Forex prediction algorithms

Como funciona O objetivo principal da Forex-Forecasting é fornecer previsões diárias e intra-dia de alta qualidade dos preços de mercado FOREX. Você receberá previsões de moeda em um formato de tabela / gráficos, com base em cinco períodos de tempo diferentes (5 e 15 minutos, 1 hora, 1 dia e 1 mês), juntamente com os sinais apropriados de compra / venda. Forex-Forecasting usa algoritmos de previsão inicialmente desenvolvidos para previsão de estoque e adaptados para o mercado Forex. Serviços: Você pode acessar nosso serviço de duas maneiras: on-line através do nosso site. Depois de criar uma conta, você receberá acesso ao painel de controle e às ferramentas que temos para oferecer. Usando seu software favorito, como Metastock, Metatrader e outros. Você precisará baixar e instalar o plugin Forex-Forecasting. Em seguida, você pode usar nossas previsões em conjunto com as fórmulas e algoritmos de negociação que você já usa. O conceito: Muitas amostras de tendências de moeda têm uma estrutura de onda (ou não-periódica, oscilante). Isto pode ser representado matematicamente como uma combinação do número de harmônicos com freqüências desconhecidas, mudando e as tendências amplitudes. Assim, a informação sobre estes harmónicos é muito útil tanto para as previsões de séries temporais (predições de preços de mercado) como para o apoio à decisão (aconselhamento de compra / venda). No entanto, métodos analíticos comuns não podem ser usados ​​para separar os harmônicos de parâmetros variáveis. Desenvolvemos um método de previsão especial para séries temporais econômicas com base em nossa tecnologia inovadora e exclusiva. Central ao nosso método é a decomposição de ambos os componentes tendência e oscilatório das séries temporais com a ajuda de filtros digitais. Esta técnica adaptativa especial, baseada em redes neurais, é usada para atualizar nossos modelos e detectar dias em que a série temporal de preços muda suas propriedades (nosso know-how). Em contraste com outros métodos, nossa técnica pode identificar tendências e oscilações de longo prazo com freqüências mutáveis, ao mesmo tempo em que fornece resultados muito mais convenientes do que, por exemplo, uma análise de Fourier. IEEE Workshop Internacional sobre Aquisição Inteligente de Dados e Sistemas Avançados de Computação: Tecnologia e Aplicações 6-8 de Setembro de 2007, Dortmund, Alemanha 58a Conferência Económica Internacional do Atlântico, Chicago, Illinois, 7-10 de Outubro de 2004SnowCron SnowCron Algoritmo Genético em Sistemas de Negociação FOREX Utilizando o Algoritmo Genético Para criar rentável FOREX Trading Estratégia. Algoritmo Genético em Cortex Redes Neurais Software Feedforward Backpropagation Neural Network Aplicação para computações genéticas baseado Forex trading. Este exemplo usa conceitos e idéias do artigo anterior, por isso, leia Neural Network Genetic Algorithm em FOREX Trading Systems em primeiro lugar, embora não seja obrigatório. Sobre este texto Em primeiro lugar, leia o aviso de isenção de responsabilidade. Este é um exemplo de usar a funcionalidade de algoritmo genético de Software de Redes Neurais de Cortex, não um exemplo de como fazer negociação rentável. Eu não sou seu guru, nem eu deveria ser responsável por suas perdas. Cortex Neural Networks Software tem redes neurais nele, e FFBP discutimos antes é apenas uma maneira de escolher uma estratégia de negociação forex. É uma boa técnica, poderosa e quando aplicada adequadamente, muito promicing. No entanto, ele tem um problema - para ensinar a Rede Neural. Precisamos saber a saída desejada. É bastante fácil de fazer quando fazemos aproximação de função, apenas tomamos o valor real de uma função, porque sabemos o que deveria ser. Quando fazemos previsão de redes neurais. Nós usamos a técnica (descrita em artigos anteriores) de ensinar a Rede Neural sobre a história, novamente, se nós prevemos, digamos, uma taxa de câmbio, sabemos (durante o treinamento) qual é a previsão correta. No entanto, quando estamos construindo um sistema de negociação, não temos idéia de qual é a decisão de negociação correta, mesmo se nós conhecemos a taxa de câmbio Como a questão de fato, temos muitas estratégias de negociação forex que podemos usar em qualquer ponto do tempo, e Nós precisamos encontrar um bom - como O que devemos alimentar como a saída desejada de nossa rede Neural Se você seguiu nosso artigo anterior, você sabe, que temos traído para lidar com este problema. Nós ensinamos a Rede Neural para fazer previsão de taxa de câmbio (ou taxa de câmbio baseado) e, em seguida, usou essa previsão para fazer negociação. Então, fora da parte da Rede Neural do programa, nós tomamos uma decisão sobre qual Rede Neural é a melhor. Algoritmos genéticos podem lidar com este problema diretamente, eles podem resolver o problema declarado como encontrar os melhores sinais de negociação. Neste artigo vamos usar o Cortex Neural Networks Software para criar tal programa. Usando Algoritmo Genético Algoritmos Genéticos são muito bem desenvolvidos, e muito diversificada. Se você quiser aprender tudo sobre eles, eu sugiro que você use a Wikipedia, como este artigo é apenas sobre o que Cortex