Forex Neuronales Netzwerk Forum

Neuronale Netze Ich persönlich fühle, dass wir für uns ein wirklich robustes Trading System schaffen müssen, das wir außerhalb der Box denken müssen. Ich habe auch das Gefühl, dass wir neue Werkzeuge entwickeln müssen, anstatt zu versuchen, alte Methoden zu optimieren. Es ist erstaunlich zu sehen, dass jeder hier so hart an Gebäudesystemen arbeitet und zum Wohle von allen. Ich denke, das ist, warum ich aufgehört zu lauern und würde gerne dazu beitragen. Ein paar Dinge, an denen ich mich interessiert habe und an der Arbeit gearbeitet habe. Spektralanalyse. Ich habe einige Software, um digitale Filter von Rohpreis-Aktion zu erstellen. Neuronale Netze: cool, aber immer noch boggles mein Verstand. Markt Sentiment: Ideen in PDFs Angefügt Ist jemand interessiert in Brainstorming Ich glaube, ich werde mit einem rückläufigen digitalen Filter auf die 30 Minuten Euro beginnen. Neuronale Netzwerk-Indikatoren Entwicklung Im versuchen, einige neuronale Netzwerk-Indikatoren für metatrader4 zu machen, und möchte einige sugestions, vor allem in Bezug auf Inputs und Outputs des Netzes, und vielleicht die Struktur oder Art des Netzes, dass Sie das Beste für diese Anwendung betrachten. Soweit in wissen, die besten Ergebnisse für die finanzielle Serie Vorhersage, sind Preisspanne Forcasting, Tops oder Böden Prognose, und das Tip der Dinge. Prognose direkt der Preis (offen, nah) bekommt keine guten Ergebnisse, weil aus zahlreichen Gründen, zum Beispiel eine kleine Verschiebung auf die Zeit zwischen der offenen Zeit und der engen Zeit ihre Werte erheblich ändern könnte. Wenn jemand einen sugestion krank ist, sei froh, es zu hören und es zu versuchen. Übrigens, im kein Experte neuronale Netzwerk-Programmierer, ich habe nur eine gute Idee über das Thema P. Vielen Dank im Voraus, Im versuchen, einige neuronale Netzwerk-Indikatoren für metatrader4 machen, und würde gerne einige sugestions, vor allem in Bezug auf Eingänge und Ausgänge von Das Netz, und vielleicht die Struktur oder Art des Netzes, das Sie das Beste für diese Anwendung betrachten. Soweit in wissen, die besten Ergebnisse für die finanzielle Serie Vorhersage, sind Preisspanne Forcasting, Tops oder Böden Prognose, und das Tip der Dinge. Prognose direkt der Preis (offen, nah) bekommt keine guten Ergebnisse, weil aus zahlreichen Gründen, zum Beispiel eine kleine Verschiebung auf die Zeit zwischen der offenen Zeit und der engen Zeit ihre Werte erheblich ändern könnte. Wenn jemand einen sugestion krank ist, sei froh, es zu hören und es zu versuchen. Übrigens, im kein sachverständiger neuronaler Netzwerkprogrammierer, ich habe nur eine gute Idee über das Thema P. Vielen Dank im Voraus, NN ist meine These paar Jahre her. Aber fast vergessen jetzt Diese Idee kann mich wieder erfrischen. Ich denke, NN basiert auf Mustererkennung mit Backpropagation ist gut für Forex Data Mining. Ich bevorzuge die Verwendung von hohen niedrigen Daten, um die NN zu füttern, um die nächsten täglichen Range Daten vorherzusagen .. Ich denke auch, mit hohen und niedrigen ist viel besser als mit offenen oder engen, um die Wahrheit Ich dont wirklich wie die offenen und schließen Werte für Intraday-Analysen, da sie eher unschätzbare Werte erscheinen, wenn du einen Verschiebung machst, wenn du deinen Startpunkt platzierst. Median Preis sieht auch gut aus, aber ich bevorzuge Highlow als Informationsverlust in weniger. Ich vermutlich vermutlich einen gleitenden Durchschnitt des hohen und eines der niedrigen. Ive fand die JMA zu einem wirklich guten Filter im Vergleich zu regulären MAs so krank meine ersten Tests mit einem kurzen Zeitraum JMA ohne Phasenänderungen, um Distorsion zu vermeiden. Bisher sind die Inputs im Hinblick auf die Vorhersage zukünftiger Bereiche: - JMA von High JMA von Low. - Datum (Tag des Monats, zB Montag, Dienstag). Die andere Idee, die ich im Sinn habe, ist, NN zu verwenden, um Nachrichten Ereignisse Richtung zu prognostizieren. Ich habe eine ziemlich große Datenbank von Forex Grundlagen seit einigen Jahren, also kann ich diese als Eingaben verwenden. Für welche Art von neuronalen Netzwerk zu verwenden, im immer noch einige Forschung, Backpropagation NNs sind die gemeinsamen Standard für NNs, aber es gibt andere, die scheinen sehr gute Ergebnisse zu haben, wie die Zeit verzögerte wiederkehrende Netzwerke (aber sie sind schwer zu trainieren Und verstehe). Andere Idee, die ich hatte, war, eine Fukushima NN zu benutzen, die sind hauptsächlich für die Bildverarbeitung gemacht, aber mit einigen Modifikationen denke ich, dass sie für die Mustererkennung auf Zeiten verwendet werden könnten. Es ist der Thread, wo