ROBOT ENSAMBLADO 1ª neurona:
Índice de la página:
Diseño.
Parámetros Optimización
Parámetros Optimización
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DISEÑO:
Esquema del Robot ENSAMBLADO 1ª neurona:
El dibujo continua tanto a la izquierda como a la derecha hasta el final de las ramas que tenga el robot.
Este es el Robot ensamblado de compra o de venta, lo que hace es ponerle un filtro al robot unión que dará menos operaciones pero mejores resultados.
Tal como está es como sale de GenBox.
Cosas que le tenemos que hacer:
* Para poderle hacer el backtest con MT4 para extraer los datos al robot ensamblado (sin la neurona) dejarlo como el en el círculo del dibujo de abajo.
* Una vez extraído los datos dejarlo como estaba antes para poder optimizarlo por el parámetro SQN.
* En las propiedades del módulo "NeuroRisk" en las variables a Indicador ponerle el 3 que corresponde con la neurona de Hurst. Y en el comparador que sea (> 0). A partir de aquí ya podemos optimizarlo.
Después de optimizar y seleccionar el set colocárselo manualmente en las variables x y p desde el diseñador de GenBox.
PARÁMETROS PARA LA OPTIMIZACIÓN:
Las dos neuronas se han de optimizar por custom y algoritmo genético.
En la 1ª neurona los parámetros de la optimización: Criterio por SQN:
x1: 0-1-1-200 p1: 0-1-1-100 O p1: 0-1-1-250
x2: 0-1-1-200 p2: 0-101-1-200 O p2: 0-251-1-500
x3: 0-1-1-200 p3: 0-201-1-300 O p3: 0-501-1-750
x4: 0-1-1-200 p4: 0-301-1-400 O p4: 0-751-1-1000
El dibujo continua tanto a la izquierda como a la derecha hasta el final de las ramas que tenga el robot.
Este es el Robot ensamblado de compra o de venta, lo que hace es ponerle un filtro al robot unión que dará menos operaciones pero mejores resultados.
Tal como está es como sale de GenBox.
Cosas que le tenemos que hacer:
* Para poderle hacer el backtest con MT4 para extraer los datos al robot ensamblado (sin la neurona) dejarlo como el en el círculo del dibujo de abajo.
* Una vez extraído los datos dejarlo como estaba antes para poder optimizarlo por el parámetro SQN.
* En las propiedades del módulo "NeuroRisk" en las variables a Indicador ponerle el 3 que corresponde con la neurona de Hurst. Y en el comparador que sea (> 0). A partir de aquí ya podemos optimizarlo.
Después de optimizar y seleccionar el set colocárselo manualmente en las variables x y p desde el diseñador de GenBox.
PARÁMETROS PARA LA OPTIMIZACIÓN:
Las dos neuronas se han de optimizar por custom y algoritmo genético.
En la 1ª neurona los parámetros de la optimización: Criterio por SQN:
x1: 0-1-1-200 p1: 0-1-1-100 O p1: 0-1-1-250
x2: 0-1-1-200 p2: 0-101-1-200 O p2: 0-251-1-500
x3: 0-1-1-200 p3: 0-201-1-300 O p3: 0-501-1-750
x4: 0-1-1-200 p4: 0-301-1-400 O p4: 0-751-1-1000
