НЕЙРОСЕТЕВОЙ АНАЛИЗ ФОРЕКС

Лучшие Форекс брокеры 2021:
Читайте в этой статье:

Тема: NeuroShell Day Trader Professional 5.6 (Нейросетевой анализ)

NeuroShell Day Trader Professional – это технология искусственного интеллекта, позволяющие прогнозировать финансовые временные ряды, строить и оптимизировать торговые стратегии.

NeuroShell Day Trader Pro изначально разрабатывался как инструмент для нейросетевого анализа биржевых данных, поэтому построение в нем прогнозов и торговых стратегий с помощью нейронных сетей и генетических алгоритмов просто и понятно даже для пользователя, не являющегося профессионалом в этой области. Кроме того, будучи специализированным инструментом для трейдеров, NeuroShell Day Trader Pro имеет дружественный графический интерфейс, богатые возможности для импорта данных и мощную библиотеку индикаторов.

В архиве две версии программы 5,5 и 5,6 и еще парочка аддонов с индикаторами
и программа для связи с МТ4 (Осуществляет обмен котировками и может даже торговать по сигналам NeuroShell в автоматическом режиме)
описание установки все в архиве
Ставьте какую хотите

если будут вопросы по установке обращайтесь

  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы

NeuroShell Day Trader Professional – это технология искусственного интеллекта, позволяющие прогнозировать финансовые временные ряды, строить и оптимизировать торговые стратегии.

NeuroShell Day Trader Pro изначально разрабатывался как инструмент для нейросетевого анализа биржевых данных, поэтому построение в нем прогнозов и торговых стратегий с помощью нейронных сетей и генетических алгоритмов просто и понятно даже для пользователя, не являющегося профессионалом в этой области. Кроме того, будучи специализированным инструментом для трейдеров, NeuroShell Day Trader Pro имеет дружественный графический интерфейс, богатые возможности для импорта данных и мощную библиотеку индикаторов.

В архиве две версии программы 5,5 и 5,6 и еще парочка аддонов с индикаторами
и программа для связи с МТ4 (Осуществляет обмен котировками и может даже торговать по сигналам NeuroShell в автоматическом режиме)
описание установки все в архиве
Ставьте какую хотите

если будут вопросы по установке обращайтесь

  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Домашняя страница
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Домашняя страница
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Домашняя страница
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Домашняя страница
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • NeuroShell Trader — official review.pdf (1.86 МБ, Просмотров: 3635)

Получено лайков: 1

  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы
  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы

Привет всем, хочу поинтересоваться у кого какие мнения есть о программе вот с такими возможностями:

1) более 1000 индикаторов + пользовательские, индикаторы можно строить на данных любых других инструментов и индикаторов.
2) есть возможность создавать и оптимизировать нейронные сети используя практически любые входные данные, (для тех кто не знает что это такое, вкратце — это очень эффективный самообучающийся советник.)
3)портфельный тестер с генетической оптимизацией торговых стратегий которые создаются тут-же средствами встроенного языка, или из множества шаблонов.
торговые стратегии здесь создаются вообще красиво, пользователю достаточно закинуть несколько шаблонов или индикаторов в параметры, а дальше генетическая оптимизация уже сама решит что из этого использовать и с какими параметрами.

портфельное тестирование с генетической оптимизацией, работа в реальном времени, клиентский АПИ, работа с данными Метастока, и любыми текстовыми файлами.

вобщем вот такой комбайн для капусты, в программе есть все чего нет и никогда небудет в МТ4, последнее время удачно на ней работаю, если кто работал с этой программой поделитесь пожалуйста опытом оптимизации нейронный сетей в этой проге, пока перетестируешь сети со всеми возможными параметрами может уйти куча времени,

  • Просмотр профиля
  • Сортировка сообщений
  • Найти все темы

Привет всем, хочу поинтересоваться у кого какие мнения есть о программе вот с такими возможностями:

1) более 1000 индикаторов + пользовательские, индикаторы можно строить на данных любых других инструментов и индикаторов.
2) есть возможность создавать и оптимизировать нейронные сети используя практически любые входные данные, (для тех кто не знает что это такое, вкратце — это очень эффективный самообучающийся советник.)
3)портфельный тестер с генетической оптимизацией торговых стратегий которые создаются тут-же средствами встроенного языка, или из множества шаблонов.
торговые стратегии здесь создаются вообще красиво, пользователю достаточно закинуть несколько шаблонов или индикаторов в параметры, а дальше генетическая оптимизация уже сама решит что из этого использовать и с какими параметрами.

