Андрей Дибров - Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы Meta Trader 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание

© Андрей Дибров, 2019

ISBN 978-5-4493-8977-0

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Важно! Данное издание представляет собой сокращенный вариант. Все разделы оглавления соответствую полному изданию, за исключением программных кодов основных скриптов и экспертов. Механизм работы с MATLAB+MT4 также включен в книгу. Для приобретения полного издания Вы можете связаться с автором по адресу электронной почты [email protected].

Книга разрабатывалась с учетом интересов всех категорий трейдеров, а так же тех читателей, которые готовятся заняться трейдингом. В данной книге вы не найдете никакого теоретического материала по проблемам нейросетей и самого трейдинга. В любой литературе посвященной этим двум направлениям есть список трудов различных уважаемых авторов. Мне так же хотелось бы снабдить эту книгу таким же списком. Однако, увы, я этого не могу сделать, так как максимально постарался уйти от какой либо теории и психологии, которым в основном посвящена литература о трейдинге. Однако это не значит, что в свое время я не изучал подобную литературу и, что от нее нет пользы. Вот не полный список авторов, труды которых мною изучались – Чарльз Лебо и Дэвид В. Лукас, Юрий Жваколюк, Д. Ю. Пискулов, В. С. Сафонов, Шерри Де Ковни и Кристин Такки, Анна Эрлих, Александр Элдер, Джон Дж. Мэрфи. Но для понимания и практического применения материала представленного мною в принципе, достаточно теоретической информации, которая подается на сайтах дилинговых компаний и официального сайта Matlab. То есть, любой читатель имеющий представление о трейдинге может выполнить пошаговую инструкцию из моей книги и получить готовую автоматическую нейросетевую систему торговли. Причем, при кажущейся сложности системы в итоге вы придете к пониманию, что конечный результат в плане применения программных кодов поразительно легок, но в тоже время самодостачен и функционален. Ведь основная нагрузка в данной системе происходит при обучении нейросетей. Но и здесь, вникнув в процесс, вы обнаружите, что настроив систему, обучение не занимает много времени. Однако нам все равно придется немного пофилософствовать в следующем разделе на тему логического обоснования обучения нейросетей на принятие решения. От этого обоснования во многом зависит конечный результат.

Важно! Данная книга ориентирована на Matlab. Matlab не поставляется с этой книгой, прежде чем приступать к изучению и разработки автоматической нейросетевой системы торговли, вы должны приобрести ее отдельно и установить.

Также обращаю Ваше внимание на достоинствах нейросетевых систем как способов трейдинга. Мной разработано еще несколько систем, в том числе на основе платформы «NeuroSolutions» http://neurotrade.ucoz.com. Видео с примерами этой системы и системы представленной в этой книге также можно посмотреть по ссылкам https://youtu.be/5GwhRnSqT78, https://youtu.be/cIegQGJKbhY.

Прежде чем приступать к разработке любой торговой системы, мы задаемся вопросом – на каких принципах данная система будет функционировать? У нас есть два основополагающих принципа – использования флэтов и продолжение тенденции. Пока не будем рассматривать более узкие производные от них – внутри дневная торговля или нет, на фундаментальных данных, на новостях, на открытии рынков и т. д. Мне пришлось сталкиваться с описанием нейросетевых продуктов, где их авторы в примерах использования предлагали прогнозирование каких либо курсов – акций, валют и т. д. Приведем пример, используя платформу NeuroSolutions. Весь процесс повторять не обязательно, так как данную платформу мы в построении нашей системы использовать не будем, а я в данном случае использую ее как пример. Напишем коротенький скрипт для получения ценовых данных в MT4. Хочется обратить внимание на то, что при копировании программного кода из файла в формате PDF не сохраняется его стиль – все строки при переносе сохраняются без отступов. Так же могут быть скопированы номера страниц. Для текстовых редакторов эта проблема отсутствует.

//+ – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – +

//| History.mq4 |

//| Copyright © 2009, Andrey Dibrov. |

//+ – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – +

#property copyright «Copyright © 2009, Andrey Dibrov.»

int file=FileOpen («history. csv», FILE_CSV|FILE_READ|FILE_WRITE,»;»);

//+ – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – +

//| Script program start function |

//+ – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – +

void OnStart ()

{

// – —

FileWrite (file,«OpenD; HighD; LowD; CloseD; Date»);

if (file> 0)

{

Alert («Идет запись файла»);

for (int i=iBars (NULL,1440) -1; i> =0; i – )

{

FileWrite (file,

iOpen (NULL,1440,i),

iHigh (NULL,1440,i),

iLow (NULL,1440,i),

iClose (NULL,1440,i),

TimeToStr (iTime (NULL,1440,i)));

}

}

Alert («Файл записан»);

FileClose (file);

}

//+ – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – — – +

Запустив данный скрипт – в папке …MQL4/Filse каталога данных терминала, получим файл «history».

Откроем этот файл и добавим в начале десять столбцов In1—10 и один столбец Out.

Заполним эти столбцы Данными из столбца CloseD. Как Вы уже поняли, это данные дневных закрытий.

Далее мы сдвинем эти данные в наших столбцах последовательно на одну ячейку вверх.

Таким образом, мы получим в каждой строке вектор из дневных цен закрытия с глубиной в десять дней – это будут входы нейросети. А в столбце Out, который также сдвинут на один день вперед по отношению к In10, будут обучающие примеры закрытия дня для нейросети.

С помощью надстройки NeuroSolutions, выделив столбцы In1-In10, отформатируем их как входы.

А столбец Out как выход нейросети.

Аналогичным образом разобьем нашу матрицу построчно на обучающее множество.

И множество, которое мы будем использовать для анализа.

Теперь мы сформируем файлы для программы NeuroSolutions.

Откроем NeuroSolutions и нажмем кнопку NeuralBuilder.

Выберем модель нейросети Multilayer Perceptron.

Нажмем кнопку Browse…

И откроем файл с обучающими входами.

Далее откроем файл с обучающим выходом.

Определим 30% данных из тренировочного множества для перекрестной проверки в процессе обучения нейросети.

Жмем кнопку Next до тех пор, пока не сформируется нейросеть.

С помощью кнопки Start и запустим процесс обучения.

После завершения процесса обучения нажмем кнопку Testing.

В выпадающем списке выберем Production.

Выберем файл с данными для анализа.

Создадим текстовой файл Prod.

И экспортируем в него данные с результатами, полученными от нейросети.

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.