Neural Networks Software pode fazer. Tendo Cortex Neural Networks Software. Podemos criar uma Rede Neural que leva alguns dados, digamos, valores de um indicador, e produz alguns sinais de saída, digamos, de negociação (comprar, vender, segurar) e parar a perda / tomar níveis de lucro para posições a serem abertas. Claro, se nós semente desta Rede Neural s pesos ao acaso, os resultados comerciais serão terríveis. No entanto, vamos dizer que criamos uma dúzia de tais NNs. Então podemos testar o desempenho de cada um deles, e escolher o melhor, o vencedor. Esta foi a primeira geração de NNs. Para continuar a segunda geração, precisamos permitir que nosso vencedor procreate, mas para evitar a obtenção de cópias idênticas, vamos adicionar algum ruído aleatório para seus pesos descententes. Na segunda geração, temos nosso vencedor de primeira geração e suas cópias imperfeitas (mutadas). Vamos fazer o teste novamente. Teremos outro vencedor, que é melhor do que qualquer outra Rede Neural na geração. E assim por diante. Simplesmente permitimos que os vencedores se reproduzam e eliminem os perdedores, assim como na evolução da vida real, e obteremos nossa Rede Neural de melhor negociação. Sem qualquer conhecimento prévio sobre o que o sistema de negociação (algoritmo genético) deve ser como. Rede Neural Algoritmo Genético: Exemplo 0 Este é o primeiro exemplo de algoritmo genético. E um muito simples. Nós vamos percorrê-lo passo a passo, para aprender todos os truques que os seguintes exemplos usarão. O código tem comentários inline, por isso permite apenas concentrar-se em momentos-chave. Primeiro, criamos uma rede neural. Ele está usando pesos aleatórios, e ainda não foi ensinado. Então, no ciclo, fazemos 14 cópias dele, usando MUTATIONNN fumtion. Esta função faz uma cópia de uma Rede Neural de origem. Adicionando valores aleatórios de 0 a (em nosso caso) 0,1 para todos os pesos. Nós mantemos as alças para resultar 15 NNs em uma matriz, podemos fazê-lo, como identificador é apenas um número inteiro. A razão pela qual usamos 15 NNs não tem nada a ver com negociação: Cortex Neural Networks Software pode plotar até 15 linhas em um gráfico simultaneamente. Podemos usar diferentes abordagens para o teste. Primeiro, podemos usar o conjunto de aprendizado, tudo de uma só vez. Em segundo lugar, podemos testar, digamos, 12000 restrições (de 100000), e percorrer o conjunto de aprendizado, do começo ao fim. Isso tornará os aprendizes diferentes, pois iremos procurar redes neurais que sejam rentáveis ​​em qualquer dado dado, não apenas no conjunto. A segunda abordagem pode nos dar problemas, se os dados mudam, do começo ao fim. Em seguida, a rede vai evoluir, obtendo a capacidade de comércio no final do conjunto de dados, e perder a capacidade de comércio no seu início. Para resolver esse problema, vamos pegar aleatórios 12000 registros fragmentos de dados, e alimentá-lo para a Rede Neural. É simplesmente um ciclo infinito, já que 100000 ciclos nunca serão alcançados à nossa velocidade. Abaixo adicionamos uma criança para cada rede, com pesos ligeiramente diferentes. Note que 0,1 para mutação tange não é a única escolha, como a matéria de fato, mesmo este parâmetro pode ser otimizado usando algoritmo genético. NNs recém-criados são adicionados depois de 15 existentes. Desta forma, temos 30 NNs em uma matriz, 15 velhos e 15 novos. Então vamos fazer o próximo ciclo de testes, e matar perdedores, de ambas as gerações. Para fazer o teste, aplicamos a Rede Neural aos nossos dados, para produzir saídas e, em seguida, chamamos a função de Teste, que usa essas saídas para simular a negociação. Resultados de negociação são usados ​​para deside, que NNs são melhores. Usamos um intervalo de registros nLearn, de nStart para nStart nLearn, onde nStart é um ponto aleatório dentro do conjunto de aprendizado. O código abaixo é um truque. A razão pela qual o usamos é para ilustrar o fato de que o algoritmo genético pode criar algoritmos genéticos. Mas não será necessariamente o melhor, e também, sugerir, que podemos melhorar o resultado, se implicarmos algumas limitações ao processo de aprendizagem. É possível, que o nosso sistema de comércio funciona muito bem em longos comércios, e muito pobre em curto, ou vice-versa. Se, digamos, longos comércios são MUITO bons, este algoritmo genético pode ganhar, mesmo com grandes perdas em negócios curtos. Para evitá-lo, atribuímos mais peso aos negócios longos em negócios curtos e curtos em ciclos pares. Este é apenas um exemplo, não há garantia, que vai melhorar algo. Mais sobre isso abaixo, em discussão sobre correções. Tecnicamente, você não tem que fazê-lo, ou pode torná-lo de forma diferente. Adicione lucro a uma matriz ordenada. Retorna uma posição de inserção, então usamos essa posição para adicionar identificador de rede neural, aprendendo e testando lucros para matrizes não-classificadas. Agora temos dados para a Rede Neural atual no mesmo índice de array que seu lucro. A idéia é chegar a matriz de NNs, classificados por rentabilidade. Como matriz é classifica por lucro, para remover 1/2 de redes, que são menos rentáveis, só precisamos remover NNs 0 a 14 As decisões de negociação são baseadas