портфельное тестирование с генетической оптимизацией, работа в реальном времени, клиентский АПИ, работа с данными Метастока, и любыми текстовыми файлами.

вобщем вот такой комбайн для капусты, в программе есть все чего нет и никогда небудет в МТ4, последнее время удачно на ней работаю, если кто работал с этой программой поделитесь пожалуйста опытом оптимизации нейронный сетей в этой проге, пока перетестируешь сети со всеми возможными параметрами может уйти куча времени,

Нейросетевой советник

Как считают оптимисты, нейросетевые советники — это будущее трейдинга. Крупные таймфреймы показывают ярко-выраженные трендовые участки. Цена не движется хаотично, так как график не подходит близко к прямой.

На рынке «Форекс» по-прежнему существуют свои алгоритмы. Как раз нейронные сети и смогут позволить еще ближе подойти к их пониманию.

Рейтинг Форекс брокеров:

Стоит ли скачать нейросетевого робота?

В идеале нейросетевой советник должен проходить полностью все стадии торгового процесса самостоятельно, совершенно без человеческого участия. Обычные роботы периодически подлежат оптимизации, нужно грамотно все настроить для прибыльного результата. Соединение достоинства автоматической торговли (соблюсти правила стратегии, холодный расчет) и обучаемости (этого лишены стандартные торговые программы Forex) позволит использование нейросетевых систем.

Несмотря на разнообразие роботов для электронного валютного рынка, все равно есть искушение делегировать компьютеру даже эту роль. Автоматический советник для «Форекс» на основе нейронной сети может сделать реальным такой вариант.

Как действует нейросетевой робот?

Нейросетевая торговая система на «Форекс» должна проводить точную классификацию событий, основываясь на входящих данных. Обычные советники критерий для выполнения такого подхода оставляют неизменным. В результате, при смене тенденции он продолжает торговать по старым правилам и успешно сливает весь Ваш счет на рынке Forex. Робот, основанный на нейронной сети, должен распознавать обновление курсов автоматически и меняет правила торговли без участия трейдера.

В настоящее время эффективность нейросетевых автоматических торговых систем применима для результатов технического анализа. С их помощью хорошо можно наладить индикаторные стратегии. Не стоит ожидать серьезных изменений в решении этого вопроса до момента создания реального искусственного интеллекта.

Base — true пишем файл с базой векторов, false торгуем с классификацией. Обязательно сначала нужно протестировать эксперта с Base = true, и только потом тестировать с Base = false.
buy_threshold = 0.6 порог на все Buy позиции. Если вероятность покупки выше этого порога, то эксперт покупает. Этот параметр относится к тестированию с Base = false.
sell_threshold = 0.6 аналогично параметру buy_threshold.
inverse_position_open_? = true — Если вероятность сделки на покупку очень мала то значит вероятность продажи очень велика. Этот параметр позволяет открывать сделки когда возникают такие ситуации.
invers_buy_threshold=0.3 порог, когда вероятность прибыльной Buy позиции меньше то входим на Sell
invers_sell_threshold=0.3 аналогично invers_buy_threshold.

График тестирования без применения метода k-ближайших соседей

Рейтинг Форекс платформ:

COGA.BIZ — Складчины, схемы заработка, инфопродукты, вебинары, тренинги

Мы выложили более 50.000 тыс. полезных тем и инфопродуктов всех направлений.

