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.
Запустим Matlab, нажмем Ctrl+N и в открывшемся окне вставим ниже представленный код и сохраним его как скрипт Primer.m в папке “Matlab” на рабочем столе. Путь к этой папке укажем в соответствии с ее расположением на жестком диске нашего компьютера. То же самое сделаем и в отношении других файлов используемых при обучении нейросети.
Input= xlsread('C:\Users\Администратор\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\287469DEA9630EA94D0715D755974F1B\MQL4\Files\In.csv','In')';
Out= xlsread('C:\Users\Администратор\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\287469DEA9630EA94D0715D755974F1B\MQL4\Files\Out.csv','Out')';
Test= xlsread('C:\Users\Администратор\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\287469DEA9630EA94D0715D755974F1B\MQL4\Files\Test.csv','Test')';
[~, ~, Date] = xlsread('C:\Users\Администратор\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\287469DEA9630EA94D0715D755974F1B\MQL4\Files\Date.csv','Date');
trainFcn = 'trainlm';
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize,trainFcn);
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;
[net,tr] = train(net,Input,Out);
Net=net(Test)';
xlswrite('C:\Users\Администратор\Desktop\Matlab\Indicator.csv',Date,'','1A');
xlswrite('C:\Users\Администратор\Desktop\Matlab\Indicator.csv',Net,'','1B');
Запустив данный скрипт, дождемся окончания его работы. Результатом исполнения скрипта в рабочем окне Workspace мы получим набор файлов.
Файл net.mat (обученную нейросеть) сохраним в папке Primer, которую предварительно создадим в папке Matlab. Отмечу, что папку Matlab мы назначим рабочим каталогом программы. Потом вы, конечно же, можете все настроить, как вам будет удобнее.
Так же в папке Matlab, скрипт создаст файл Indicator.csv. Это отклик нейросети, который мы будем использовать как индикатор для разработки торговой стратегии.
Откроем этот файл. В ячейке C5 вставим формулу, которую вы видите в строке формул на рисунке выше. Заполним этой формулой колонку “С”. Скопируем данные и через специальную вставку заполним ячейки данной колонки значениями формул.
Сохраним файл в формате csv.
Данный файл скопируем и вставим в папки /MQL4/Files и /tester/files. Для удобства я рекомендую ярлыки этих папок разместить рядом с папкой Matlab.
Запустим индикатор 1.mq4.
//+–+
//| 1.mq4 |
//| Copyright © 2009, Andrey Dibrov. |
//|"https://www.youtube.com/channel/UCScAAn_sRRaKHdNIxl0aI9A?view_as=subscriber" |
//+–+
#property copyright "Copyright © 2009, Andrey Dibrov."
#property link "https://www.youtube.com/channel/UCScAAn_sRRaKHdNIxl0aI9A?view_as=subscriber"
#property indicator_separate_window
#property indicator_buffers 2
#property indicator_color1 Red
#property indicator_color2 Blue
string File_Name="Indicator.csv";
double Buf_0[];
double Buf_1[];
double Str0;
double Str1;
datetime Date0;
datetime
