|
© 本贴为 plout 原创/首发，严禁抄袭！
Uni Bot是一个时髦的神经网络训练的机器人。一个基于神经网络的专家系统，基于一个新的专门开发的架构（T-INN）Target-IntelNeuroNet。为了使专家顾问的这一变体发挥作用，不需要下载训练有素的神经网络文件，因为为了方便神经网络外汇机器人的最终用户使用，大多数用户在机器人的主体中编码了一些神经网络。但为了让机器人更好地适应你的机器人的具体历史，你最好为你的经纪人的历史教授神经网络的所有功能。这是用户的选择，你可以使用开箱即用的机器人，但也可以使用你自己的神经网络，这是一个更值得推荐的用例。
1、脚本训练模型
T-INN全称：Target-Intel NeuroNet 运行环境：Windows Server 2016 （因为要配套UNI BOT，所以T-INN运行环境需和前者一致） 运行前准备：至少要留出2~3天时间来训练模型（这也是一再推迟上线的原因） 运行脚本的原理： UNI BOT的编程团队独立开发了T-INN这套非零级的神经网络系统，其团队定义为第一级架构复杂性的神经网络，目前在学术界上尚未相关正式定义。 如何运行T-INN脚本： （不懂原理的直接按着下面几步操作即可） ①最好是在MT5运行，真实帐户，平台最好选择至少5~10年以上； ②选择你想优化的品种，周期为H1，运行下载的T-INN1.61的脚本； ③初步加载参数，参数介绍如下
④接下来就是根据自己需求设定了，例如默认初始样本数据时间start optimized可以改成2000.01.01 00:00:00以后的，过早的数据反倒会影响样本的辨识度。time base 可以改成较现在的时间早一个月，半年，一年，主要目的就是留出时间差来校正神经网络预测的行情和真实的行情的差异，所以可以设定为2021.12.01 00:00:00。time forward则是期望看到的预测行情，例如2022.12.20 00:00:00。
后缀名是.net。 然后在第二次、第三次加载脚本的时候，要在net file name的位置填上文件名全称，包括后缀.NET。 ⑨以上设定完毕后，初步的1.0样本就获取完毕了，我知道你看了可能有点懵，这边做个参数改动小结： 初次加载：自定义时间、action和visual都得改、lenthmpl得改； 第二次加载：时间和初次一致、action和visual都得改、lenthmpl和初次一致、net file name要填； 第三次加载：时间和初次一致、action得改、lenthmpl和初次一致、net file name要填； ⑩那问题来了，我们做了这么多，目的是什么？目的就是为了获得那份net文件，在UNI BOT EA使用的过程中，在EA参数里导入该文件，辅助EA进一步大数据运算。
2、UNI BOT EA基础介绍 运行环境：WindowsServer2016，大白这边的测试版本是MT5 3300 原理：基于“神经网络概念获得的样本后”选择网格或者马丁进行交易，二者是可选项； EA上线时长：2022.9.27上线1.0版本，距今4个月不到； 周期：M15:（脚本跑的是H1） 最优交易品种：照理说应该是全品种通吃，但策略框架已被限制于网格和马丁，可以优先考虑AUDNZD/EURGBP/AUDCAD/NZDCAD这四组交叉货币对做参考； 备选交易品种：如果一定要备选，先测EURUSD/GBPUSD/USDNOK/USDCAD其它货币对再慢慢测； 多少起步：其实是无所的，100、1000、5000$、10000，核心的点并不在于这里，而在于样本； 核心参数： mindeposit：小于该金额EA停止交易； lotrounding：选2，也就是0.01开始，选1，则是0.1，选0，则是1；
加载脚本训练出来的样本，记得把net load 调成true，netfilename记得加上.net，net文件记得放到以下这个文件夹： C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\Common\Files 压缩包包含dll、神经网络训练包、mt5文件、训练脚本、参数设置。 3、回测
4、参数截图，安装包里面有参数可以加载
| 
简体中文
English(英语)
日本語(日语)
Deutsch(德语)
Русский язык(俄语)
بالعربية(阿拉伯语)
Türkçe(土耳其语)
Português(葡萄牙语)
ภาษาไทย(泰国语)
한어(朝鲜语/韩语)
Français(法语)