Качать все складчины и курсы без ограничений

Если вы хотите получить доступ без ограничений ко всей нашей базе складчин, схем заработка и инфопродуктов, Вам нужно

Семантический анализ текста с применением нейросетевого анализа морфологии и синтаксиса Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Диковицкий Владимир Витальевич

В статье представлен сервис семантического анализа текста на естественном языке с учетом морфологии и синтаксиса, реализующий автоматическое формирование семантической модели предметной области на основе коллекции документов. Применение подхода к анализу синтаксиса и морфологии без предзаданных словарей позволяет автоматизировать процесс обработки анализатором новых слов, например, неологизмов

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Диковицкий Владимир Витальевич

IMPROVING QUALITY OF VISUALIZATION BY CHANGING THE CONVERGENCE ANGLE

The article presents the service of semantic analysis of text in natural language, taking into account morphology and syntax, realizing the automatic formation of a semantic model of the domain based on a collection of documents. Application of the approach to the analysis of syntax and morphology without pre-specified dictionaries allows to automate the process of processing new words, for example, neologisms

Текст научной работы на тему «Семантический анализ текста с применением нейросетевого анализа морфологии и синтаксиса»

Институт информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского НЦ РАН

СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕКСТА С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВОГО АНАЛИЗА МОРФОЛОГИИ И СИНТАКСИСА*

В статье представлен сервис семантического анализа текста на естественном языке с учетом морфологии и синтаксиса, реализующий автоматическое формирование семантической модели предметной области на основе коллекции документов. Применение подхода к анализу синтаксиса и морфологии без предзаданных словарей позволяет автоматизировать процесс обработки анализатором новых слов, например, неологизмов.

семантический анализ, нейросетевой анализ морфологии и синтаксиса.

IMPROVING QUALITY OF VISUALIZATION BY CHANGING THE CONVERGENCE ANGLE

The article presents the service of semantic analysis of text in natural language, taking into account morphology and syntax, realizing the automatic formation of a semantic model of the domain based on a collection of documents. Application of the approach to the analysis of syntax and morphology without pre-specified dictionaries allows to automate the process of processing new words, for example, neologisms.

semantic analysis, morphology and syntax analysis by neural network. Введение

Современные информационные системы (ИС) отличаются большим объемом хранимой информации. По оценкам экспертов, совокупный объем данных, хранимый в сети Интернет, удваивается каждые два года. Рост объемов информации ИС, расширение их функциональных возможностей привели к широкому распространению крупных информационных систем, ориентированных на различные категории пользователей [1]. Развитие ИС требует создания эффективных методов обработки и представления информации. Совершенствуются методы и средства обработки текстов на естественном языке, системы автоматизированного анализа и поиска информации, на смену статистическим алгоритмам приходят алгоритмы семантического индексирования.

* Работа выполнена при финансовой поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия инновациям), конкурс Умник 15-10, договор 8042ГУ/2022.

Семантический анализ понимается разными исследователями по-разному. В сферу семантического анализа входит: построение семантической интерпретации слов и конструкций; установление "содержательных" семантических отношений между элементами текста, которые уже принципиально не ограничены размером одного слова (могут быть больше или меньше одного слова). Результирующее представление, в котором решены эти две задачи, является наиболее глубоким и законченным из тех, которые можно достичь только лингвистическими средствами, не прибегая к внешним экстенсиональным источникам, и этим объясняется актуальность семантического анализа [2].

Разработки в области семантического анализа текста связаны с областью искусственного интеллекта, делающей акцент на смысловом понимании текста. Несмотря на значимость данного направления, существует множество нерешенных проблем в области семантического анализа. В настоящее время успехи в этом направлении достаточно ограничены. Разработанные семантические анализаторы обладают высокой вычислительной сложностью и неоднозначностью выдаваемых результатов [3].

В данной работе представлен сервис семантического анализа текста на естественном языке, реализующий автоматическое формирование семантической модели предметной области на основе коллекции документов. Областью применения семантического анализа являются задачи информационного поиска, автоматического перевода, контент-анализа, поиска противоречий, реферирования, анализа интересов пользователя ИС, авторства текстов, и т.д.

