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一个神经网络的EA的示例(含源码) 神经网络EA是一种利用神经网络算法来进行交易决策的自动交易系统。它通过学习历史市场数据和价格模式来预测未来市场走势,并基于这些预测做出交易决策。
神经网络EA的优势在于它能够自动学习和适应市场变化,并具有一定的预测能力。它可以根据市场的不同情况和趋势进行交易,从而提高交易的成功率。
然而,神经网络EA也存在一些挑战和限制。例如,训练神经网络需要大量的历史数据,并且需要选择适当的训练间隔和训练时长。此外,神经网络EA可能会受到市场突发事件和不可预测的因素的影响,导致交易结果不尽如人意。
总的来说,神经网络EA是一种有潜力的自动交易系统,但在实际应用中需要仔细研究和调整参数,以确保其稳定性和可靠性。希望这些信息对你有所帮助!
软件简介:
去年年底结束的国际大赛的第一名为Better所夺得
他采用的就是神经网络原理的EA
这使得用神经网络方法做EA成为不少人关注的焦点
这里翻译一篇采用神经网络做EA的不错的示例文章
当然附有源码是吸引人的地方
不过也许作者提出了研究神经网络EA的一些思考更为值得注意
作者提出了∶
1。“如果有飞机,为什么还要教人类去飞?”
意思是研究是经网络不必从零起步。MT4里已有了不错的“遗传算法”
文中介绍了如何利用MT4已有的“遗传算法”
2。大家都说做单子最重要的是“顺势而为”,但更需要解决的是∶
“一个基于趋势的交易系统是不能成功交易在盘整(sideways trends),
也不能识别市场的回调(setbacks)和逆转(reversals.,反向走势)!”
这可是抓到不少人心中的“痒处”,有多少人不是到了该逆势时没转向而产生亏损呢?
3。训练神经网络需要用多长的历史数据,提出了并不是用的历史数据越长越好,另外也不是训练的间隔越短越好,文中提出了什么情况下有需再训练它。
等等。。
下面是译文和作者的源码The problemis stated for this automated trading system (ATS) as follows:(ATS)自动的(智能的,采用神经网络的)交易系统的问题表述如下
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