Nishant trading system afl

Não fique impressionado com o título do artigo. Estou compartilhando você um sistema comercial criado por Mr Nishant Kulkarni. Estou observando isso por alguns dias. Está dando bons resultados. Características do sistema Nishant Intraday Tradin g para NSE: - Isto é projetado no Mircosoft Excel. Obtém dados do Servidor NSE (pode haver atraso de 10 minutos) Dá Intraday Nifty Future LongShort Call com SL e Target. Dá Intraday MiniNifty Future LongShort Call com SL e Target. Dá o chamado LongShort LongShort do BankNifty Intraday com SL e Target. Dá Intraday Nifty Option LongShort Call com SL e Target. Abaixo está a captura de tela do Nishant Trading Systme For NSE. Faça o download do Nishant Trading System8212 Click160 Aqui para Leitura adicional, Banknifty Trading System, Free DownLoads, Free Intraday Tips, Free Nifty Calls, Free Nifty Option Calls, Intraday Trading System, Nifty Trading System, Trading Systems e Setup Man Behind TraderAdda SAM. Um graduado em ciência é um blogueiro de meio período e comerciante profissional de tempo integral da Índia. Na TraderAdda ele escreve sobre Trading Systems, Amibroker Indicators e AFLs, Trading Ebooks, Trading Resources, Nifty Intraday Levels, Nifty Positional View e muitos mais outros recursos de negociação. Sua área de interesse é Análise Técnica, Desenvolvimento de Estratégias de Negociação, Blogging, Gadgets e Leitura. Espero que você encontre TraderAdda útil. Seus comentáriosSuggestionsFeedback é importante para nós. Visualizações de Página Total Site Protegido - Não Copie Trader Adda Ultimate Trading Resources 2017-12 Trader Adda Ultimate Trading Resources. Os artigos não podem ser reproduzidos sem a permissão do autor. Nishant Kulkarni, da Investlikepro, lançou a versão mais recente do seu famoso sistema de negociação Nishant para a NSE-Versão 28, no dia 20 de dezembro. Muitos leitores da TraderAdda gostaram do meu artigo anterior sobre o Nishant Trading System. Então estou atualizando aqui sobre a nova versão. Solicito a nossos leitores que respeitem o trabalho realizado pelo Sr. Nishant Kulkarni e que não envolvam o cracking ou a pirataria de seu trabalho. Isso é apenas para uso pessoal e don8217t distribuí-lo ou usar comercialmente. Características do Nishant Trading System V-28: - Esta é projetada no Mircosoft Excel. Obtém dados do Servidor NSE (pode haver atraso de 10 minutos) Dá Intraday Nifty Future LongShort Call com SL e Target. Dá Intraday MiniNifty Future LongShort Call com SL e Target. Dá o chamado LongShort LongShort do BankNifty Intraday com SL e Target. Dá Intraday Nifty Option LongShort Call com SL e Target. Análise de opções de chamadas e ponta com interesse aberto. Índia Vix, PCR, Tendência conforme as opções. De acordo com o correio do Sr. Nishant160 Kulkarni, não vamos compartilhá-lo em outro site, mas baixar o link diretamente do site Nishant8217s. Você precisa solicitar a senha de Nishant. Para Senha, escreva um e-mail para Nishant no ntsexcelinvestlikepro160 com o assunto quot PEDIDO PARA SENHA V28.0 quot Download Nishant Trading System Para NSE 8211V 28 Se você gosta de nossos artigos em Traderadda, o esforço que estamos levando para nossos Leitores, nos ajuda a espalhar TraderAdda com Fellow Comerciantes. Compartilhe Traderadda para o Facebook, Twitter ou com seus amigos, ou envie-o para o Stumbleupon. DIG, Google Plus ONE160 Circles 8230 você pode fazê-lo clicando nos botões disponíveis à esquerda ou no post. Para Leitura Adicional, Sistema de Negociação Banknifty, Free DownLoads, Sistema de Negociação Intraday, Nifty Trading System, TraderAdda Especial, Sistemas de Negociação e Configuração Man Behind TraderAdda SAM. Um graduado em ciência é um blogueiro de meio período e comerciante profissional de tempo integral da Índia. Na TraderAdda ele escreve sobre Trading Systems, Amibroker Indicators e AFLs, Trading Ebooks, Trading Resources, Nifty Intraday Levels, Nifty Positional View e muitos mais outros recursos de negociação. Sua área de interesse é Análise Técnica, Desenvolvimento de Estratégias de Negociação, Blogging, Gadgets e Leitura. Espero que você encontre TraderAdda útil. Seus comentáriosSuggestionsFeedback é importante para nós. Visualizações de Página Total Site Protegido - Não Copie Trader Adda Ultimate Trading Resources 2017-12 Trader Adda Ultimate Trading Resources. Os artigos não podem ser reproduzidos sem a permissão do autor. Redes Neurais da WiseTrader Toolbox para Amibroker (AFL) A caixa de ferramentas WiseTrader adiciona tecnologia preditiva avançada de rede neural à plataforma Amibroker. Juntamente com o excelente linguagem de fóruns da Amibrokers, agora você pode criar sistemas de negociação inteligentes alimentados por redes neurais avançadas. A caixa de ferramentas WiseTrader adiciona dois tipos diferentes de redes neurais à plataforma Amibroker: 1. As redes neurais tradicionais que são treinadas em um número fixo de barras 2. A versão adaptativa walk-forward que reestrutura em cada nova barra. A caixa de ferramentas do WiseTrader também vem com dois