Сервис семантического анализа текста

Анализ текста включает несколько этапов: графематический, морфологический, синтаксический и семантический анализ. Результаты работы каждого уровня используются следующим уровнем анализа в качестве входных данных (рис. 1).

Графематический анализ выделяет элементы структуры текста: параграфов, абзацев, предложений, отдельных слов и т. д. Целью морфологического анализа является определение морфологических характеристик слова и его основной словоформы. Целью синтаксического анализа является определение синтаксической зависимости слов в предложении. В связи с присутствием в русском языке большого количества синтаксически омонимичных конструкций, наличием тесной связи между семантикой и синтаксисом, процедура автоматизированного синтаксического анализа текста является трудоемкой. Сложность алгоритма увеличивается экспоненциально при увеличении количества слов в предложении и числа используемых правил. Семантический этап использует формальное представление смысла составляющих входной текст слов и конструкций.

Одной из актуальных проблем существующих систем автоматического получения формализованных знаний является определение ассоциированных объектов из текста. На учет и хранение контекстов предметной области, учет различных форм передачи синтаксиса, а также на решение проблемы равнозначности направлено формирование семантической модели предметной области (СМПО) в виде структуры взвешенных семантических отношений на основе коллекции документов. СМПО позволяет реализовать процедуры извле-

чения и хранения множественного контекста употребленных в документах понятий, решая проблему совместимости новой информации с уже накопленными знаниями, а также выявить противоречия в семантических образах документов, в случае, если новая информация противоречит накопленной.

N / отдельные слова 7

S/ морфологические ^ характеристики слов

S / зависимости слов в 7 предложении

Рис. 1. Уровни лингвистического анализа

Для синтаксического анализа и определения морфологических характеристик слов применяются грамматический словарь русского языка А.А. Зализняка [4], русскоязычный тезаурус WordNet 3.0 [5] и основанная на TensorFlow [6] библиотека определения синтаксических связей, использующая для функционирования нейронную сеть SyntaxNet. Особенностью такого подхода является возможность производить анализ морфологии и синтаксиса без словарей. TensorFlow представляет собой библиотеку для машинного обучения и глубокого исследования нейронных сетей в рамках научно-исследовательской организации Machine Intelligence. Система масштабируема может быть использована на множестве устройств. Основу библиотеки составляют графы потоков данных, библиотека функционирует на уровне задания архитектуры нейронной сети и ее параметров. Данные в TensorFlow представлены в виде многомерных массивов данных с переменным размером -тензоров. Вычисления представляются в виде направленного графа, пути, по которым эти данные перемещаются — это ребра графа. Тензоры переходят от узла к узлу по ребрам графа [7]. Множество морфологических признаков, определяемых SyntaxNet (374), грамматических категорий (49), и типов зависимостей (37) заданы в нотации Universal Dependencies [8]. Пример синтаксического разбора предложения приведен на рис. 2.

Нейросетевой подход к определению лексической роли и морфологических атрибутов слов позволяет решить проблему наличия в тексте слов, отсутствующих в словарях и в СМПО, например, неологизмов. Для построения семантической модели предметной области проводится графематический, морфологический, синтаксический и статистический анализ документов коллекции.

Рис. 2. Пример синтаксического разбора предложения

СМПО формируется как результат интеграции семантических образов документов коллекции. Семантический образ документа — семантическая сеть, множество вершин которой составляют понятия СМПО, присутствующие в документе, множество ребер — множество двухместных отношений над понятиями. Для определения превалирующего контекста для пользователя ИС применяется модель предпочтений, построенная на основе анализа запросов. Запрос — множество понятий предметной области, представленных множеством ключевых слов. Модель предпочтений пользователя — семантическая сеть, множество вершин которой составляют понятия СМПО, которыми оперирует пользователь, множество ребер — множество взвешенных двухместных отношений над понятиями, вес которых характеризует значимость семантического отношения между понятиями для пользователя, определенную на основе статистики его взаимодействия с системой.

