NeuroPrice Navigator: Самообучающийся торговый советник.

NeuroPrice Navigator это торговый советник, в основе которого лежит гибридная нейросетевая архитектура TCNN-LSTM с механизмом внимания. Это не просто автоматизированная стратегия, а самообучающаяся система, которая адаптируется к рыночным условиям в реальном времени.

Ключевые инновации:

1. Гибридная модель машинного обучения (TCNN-LSTM):
   • Входной слой (TCNN): Сверточная сеть с временными фильтрами  анализирует исторические данные, выявляя сложные, многоуровневые паттерны.
   • Слой контекста (LSTM): Долгая краткосрочная память  обрабатывает последовательности, улавливая долгосрочные зависимости и «контекст» рынка, что критически важно для прогнозирования.
   • Механизм внимания: Архитектура дополнена механизмом внимания, который позволяет модели «фокусироваться» на наиболее значимых участках входных данных, повышая точность и интерпретируемость прогнозов.
2. Расширенная система риск-менеджмента:
   • Адаптивный расчет объема позиции: Лот рассчитывается на основе процента риска от депозита, текущей волатильности, уровня просадки счета и, что уникально, фактора уверенности нейросети. Чем увереннее прогноз, тем больше объем, и наоборот.
   • Условное усреднение: Система усреднения активируется не механически, а только при получении подтверждающего сигнала от ML-модели, что делает этот рискованный метод более управляемым.
   • Динамические лимиты: Автоматическое снижение объема при приближении к максимально допустимой просадке.
3. Самообучение и адаптация:
   • Регулярное переобучение: Модель периодически переобучается на новых данных, не позволяя рынку «застареть» ее стратегию.
   • Ранняя остановка: Процесс обучения автоматически прекращается при достижении целевого уровня ошибки (Target_MSE), что предотвращает переобучение и экономит вычислительные ресурсы.
   • Адаптивные параметры: Скорость обучения (Learning Rate), коэффициент регуляризации (Dropout) и другие параметры динамически настраиваются в процессе обучения на основе производительности модели.
4. Интеллектуальная торговая логика:
   • Сигналы с порогом уверенности: Торговые сигналы генерируются только тогда, когда уровень уверенности модели (ML_Threshold) превышает установленный порог, отфильтровывая слабые и неопределенные рыночные ситуации.
   • Фильтр волатильности: Система может автоматически отключать торговлю в периоды аномально высокой или низкой волатильности.
   • Трейлинг-стоп на средней цене: Умный трейлинг-стоп, который может отслеживать общую прибыль по всем ордерам в серии, эффективно защищая совокупную прибыль.

Назначение параметров советника

1. Основные настройки

• MagicNumber — уникальный идентификатор для ордеров советника
• StartTrade/EndTrade — торговые часы (только в указанном временном окне)
• EnableDebugLogging — включение детального логгирования
• FixSeedForTesting — фиксация случайных чисел для тестирования

2. Управление объемами и рисками

• LotCalculationMode — режим расчета лота:
  • FIXED: фиксированный объем
  • RISK_PERCENT: процент риска от депозита
  • ADAPTIVE: адаптивный с ML
• Lots — базовый объем лота
• RiskPercent — процент риска на сделку
• MaxRiskPerTrade — максимальный риск на одну сделку
• UseEquityProtection — включение защиты по эквити
• MaxDrawdownPercent — максимально допустимая просадка

3. Параметры усреднения

• BaseAveragingDistance — базовое расстояние для усреднения в пунктах
• UseAdaptiveAveraging — использование адаптивного расстояния
• ATR_Multiplier — множитель ATR для расчета расстояния
• Min/MaxAveragingDistance — минимальное/максимальное расстояние
• MaxLevel — максимальное количество ордеров в серии

4. Трейлинг-стоп

• UseTralling_Stop — включение трейлинг-стопа
• UseAveragePrice — использование средней цены для трейлинга
• TrallingStart — активация трейлинга в пунктах
• LockProfit — блокировка прибыли в пунктах

5. Параметры нейросетевой модели

• ML_TrainingPeriod — период обучения модели
• ML_RetrainInterval — интервал переобучения
• Lookback_Window — глубина истории для анализа
• ForecastBars — количество баров для прогноза
• ForecastThreshold — порог значимости прогноза
• CNN_Filters/LSTM_Units — размерность нейросетевых слоев
• ML_LearningRate_Input — базовая скорость обучения
• Target_MSE — целевое значение ошибки для остановки обучения
• Max_Epochs — максимальное количество эпох обучения

6. Индикаторы и фильтры

• ADX_Period — период ADX
• CCI_Period — период CCI
• WPR_Period — период Williams %R
• STD_Dev_Period – период Standard Deviation
• MFI_Period – период Money Flow Index
• ATR_Period — период ATR
• Volatility_Filter — фильтр по волатильности
• Min/Max_Volatility — границы волатильности для торговли

Настоятельно рекомендуется начинать использование советника на демо-счете по следующим причинам:

1. Ознакомление с работой советника:
   • Изучение логики открытия и закрытия сделок
   • Наблюдение за реакцией советника на различные рыночные условия
   • Оценка производительности и стабильности
2. Тестирование и настройка:
   • Возможность подобрать оптимальные параметры без риска потери средств
   • Проверка корректности работы нейросетевой модели
   • Оценка влияния разных режимов управления объемом
3. Проверка условий торговли:
   • Проверка качества котировок и скорости исполнения
   • Оценка влияния спредов и проскальзываний
   • Проверка работы в течение полного торгового дня

Помните: Демо-счет — это ваша страховка и возможность бесплатно настроить советник под ваш стиль торговли без финансовых потерь!

Реальные результаты:

Результаты тестирования можно детально посмотреть по ссылке: myfxbook.com.   Этот советник требует терпения и тщательного мониторинга, но при правильной настройке может показать хорошие результаты благодаря сложной нейросетевой архитектуре. Успешной торговли и стабильных прибыльных сделок!

Есть вопрос?

У вас есть вопрос или предложение? Напишите его в блоке Вопросы и ответы. Мы обязательно на него ответим!