no valor do sinal de rede neural, a partir deste ponto de vista o programa é idêntico Exemplos de artigo anterior. Estratégia de negociação FOREX: Discutir o exemplo 0 Primeiro de tudo, vamos dar uma olhada em gráficos. O primeiro gráfico de lucro durante a primeira iteração não é bom, como é de se esperar, a Rede Neural perde dinheiro (imagem evolution00gen0.png copiada após a primeira iteração da pasta de imagens): A imagem para lucro no ciclo 15 é melhor, às vezes , Algoritmo genético pode aprender muito rápido: No entanto, observe a saturação em uma curva de lucro. É interessante também olhar para a forma como os lucros individuais mudam, tendo em mente que o número da curva, digamos, 3 nem sempre é para a mesma Rede Neural. Como eles estão sendo nascidos e terminou o tempo todo: Note também que o pequeno sistema de comércio automatizado forex executa pobre em negociações curtas e muito melhor em longas, o que pode ou não estar relacionado com o fato de que o dólar estava caindo em comparação com Euros durante esse período. Também pode ter algo a ver com os parâmetros do nosso indicador (talvez, precisamos período diferente para shorts) ou a escolha de indicadores. Aqui está a história após 92 e 248 ciclos: Para nossa surpresa, o algoritmo genético falhou completamente. Vamos tentar descobrir por que, e como ajudar a situação. Em primeiro lugar, não é cada geração suposto ser melhor do que o previuos A resposta é não, pelo menos não dentro do modelo que usamos. Se tomarmos o ENTIRE aprendizado conjunto de uma vez, e usado repetidamente para ensinar NNs, então sim, eles irão melhorar em cada geração. Mas em vez disso, pegamos fragmentos aleatórios (12000 registros no tempo), e os usamos. Duas perguntas: por que o sistema falhou em fragmentos aleatórios do conjunto de aprendizagem, e por que havent usamos todo o conjunto de aprendizagem bem. Para responder à segunda pergunta, eu fiz. NNs realizado muito - no conjunto de aprendizagem. E falharam no teste ajustado, pela mesma razão falha quando nós usamos o aprendizado de FFPB. Para colocá-lo de forma diferente, nossos NNs tem overspecialized, eles aprenderam a sobreviver no ambiente que eles estão acostumados, mas não fora dela. Isso acontece muito na natureza. A abordagem que tomamos em vez disso foi destinada a compensar isso, forçando NNs a executar bom em qualquer fragmento aleatório do conjunto de dados, de modo que, esperamos, eles também poderiam executar em um conjunto de testes desconhecidos. Em vez disso, eles falharam nos testes e no conjunto de aprendizado. Imagine animais, vivendo em um deserto. Muito sol, sem neve. Este é um metafor para rizing mercado, como para NNs nossos dados desempenham o papel do ambiente. Os animais aprenderam a viver num deserto. Imagine animais, que vivem em um clima frio. Neve e sem sol. Bem, eles se adaptaram. No entanto, em nosso experimento, colocamos aleatoriamente nossos NNs em um deserto, na neve, na água, nas árvores. Apresentando-os com diferentes fragmentos de dados (aleatoriamente aumentando, caindo, flat.). Animais morreram. Ou, para colocá-lo de forma diferente, nós selecionamos a melhor Rede Neural para o conjunto de dados aleatórios 1, que, digamos, foi para o mercado em ascensão. Então nós apresentamos, aos vencedores e seus filhos, uma queda de dados de mercados. NNs executado mal, tomamos o melhor dos artistas pobres, talvez, uma das crianças mutantes, que perdeu a capacidade de comércio no mercado em ascensão, mas tem alguma capacidade de lidar com a queda de um. Então nós giramos a tabela outra vez, e outra vez, nós começamos o mais melhor performer - mas melhor entre executores pobres. Nós simplesmente não damos NNs nossas chances de se tornar universal. Existem técnicas que permitem que o algoritmo genético aprenda novas informações sem perder o desempenho em informações antigas (afinal, os animais podem viver no verão e no inverno, assim a evolução é capaz de lidar com mudanças repetidas). Podemos discutir essas técnicas mais tarde, embora este artigo é mais sobre o uso de Cortex Neural Networks Software. Do que sobre a construção de um sistema de comércio automatizado forex bem sucedido. Algoritmo Genético de Rede Neural: Exemplo 1 Agora é hora de falar sobre correções. Um algoritmo genético simples que criamos durante a etapa anterior tem duas falhas importantes. Primeiro, ele não negociou com lucro. É aprovado, nós podemos tentar usar o sistema parcialmente treinado (era rentável no começo). A segunda falha é mais séria: não temos controle sobre as coisas, que esse sistema faz. Por exemplo, ele pode aprender a ser rentável, mas com enormes drawsdowns. É um fato bem conhecido que, na vida real, a evolução pode otimizar mais de um parâmetro simultaneamente. Por exemplo, podemos obter um animal, que pode correr rápido E ser resistente ao frio. Por que não tentar fazer o mesmo em nosso sistema automatizado de negociação forex. Isso é quando usamos as correções, que não são nada, mas o conjunto de punições adicionais. Digamos, nosso sistema negocia com drawdown 0.5, enquanto nós queremos confirmá-lo para 0 - 0.3 intervalo. Para dizer ao sistema que cometeu um erro, diminuímos seu lucro (um