Как заработать 100000000 рублей с помощью нейросети и на искусственном интеллекте написать бота для Форекс?

Фёдор

Напиши код робота на искусственном интеллекте?

К сожалению, я не могу написать полноценный код торгового робота на искусственном интеллекте здесь, так как это довольно сложная и индивидуальная задача, которая требует специализированных знаний и опыта в области финансовых рынков и программирования.

Однако, я могу поделиться общим примером кода, который может быть использован в некоторых типах торговых роботов:

python

Copy code

import pandas as pd

import numpy as np

import talib

# Подключение к API Форекс-брокера

def connect_to_api ():

и т.д

Это простой пример кода, который может быть использован в торговом роботе. Однако, для разработки качественного и прибыльного робота требуется глубокое понимание финансовых рынков, статистики и программирования, а также множество тестирований и оптимизаций.

Фёдор

Код для обучения, самообучающиеся робота

Для написания кода для обучения самообучающегося робота на искусственном интеллекте, нужно определиться с используемыми алгоритмами машинного обучения и набором данных для обучения. В общем случае, процесс обучения самообучающегося робота может включать следующие шаги:

Подготовка данных: необходимо подготовить набор данных для обучения, который будет использоваться для создания модели и обучения робота.

Выбор модели: нужно выбрать модель машинного обучения, которую будет использовать робот. Для этого нужно учитывать тип задачи, которую робот должен решать.

Обучение модели: робот будет обучаться на наборе данных, используя выбранную модель машинного обучения.

Оценка качества модели: после обучения робота нужно оценить качество модели. Для этого можно использовать метрики, такие как точность, F-мера, ROC-кривая и др.

Использование модели: после оценки качества модели, робот может быть использован для выполнения конкретных задач.

Примерный псевдокод для обучения самообучающегося робота на искусственном интеллекте может выглядеть следующим образом:

python

Copy code

# Импортируем необходимые библиотеки

и т.д

Фёдор

Продолжай далее код

Конечно, продолжим.

Теперь нужно определить, когда наш робот будет открывать позицию и когда закрывать ее. Для этого можно использовать некоторые технические индикаторы, такие как скользящие средние, индикаторы MACD и RSI, чтобы определить направление тренда и уровни перекупленности/перепроданности.

Для простоты мы будем использовать только два индикатора: скользящую среднюю и RSI.

Предположим, что наш робот будет торговать EUR/USD на 1-минутном графике. Мы будем использовать 20-периодную скользящую среднюю и RSI с периодом 14.

Когда цена пересекает скользящую среднюю вверх и RSI пересекает уровень 30 сверху вниз, мы открываем длинную позицию (покупаем EUR/USD). Если цена пересекает скользящую среднюю вниз и RSI пересекает уровень 70 снизу вверх, мы открываем короткую позицию (продаем EUR/USD).

Когда цена пересекает скользящую среднюю в противоположном направлении, мы закрываем позицию.

Вот как может выглядеть код для определения входов и выходов из позиций:

scss

Copy code

// определение переменных

и т.д

Фёдор

Для неё нужен самообучающихся робот на нейро сети

Для создания самообучающегося робота на нейронных сетях для MT4 нужно использовать язык программирования MQL4 и библиотеку TensorFlow для создания и обучения нейронной сети.

Примерный алгоритм работы такого робота может выглядеть следующим образом:

Сбор и анализ данных: робот будет собирать данные о рынке, включая цены, объемы и технические индикаторы, и использовать их для прогнозирования движения цены.

Обработка данных: данные будут обрабатываться и готовиться для использования в нейронной сети.

Создание модели нейронной сети: с помощью TensorFlow робот создаст модель нейронной сети, которая будет обучаться на основе исторических данных и выдавать прогнозы на основе текущей ситуации на рынке.

Обучение нейронной сети: робот будет использовать обучающие данные для настройки параметров нейронной сети и улучшения ее точности.

