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

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

на обложку

Дибров Андрей

Шрифт:

Откроем файл Prod и скопируем из него отклики нейросети.

Вставим

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

Поместим эти данные на график.

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:

первый – мы совершаем сделку и завтра получаем ответ от нейросети – открылись в правильном направлении или нет. Хотя мы это уже знаем и без нейросети;

второй – мы получаем информацию от нейросети, совершаем сделку и завтра видим, правильная рекомендация была или нет;

третий – мы получаем информацию от нейросети – когда нам надо совершить ту или иную сделку.

Первый вариант, естественно мы отбрасываем сразу. А вот второй и третий для торговли подходят. Однако второй вариант – вариант как бы заглядывания в будущее. Утрировано этот вариант торговли заключается в том, что мы получаем сигнал от нейросети в определенный момент времени – например по закрытию дня с прогнозом как закроется следующий день. Реализовать его для чисто механической торговли на данном этапе сложно. Ну, а если представить, что им получит возможность воспользоваться большинство торговцев – то он сразу же потеряет свою актуальность. Смысл третьего варианта, заключается в том, что мы отслеживаем отклик нейросети на протяжении торговой сессии и покупаем либо продаем его интерпретируя. И здесь нам надо понять основное. Какой из вариантов мы сможем реализовать зависит от того как мы будем обучать нейросеть. И согласитесь, что третий вариант реализовать все-таки легче. Если во втором – мы будем использовать, какую либо информацию с прицелом на получение результата на следующий день – его закрытия (день выбран как пример, естественно может быть какой либо другой период), то в третьем варианте мы используем информацию, пришедшую за шаг до принятия решения – куда двинется цена в этот момент времени.

Шаблон автоматической нейросетевой торговой системы на стандартных индикаторах.

Данная глава носит сугубо практический характер.

В ней я дам читателям набор скриптов и экспертов MT4 и Matlab, описание их предназначения и исполнения. Таким образом, вы получите шаблон для построения нейросетевой системы с использованием стандартных индикаторов. Пройдя шаг за шагом, весь этап построения торговой системы вы сможете самостоятельно подготовить свою торговую стратегию, основанную на нейросетевых технологиях. И в дальнейшем использовать не только Matlab, но и иные программные продукты.

Запустим скрипт “ScriptIn”.

//+–+

//| ScriptIn.mq4 |

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

//+–+

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

#property show_inputs

extern string Date="2004.07.01 00:00";

extern string DateOut="2010.12.31 23:00";

//+–+

//| script program start function |

//+–+

int start

{

int handle=FileOpen("In.csv",FILE_CSV|FILE_READ|FILE_WRITE,";");

int handleOut=FileOpen("Out.csv",FILE_CSV|FILE_READ|FILE_WRITE,";");

Alert("Идет запись файлов");

for(int i=iBars(NULL,0)-1; i>=0; i–)

{

string Date1=TimeToStr(iTime(NULL,0,i));

if(DateOut>=Date1 && Date<=Date1)

{

if(iHigh(NULL,0,i)>iBands(NULL,0,20,2,0,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,i) && iLow(NULL,0,i)<iBands(NULL,0,20,2,0,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,i) && ((iHigh(NULL,0,i+1)<iBands(NULL,0,20,2,0,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,i+1) && iLow(NULL,0,i+1)<iBands(NULL,0,20,2,0,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,i+1)) ||

(iHigh(NULL,0,i+1)>iBands(NULL,0,20,2,0,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,i+1) && iLow(NULL,0,i+1)>iBands(NULL,0,20,2,0,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,i+1))))

{

FileWrite(handle,

iWPR(NULL,0,14,i+3),

iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,1,MODE_MAIN,i+3),

iRVI(NULL,0,10,MODE_MAIN,i+3),

iRSI(NULL,0,14,PRICE_CLOSE,i+3),

iOsMA(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,i+3),

iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,i+3),

iWPR(NULL,0,14,i+2),

iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,1,MODE_MAIN,i+2),

iRVI(NULL,0,10,MODE_MAIN,i+2),