Das Perceptron-Modell nutzt fünf neuronale Netze (NN), die jeweils mit einer unterschiedlichen Kombination von Indikatoren arbeiten. Hier ist eine Übersicht, wie die einzelnen Netze konfiguriert sind:
- NN1 = IND2, IND3, IND4, IND5;
- NN2 = IND1, IND3, IND4, IND5;
- NN3 = IND1, IND2, IND4, IND5;
- NN4 = IND1, IND2, IND3, IND5;
- NN5 = IND1, IND2, IND3, IND4.
Ein neuronales Netz arbeitet mit den fünf anderen Netzen zusammen. Jedes NN und jeder IND hat eine Höhe, die anzeigt, ob das Signal dieses IND/NN gut oder nicht ist.
Beispiel:
Order kaufen
- NN1 hat Kauf signalisiert;
- NN2 hat Kauf signalisiert;
- NN3 hat Verkauf signalisiert;
- NN4 hat Kauf signalisiert;
- NN5 hat Verkauf signalisiert.
So erhält man das Ergebnis jedes NN. Nach vielen Operationen wird das System die beste Kombination von Indikatoren und neuronalen Netzen finden.
In einem Backtest gibt es eine Lernphase, nach der das System beginnt, Gewinne zu generieren.
Bitte beachten: Dieses System ist nicht für den Live-Handel geeignet! Es dient ausschließlich zu Lernzwecken.
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