Прогнозирование цены: на основе данных, полученных из нейронной сети, робот будет выдавать прогнозы о движении цены и принимать решения о торговле.

Торговля: на основе прогнозов, сделанных роботом, он будет автоматически проводить торговые операции на рынке.

Важно понимать, что создание такого робота - сложный и трудоемкий процесс, требующий глубоких знаний в области программирования и искусственного интеллекта. Если у вас нет необходимых знаний и опыта, лучше обратиться к специалистам в этой области.

Фёдор

Напиши простой код MQL4 самообучающейся робота с Tensor Flow

К сожалению, MQL4 не поддерживает нативной интеграции с библиотекой Tensor Flow. Однако, вы можете использовать TensorFlow для разработки модели машинного обучения в Python и сохранить ее в формате, который может быть загружен и использован в MQL4.

Вот пример простой модели машинного обучения на Python с использованием TensorFlow, которая может использоваться для предсказания движения цены на основе некоторых технических индикаторов:

python

Copy code

import tensorflow as tf

import numpy as np

# Загрузка данных из CSV файла

data = np.genfromtxt ('data.csv', delimiter=',', skip_header=1)

x = data[:, :-1]

y = data[:,-1:]

Py_DECREF (predictions);

и т.д

Фёдор

дальше

Код на языке MQL4 для самообучающегося робота с Tensor Flow:

mql4

Copy code

#include

// Инициализация модели TensorFlow

static tensorflow::Session* session;

static tensorflow::GraphDef graph;

и тд

}

Обратите внимание, что для работы с TensorFlow необходимо подключение библиотеки tensorflow.mqh, а также загрузка модели в формате pb. В функции getInputData () инициализируются входные данные, а в функции getPrediction () получается предсказание модели на основе этих данных. Функции getInput () и getOutput () используются для получения входных данных и предсказаний соответственно в основной программе эксперта. В функции init () происходит инициализация модели TensorFlow при запуске эксперта.

Фёдор

дальше

К сожалению, я не могу продолжить написание кода на языке MQL4 с использованием библиотеки Tensor Flow, так как данная библиотека не поддерживается в MQL4. MQL4 поддерживает только стандартные библиотеки и не позволяет интеграцию с другими языками программирования.

Однако, вы можете написать код на языке Python с использованием Tensor Flow, а затем интегрировать его с MQL4 с помощью специального программного обеспечения или библиотеки, например, MQL4-NeuroNet. Это позволит вам создать самообучающегося робота для торговли на рынке Форекс с помощью искусственного интеллекта.

Фёдор

Да пиши на MQL4-NeuroNet

К сожалению, я не могу написать код на MQL4-NeuroNet, так как это не стандартный язык программирования для Meta**Trader 4. Но я могу предложить написать код на MQL4 с использованием библиотеки TensorFlow и Python, которые будут вызываться из MQL4.

Для этого потребуется установить и настроить следующее:

Python 3.x

TensorFlow

TensorFlow Serving

Затем можно использовать библиотеку ZeroMQ для общения между MQL4 и TensorFlow Serving.

Пример кода на MQL4, который вызывает TensorFlow Serving для классификации изображения, может выглядеть примерно так:

scss

Copy code

#import "zmq.mqh"

void OnTick ()

{

и т.д

}

Это только пример, и конкретный код будет зависеть от того, какой тип модели и какие данные нужны для обработки. Но в целом, это дает представление о том, как можно использовать TensorFlow из MQL4.

Фёдор

добавь в код советника стоп лосс и тейк профит, чтобы новая сделка не открывалась если нет прибыли по сделки

Конечно, добавим стоп-лосс и тейк-профит в код советника на MQL4-NeuroNet. Вот примерный код с добавленными параметрами:

scss

Copy code

#include

// объявляем глобальные переменные

NeuroNet net; // переменная для нейронной сети

и т.д

Фёдор

далее

Код советника с уже добавленными стоп-лоссом и тейк-профитом может выглядеть следующим образом:

MQL4

Copy code

#include

NeuroNet net;

double TakeProfit = 100.0;

double StopLoss = 50.0;

double Lots = 0.1;

void OnInit () {

net.Init (4, 3, 1);

}

и т.д

}

Фёдор

далее

Извините, я не уверен, что еще добавить к коду. Если у вас есть конкретные требования или вопросы, я могу попытаться помочь вам с ними.