usado para determinar, qual algoritmo genético ganhou) ao grau, que é proporcional ao tamanho de DD. Então, o algoritmo de evolução cuida do resto. Há poucos fatores mais, que queremos levar em consideração: podemos querer ter mais ou menos igual número de operações de compra e venda, queremos ter mais de operações lucrativas, depois de falhas, podemos querer que o gráfico de lucro Ser linear e assim por diante. Em evolution01.tsc implementamos um conjunto simples de correções. Em primeiro lugar, usamos um grande número para um valor de correção inicial. Multiplicamo-lo a um pequeno (geralmente, entre 0 e 1) valores, dependendo da punição que queremos aplicar. Então nós multiplicamos nosso lucro a esta correção. Como resultado, o lucro é corrigido, para refletir o quanto o algoritmo genético corresponde aos nossos outros critérios. Então usamos o resultado para encontrar uma Rede Neural vencedora. Estratégia de negociação FOREX: Discutir o exemplo 1 O exemplo 1 funciona muito melhor do que o exemplo 0. Durante os primeiros 100 ciclos, ele aprendeu muito e os gráficos de lucros parecem tranquilizadores. No entanto, como no exemplo 0, os negócios longos são muito mais rentáveis, o que provavelmente significa que há um problema em nossa abordagem. No entanto, o sistema encontrou um equilíbrio entre algumas condições iniciais contraditórias: Há alguma dinâmica positiva tanto no conjunto de aprendizagem e, mais importante, no conjunto de testes. Quanto ao aprendizado, no ciclo 278 podemos ver, que nosso sistema ficou super-treinado. Significa, ainda temos progresso no conjunto de aprendizagem: Mas o conjunto de testes mostra fraqueza: Este é um problema comum com NNs: quando ensiná-lo no conjunto de aprendizagem, aprende a lidar com ele, e às vezes, ele aprende muito bem - para o Grau, quando perde desempenho no conjunto de testes. Para lidar com esse problema, uma solução tradicional é usada: nós continuamos procurando a Rede Neural. Que executa melhor no conjunto de testes e salvá-lo, sobrescrevendo o anterior melhor, cada vez que o novo pico é alcançado. Esta é a mesma abordagem, que usamos no treinamento FFBP, exceto, desta vez temos que fazê-lo nós mesmos (adicionando código, que procura uma melhor Rede Neural em um conjunto de testes, e chamando SAVENN, ou exportando pesos de Rede Neural para um Arquivo). Desta forma, quando você parar o seu treinamento, você terá o melhor desempenho ON TESTING SET salvo e esperando por você. Note também, que não é o max. Lucro que você está procurando, mas o desempenho ideal, então considere usar correções, ao procurar um melhor desempenho em um conjunto de testes. Algoritmo Genético para FOREX Análise Técnica: Onde agora Depois que você tem o vencedor Rede Neural. Você pode seguir os passos, descritos no artigo anterior, para exportar pesos dessa Rede Neural. E depois usá-los em sua plataforma de negociação em tempo real, como Meta Trader, Trade Station e assim por diante. Alternativamente, você pode se concentrar em outras formas de otimizar a Rede Neural. Ao contrário do algoritmo FFBP, aqui você pode obter avay de usar conjuntos de aprendizagem e teste, e mover a aprendizagem seqüencial. Download Cortex Order Cortex Ver lista de preços A visibilidade é muito importante para este site. Se você gosta, por favor, ligue para este URLForex Algorithmic Trading: Um Conto Prático para Engenheiros Como você pode saber, o mercado de câmbio (Forex) é usado para negociação entre pares de moedas. Mas você pode não estar ciente de que é o mercado mais líquido do mundo. Alguns anos atrás, impulsionado pela minha curiosidade, eu dei meus primeiros passos no mundo dos algoritmos de negociação Forex, criando uma conta demo e jogando simulações (com dinheiro falso) na plataforma de negociação Meta Trader 4. Depois de uma semana de negociação, Id quase dobrou meu dinheiro. Estimulado pelo meu próprio sucesso, eu cavou mais fundo e, eventualmente, se inscreveu para um número de fóruns. Logo, passei horas lendo sobre sistemas de negociação algorítmicos (conjuntos de regras que determinam se você deve comprar ou vender), indicadores personalizados. Humor do mercado e muito mais. Meu Primeiro Cliente Nessa época, por coincidência, ouvi dizer que alguém estava tentando encontrar um desenvolvedor de software para automatizar um sistema de negociação simples. Isso estava de volta na minha faculdade dias quando eu estava aprendendo sobre a programação simultânea em Java (threads, semáforos, e todos que lixo). Eu pensei que este sistema automatizado este não poderia ser muito mais complicado do que o meu curso de ciência de dados avançados trabalho, então eu perguntei sobre o trabalho e veio a bordo. O cliente queria que o sistema fosse construído com o MQL4. Uma linguagem de programação funcional utilizada pela plataforma Meta Trader 4 para a realização de ações relacionadas a ações. MQL5 desde então foi lançado. Como você poderia esperar, ele aborda alguns dos problemas MQL4s e vem com mais funções internas, o que torna a vida mais fácil. O papel da plataforma de negociação (Meta Trader 4, neste caso) é fornecer uma conexão a um corretor de Forex. O corretor, em seguida, fornece uma plataforma