مؤشر للتنبؤ مع الشرح للتجريب
Printable View
مؤشر للتنبؤ مع الشرح للتجريب
يعطيك العافيه
لكن مافيه شرح عربي
شكرا جدا لمواضيعك المتميزة دائما
شكرا علي المؤشر ولكن الحقيقه هو ليس مؤشر مربح هو كود مؤشر عرضه صاحب المؤشر ليبين فكره تعتمد علي الشبكه العصبيه ويطالب اي أحد يتمكن من زيادة أضافات عليه وتحويله الي اكسبرت أو مؤشر مربح ان يراسله.
وهذا كلامه بالصوره المرفقه.
If you were able to make a profitable trading system based on these codes,please share your idea with me by sending email directly
لا يمكن التنبؤ بحركة السعر من خلال مؤشر ما لأنه يتطلب برمجته وضع اسعار تاريخية له والقمم والقيعان والترند وغيرها من برامج التحليل وهى لا تكون صادقة فى غالب الاحيان انما متابعتك للشارت وقراءتك له تغنيك عن هذا المؤشر الذى يتنبأ بحركة السعر وتحليلك فقط هو سر النجاح
يا ريت حضرتك تقوم بترجمة الباقى كله لان واضح انه يوجد به افكاراقتباس:
المشاركة الأصلية كتبت بواسطة AlMOSAFAR
خذ هذه المعلومه ودخلها في بالك ولا تطلها للأبد ..
جميع المؤشرات الفنية تعطي معطيات على حسب الاتجاه للتحليل الفني ولكنها للأسف تفشل حين يتدخل التحليل الاساسي .
الموضوع بأختصار عرض لفكره تعتمد علي الشبكات العصبيه وأصل الموضوع أحد المنتديات الروسيه ومازال الحوار جاري حول تحويل الفكره لمؤشر أو أكسبرت يستفاد منه .اقتباس:
المشاركة الأصلية كتبت بواسطة محمد طه
سأترجم لك أول صفحه لتعرف مسار الموضوع وبالمرفقات كتاب بالعربي عن الشبكات العصبيه .
Brief theory of neural networksموجز نظرية الشبكة العصبية:
Neural network is an adjustable of outputs as functions of inputs. It consists of several layers:
Input layers which consists of input data.
Hidden layers which consists of processing nodes called neurons.
Output layers which consists of one or several neurons, whose outputs are the network outputs.
الشبكة العصبية هي نماذج مخرجات معدله تحتوي علي عدة وحدات:
1 –وحدات المدخلات وتتكون من بيانات المدخلات.
2- وحدات مخفيه تتكون من معالجات العقد تسمي خلايا عصبيه.
3-وحدات المخرجات وتتكون من خليه واحده أو عدة خلايا وهي تمثل نواتج المخرجات.
All nodes of adjacent layers are interconnected .These connections are called synapses , Every synapse has an assigned scaling coefficient ,by which the data propagated through the synapse is multiplied .These scaling coefficient are called weights ( w[i] [j] [k]). In a feed forward neural network (FFNN) the data is propagated from inputs to the outputs . Here is an example of FFNN with one input layer, one input layer and two hidden layers.جميع عقد الوحدات المتجاورة مترابطة, هذه الارتباطات تسمي نقاط التشابك العصبي ، كل نقطة تشابك عصبي لديها مهمة تنظيم أي من البيانات سوف يمر خلال نقطة التشابك . هذه البيانات التي يتم تنظيمها تسمي (الأوزان).
تمثل علي المصفوفة ( W[i][j][k])
البيانات سوف تنتقل خلال الشبكة العصبية (FFNN) من وحدات المدخلات إلي وحدات المخرجات.
هنا مثال علي (FFNN) يبين وحدة إدخال واحدة و 2 وحدات مخفيه .
تحميل الكتاب
شكرا جزيلا
الف شكر علي المجهود الرائع
بس انا مش فاهم حاجه ممكن مزيد من الشرح فضلا منكم
ياليت رابط الموقع
جزاك الله خير
رابط الموقع
ولكن يجب التسجيل اولا
http://codebase.mql4.com/5738
هل من الممكن اعطاء المؤشر تفاصي قمم وقيعان
او مقاسات
نماذج من الممكن التنبه بها
متل حرف ال v
وحرف w
التي تعتبر قمم وقيعان تتكون خلال الحركة ويتعامل السعر معها