für einen Monat (03.2009: vom 02. bis 30.) für den Wert am 31.03.2009 trainiert. Als Strategie nehmen wir die Sequenzen von 4 Tagen, um jeden 5. Tag vorherzusagen. Im Trainingsset ist der 5. Tag der überwachte Wert. Der Daten-DAX kann von der folgenden URL heruntergeladen werden (eine der Möglichkeiten): download. finance. yahoodquotes. csvsGDAXIampfsl1d1t1c1ohgvampe. cs TrainingSetGetter steht zum Download als Teil des NetBeans-Projekts zur Verfügung, es sind jedoch nur die hartcodierten Beispieldaten mit Normalisierung. Auch der erste Schritt ist die Normalisierung der Trainingsdaten im Bereich (0-1). Die folgende Formel bietet sie wie folgt an: Normwert 0.8 (Wert v1) (v2 v1) 0.1 Hierbei handelt es sich um 0.8 und 0.1 um die Werte aus den Grenzen 0 und 1 zu korrigieren, v2 ist der Maximalwert Expander und v1 Minimum Valueexpander. Die Normalisierung spielt eine wichtige Rolle bei der Vorbereitung der Daten für das Netzwerktraining. Dieser Expanderkoeffizient wird zur Kompression oder Streckung bei Normalisierung eingegeben. In jedem Fall einer Vorhersage ist es wünschenswert, diesen Koeffizienten aus Kontrollpunkten auszuwählen. Anschließend wird die Netzwerktopologie definiert. Welche Art von Netzwerk, wie viele Schichten und wie viele Neuronen pro Schicht verwendet werden. Eigentlich gibt es keine Regel für diese, und in der Regel ist es experimentell bestimmt. Jedoch ist der gemeinsame Typ des Netzwerkes, der für die Vorhersage verwendet wird, ein Mehrschichtperceptron. Eine Empfehlung besteht darin, 2n1 Knoten für hidden-layer zu haben, wobei n die Zahl der Eingangsknoten ist. Die Ausgabeschicht hat dabei nur einen Knoten. Die guten Ergebnisse wurden mit folgender Topologie und Parametersatz erreicht: maxIteration10000, maxerror0.0001 und das Trainingsset ist wie folgt organisiert: public DataSet getTrainingSet (int n, int m) trainingSet new DataSet (n, m) trainingSet. addRow (in , Out) und dem entsprechenden Netzwerk: int maxIterationen 10000 NeuralNetwork neuralNet new MultiLayerPerceptron (4, 9, 1) ((LMS) neuralNet. getLearningRule ()) setMaxError (0.0001) ((LMS) neuralNet. getLearningRule ()) setMaxIterations ( MaxIterations) An diesem Punkt sind wir bereit, das Netzwerk zu schulen und zu testen. Zum Testen verwenden wir einen vorbereiteten Datensatz, in dem die DAX-Daten aus den 27, 28,29 und 30.03.09 zur Vorhersage des Wertes am 31.03.09 doppeltes networkOutput angegeben werden neuralNet. getOutput () double predictedNormalized networkOutput0 Da das Netzwerk mit random initialisiert wird Werden die Testergebnisse von einer Berechnung zur Berechnung unterschiedlich sein. Nach fünf Tests kam es mit den folgenden Vorhersage - Ergebnisse für 03.31.2009: 4084.61 4081.28 4073.08 4075.22 4087.42. Die Dauer war 3 Sekunden (2 CPU, 3,3 Ghz, 2GB RAM, WinXP). Das ist so genannte Komitee - eine Sammlung von verschiedenen neuronalen Netzwerken, die zusammen das Beispiel, mit Expander 1.30D. Es gibt ein viel besseres Ergebnis im Vergleich zu anderen neuronalen Netzwerken Verfahren. Der an diesem Tag angekündigte Wert ist 4084,76. Daher wird in Richtung der Erzielung besserer quantitativer Ergebnisse die Reihenfolge der Berechnungen verändert, die wir im vorigen Beispiel durchgeführt haben. Wir können gleichzeitige Berechnungen verwenden, um das Komitee zu schaffen. Das Komitee neigt nicht nur zu einer Stabilität, sondern erlaubt auch eine effektive relative Kontrolle der Trainingsbedingungen. Die relative Streuung der Ergebnisse des Komitees ist in diesem Fall das Verdienst. Um die Parallelität zu erstellen, verwendeten wir das jetlang Paket. Das Komitee umfasst die folgenden Module im Beispiel: Actor, Channels, Message und wird vom Main-Modul aus gesteuert. Die periodischen Signale