ورشة ربط مؤشرات الميتاتريدر مع شبكة عصبية وأكتشاف أفضلها

[Ram22]

alligator

شوفه اخي رام ولدي مؤشر لعلي ابحث عنه وابحث عن طريقة عمله وسؤافيك به مؤخرا ان شاء الله وان كان يحتاج بعض الاضافات ولااظن ان استاذنا اسامه سيمانع في هذه الاضافات
علما ان هذا
المؤشر تم عمله لي خصيصا من قبل اخونا وحبيبنا اسامه شعبان الذي اوجه له تحياتي وسلامي

هذا مؤشر alligator عندما نجعل المدخلات 29 قيمة للشمعات السابقة وقبل السابقة و..........الشمعة رقم 29 لكي نتنبئ بقيمة أغلاق الشمعة بعد القادمة

[Ram22]

ولكي نستفيد من هذه الفكرة فلابد من الحصول علي الأوزان بملف كي يمكن عمل أكسبرت أو مؤشر ينفذها . ولابد من ربط الأوزان بمعادلة الشبكة ولكن هذا البرنامج لا يوجد به خاصية الحصول علي الأوزان علي ما اظن.

ولكن علي كل حال لا يهمنا التطبيق الأن والأهم هو هل توجد طرق ممكن تنجح بالفوركس أم لا.

[Ram22]

أظن أنه لتكون هذه الطريقة ناجحة فلابد من أن تتوفر بالبرنامج خاصية مقارنة متغيرات كثيرة الي أن نصل لأفضل نتيجة لأننا سنحتاج أن نجرب كثير الأن....يعني مثلا لو كان هذا البرنامج يسمح بان نعطيه مؤشرات الميتاتريدر كلها مرة واحدة ويقوم هو بالتجريب الي أن يحصل علي نتائج جيدة ونقوم بضغطة زر بالحصول علي الأكسبرت أو المؤشر النهائي لكان أفضل.

ولكن الطريقة التي أظن أنها ستنجح لأختبار التوقع هي تدريب جزء معين علي الماضي وأختبار المستقبل بنفس الأوزان وبدون تدريب جديد مثل هذه الصورة ولا بد طبعا من تكرار هذه العملية عند كل جزء من الشارت ونجمع المحصلة.

[Ram22]

سأوضح ماهي الحسابات التي تعمل

البرنامج الذي أرفقته يقوم بعمل عدة خطوات:
الخطوة الأولي Analysis
وبهذه الخطوة نعطيه جميع المؤشرات التي نريد أن نعتمد عليها بالتنبؤ ونعطيه الخرج الذي نريد أن نحصل عليه

الخطوة الثانية preprocessing
وبهذه الخطوة يتم تحويل قيم المؤشرات الي قيم تستطيع الشبكة أن تقرأها والفكرة ببساطة شبيها بقطعة أرض وأراد واحد أن يعمل لها خريطة ويكتب الأطوال فقام بعمل مقياس رسم وصغر الصورة .

هنا ايضا لو وجد البرنامج الأرقام ليست من -1 الي 1 يقربها. ولو وجد الناتج أسم مثل Takprofit أو Stoploss وقد نستعملها عندما نريد أن ندرب الشبكة علي الربح والخسارة فيقوم بأخذ كل كلمة لوحدها ويعطيها مدخلات 1 أو -1 لتبين هل كتبت الكلمة أم لا

الخطوة الثالثة Designing
وبهذه الخطوة يحسب عدد المدخلات للشبكة بجمع جميع المدخلات التي أعدناها بالخطوة السابقة ويحسب عدد مدخلات الطبقة الوسطي .

الخطوة الرابعة Training
وبهذه الخطوة يتم تدريب الأوزان بواسطة معادلات حسابية مخزنة بالبرنامج ويوجد أنواع كثيرة من خوارزميات تدريب الأوزان ولا أعلم ماذا يستعمل هذا البرنامج أنا أستعملت نوع وجدته بكتاب عن الشبكة العصبية بموضوع هل ينجح هذا علي الحقيقي ولا أعلم أي نوع يستعمل هذا البرنامج.

الخطوة الخامسة Testing
وحسابات هذه الخطوة هي الأكثر أهمية عندما نريد أن نصنع مؤشر أو أكسبرت
فبعد أن نأخذ الأوزان التي تم تدريبها سابقا والموجودة بالصورة من Wh0 الي Whd و Wo0 الي Wod
نضعها بملف وندخل معادلة الشبكة بالأكسبرت أو بملف DLL كي يقرأ الأوزان من الملف ويربطها بمعادلة الشبكة مثلا


وعندما نجد

k(.....)

