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在交易的NeuroShell運行ChaosHunter模型 數據文件：hd. csv 模型文件：hd. md 設置文件：hd. work（自動加載到ChaosHunter在加載模型文件） 如果你擁有的NeuroShell交易Professional或的NeuroShell的DayTrader專業版（5.5版或更高版本），你可以使用這些程序來導出可在ChaosHunter使用，並且也執行，實時交易的ChaosHunter模型的數據。 您也可以使用自帶的ChaosHunter獲得來自雅虎財經，QuoteMedia，和谷歌財經數據的歷史行情下載器程序。 導出數據和交易的NeuroShell指標 這兩種交易的NeuroShell專業版（NSTP），其中ChaosHunter讀取文本或ASCII文件格式，可輸出的數據。 可以輸出任何數量的指標，以及每個條形的公開價格，通過使用的NeuroShell工具 - ＆GT; 導出圖/數據菜單。 只需選擇圖表數據值，且文件的出口目的地。 開放的價值是很重要的，因為基於進入的開放貿易ChaosHunter將計算盈利模式。 那麼一定要選擇導出僅在當前圖表頁的文件，因為ChaosHunter只是對一隻股票（或其他問題）同時運行。 盤中的文件 如果從交易的NeuroShell出口盤中的數據文件並將其保存為一個空間分隔的ASCII文件（擴展名為. txt），該文件將不能正確地ChaosHunter閱讀。 這是因為，交易人的NeuroShell插入欄的日期和時間之間的空間。 其結果是，該數據未出現在正確的列。 該解決方案是保存的NeuroShell交易導出為以逗號分隔的ASCII文件（擴展名為. csv）或製表符分隔的ASCII文件（.PRN擴展名）文件。 如果您使用的是每天，每週或每月的文件，不會發生此問題。 保存所做的NSTP圖，因為它會更容易插入您的ChaosHunter模型分成同樣的圖表後。 在ChaosHunter打開數據文件，並創建模型 現在ChaosHunter，加載了被導出的文件。 請注意，在文件的開頭部分指標可以包含星號（*）的值。 在這兩個的NeuroShell和ChaosHunter這意味著值丟失，這通常是因為沒有足夠的酒吧都還沒有推出來計算一些回望參數的指標。 建議你告訴ChaosHunter跳過這樣的數據行通過選擇ChaosHunter輸入標籤的底部相應的單選按鈕。 在ChaosHunter顯示的原始數據文件開始，有缺失的數據行。 選擇數據和要ChaosHunter使用來構建一個公式指標。 ChaosHunter計算基於進入貿易在開放的利潤，從而使被選擇為在交易模型的輸出。 注意：縮放輸入值的复選標記接通，以創建一個更精確的模型。 我們決定使用一種交易策略，計算所與閾值，才能使一個買入/賣出決定的值。 我們還檢查了真正的逆轉，使得在退出隆貿易將自動進入做空交易，反之亦然。 創建模型 使用進化策略優化，ChaosHunter產生一個公式，使用的負​​體積指標和CCI指標以及密切和一個恆定值。 下一步是保存該公式，以便它可以使用由交易人的NeuroShell。 使用文件菜單並選擇保存模型，但一定要記住或寫下您保存它，因為有一個. md擴展模型文件將被複製到您的NeuroShell交易文件的模板文件夾，除非您將它保存有 本來。 與. md擴展存儲或複製到的NeuroShell交易模板文件夾中的模型文件後，您就可以將模型加載到NSTP。 加載先前已保存的圖表，因為它已經包括了所有用作輸入您ChaosHunter模型中的指標。 轉至插入菜單，選擇新指標。 你想要的類是外部程序和庫調用，通常是列表的底部附近。 請注意，有三個ChaosHunter指標可以插入，如果你建立了一個基礎的盈利模式： ChaosHunter輸出 - 這是下式的實際值 ChaosHunter信號 - 這是由輸出比較的買/賣閾值產生的買入或賣出信號 ChaosHunter股權 - 這顯示了利潤的模型所做的總和 只有混沌輸出可用，除非你做了個基於盈利模式。 如果沒有，會的NeuroShell通知你，你當您嘗試插入ChaosHunter信號或ChaosHunter權益指標選擇一個科學模型。 這樣的科學模型仍然可以用來交易。 