СМПО может быть представлена неоднородной п-арной семантической

Ь = <1>, I =< с, cj, гр, ^ >, с., с. е С, гр е Тр,

где С — множество концептов, Ь — множество отношений над концептами, ^ -вектор весовых коэффициентов, Тр — множество типов отношений (синонимии, гипонимии, ассоциации, субтрактивных отношений), г — количество категорий пользователей.

Процесс формирования семантической модели предметной области на основе коллекции документов информационной системы и расширяемого тезауруса состоит из следующих этапов:

1. Формирование семантического образа документа. Семантический образ задан семантической сетью, полученной статистическими и лексико-граммати-ческими методами обработки текста:

и = <Си, Ьи >,Си ^ С, Ьи ^ Ь, (3)

где Си — множество концептов, выделенных в документе, Ь^ — множество отношений вида (2), выделенных в документе.

Для анализа синтаксической роли и морфологических характеристик слов используется нейронная сеть, реализованная библиотекой машинного обучения Tensorwlow. На вход нейронной сети подаются предложения, слова которого преобразованы в векторную форму библиотекой Word2Vec1. На этапе предварительного обучения в качестве входных данных Word2Vec принимает текстовый корпус и выдает словарные векторы в качестве вывода. В Word2Vec реализованы два основных алгоритма обучения: Continuous Bag of Words (CBOW) [10] и skip-gram[11]. CBOW определяет вероятность присутствия слова при данном контексте, а skip-gram определяет вероятность контекста при заданном слове. Оба алгоритма определяют вероятность совместного употребления слова и его контекста и реализованы на основе модели нейронной сети прямого распространения. Получаемые на выходе координатные представления векторов-слов позволяют вычислять семантическую близость между словами. Так как алгоритмы Word2Vec основаны на обучении нейронной сети, чтобы добиться эффективной работы, необходимо использовать большие корпусы для обучения. Доступны предварительно подготовленные векторы, полученные на части набора данных Google News2 (около 100 миллиардов слов). Модель содержит 300-мерные векторы для 3 миллионов слов и фраз. Фразы были получены с использованием подхода skip-gram, описанного в [11].

Далее предложения в векторном формате подаются на входной слой шестислойной нейросети, реализованной в TensorFlow и обученной на корпусе текстов Universal Dependencies. Русские корпуса в проекте представлены конвертированными СинТагРус3 и Google Russian Treebank4. Результатом является дерево зависимостей между словами предложения и морфологические характеристики слов.

2. Интеграция семантических образов в СМПО на основе модифицированной семантической метрики осуществляется следующим образом:

a) вычисление оценки сходства концептов документа и СМПО на основе функции оценки сходства имен концептов и множества грамматических признаков слова;

b) вычисление оценки сходства контекста и структурного положения концептов документа с контекстом СМПО как количества общих связанных концептов различных типов;

c) добавление концептов на основании результатов вычисления пороговой функции от среднего оценок.

Уточнение СМПО осуществляется заданием взвешенных ассоциативных отношений между понятиями. Данный процесс инициируется при совместном употреблении двух понятий в одном предложении. Предложенный подход предлагается использовать для автоматизированного формирования и обеспечения актуального состояния семантической модели предметной области динамичной коллекции документов, условиях динамики предметной области.

Структура сервиса семантического индексирования для формирования СМПО представлена на рис. 3.

Рис. 3. Веб-сервис семантического индексирования

Схема данных для хранения семантической модели предметной области представлена на рис. 4.

Рис. 4. Схема данных для хранения семантической модели предметной области

В статье представлен сервис семантического анализа текста на естественном языке, реализующий автоматическое формирование семантической модели предметной области на основе коллекции документов, реализующий нейросетевой подход к анализу синтаксиса и морфологии. На основе разрабатываемого веб-сервиса планируются решение задач систематизации информации, кластеризации документов, задач информационного поиска, поиска противоречий.