المقصود بها دالة التحويل وهنا يستعمل النوع logistic

و

g(x)

المتغيرات التي أدخلناها وموجودة بالصورة بأسم Inputs

وقد نستعمل bias ونطرحها بالمعادلة السابقة ايضا

والناتج الذي نحصل عليه من التوقع موجود عند output

ولكن الفكرة لكي تنجح فلابد أن تكون مرحلة أختيار المؤشرات التي سيعتمد عليها للتوقع ناجحة وهذه أما ستحتاج لتجارب طويلة أو برمجة طويلة لعمل برنامج يقارن المتغيرات ويختار أفضلها لكل عملة.

ولكن بالعادة كل الأكسبرتات التي تعلم بشبكة يكون الباك تست ممتاز وأنا علمت أكسبرتات وكان الباك تست خيالي ولكننا نتكلم علي التوقع وليس الباك تست وهو المطابق للحقيقة

[أبو الدرداء]

سأوضح ماهي الحسابات التي تعمل

البرنامج الذي أرفقته يقوم بعمل عدة خطوات:
الخطوة الأولي Analysis
وبهذه الخطوة نعطيه جميع المؤشرات التي نريد أن نعتمد عليها بالتنبؤ ونعطيه الخرج الذي نريد أن نحصل عليه

الخطوة الثانية preprocessing
وبهذه الخطوة يتم تحويل قيم المؤشرات الي قيم تستطيع الشبكة أن تقرأها والفكرة ببساطة شبيها بقطعة أرض وأراد واحد أن يعمل لها خريطة ويكتب الأطوال فقام بعمل مقياس رسم وصغر الصورة .

هنا ايضا لو وجد البرنامج الأرقام ليست من -1 الي 1 يقربها. ولو وجد الناتج أسم مثل Takprofit أو Stoploss وقد نستعملها عندما نريد أن ندرب الشبكة علي الربح والخسارة فيقوم بأخذ كل كلمة لوحدها ويعطيها مدخلات 1 أو -1 لتبين هل كتبت الكلمة أم لا

الخطوة الثالثة Designing
وبهذه الخطوة يحسب عدد المدخلات للشبكة بجمع جميع المدخلات التي أعدناها بالخطوة السابقة ويحسب عدد مدخلات الطبقة الوسطي .

الخطوة الرابعة Training
وبهذه الخطوة يتم تدريب الأوزان بواسطة معادلات حسابية مخزنة بالبرنامج ويوجد أنواع كثيرة من خوارزميات تدريب الأوزان ولا أعلم ماذا يستعمل هذا البرنامج أنا أستعملت نوع وجدته بكتاب عن الشبكة العصبية بموضوع هل ينجح هذا علي الحقيقي ولا أعلم أي نوع يستعمل هذا البرنامج.

الخطوة الخامسة Testing
وحسابات هذه الخطوة هي الأكثر أهمية عندما نريد أن نصنع مؤشر أو أكسبرت
فبعد أن نأخذ الأوزان التي تم تدريبها سابقا والموجودة بالصورة من Wh0 الي Whd و Wo0 الي Wod
نضعها بملف وندخل معادلة الشبكة بالأكسبرت أو بملف DLL كي يقرأ الأوزان من الملف ويربطها بمعادلة الشبكة مثلا


وعندما نجد

k(.....)

المقصود بها دالة التحويل وهنا يستعمل النوع logistic

و

g(x)

المتغيرات التي أدخلناها وموجودة بالصورة بأسم Inputs

وقد نستعمل bias ونطرحها بالمعادلة السابقة ايضا

والناتج الذي نحصل عليه من التوقع موجود عند output

ولكن الفكرة لكي تنجح فلابد أن تكون مرحلة أختيار المؤشرات التي سيعتمد عليها للتوقع ناجحة وهذه أما ستحتاج لتجارب طويلة أو برمجة طويلة لعمل برنامج يقارن المتغيرات ويختار أفضلها لكل عملة.

ولكن بالعادة كل الأكسبرتات التي تعلم بشبكة يكون الباك تست ممتاز وأنا علمت أكسبرتات وكان الباك تست خيالي ولكننا نتكلم علي التوقع وليس الباك تست وهو المطابق للحقيقة

بارك الله فيك

الطبقات المخفيه Hidden Layer هل سنحدد الأوزان لها يدويا أم سيقوم البرنامج نفسه بتحديد الأوزان لها

[Ram22]

بارك الله فيك

الطبقات المخفيه Hidden Layer هل سنحدد الأوزان لها يدويا أم سيقوم البرنامج نفسه بتحديد الأوزان لها

بمجرد ماتحمل البيانات وتضغط علي Train ثم Ok البرنامج سيختار عدد العصبونات بالطبقة المخفية ويعمل للشبكة أوزان أبتدائية لوحده

وتستطيع ان تغير عدد العصبونات بالطبقة المخفية يدوي كما مبين بالصورة .