請參閱ChaosHunter與交易的NeuroShell關於如何使用輸出模式的詳細信息。 ChaosHunter信號 在這個例子中，我們使用了ChaosHunter信號，它告訴你是否應該進入或退出多頭或空頭頭寸。 當你插入的NeuroShell交易的ChaosHunter信號指示燈，您必須填寫的指標參數的空白，即你要告訴的NeuroShell交易，高用來計算ChaosHunter交易信號是等於的NeuroShell高數據流 操盤圖。 相同的適用於所有的指標包括作為輸入到公式。 價格設置為開，值來計算利潤的基礎上，在開放進入一個貿易模型 您可以檢查的交易策略嚮導這個信號作出什麼時候走的，而不是ChaosHunter輸出比較閾值的位置，決定。 信號隱含知道的閾值。 該長項規則使用關係型指標A = B，其中A是ChaosHunter信號指示燈和B = 1，短期入境規則分配的值-1到B. 當我們建立模型的ChaosHunter，我們指定了一個真正的反轉 。 信號開始時為0，但交易開始時，它會直接1和-1之間而沒有再次成為0。 在這種情況下，信號的開關隱信號從當前位置同時與一入口到相反位置的出口。 因為我們指定的真正逆轉ChaosHunter，在交易的NeuroShell我們接通長/短項的選項存在的交易策略參數在交易選項卡上現有短期/長期頭寸。 這就保證了結果將是相同的。 還需要注意的是ChaosHunter信號比的NeuroShell交易員持倉指標不同，因為ChaosHunter信號燈的變化值上欄前的位置是改變。 在的NeuroShell位置信號並沒有改變，直到新的位置實際上已經進入了。 因此ChaosHunter信號更容易建立的專家小組或合奏系統時的NeuroShell其中的整體策略使得基於許多其它系統的最後決定來使用。 ChaosHunter股權 如果你把這個指標到圖表中，你會看到資金曲線從圖表的開始。 這將是比的NeuroShell資金曲線略有不同，因為的NeuroShell重啟曲線和統計在優化期間結束，並在模擬交易期間（如有的話）的末端。 此外，股權的NeuroShell曲線同時訪問打開和關閉的價格，並可以根據每個欄的關閉計算股權。 ChaosHunter只有一個主程序價格流（公開推薦），因此會出現在基於兩種不同的方法股權曲線略有不同。 警告不同的結果在ChaosHunter經文的NeuroShell交易專業 如果從交易的NeuroShell處理中ChaosHunter導出的文本文件，輸入數據文件可能包含丟失的數據，通常標有星號（*）。 有一個在ChaosHunter和交易的NeuroShell如何執行優化對這些數據集的交易模式的差異。 例如，假設該數據文件具有5個輸入列，所有這些都含有星號的一些數目在這裡和那裡。 不是很多，但假設沒有列中有完整的內容。 在輸入選項卡上的ChaosHunter界面可以選擇所有5列作為公式可能的輸入。 你檢查跳過行與遺漏值的選項。 在優化的啟動程序中移除它有丟失數據在所有5選中列的所有行。 將模型優化ChaosHunter，你將它插入的NeuroShell交易，並發現它產生的效果略有不同（原始公式輸出，交易信號，最終的股權）時相比，你在ChaosHunter看到。 其原因是，您的最終配方可包含更少的投入比你打上輸入選項卡上。 例如，假設最終的公式演變為所有5個可能的輸入只是一個輸入。 該交易的NeuroShell模板，然後問你只有一個輸入的時間序列（除了價格時間序列）。 當燒成這樣一個指標，刪除的NeuroShell從考慮行，其中特定輸入有丟失的數據。 它不刪除具有在剩餘的4個潛在輸入缺少的數據行，因為它們不是式的一部分。 的NeuroShell一無所知那些潛在的輸入。 其結果是，指示器觸發與不同的輸入數據（有更多的行比有優化過程中），和式產生稍有不同的結果可能會導致新的交易信號，或交易信號移位或消失。 這可能是尤其如此，當公式的發展與技術指標包括在內，因為他們回頭看，其中含有較多的缺失行的時間段。 應當指出的是，ChaosHunter本身需要所有模型輸入到存在於數據文件中焙燒該模型時。 該模型記住所有投入（包括所有可能的輸入），在其上進行了優化。 如果有任何的模型輸入從數據文件丟失時，程序會發出的輸入缺少一個警告，將不會觸發模型。 這確保了優化會議的結果總是匹配通過焙燒該模型產生的結果。 點擊此處查看關於交易的NeuroShell運行ChaosHunter模型的更多信息。