1. Шишаев, М.Г. Технология синтеза адаптивных пользовательских интерфейсов для мультипредметных информационных систем / М.Г. Шишаев, В.В. Диковицкий // Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. -Вып.5. -5/2022(24). -Апатиты: Изд-во КНЦ РАН. -С.101-108.

2. А. В. Сокирко. Семантические словари в автоматической обработке текста (по материалам системы ДИАЛИНГ)": дис. канд. техн. наук: 2001г. /Сикорко А.В. — Режим доступа: http://aot.ru/docs/sokirko/sokirko-candid-1.html

3. Калиниченко, А.В. Сущность проблемы анализа текста в полнотекстовых поисковых системах. Подходы и пути решения. — Режим доступа: http://www.jurnal.org/articles/2022/inf12.html

4. Зализняк А.А. Грамматический словарь русского языка. — Режим доступа: http://odict.ru/

5. Тезаурус русского языка WordNet. -Режим доступа: http://wordnet.ru/

6. Библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом Machine Intelligence TensorFlow. -Режим доступа: https://www.tensorflow.org/

7. Ueltschi, T.W. Third-Order Tensor Decompositions and Their Application in Quantum Chemistry. -Режим доступа:

8. Фреймворк для кросс-лингвистически последовательной грамматической аннотации на 60 языках. — Режим доступа: http://universaldependencies.org.

9. Lyashevkaya, O. Universal Dependencies for Russian: A New Syntactic Dependencies Tagset / O. Lyashevkaya, K. Droganova, D. Zeman, M. Alexeeva, T. Gavrilova, N. Mustafina, E. Shakurova//Higher School of Economics Research Paper No. WP BRP 44/LNG/2022. Available at SSRN. — Режим доступа: https://ssrn.com/abstract=2859998

10. Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. In Proceedings of Workshop at ICLR, 2022.

11. Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. In Proceedings of NIPS, 2022.

Нейросеть — получение и анализ данных

все доступно и понятным языком — все принципы.
кстати, за высокочастотную торговлю по объемам, на форексе могут банить, как и за арбитраж . за пипсовку тоже могут банить, как раз тогда, когда захочешь вывести свои
"заработанные" .

Наша задача — простая — и решена могла быть еще осенью .
но =) видимо всему свое время.

Инновационный нейросетевой индикатор "Neuro Detector" — очередной развод молодых трейдеров

На рассматриваемом сайте вы сможете купить сверхточный прибыльный индикатор для бинарных опционов и Форекс под названием «Neuro Detector» .

Это просто незаменимый помощник трейдера, по крайней мере именно об этом рассказывает администрация сайта, обещая также огромную прибыль всем тем пользователям, которые решат купить данный индикатор.

Но когда анализируешь отклики и рецензии на этот продукт в сети, то находишь много странной информации. Она больше похожа не на объективный контент, а просто на рекламу, причем достаточно агрессивную.

Да и отзывов довольных клиентов почему-то тоже нет. С чего бы это?

Что ж, давайте поскорее разбираться во всем этом.

Известные названия проекта

  • Neuro Detector
  • Инновационный Нейросетевой Индикатор

Ссылки на сайт проекта

  • http://neuro-forex.ru

E-mail адреса проекта

Внимание! мошенники очень часто меняют адреса своих лохотронов. Поэтому название, адрес сайта или email может быть другим! Если Вы не нашли в списке нужный адрес, но лохотрон очень похож на описанный, пожалуйста свяжитесь с нами или напишите об этом в комментариях!

Информация о проекте «Neuro Detector»

Если верить информации, размещенной на сайте, указанный индикатор обладает целым рядом особых свойств:

  • Обеспечивает простую и понятную индикацию.
  • Его сигналы крайне точны и никогда не перерисовываются.
  • Торговля по этим сигналам оказывается всегда прибыльной.

Интерпретировать показания индикатора очень легко, его сигналы всегда конкретны и не допускают двояких толкований.

В среде профессиональных трейдеров Индикатор Neuro Detector признан как эффективный и надежный помощник в торговле. Индикатор использует новейшую технологию нейронных сетей.