ولو كنت تقصد الأوزان w وليس عدد العصبونات فالأوزان يتم وضع قيم عشوائية لها بالبداية مابين 0.5 الي -0.5 من البرنامج وبعد أن تنتهي الشبكة من التعلم ستتغير هذه الأوزان ..وأرقام هذه الأوزان مبنية علي تعلم الشبكة ولا تستطيع أن تغيرها بعد التعليم ...لو قمت بعمل برنامج لشبكة عصبية فأنت تحتاج فقط أن تعطي قيم أبتدائية للأوزان بالبداية وبعد التعليم لا يمكن التدخل بتغير الأوزان الا عن طريق خوارزميات التعليم فقط.

[ziko87]

مشكور اخي على الموضوع و على البرنامج
بس عندي سؤال و هو كيفية ادماج الشبكة بعد التدريب داخل المؤشر و ما هي الاكواد المستعملة لذلك
و شكرااا

[Ram22]

مشكور اخي على الموضوع و على البرنامج
بس عندي سؤال و هو كيفية ادماج الشبكة بعد التدريب داخل المؤشر و ما هي الاكواد المستعملة لذلك
و شكرااا

الأكواد ستختلف من شبكة لأخري علي حسب دالة التنشيط المستعملة وعدد الطبقات ونوع الشبكة ايضا.
يعني مثلا لو كانت الشبكة مكونة من 5 مدخلات وخرج واحد ولا يوجد بها طبقة مخبأة وكانت دالة التنشيط Sigmoid وكانت الأوزان التي تم تعليمها موضوعة بملف txt

فأنك ستستعمل هذه الأكواد بلغة mql4 لتنفيذ الشبكة فقط وليس تعليمها ولكن المشكلة هي أن لغة mql4 غير معمولة للحسابات الطويلة وحسابات الشبكة طويلة ولن تنجح MQL4 الا مع الشبكات الصغيرة والبسيطة وستكون أنجح علي لغات برمجة أخري وربما حلت المشاكل علي mql5 والله أعلم.

 
double sigmoid(double B)
{
double e = 2.718281828;
double p = 0, s = 0;
p = MathPow(e, -B);
s = (1 / (1 + p));
return (s);

}
double Output(double Input[5])
{
double Weights[5],R; double sum=0;

int handle;
handle=FileOpen("DataWeight.txt",FILE_CSV|FILE_READ,';');
R=StrToDouble(FileReadString(handle,6)); 
for(int y=0; y<5; y++)Weights[y]=StrToDouble(FileReadString(handle,6)); 

for(int j=0; j<5; j++){
sum=(Input[j]*Weights[j])+sum;
}
sum=sigmoid(sum+R);
return (sum);
}

وبالمرفقات أسكربت يقوم بقرائة الأوزان لشبكة مكونة من 5 مدخلات وبدون طبقة مخبأة بعد ماتضع الأوزان بملف بهذا المسار ويظهر الناتج بصندوق

C:\Program Files\BROKERNAME\experts\files

[turkm]

الأكواد ستختلف من شبكة لأخري علي حسب دالة التنشيط المستعملة وعدد الطبقات ونوع الشبكة ايضا.
يعني مثلا لو كانت الشبكة مكونة من 5 مدخلات وخرج واحد ولا يوجد بها طبقة مخبأة وكانت دالة التنشيط Sigmoid وكانت الأوزان التي تم تعليمها موضوعة بملف txt

فأنك ستستعمل هذه الأكواد بلغة mql4 لتنفيذ الشبكة فقط وليس تعليمها ولكن المشكلة هي أن لغة mql4 غير معمولة للحسابات الطويلة وحسابات الشبكة طويلة ولن تنجح MQL4 الا مع الشبكات الصغيرة والبسيطة وستكون أنجح علي لغات برمجة أخري وربما حلت المشاكل علي mql5 والله أعلم.

 
double sigmoid(double B)
{
double e = 2.718281828;
double p = 0, s = 0;
p = MathPow(e, -B);
s = (1 / (1 + p));
return (s);

