Советник на встроенной нейросети NN_Advisor_ProfitBased 2

[Граф Форекс]

Всем привет. Ребята, я наваял советника на встроенной нейросети. Поставил на демо-счет Альпари MT5 (как долго его буду держать - не знаю):

acc 52761458
investor !p8vToDb

На демо-счете настройки одинаковые на всех трех торговых инструментах. Сет прилагаю. Работает по свинг-модели.

Советник полностью бесплатный, никаких ограничений нет. И поддержку не оказываю) Как я понял, нейросеть в тестере и на реале обучается по разному. Поэтому показания тестера надо принимать лишь примерно. Можете оптимизировать под разные инструменты и делиться своими сетами с другими участниками форума. Думаю, потенциал есть.


Описание работы сформировал ИИ на основе моего кода:

Описание советника NN_Advisor_ProfitBased v2​

Основная концепция​

Это торговый советник для MetaTrader 5, использующий нейронную сеть для прогнозирования движения цены и принятия торговых решений. Советник обучается на исторических данных с целью максимизации прибыльности сделок.

---

Как работает нейронная сеть​

Архитектура сети​

• Многослойная нейросеть (по умолчанию 3 скрытых слоя: 27→18→12 нейронов)
• Или однослойная (12 нейронов) - настраивается параметром UseMultipleLayers

Входные данные (индикаторы)​

Нейросеть анализирует 15+ технических индикаторов:

• RSI (Relative Strength Index) - перекупленность/перепроданность
• MACD - тренд и импульс
• ATR - волатильность
• ADX - сила тренда
• Bollinger Bands - диапазоны волатильности
• Ichimoku - комплексный анализ тренда
• Moving Average - направление тренда
• Volume - объёмы торгов
• Временные параметры - час дня, день недели

Процесс обучения​

1. Исторический анализ - берёт последние 5000 баров (настраивается)
2. Определение целей - анализирует, какие сделки были бы прибыльными с заданными TP/SL
3. Обучение - 40 эпох (итераций) с learning rate 0.001
4. Прогнозирование - предсказывает движение цены на 20 баров вперёд
5. Переобучение - каждые 100 новых баров для адаптации к рынку

---

Система принятия решений​

Выходные данные сети​

Нейросеть выдаёт две вероятности:

• buy_prob - вероятность роста цены (0-1)
• sell_prob - вероятность падения цены (0-1)

Фильтры сигналов​

Чтобы сигнал был принят, должны выполниться условия:

1. Минимальная разница(SignalMinDiff = 0.50)
   • Разница между buy_prob и sell_prob должна быть > 50%
   • Пример: BUY=0.80, SELL=0.20 → diff=0.60 (сигнал принят)
   • Пример: BUY=0.55, SELL=0.45 → diff=0.10 (слишком слабый)
2. Диапазон уверенности
   • Минимум: SignalMinConfidence = 80% - чтобы не торговать при неопределённости
   • Максимум: SignalMaxConfidence = 90% - чтобы избежать переобучения
3. Контроль спреда
   • Не торгует если спред > 30 пунктов

Логика открытия позиций​

Если diff > +0.50 → BUY сигнал
Если diff < -0.50 → SELL сигнал
Если -0.50 ≤ diff ≤ +0.50 → НЕТ СДЕЛКИ

---

Управление капиталом​

Расчёт лота​

• Автоматический - по риску (MaxRisk = 2% от депозита)
• Фиксированный - Lots = 0.01

Мартингейл-сетка (опционально)​

Если UseGrid = true:

• Первая позиция - базовый лот
• Вторая - базовый лот × 1.3
• Третья - базовый лот × 1.3²
• И так до 10 позиций максимум
• Шаг сетки: 150 пунктов

---

Управление позициями​

Take Profit / Stop Loss​

• TP: 1000 пунктов
• SL: 500 пунктов
• В коде закомментированы (sl = 0; tp = 0 - работает без жёстких уровней

Трейлинг-стоп (если включен)​

• Активируется когда профит > 60 пунктов
• Подтягивает SL на расстоянии 60 пунктов от цены
• Шаг передвижения: 5 пунктов

Автозакрытие по времени​

• Закрывает позиции старше N баров (по умолчанию = горизонт прогноза 20 баров)

Закрытие по противоположному сигналу​

Если crossClose = true:

• При сигнале BUY → закрывает все SELL
• При сигнале SELL → закрывает все BUY

---

Информационная панель​

Отображает в реальном времени:

• Статус сети - "Training..." или "Ready"
• Текущий сигнал - BUY / SELL / NO TRADE
• Вероятности - BUY: 75.3% | SELL: 24.7%
• Уверенность - Разница между вероятностями
• Позиции - Количество открытых BUY/SELL
• Прибыль - Текущий плавающий P&L

Процесс работы (пошагово)​

1. Запуск → Ожидание загрузки истории (5000+ баров)
2. Обучение → Анализ прошлых данных, настройка весов сети
3. Каждый новый бар:
   • Собрать текущие показатели индикаторов
   • Прогон через нейросеть → получение вероятностей
   • Применение фильтров
   • Если сигнал валидный → открытие позиции
4. Управление позициями → трейлинг, контроль времени
5. Переобучение → каждые 100 баров адаптация к рынку

---

Ключевые особенности​

Преимущества​

• Адаптивность - постоянное переобучение под текущий рынок
• Многофакторный анализ - 15+ индикаторов одновременно
• Контроль риска - множественные фильтры сигналов
• Автоматизация - не требует вмешательства

Особенности настройки​

• Требует оптимизацию параметров под конкретный инструмент
• Горизонт прогноза (20 баров) - критичный параметр
• SignalMinDiff (0.50) - определяет агрессивность торговли
• Сетка увеличивает риск при неблагоприятном движении

Обучение​

• Profit-based - учится на том, какие сигналы приносили прибыль
• Не гарантирует будущей прибыльности
• Может переобучиться на исторических данных

---

Статистика по окончанию работы​

При отключении выводит:

• Общее количество проанализированных баров
• RAW прогнозы - сколько раз сеть выдавала BUY/SELL до фильтров
• ACCEPTED сигналы - сколько прошло через фильтры
• Pass rate - процент принятых сигналов

---

Рекомендации по использованию​

1. Тестирование - обязательно на истории и демо-счёте
2. Оптимизация - подбор параметров под ваш актив
3. Риск-менеджмент - не более 2% на сделку
4. Мониторинг - следить за статистикой переобучения
5. Диверсификация - не полагаться на один инструмент

---

Это сложный алгоритмический советник, требующий понимания машинного обучения и тщательного тестирования перед использованием на реальном счёте.