Столько громких слов, но почему-то нет никаких подтверждений : ни восторженных откликов на других сайтах, ни благодарностей покупателей. Почему же так? Очень странно и смахивает на какой-то развод.

Зато буквально море громких и восторженных слов. Например вот это:

благодаря использованию новейшей технологии нейросетевого расчета, инновационный индикатор Neuro Detector обеспечивает высочайшую точность генерируемых сигналов, что ставит его на первое место среди лучших опережающих индикаторов. Этот индикатор молниеносно реагирует на любые изменения на рынке и генерирует тщательно отфильтрованные исключительно точные сигналы.

И стоит это чудо всего лишь каких-то 1799 рублей . Даже странно, почему цена столь мощного инструмента такая низкая.

А чтобы стать счастливым владельцем индикатора, вам надо сделать следующее:

  1. Нажать на кнопку Заказать на сайте.
  2. Оплатить заказ.
  3. Получить продукт в загружаемом формате сразу же, после оформления оплаты.

Моментально после оформления заказа пользователь получит индивидуальную копию инновационного высокоточного индикатора Neuro Detector .

И он моментально станет владельцем лицензионного индикатора «NEURO DETECTOR» , который будет работать на любом количестве торговых счетов

Контакты проекта

Домен сайта зарегистрирован

Связь с администрацией осуществляется исключительно через адрес электронной почты — [email protected] .

И больше никаких средств для связи с админами нет. Весьма странно, особенно после таких громких слов и заявления об открытости.

Разоблачение проекта «Neuro Detector»

Я не знаю, как правильно воспринимать информацию администрации сервиса о том, что с помощью этого индикатора можно зарабатывать тысячи долларов уже сегодня. То ли мне смеяться от радости, то ли плакать от огорчения, потому что ранее не смог найти этот сайт и невероятное программное обеспечение, которое предлагают разработчики. Мог бы уже стать миллионером, а так.

Все это настолько нелепо звучит, что просто не может адекватно анализировать проект. Так что приходится брать себя в руки и подходить к обзору с холодной головой и умом.

Поэтому скажу сразу о том, что никакие индикаторы, графики, элементы технического анализа и так далее не могут никому гарантировать постоянный и стабильный доход на финансовых рынках . Это просто нереально, поскольку здесь бывает все, начиная от внезапных обвалов рынка, продолжая форс-мажорами и так называемыми «черными лебедями».

А тут нам с бухты-барахты предлагают «чудодейственный» индикатор Neuro Detector , который способен сделать простого трейдера миллионером уже спустя несколько дней.

Администрация и владельцы ресурс активно раскручивают свой продукт в интернете, заказывая обзоры и комментарии за деньги. Но вестись на все это не стоит. Тем более, если еще и учесть тот факт, что цена копии такого революционного индикатора слишком уж смешная — 1799 рублей .

А где хотя бы какие-то гарантии? Подтверждения того, что даже эти деньги не будут выброшены на ветер? Есть ли возможность возврата товара назад?

Есть лишь одни слова, а также явно рисованный график доходности. Создать такой скриншот можно без особых проблем, и нарисовать там даже более сногсшибательные цифры.

Никаких подтвержденных данных нет, точно так же, как и гарантий. Реальные позитивные отклики тоже отсутствуют. Есть лишь навязчивая реклама, да и только.

Возможные потери на проекте «Neuro Detector»

  • Стоимость индикатора — 1799 рублей.

Итого: всего можете потерять 1799 рублей (именно столько стоит копия указанного индикатора)

Вывод о проекте

Мы не рекомендуем вам покупать инновационный нейросетевой индикатор Neuro Detector , потому что перед нами обыкновенная пустышка , которая была создана исключительно для заработка денег.

Продукт не имеет реальных позитивных рецензий и отзывов в сети интернет, обещания разработчиков об огромной многотысячной прибыли в случае его использования являются неадекватными, а любые подтвержденные гарантии или доказательства полезности продукта отсутствуют.

Честные Форекс брокеры этого года:
Оцените статью
Сайт любителей Форекса