com informações em tempo real sobre o mercado e executa suas ordens de compra / venda. Através do Meta Trader 4, você pode acessar todos esses dados com funções internas, acessíveis em vários prazos: a cada minuto (M1), a cada cinco minutos (M5) , M15, M30, cada hora (H1), H4, D1, W1, MN. O movimento do Preço Actual é chamado de tick. Em outras palavras, um tick é uma alteração no preço Bid or Ask de um par de moedas. Durante os mercados ativos, pode haver numerosos carrapatos por segundo. Durante mercados lentos, pode haver minutos sem um carrapato. O carrapato é o batimento cardíaco de um robô Forex. Quando você faz um pedido através dessa plataforma, você compra ou vende um determinado volume de uma determinada moeda. Você também define stop-loss e take-profit limites. O limite de stop-loss é a quantidade máxima de pips (variações de preço) que você pode perder antes de desistir de um comércio. O limite take-profit é a quantidade de pips que youll acumular em seu favor antes de retirar. Se você quiser saber mais sobre os princípios básicos da negociação (por exemplo, pips, tipos de pedidos, spread, derrapagens, ordens de mercado e muito mais), veja aqui. As especificações de negociação algorítmica dos clientes eram simples: eles queriam um robô baseado em dois indicadores. Para o fundo, os indicadores são muito úteis ao tentar definir um estado de mercado e tomar decisões de negociação, como theyre com base em dados passados ​​(por exemplo, preço mais alto valor nos últimos n dias). Muitos vêm built-in para Meta Trader 4. No entanto, os indicadores que o meu cliente estava interessado em veio de um sistema de comércio personalizado. Eles queriam trocar cada vez que dois desses indicadores personalizados se cruzavam, e apenas em um certo ângulo. Hands On Como eu tenho minhas mãos sujas, aprendi que os programas MQL4 têm a seguinte estrutura: Diretivas de Preprocessor Parâmetros Externos Variáveis ​​Globais Função Init Função Deinit Função Start Funções Personalizadas A função start é o coração de cada programa MQL4, uma vez que é executado sempre Movimentos do mercado (ergo, esta função será executada uma vez por tick). Este é o caso, independentemente do período de tempo que você está usando. Por exemplo, você poderia estar operando no horário H1 (uma hora), mas a função de início executaria muitos milhares de vezes por período de tempo. Para contornar isso, forcei a função a executar uma vez por unidade de período: Obtendo os valores dos indicadores: A lógica de decisão, incluindo a interseção dos indicadores e seus ângulos: Enviando as ordens: Se você está interessado, você pode encontrar o completo, Executável no GitHub. Back-Testing Uma vez que eu construí o meu sistema de negociação algorítmica, eu queria saber: 1) se ele estava se comportando adequadamente, e 2) se era qualquer bom. Back-testing é o processo de testar um sistema particular (automatizado ou não) sob os eventos do passado. Em outras palavras, você testar seu sistema usando o passado como um proxy para o presente. MT4 vem com uma ferramenta aceitável para back-testing um sistema de negociação Forex (hoje em dia, existem ferramentas mais profissionais que oferecem maior funcionalidade). Para começar, você configura seus prazos e executa seu programa sob uma simulação a ferramenta irá simular cada tick sabendo que para cada unidade deve abrir a determinado preço, fechar a um determinado preço e atingir níveis altos e baixos especificados. Depois de comparar as ações do programa contra os preços históricos, você terá um bom senso para se ou não a sua execução corretamente. Os indicadores que ele escolheu, juntamente com a lógica de decisão, não foram rentáveis. De back-testing, Id verificado para fora a taxa de retorno de robôs para alguns intervalos de tempo aleatórios desnecessário dizer, eu sabia que meu cliente não ia ficar rico com ele os indicadores que ele escolheu, juntamente com a lógica de decisão, não eram rentáveis. Como exemplo, aqui estão os resultados de executar o programa sobre a janela M15 para 164 operações: Note que nosso saldo (a linha azul) termina abaixo de seu ponto de partida. Uma advertência: dizer que um sistema é rentável ou não rentável isnt sempre genuíno. Muitas vezes, os sistemas são (não) rentáveis ​​por períodos de tempo com base no humor mercados: Otimização de parâmetros e suas mentiras Embora back-testing me fez desconfiar desta utilidade robôs, fiquei intrigado quando eu comecei a brincar com seus parâmetros externos e Notaram grandes diferenças no Índice de Retorno geral. Esta ciência em particular é conhecida como Optimização de Parâmetros. Eu fiz alguns testes ásperos para tentar inferir o significado dos parâmetros externos na razão de retorno e surgiu com algo como isto: Você pode pensar (como eu fiz) que você deve usar o parâmetro A. Mas a decisão não é tão simples como Ele pode aparecer. Especificamente, observe a imprevisibilidade do parâmetro A: para pequenos valores de erro, seu retorno muda drasticamente. Em outras palavras, o parâmetro A é muito provável que sobre-prediga os resultados futuros, pois qualquer incerteza, qualquer mudança em tudo irá resultar em pior desempenho. Mas, de fato, o