algoritmos de aprendizagem diferentes: propagação de tempo padrão e um algoritmo de aprendizagem adaptável de propagação rápida mais avançado com convergência mais rápida. As redes neurais são acessíveis através de algumas chamadas de função AFL simples e vem com documentação completa para você começar. Com a caixa de ferramentas WiseTrader você pode facilmente transformar os indicadores de atraso em indicadores avançados suaves. Faça o download do seguinte exemplo de um indicador RSI líder criado com a caixa de ferramentas e experimente-o por si mesmo: Redes de Neve Adaptativas de Avanço Avançado O seguinte AFL demonstra como as redes de neurônios adaptativas podem ser usadas para prever o preço de fechamento de um estoque de uma barra à frente. Observe que este é um exemplo simples, apenas para demonstrar como funcionam as redes neurais adaptativas. Uma melhor previsão usaria outros índices de mercado e talvez dados econômicos para obter uma previsão mais precisa. Use todas as barras SetBarsRequired (99999. 99999) Use o algoritmo de aprendizagem adaptativo SetLearningAlgorithm (1) Treine e computa uma rede neural adaptativa res NeuralNetworkIndicator9 (i1, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, O1, FullName () 100. 1) Lote (res, DEFAULTNAME (), colorRed. StyleLine) Calcule a precisão para as 100 barras recentes Precisão do título: (Soma (IIf ((Ref (C.1) gt C) (res gt Ref (res, - 1 )), 1. 0), 100)) Limpe EnableProgress () RestoreDefaults () ClearNeuralNetworkInputs () Quando a fórmula acima começa a treinar, você deve ver a seguinte caixa de diálogo de progresso para informar o progresso da computação: Você pode parar e continuar Treinando em qualquer momento porque todos os cálculos de rede neural adaptativos são armazenados na memória interna dos plugins e apenas calculam tanto quanto é necessário para que ele possa ser usado em sua negociação em tempo real, pois a rede neural só irá treinar e prever na última barra. Redes Neurais Gerais As outras funções da rede neural permitem que você treine uma rede neural e guarde-a em um arquivo para executar posteriormente ou mesmo gerar código AFL diretamente. A capacidade de converter uma rede neural treinada para o código AFL é o primeiro de seu tipo que não está disponível em nenhum outro lugar. A próxima fórmula é um exemplo simples de criar um indicador de detecção de tendências usando redes neurais. Use todos os dados disponíveis para treinamento SetBarsRequired (99999. 99999) Defina o valor de semente da rede neural O mesmo valor de semente produzirá a mesma rede neural a cada vez SetSeed (20) Use o algoritmo de aprendizagem adaptativa SetLearningAlgorithm (1) Treine a rede neural para 2000 iterações SetMaximumEpochs (2000) Defina o número de camadas ocultas na rede neural SetNetworkLayer2 (20. 20) Detecção de tendências (olha para o futuro). É isso que queremos prever. Você pode definir o que quiser aqui. Qualquer coisa que você possa imaginar pode usar aqui porque a rede neural treinada não olhará para o futuro. Out1 Ref (Zig (C.10), - 1) lt Zig (C.10) Adicione as entradas para a rede neural. Usando esse método, você pode adicionar tantas entradas de rede neural como você deseja (i 5 i lt 20 i) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (C. I)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C.1 - 1), i)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C.2), i)) A última entrada adicionada é a nossa saída desejada ou a tendência AddNeuralNetworkInput (Out1) Excluir rede neural se houver já outro fdelete (WiseTraderToolboxNeuralNetworkTrendDetection) Comece a treinar a rede neural TrainMultiInputNeuralNetwork (TrendDetection) Limpe o Adicionou entradas e restaura valores padrão EnableProgress () RestoreDefaults () ClearNeuralNetworkInputs () Quando você executa a fórmula acima, você deve ver uma caixa de diálogo de progresso de treinamento. Quando a fórmula acima terminar de executar, você pode usar a versão AFL gerada do indicador para executar a rede neural ou simplesmente executar a rede neural a partir do arquivo. O próximo exemplo executará a rede neural a partir do arquivo porque a fórmula gerada é muito grande para postar aqui. Adicione as entradas de rede neural para (i 5 i lt 20 i) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (C. I)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C.1 - 1), i)) AddNeuralNetworkInput (VariablePeriodRSI (Ref (C.2) I)) Execute a rede neural a partir do arquivo res RunMultiInputNeuralNetwork (TrendDetection) Trace o resultado da rede neural. Plot (res, DEFAULTNAME (), colorRed. StyleLine) Os exemplos acima são exemplos simples de como as redes neurais podem ser usadas. Com a plataforma Amibroker e a caixa de ferramentas WiseTrader, quase tudo o que outras plataformas de rede neural podem fazer pode ser feito e muito mais. Por exemplo, é simples usar o otimizador para desenvolver redes neurais e encontrar a arquitetura de melhor desempenho. Você também pode tentar e criar indicadores de atraso zero, mudando-os para a frente e tentando prever o resultado.