herrschen in diesem Modell (Postulat) vor. Welches periodische Signal ist wichtig Wo ist das unter passende oder Überanbringen von perceptron Ist es möglich, automatisch in diesem Modell vorzustellen, zeigen wir einen Algorithmus mit Autokorrektur an, die einige grundlegende Entwicklungsideen (quota größtes harmonisches wavequot) demonstriert: 1. Wir haben mehr Als eine Folge von Berechnungen (siehe quotcommitteequot) 2. Der Hauptkreis gibt die Variation der Anzahl der Punkte (N) im Fenster der Zeitvorhersage. Eine Kopfperiode wird durch N in jeder Variation von der Quotengrössten harmonischen Wellenwelle bestimmt. Die Anzahl der versteckten Layer ist 2N1 automatisch. Als Leistungsmerkmal wird die R 8721 F obs - F calc 8721 F obs verwendet. So genannte R-Faktor durch Vollzeit-Serien-Daten. 3. Für jedes N wird die Vielfalt der Trainingseinheiten sein: Die Elemente werden nacheinander entfernt, um das Minimum an R-Faktor zu erreichen und um die optimale Beziehung zwischen der Unterarmatur und der Überbefestigung zu erzielen. 4. Der Mittelwert durch Ausschuss ist das Ergebnis dieses einfachen automatischen Flusses. Wie gut ist dieses Modell Quota größte Harmonicas wavequot für Ihre Aufgaben, sollten Sie selbst entscheiden. Die einfachen DAX-Tests zeigten gute mathematische Ergebnisse. Diese Filterung des Modells ähnelt dem menschlichen Schlaf: trainings m odels werden maximal reduziert. Aber wenn die Erkennung verbessert ist. Durch die Zeitreihenvorhersage wurden die besten Ergebnisse bei der Analyse des Wachstums und des Sturzes der Lagerwerte 82038203 erzielt, nicht für eine Prognose der Werte 8203 selbst. Bollinger Bands an der Börse mit Neuroph Bollinger Bands wird von John Bolliger erfunden. Bollinger-Bänder zeigen eine Veränderung des Preises eines Finanzinstruments im Laufe der Zeit an. Der Ausgang für Ränder von Bändern führt mit hoher Wahrscheinlichkeit zu Bändern zurück. Und die Hauptschwierigkeit ist zu finden: wann kommt die Rückkehr zur Voraussage dieser Rückkehr wir Neuroph. Bollinger Bands spiegeln den Grad der Nervosität und sind gut geeignet für nicht stabile Börse. Sie können mehr über die Bollinger Bands in anderen Dokumenten Wiki. beispielsweise. Wir werden uns auf die Anwendung von Neuroph konzentrieren. Die Hauptparameter für Bollinger-Bänder sind ein Periodenbewegungsdurchschnitt und ein oberes Band über dem gleitenden Durchschnitt ein unteres Band der gleitende Durchschnitt. Da die Testdaten DAX verwendet werden. Betrachten Sie die Trainingsarbeit dieser Methode als Beispiel. In einer vorbereiteten Datei. Die die Werte 82038203 von Dax für einen Tag mit einem 5-Minuten-Intervall enthält, wird nach einer Situation suchen, die über den Wert des Durchschnitts hinausgeht. Im Durchschnitt wird die Zahl der 21 letzten Werte experimentell ermittelt. Der Ausgangswert ist 1, wenn der aktuelle Wert von Dax größer als 2 Sigma-Mittelwert oder kleiner als 2 Sigma vom Mittelwert ist und in den 15 Minuten das Verhalten korrekt ist, in anderen Fällen ist er 0. Korrekt bedeutet, dass der Wert zum Band zurückkehrt. Das Sigma ist die Standardabweichung und wird in der Methode standardAbweichung dynamisch berechnet. Der Algorithmus ist im Programm BollingerAnalyze im Anhang (Projektpaket) implementiert. Die Normalisierung ist ähnlich der oben gezeigten. Siehe die Normalize-Methode in der BollingerAnalyze. java. Im Trainingsprogramm wird (zur Kontrolle) die Häufigkeit des korrekten Betriebs der Methode geschätzt: Wie viele Fälle sind von allen Fällen richtig. Sie können versuchen, andere Parameter für Ihre Kohlen. Die Verwendung des trainierten Netzwerks wird in der Methode getRecommendation angezeigt. Die Methode gibt 1 oder -1, wenn Sie Bollinger Bands Situation (oben oder unten) haben