futuro é incerto E, portanto, o retorno do parâmetro A também é incerto. Na verdade, a melhor opção é confiar na imprevisibilidade. Frequentemente, um parâmetro com um retorno máximo mais baixo mas uma previsibilidade superior (menos flutuação) será preferível a um parâmetro com alto retorno mas pouca previsibilidade. A única coisa que você pode ter certeza é que você não sabe o futuro do mercado, e pensar que você sabe como o mercado vai realizar com base em dados do passado é um erro. Por sua vez, você deve reconhecer essa imprevisibilidade. Pensando que você sabe como o mercado vai realizar com base em dados do passado é um erro. Isso não significa necessariamente que devemos usar o parâmetro B, porque mesmo os retornos mais baixos do parâmetro A são melhores do que o parâmetro B, isso é apenas para mostrar que os parâmetros de otimização podem resultar em testes que exageram os resultados futuros prováveis ​​e tal pensamento não é óbvio. Considerações gerais de negociação de Forex Algoritmos Desde que a primeira experiência de negociação algorítmica Forex, Ive construiu vários sistemas de negociação automatizada para os clientes, e posso dizer-lhe que há sempre espaço para explorar. Por exemplo, eu construí recentemente um sistema baseado em encontrar os chamados movimentos Big Fish que é, enorme pips variações em pequenas, minúsculas unidades de tempo. Este é um assunto que me fascina. Construir seu próprio sistema de simulação é uma excelente opção para aprender mais sobre o mercado Forex, e as possibilidades são infinitas. Por exemplo, você poderia tentar decifrar a distribuição de probabilidade das variações de preços em função da volatilidade em um mercado (EUR / USD por exemplo) e talvez fazer um modelo de simulação Montecarlo usando a distribuição por estado de volatilidade, usando qualquer grau de precisão você quer. Vou deixar isso como um exercício para o leitor ansioso. O mundo Forex pode ser esmagadora, às vezes, mas espero que este artigo tenha lhe dado alguns pontos sobre como começar. Leitura Adicional Hoje em dia, há uma vasta gama de ferramentas para construir, testar e melhorar Trading System Automations: Trading Blox para testes, NinjaTrader para negociação, OCaml para programação, para citar alguns. Eu li extensivamente sobre o mundo misterioso que é o mercado Forex. Aqui estão alguns write-ups que eu recomendo para programadores e leitores entusiastas: Sobre o autor Ver perfil completo raquo Comentários Eu sempre quis aprender sobre isso. Agradecimentos Eu estudei um bocado da teoria do mercado na faculdade e aprendi sobre a troca do canal. Eu sempre pensei que seria um bom ajuste para negociação algo desde a estratégia é recursiva. Você tem algumas dicas sobre como implementar o tipo de canal de estratégias (em oposição às estratégias de Moving Average) I39m certeza de que você sabe disso, mas algumas pesquisas (antigas) mostram que as estratégias MA Exponential fazer mais e até mesmo executar estratégias de compra e manter sem tomar Vantagens fiscais. Há muitos indicadores de canal por aí (ie: Donchian, IREGR, e muitos mais). Há muitos indicadores de canal por aí (ie: Donchian, IREGR e muitos mais) Também você pode codificar seu próprio indicador de canal, uma vez que você tem que você pode fazer o ExpertAdvisor para tomar decisões com base em qualquer indicador / s que você está usando. Os valores dos indicadores são referenciados como uma matriz de ponto zero inverso oo..0 (ou seja: os dados mais recentes estariam na posição 0 do buffer indicador). O livro de Andrew R. Young é um bom ponto de partida para entender como os indicadores funcionam. Obrigado artigo impressionante. Curioso se você se envolveu no quantopian / comunidade Parece uma ótima maneira de obter seus pés molhados Obrigado por este artigo incrível Parabéns Grande post Rogelio Só queria compartilhar minha experiência também :) Quase todos os estados de livro de negociação, que a maioria dos comerciantes falha por causa de Psicológico, quando eles fazem exceções de suas próprias estratégias, assim como um engenheiro meu único tought foi que este é um lugar perfeito para uma solução de software para evitar inntervention humana para o sistema de comércio, uma vez que você decidir começar a usá-lo. Tenho passar um ano inteiro da minha carreira apenas por programação, testes e otimização com dados do passado cada única estratégia que eu era capaz de encontrar on-line e em vários livros de negociação variuos. E você sabe o que - nenhum deles tinha rentabilidade constante. E depois de ler um monte de posts etc. Eu cheguei à conclusão: estamos vivendo em um mundo onde todos podem escrever seu próprio robô comercial e grandes corporações comerciais, bancos etc eles estão constantemente analisando todos os mercados, usando não apenas as estratégias Desenvolvido por alguns gurus de negociação, mas também algoritmos de aprendizado de máquina implantados em super computadores, que tenta encontrar pelo menos alguns padrões em todos os mercados. E aqui está o resultado: uma vez que algum padrão se torna verdade, pelo menos por algum período de tempo ele emediatly transforma em nenhum padrão, porque todo mundo neste jogo estão