Обратим внимание на тот факт, что тестирование проводилось в динамике. Т.е. в процессе совершенствования торговой стратегии, основанной на нейросистеме и в течение длительного времени примерно четырех лет.

      В главе “Критические ошибки при разработке нейросетевой системы” я попытался рассказать о ”подводных камнях” при ее подготовке. И выделить особенно важный аспект – проведения тестов нейронной системы. Некоторую часть главы “Нейросети Matlab+MT4” мне также пришлось посвятить этой проблеме на примере рабочей нейросетевой системы – так как этот процесс неотъемлем от разработки торговой стратегии.

      Так же в соответствующих главах книги я поднимаю проблемы логического обоснования обучения нейронных сетей перед принятием решения, что должно нам помочь осознать – какую сеть в результате мы хотим получить. И косвенно связанную с этой проблемой, проблему выбора временного периода исторических данных для обучения нейронной сети я поднимаю в главе “Использование синтетических баров для определения “спектра”.

      Видеоуроки, облегчающие понимание обучения, тренировки и тестирования нейросетей и видеоролики примеров работы с пользовательскими индикаторами можно посмотреть на канале https://www.youtube.com/channel/UCScAAn_sRRaKHdNIxl0aI9A?view_as=subscriber

      Для приобретения программных кодов индикаторов, скриптов и экспертов данной нейросетевой системы вы можете связаться с автором по адресу электронной почты [email protected].

      Книга написана с учетом интересов всех категорий трейдеров, а так же тех читателей, которые готовятся заняться трейдингом. Хочется обратить внимание на тот факт, что в данной книге вы не найдете никакого теоретического материала по проблемам нейросетей и самого трейдинга. В любой литературе посвященной этим двум направлениям есть список трудов различных уважаемых авторов. Мне так же хотелось бы снабдить эту книгу таким же списком. Однако, увы, я этого не могу сделать, так как максимально постарался уйти от какой либо теории и психологии, которым в основном посвящена литература о трейдинге. Однако это не значит, что в свое время я не изучал подобную литературу и, что от нее нет пользы. Вот не полный список авторов, труды которых мною изучались – Чарльз Лебо и Дэвид В. Лукас, Юрий Жваколюк, Д. Ю. Пискулов, В. С. Сафонов, Шерри Де Ковни и Кристин Такки, Анна Эрлих, Александр Элдер, Джон Дж. Мэрфи. Но для понимания и практического применения материала представленного мною, в принципе, достаточно теоретической информации, которая подается на сайтах дилинговых компаний и официального сайта Matlab. То есть, любой читатель имеющий представление о трейдинге может выполнить пошаговую инструкцию из моей книги и получить готовую автоматическую нейросетевую систему торговли. Причем, при кажущейся сложности системы в итоге вы прейдете к пониманию, что конечный результат в плане применения программных кодов поразительно легок, но в тоже время самодостачен и функционален. Ведь основная нагрузка в данной системе происходит при обучении нейросетей. Но и здесь, вникнув в процесс, вы обнаружите, что настроив систему, обучение не занимает много времени, а можно даже сказать, что занимает мало времени. Однако нам все равно придется немного пофилософствовать в следующем разделе на тему логического обоснования обучения нейросетей на принятие решения. От этого обоснования во многом зависит конечный результат.

      Важно! Данная книга ориентирована на Matlab. Программа Matlab не поставляется с этой книгой. Прежде чем приступать к изучению и разработки автоматической нейросетевой системы торговли, вы должны приобрести ее отдельно и установить.

      Видео с визуализацией работы исполняемых файлов нейронных сетей совместно с MT4 также можно посмотреть