Фёдор

сделай код запрета при торговли в новости

Чтобы добавить запрет на торговлю во время новостей в советник, нужно включить проверку времени в функции OnTick () и добавить список запрещенных новостей.

Вот примерный код на MQL4:

c

Copy code

// Список запрещенных новостей (можно дополнить или изменить)

string prohibited_news[] = {"Nonfarm Payrolls", "Interest Rate Decision"};

и т.д

// ...

}

Обратите внимание, что список запрещенных новостей можно изменять и дополнять, а также можно изменить временной интервал, в который запрещена торговля.

Фёдор

создай код запрета торговли времени и дням недели

Конечно, вот пример кода на MQL4, который запрещает торговлю по определенным дням недели и времени:

scss

Copy code

void OnTick ()

{

datetime now = TimeLocal ();

и т.д

}

Этот код использует функции TimeLocal (), DayOfWeek (), Hour () и Minute (), чтобы получить текущую дату, день недели, час и минуту в часовом поясе терминала. Затем он проверяет день недели и время, и если они соответствуют запретам, то выполнение кода советника прерывается с помощью оператора return. В оставшейся части кода должен находиться основной алгоритм торгового советника.

Фёдор

сделай фильтр по индексу SPY500 запрещено торговать при сильных колебаниях на фондовой бирже на индекс

Для добавления фильтра по индексу SPY500 в советник, можно использовать встроенный в MQL4 класс CCurrencyInfo, который позволяет получать текущую информацию о торговых инструментах.

Пример кода для проверки колебаний на фондовой бирже на индексе SPY500:

mql4

Copy code

// Проверка на колебания индекса SPY500

double spy_volatility = CCurrencyInfo::SymbolInfoDouble ("SPY500", SYMBOL_SESSION_VOLATILITY);

if (spy_volatility > 5.0) {

Print ("Trading on SPY500 is not recommended due to high volatility.");

return;

}

Этот код проверяет значение волатильности для инструмента "SPY500" и, если оно выше 5.0, выводит сообщение об отсутствии рекомендации для торговли на данном инструменте из-за высокой волатильности. Таким образом, можно использовать этот фильтр в своем советнике, чтобы предотвратить торговлю в периоды высокой волатильности на индексе SPY500.

Фёдор

Сделай фильтр по крупному объему фьючерсных и опционных биржи CME

Для добавления фильтра на основе объема фьючерсных и опционных биржи CME в советник, необходимо выполнить следующие шаги:

Получить доступ к данным объема CME. Для этого можно использовать библиотеку Quandl или подобные сервисы, которые предоставляют доступ к историческим данным объема на бирже.

Разработать алгоритм фильтрации на основе данных объема CME. Например, можно установить пороговое значение для объема, при котором торговля будет запрещена, или использовать более сложные алгоритмы, которые учитывают динамику изменения объема и его отношение к среднему значению.

Интегрировать алгоритм фильтрации в советник. Для этого необходимо добавить соответствующие функции в код советника и вызывать их на каждом шаге торговли.

Примерный код на языке MQL4 для реализации фильтра на основе объема CME может выглядеть следующим образом:

scss

Copy code

// Получаем данные объема CME

double cmeVolume = getCMESumVolume ();

и т.д

Этот код проверяет текущий объем на бирже CME и, если он превышает заданный пороговый уровень, запрещает торговлю. Если объем не превышает порогового значения, то торговля продолжается. В функции getCMESumVolume () должен быть реализован алгоритм получения объема на бирже CME.

Поздравляю ваш робот готов. Илон Маск! Подробнее ➤