procurando esses padrões. Uma vez que você vê algum padrão você coloca uma ordem para comprar ou vender, sua ordem empurra o mercado para a direção oposta você quer que ele vá, pelo menos por um pouco. Mas não seja naieve, se você ver o padrão mais provavelmente um monte de outros comerciantes com investimens hudge vê este padrão tão bem desta vez eles estão fazendo o mesmo e todos perdem o seu dinheiro todos juntos. Pense nisso antes de decidir se tornar um comerciante com fundo de engenharia de software. Olá Simanas, Obrigado pelo comentário atencioso. Em um esboço anterior deste artigo eu descrevi quem realmente os jogadores inteligentes neste jogo são, e eu mencionei os caras de Jane Street entre outros que desempenham o papel de intermediário e arbitrageurs no mercado. Nós (o Editor, Charlie Marsh e Me) decidiu não incluir que entre outras reflexões que considerou apenas que você está mencionando neste comentário. Tudo isso dito, eu gosto de acreditar que você pode encontrar uma borda do mercado, se você usar as ferramentas corretas e fazer as simulações corretas usando as variáveis ​​adequadas. Obrigado por comentar Eu haven39t envolvidos em que a comunidade parece incrível para começar a programação e reutilizar o código oferecido lá Bom artigo Rogelio, Em mais leitura, por que você sugeriria Ocami para programação em vez de MQL4 ou MQL5 ou quotRquot ou o que eu gostei deste artigo Como é exatamente os tipos de grandes marcos importantes que eu encontrei. O projeto que começou para uma fórmula personalizada para vários clientes separados tornou-se um produto comercial orientado por submissões de usuários. Agora os usuários podem copiar ou vender seus negócios e copiar trades de indicadores no Meta Trader. SixTysecondoptions It39s chamado de Binário Opções Auto Trader (BOAT para breve) e só faz opções binárias (2 resultados ganhar ou perder apenas). Você pode experimentar com cavalos. Robô Forex é como configurar um ROBÔ na frente da roleta. Bullion Invest - Invest 500 Retorna 350 diariamente durante 50 dias Programa A: Receba Receba 70 diariamente por 50 dias por cada depósito feito para o Programa Padrão. Você receberá seu principal de volta imediatamente após o termo de seu investimento é expirado. Mínimo gastar ids US350 Programa B Receba 200 diariamente por 20 dias para cada depósito feito para o Programa Premium. Você receberá seu principal de volta imediatamente após o termo de seu investimento é expirado. O gasto mínimo é US3500 Programa C: Receba 1000 diariamente por 5 dias para cada depósito feito para o Programa VIP. Você receberá seu principal de volta imediatamente após o termo de seu investimento é expirado. O gasto mínimo é US20000 eo máximo é US150000 Invest Here www. bullioninvest Seguro de Investimento www. payinghyiponline / bullioninvest O Quantopian não fornece quaisquer dados Forex, certo. O site só fornece estoque e etf. O padrão é na mente do comerciante um comerciante deve identificar o padrão em vez de confiar na máquina para identificar a tendência porque a máquina vai falhar, pois será tarde em identificar a tendência (padrões), depois de todas as máquinas foram construídas por humanos cérebro. Assim o patter está no cérebro. Assistindo a tela como as taxas se comportam. Existem vários padrões em diferentes mercados de touro de mercado, mkts urso, mkts intervalo limitado. Escravo Escapado do Governo Divirta-se. Sua competição, 2500 estado e aposentadoria do governo local. Têm 4 trilhões sob investimento. E pagar impostos zero, porque o governo não paga impostos. E têm seus povos dentro posicionado em todas as casas de comércio principais e corporaçõs. no mundo todo. O mercado forex é o maior mercado, mais líquido do mundo, com um valor médio negociado que excede 1,9 trilhões por dia e inclui todas as moedas do mundo. Lta hrefquotforex-matter. blogspot / 2011/06 / seis-passos-para-sucesso-em-forexquotgtSucesso em Forexlt / agt Eu gosto de seu sistema de cópia forex. Você pode copiar os comércios de comerciantes bem sucedidos e ganhar dinheiro, mesmo se você é novato. E gostaria de dizer que suas condições comerciais são muito adequadas para mim. Spreads são bons, eu escolho 1: 600 alavancagem, não exige lta hrefquotforex-matter. blogspot / 2011/06 / forex-lidar-com-seus-lossquotgtDealing Com seu Losseslt / agt Grande artigo lançado em um grande nível e eu adoro seus diagramas (Qualquer pista sobre como você os produziu) Simples pergunta que você pode ser capaz de responder: Você conhece alguém que fornece uma API streaming para os preços das ações de ações listadas no mercado LSE e EUA Qualquer conselho apreciado graças. Eu nunca vi um sistema automatizado que funciona. O melhor sistema de negociação forex seria semi automatizado com alguns controles manuais. 