}
double Output(double Input[5])
{
double Weights[5],R; double sum=0;

int handle;
handle=FileOpen("DataWeight.txt",FILE_CSV|FILE_READ,';');
R=StrToDouble(FileReadString(handle,6)); 
for(int y=0; y<5; y++)Weights[y]=StrToDouble(FileReadString(handle,6)); 

for(int j=0; j<5; j++){
sum=(Input[j]*Weights[j])+sum;
}
sum=sigmoid(sum+R);
return (sum);
}

وبالمرفقات أسكربت يقوم بقرائة الأوزان لشبكة مكونة من 5 مدخلات وبدون طبقة مخبأة بعد ماتضع الأوزان بملف بهذا المسار ويظهر الناتج بصندوق

C:\Program Files\BROKERNAME\experts\files

بسم الله الرحمن الرحيم
السلام عليكم أخي العزيز Ram22 وبارك الله بك على هذا الجد الجبار
انا اعلم انني اشارك بعد مضي العديد من الاشهر ومن المحزن جدا ان نرى المواضيع الرائعى والتي تحتاج لمجهودات كبيرة تموت بسرعة
سأحاول باذن الله تعالى ان اعيد احياء هذا الموضوع وان كنت لازلت معنا اخي رام الرجاء ان لاتبخل علينا بملاحظاتك وارشاداتك فانت صاحب الموضوع

ولي عودة ان شاء الله قريبا مع نتائج لبعض المؤشرات وطريقة الربط مع الاكسبيرت

[ahmedessam58]

الموضوع متميز جدا جدا
وكيف تسير الامور مع مؤشر الايشيموكو فى هذا الموضوع؟
وصدقا اطلب المزيد من الشرح لأهمية الموضوع القصوى
وهل هناك جديد؟
وشكرا جزيلا لك اخى Ram22

[forex angel]

شي ممتاز جدا من زمااان نفسسي بهيك تجربه .... اتواصل معي عالخاص
لسبب صغير انا موجود عندي عده مؤشرات بشتغل عليها واشاراتها ممتازه .... ارجو التعاون للوصول للافضل ..
اللهم فرج همنا اللهم امين

[turkm]

بسم الله الرحمن الرحيم
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

أخي العزيز رام22 البرنامج الذي وضعته رائع جدا من جميع النواحي ولكن تبقى مشكلة ربط الشبكة الناتجة بعد عملية التدريب مع الميتاتريدر او الاكسبيرت

لذلك ساقوم باستخدام مكتبة FANN2MQL لربط الشبكات المستخرجة والمدربة مع الاكسبيرتات كما ساقوم باستخدام برنامج FANN Tool المتخصص بتدريب الشبكات على مكتبة FANN ثم يكون الربط سهلا نوعا ما وهناك عدة أمثلة على ربط شبكات FANN مع الاكسبيرتات بالضافة الى جعلها تتعلم من خلال الاكسبيرت نفسه ولكن ستقتصر تجاربي ان شاء الله على التدريب على البرنامج المذكور ثم عملية الربط وقد استفدت كثيرا من مثال الاستاذ رام22 على الموفينج افريج فقمت بتعديل السكريبت قليلا على الشكل التالي:

سكريبت موفيج افريج 17 مطبق على سعر الاغلاق على 23 شمعة سابقة : نتيجة التوقع 99.25 %
سكريبت موفيج افريج 17 مطبق على سعر الهايات على 23 شمعة سابقة : نتيجة التوقع 99.09 %
سكريبت موفيج افريج 17 مطبق على سعر اللوهات على 23 شمعة سابقة : نتيجة التوقع 99.34 %
سكريبت موفيج افريج 17 مطبق على سعر الافتتاح على 23 شمعة سابقة : نتيجة التوقع 99.11 %

أما الان فيتبقى العمل على ربط هذه الشبكات الاربعة مع الاكسبيرت (وادعولي انتهي منو بسرعة)
وبعدين بيبدا العمل بالتجربة على اللايف لنشوف مقدرة هي الشبكة مع أختيار مؤشر الموفنج مع الاعدادات السابقة هل كانت ناجحة وشو مقدار هالنجاح أو الفشل

وهي صور أختبار الشبكات مع نتائجها:

[turkm]

عفوا يلي عاوز اداة الـ FANN Tool من هاد الموقع:
http://code.google.com/p/fanntool/

ويلي حابب يتعلم عن شبكة FANN2MQl في شرح كافي ووافي بموقعهم وبتقدر تنزل الشبكة كمان من نفس الموقع:
http://fann2mql.wordpress.com/

[صلاح الدين الفوركساوى]

لماذا تم اهمال مثل هذه المواضيع اخوانى الكرام .....؟

الله المستعان