Самообучающийся эксперт «Pifon»

В условиях постоянно меняющегося рынка приносить прибыль в течении продолжительного периода способны только динамически меняющиеся и приспосабливающиеся к конкретной рыночной ситуации советники. 
Предлагаемый советник представляет собой развитие концепции самообучения начатой в эксперте ArtificialIntelligence использующем однослойную нейронную сеть и "Perceptron".
Прототипом данного эксперта является программа GSelector http://www.mtexperts.com/catalog.php . Исходник GSelector.mq4 можно
увидеть например здесь: http://forum.alpari-idc.ru/thread34114.html 

Ее алгоритм реализует динамическое обучение. 
При каждом изменении цены программа анализирует цены,
записанные в наборе из Nidelt типов паттернов из NN элементов каждый.
Цены соседних элементов idelt паттерна отличаются на величину delta*idelt,
где 1 информацию о рынке в различных степенях огрубления. При очередном
обновлении цены обновляется весь набор ценовых паттернов, так что первый
элемент в каждом паттерне равен текущей цене (с точностью до delta*idelt),
значения всех элементов переписываются на один номер справа налево, а
последние элементы стираются.
На основании набора ценовых паттернов составляется набор векторов 
сравнений. При этом каждому ценовому паттерну ставится в соответствие 
вектор сравнений.

Программа открывает фиктивные позиции для всех реализованных векторов 
сравнений и ведет по ним статистику. Разрешение на открытие реальной 
позиции типа Buy или Sell дается в том случае, если в данный момент времени 
реализуется один из множества векторов с вероятностью положительного 
закрытия позиции выше заданной (на основании статистических данных). 
 Результаты статистического анализа запоминаются в файлах. Поэтому результат 
второго тестирования программы как правило лучше результата первого 
тестирования (при первом тестировании система обучается, а при повторном 
уже обучена).

 У эксперта ArtificialIntelligence два существенных минуса, это длительная оптимизация, и проблема с стопами. При оптимизации они автоматически перемещаются и конечный результат может хорошо выглядеть на графике, но слишком рискован для реального использования.

 У эксперта GSelector минус один - сливает. Причина – динамическое обучение не слишком адекватно. Если на рынке, например, будут преобладать быки, то система переучится под бычий тренд и забудет про медвежий. И наоборот. Еще одна проблема, колебания, которые можно отнести к шумовым, так же попадают в статистику и в конечном итоге приводят ошибке. 

В предлагаемом эксперте «Pifon» учтены и исправлены описанные недостатки.