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Sempre me faz me perguntar por que 39experts39 escrever livros de negociação - presumivelmente se seus sistemas ampères abordagens realmente funcionou wouldn39t ter incomodado a escrever os livros totalmente de acordo com a sua crença na beleza do cérebro. E gostaria de sugerir aqui que o uso de máquina é apenas para evitar as limitações humanas. A combinação do corpo humano (cérebro, corpo, mãos) não pode ser tão rápido quanto a máquina para o comércio no mercado com uma latência de menos de 100 milissegundos. A tomada de decisão do cérebro maravilhoso não é independente do tempo. É por isso que colocamos a maior parte dos esforços do cérebro no desenvolvimento e estratégias de teste de volta que normalmente usamos o nosso cérebro para. Sem dúvida haverá situações em que a abordagem manual pode ser melhor do que uma decisão da máquina. Mas é tão provável como emoções fazendo um impacto sobre a tomada de decisão. Com as máquinas, o problema das emoções e dos sentimentos não impedem uma decisão racional. Se o seu cérebro pode pensar, você pode fazer uma máquina fazê-lo. Sem ofensa. StrategyQuant Professional é uma estratégia poderosa plataforma de desenvolvedor que faz uso de técnicas de aprendizagem de máquinas e programação genética para a geração de novos sistemas de negociação para qualquer mercado ou período de tempo . Este software de negociação inclui as mais complexas estratégias de análise de desempenho no mercado. Ele ainda contém várias ferramentas poderosas que permitem testar suas estratégias de robustez para evitar a otimização. O StrategyQuant gera automaticamente requer novas estratégias de negociação em fração do segundo. Ele ajuda você a encontrar novas estratégias de negociação que não são apenas únicas, mas também não são óbvias. Reduz o tempo que é necessário para construir estratégias de semanas e meses a minutos. Ele ainda ajuda a melhorar as estratégias existentes. 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Disclaimer: I Know First-Daily Market Forecast, não oferece investimento pessoal ou aconselhamento financeiro a pessoas físicas, nem atua como consultor financeiro, jurídico ou institucional, nem defende individualmente a compra ou venda de qualquer garantia ou investimento ou o uso de Qualquer estratégia financeira específica. Todos os investimentos, previsões de ações e estratégias de investimento incluem o risco de perda para alguns ou até mesmo de todo o seu capital. Antes de prosseguir quaisquer estratégias financeiras discutidas neste site, você deve sempre consultar um consultor financeiro licenciado. Termos e Condições. Política de Privacidade Jobs I Know First 2010-2013Previsão de moeda baseada em um algoritmo preditivo. Previsões de Forex O gráfico da esquerda mostra a previsão de 28 de dezembro de 2015 que inclui recomendações longas e curtas. As caixas verdes significam sinais longos e as caixas vermelhas significam sinais curtos. O lado direito mostra os retornos dos pares de moeda sugeridos de 29 de dezembro de 2015 a 12 de janeiro de 2016. Veja mais Previsões de moeda Como interpretar este diagrama: Previsão de moeda algorítmica: A tabela à esquerda é a previsão de moeda produzida Pelo algoritmo I Know First8217s. Cada dia, os assinantes recebem previsões para seis horários diferentes. As moedas na previsão de um mês podem ser diferentes daquelas da previsão de 1 ano. Na tabela incluída, foram incluídas apenas as moedas relevantes. Uma caixa verde representa uma previsão positiva, enquanto uma vermelha representa uma previsão negativa. As caixas são então dispostas de acordo com os seus respectivos valores de sinal e previsibilidade (ver abaixo as definições detalhadas). Desempenho da previsão: A tabela à direita compara o desempenho real da moeda com a previsão de I Know First8217s. A coluna intitulada 8220Forecast8221 mostra qual direção o algoritmo previu e a coluna 8220 Change8221 mostra o desempenho da moeda real no período de tempo indicado. A 8220Accuracy8221 coluna mostra um 82208221 se o algoritmo corretamente previu a direção do estoque ou um 8220x8221 se a previsão estava incorreta. O 8220I Know First Hit Ratio8221 representa a precisão do algoritmo quando previu a tendência da moeda. Sinal: Este indicador representa a direção / tendência de movimento prevista não uma porcentagem ou preço-alvo específico. A intensidade do sinal indica o quanto o preço atual desvia do que o sistema considera um preço de equilíbrio ou justo. Previsibilidade: Este valor é obtido calculando a correlação entre a previsão atual eo movimento real do ativo para cada período de tempo discreto. O algoritmo então calcula a média dos resultados de todos os pontos de predição, enquanto dá mais peso ao desempenho recente. À medida que a máquina continua aprendendo, os valores de P geralmente aumentam. Compartilhe isto: Isenção de responsabilidade: Eu sei primeiro - Previsão diária de mercado, não fornece investimento pessoal ou aconselhamento financeiro a pessoas físicas, nem atua como consultores financeiros, legais ou institucionais de investimento ou defende individualmente a compra ou venda de qualquer garantia ou investimento ou O uso de qualquer estratégia financeira específica. Todos os investimentos, previsões de ações e estratégias de investimento incluem o risco de perda para alguns ou até mesmo de todo o seu capital. Antes de prosseguir quaisquer estratégias financeiras discutidas neste site, você deve sempre consultar um consultor financeiro licenciado. Termos e Condições. Política de Privacidade Jobs I Know First 2010-2013