Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе

Дибров Андрей

iRSI(NULL,0,14,PRICE_CLOSE,i),

iOsMA(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,i),

iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,i));

FileWrite(handleOut,iClose(NULL,1440,iBarShift(NULL,1440,iTime(NULL,0,i)))-iOpen(NULL,0,i));

}

}

}

FileClose(handle);

FileClose(handleOut);

Alert("Файлы записаны");

return(0);

}

//+–+

В

результате работы скрипта мы получим в папке /MQL4/Files каталога данных MT4 два файла In.csv и Out.csv. Исходя из имен этих файлов – первый является файлом входов нейросети. Выборку данных мы делаем с использованием технического индикатора Bollinger Bands. Т.е. записываем значения индикаторов с глубиной три часа в момент, когда максимум часа выше средней линии, а минимум ниже. Также максимум и минимум предыдущего часа либо одновременно выше средней линии или ниже. Файл Out.csv – файл, в который мы записали, соответственно с использованием индикатора Bollinger Bands выборку разницы закрытия дня и открытия текущего часа. Таким образом, мы тренируем нейросеть на направление движения цены и ее амплитуду. Эти данные мы записываем с помощью скрипта, так как нам необходимы значения (закрытие дня), которые с помощью эксперта мы записать не сможем. А вот для того, что бы получить достоверный результат при тестировании нейросети – тестовое множество нам надо записать с помощью эксперта.

Запустим в тестере стратегий эксперт “ExpertPrimer”, как показано на рисунке выше.

//+–+

//| ExpertPrimer.mq4 |

//| Copyright © 2019, Andrey Dibrov. |

//|"https://www.youtube.com/channel/UCScAAn_sRRaKHdNIxl0aI9A?view_as=subscriber" |

//+–+

#property copyright "Copyright © 2019, Andrey Dibrov."

#property link "https://www.youtube.com/channel/UCScAAn_sRRaKHdNIxl0aI9A?view_as=subscriber"

extern string DateTren="2004.07.01 00:00";

extern string DateTest="2010.12.31 23:00";

int handleTest=FileOpen("Test.csv",FILE_TXT|FILE_WRITE|FILE_SHARE_READ,";");

int handleDate=FileOpen("Date.csv",FILE_TXT|FILE_WRITE|FILE_SHARE_READ,";");

//+–+

//| Expert initialization function |

//+–+

int OnInit

{

//–

//–

return(INIT_SUCCEEDED);

}

//+–+

//| Expert deinitialization function |

//+–+

void OnDeinit(const int reason)

{

//–

FileClose(handleTest);

FileClose(handleDate);

}

//+–+

//| Expert tick function |

//+–+

void OnTick

{

//–

string Date=TimeToStr(iTime(NULL,0,0));

if(handleTest>0 && handleDate>0 && DateTest<Date)

{

FileWrite(handleTest,

iWPR(NULL,0,14,3),

iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,1,MODE_MAIN,3),

iRVI(NULL,0,10,MODE_MAIN,3),

iRSI(NULL,0,14,PRICE_CLOSE,3),

iOsMA(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,3),

iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,3),

iWPR(NULL,0,14,2),

iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,1,MODE_MAIN,2),

iRVI(NULL,0,10,MODE_MAIN,2),

iRSI(NULL,0,14,PRICE_CLOSE,2),

iOsMA(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,2),

iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,2),

iWPR(NULL,0,14,1),

iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,1,MODE_MAIN,1),

iRVI(NULL,0,10,MODE_MAIN,1),

iRSI(NULL,0,14,PRICE_CLOSE,1),

iOsMA(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,1),

iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,1),

iWPR(NULL,0,14,0),

iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,1,MODE_MAIN,0),

iRVI(NULL,0,10,MODE_MAIN,0),

iRSI(NULL,0,14,PRICE_CLOSE,0),

iOsMA(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,0),

iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,0));

FileWrite(handleDate,Date);

}

}

//+–+

В

папке /tester/files каталога данных MT4 мы получим также два файла Date.csv и Test.csv. В первом мы записали дату и почасово время тестового множества. Во втором непосредственно значения, по которым мы будем получать отклик нейросети.

Файлы Date.csv и Test.csv мы перенесем в папку …\MQL4\Files.