und in 15 Minuten wird DAX zurück in das Band. In einem schlechten Fall ist es 0 oder der Wert kann nicht vorhergesagt werden. Natürlich ist es ein großes Problem, die Werte 82038203 in Echtzeit zu erhalten. Dies ist jedoch ein organisatorisches Problem und kann mit der dynamischen Neuroph-Wert-Erkennung aus Bildern in Echtzeit realisiert werden. Die Nachricht nach dem Training und Test ist wie folgt: extremes Zahl 4707 bollingers extremes Zahl. 1006 volle Punktzahl 21136 Defekte 1. In dem Fall bedeutet Defekte, wie viele Bollinger-Situationen nicht korrekt vorhergesagt wurden. Schlussfolgerung Schlussendlich zwei wichtige Faktoren bei der Vorhersage von Problemen - Möglichkeiten und Interessen von Menschen, die Vorhersage machen und verwenden. Im Idealfall. Werden die historischen Informationen automatisch analysiert und die Prognose ist ein Manager für eine mögliche Änderung. Die Einführung eines Experten in den Prognoseprozess ist wichtig, erfordert aber die Zusammenarbeit von erfahrenen Managern. Nächste Prognose an Manager gesendet, die es nutzen, um Entscheidungen zu treffen. Und selbst wenn sie sagen, das Wetter ist nur reden, können sie echte Vorteile aus ihrer Verwendung. Download der NetBeans-Projekte mit der Quelle Wenn Sie spezielle Aufträge haben oder Sie einfach (PayPal) unterstützen wollen, verwenden Sie bitte: tec. de (at) t-online. deBollinger Bänder sind ein weit verbreiteter technischer Indikator zur Messung und Anzeige der Volatilität Wertpapieren. Die Banden erreichen dies, indem sie zeigen, ob die Preise hoch sind mit der Verwendung eines oberen Bandes, und ob sie niedrig sind mit der Verwendung eines unteren Bandes. Die Banden basieren auf der Volatilität (Standardabweichung) der vergangenen Kursdaten. Dieser Indikator kann eine strenge Mustererkennung unterstützen und ist nützlich, um die aktuelle Preisaktion mit möglichen Kauf - und Verkaufssignalen zu vergleichen und so zu einer in sich geschlossenen systematischen Handelsentscheidung zu gelangen. Aufgrund seiner inhärenten Eigenschaften kann der Indikator jedoch falsche Signale während des Handels in einigen Trendmärkten liefern. Die Forschung in dieser Arbeit entwickelt zwei modifizierte Modelle, eine Kombination neuronaler Netze mit dem technischen Indikator Bollinger Bands, und ein weiteres integriert ein GARCH-in-Mittel-Modell mit dem Bollinger Bands technischen Indikator für die Vorhersage und den Handel auf den Sicherheits-Trend. Die Annahme des kombinierten Systems besteht darin, dass das neuronale Netz oder das GARCH-Modell dazu beitragen wird, die nachlaufenden Aspekte des Bollinger-Bands-Indikators zu überwinden, indem es eine Prognose des nächsten Tages liefert, so dass der Händler die richtigen Entscheidungen treffen kann. Die Rentabilität des Modells wird mit 10 amerikanischen Aktien und Indizes getestet - Abstract, Blatt iii. Abteilung (en) Engineering Management und Systems Engineering Name M. S. In Engineering Management Universität von Missouri - Rolla Publikationsdatum Paginierung Anmerkung zur Bibliographie Beinhaltet bibliographische Hinweise (Seite 39). 2005 Yanqiong Dong, Alle Rechte vorbehalten. Dokumenttyp Bibliothek des Kongresses Schlagwort Schlagzeilen Investitionsanalyse Aktien - Preise - Mathematische Modelle Aktienkursvorhersage Neuronale Netze (Informatik) Thesis Number Drucken OCLC Link zum Katalog Datensatz Volltext nicht verfügbar: Diese Publikation direkt aus Missouri ST-Bibliothek oder Kontakt anfordern Ihre lokale Bibliothek. Empfohlene Citation Dong, Yanqiong, Die Verwendung von neuronalen Netzwerken, GARCH-Modelle und die Bollinger Bands technischen Indikator für Aktienhandel Entscheidungsfindung (2005). Masterarbeiten. 5847. scholarsmine. mst. edumasterstheses5847