Menschen Neural Networks Indikator für MT4 entwickeln. In russischer Sprache, sorry. - Sie haben mit einigen E-Books und Artikeln begonnen - dann einige Bibliotheksdateien für Delphi 4 (NeuralBase, Neural Network Wizard, GeneBase, SOMBase, WavUtils) - dann kodierten sie viele Versionen von Indikator NeuroProba. mql4 (Autor ist Rosh) - dann sind sie Getestet und viele Bugs und Fehler bei der Berechnung gefunden. Dieser Thread ist noch nicht geschlossen und scheint, dass sie sich weiterentwickeln (es ist notwendig, sich auf ihrem Forum zu registrieren, um die Anhänge zu sehen). Außerdem habe ich diesen Link über Neural Networks (auf Englisch) gefunden. Es ist der Thread, wo Menschen Neural Networks Indikator für MT4 entwickeln. In russischer Sprache, sorry. - Sie haben mit einigen E-Books und Artikeln begonnen - dann einige Bibliotheksdateien für Delphi 4 (NeuralBase, Neural Network Wizard, GeneBase, SOMBase, WavUtils) - dann kodierten sie viele Versionen von Indikator NeuroProba. mql4 (Autor ist Rosh) - dann sind sie Getestet und viele Bugs und Fehler bei der Berechnung gefunden. Dieser Thread ist noch nicht geschlossen und scheint, dass sie sich weiterentwickeln (es ist notwendig, sich auf ihrem Forum zu registrieren, um die Attachments zu sehen). Außerdem habe ich diesen Link über Neural Networks (auf Englisch) gefunden. Awsome New Digital Ill Blick auf das Material in ein paar Minuten. Gotta brechen die russische .. was ist nicht so toll, aber ich denke, dass mit AltaVista krank in der Lage, einen anständigen Versuch zu machen gekoppelt. Im derzeit Codierung in CORTEX auf andere Neuronale Netze (NN von nun an) und ich planen, in MQ4 umzuwandeln. Ich denke, wir sollten diesen Faden endgültig behalten, weil (und das ist eine Meinung) NN sind die Zukunft der tecnischen Anaylsis. NNs, für diejenigen, die arent Aussenseiter genug zu wissen .. sind grundsätzlich Algorythmen, die das Gehirn imitieren (nicht nessisarily das menschliche Gehirn ..cuz das wäre Mind bustingly kompliziert), dass es lernt, wie es geht. Ich schreibe die EAs, um Ratschläge darüber zu geben, ob ein bestimmtes Signal auf der Grundlage kleiner Muster, die vorher gekommen sind, wenn ein Similer-Signal gegeben wurde. Das ist, was die meisten NNs tun, sie suchen Daten für kleine Muster, die für uns bedeutungslos wäre, oder sogar andere Algäste und sehen, was diese Muster im Laufe der Zeit tun. Die erste EA wird Brain Trend. Ich frage, dass jeder geduldig ist, CORTEX Codierung braucht Zeit. Vielmehr braucht es Zeit, die NNs zu trainieren und sie zu perfektionieren. Wenn jemand hier mit CORTEX oder Code-Konvertierung vertraut ist, würde jede Hilfe geschätzt werden. Ich verstehe, warum das russische Forum kommerziell gehen würde. NNs sind die aktuelle Art mit großen Geldhändlern. Damit. Was sagst du sagen, ich sage, nehmen 2 bewegte Durchschnitte, wenige sup-res Linien und 1 oder zwei Filter und Handel, wenn Sie nicht Geld von einfachem System wie dieses machen können, erwarten Sie nicht von einigen NN, um Sie reich von meinem 3 Jahre Forex Expirience zu machen Ich weiß, wie ich ein perfektes System bauen würde, aber es wird lange lange Codierung sein. An Leats 3 Zeitrahmen zu sehen, alle möglichen Situationen, Reichweite, Trend. Und dann nur paar Systeme zusammen, um perfekte Ergebnisse zu bekommen, ist mein Rat an Sie, wenn Sie wissen, wie man als erster Handel handeln, Geld verdienen und einen Tag, wenn Sie enaugh haben, können Sie versuchen, NN JUST JOKING zu machen, aber botom Linie, die Sie nicht brauchen einige NN Um Geld zu verdienen Ich verbrachte das zweite Jahr meiner Trading-Programmierung und Tests Dosen von Systemen und eines Tages Ich weiß, ich bin nicht Handel von ihnen und viel war gut, profitabel. Ich hatte zuerst mein Gehirn neu zu programmieren, um Angst zu vermeiden, Gier. Und mich zu disziplinieren (und verlor fast 70 von meinem Konto während dieser Zeit) zuerst ein gutes System zu finden (es gibt mehrere gute hier) Geld verdienen, lernen und als zu versuchen, diese NN zu lehren, um dieses System zu handeln oder einfach nur EA zu autotrade für Sie machen Und wenn Sie enaugh Geld, das Sie kaufen können comercial NN ich sagen, nehmen 2 gleitende Durchschnitte, wenige sup-res Linien und 1 oder zwei Filter und Handel, wenn Sie nicht Geld von einfachen System wie dies als nicht erwarten von einigen NN, um Sie reich zu machen Von meinem 3 Jahre Forex Expirience Ich weiß, wie ich würde perfektes System zu bauen, aber es wird lange lange Codierung. An Leats 3 Zeitrahmen zu sehen, alle möglichen Situationen, Reichweite, Trend. Und dann nur paar Systeme zusammen, um perfekte Ergebnisse zu bekommen, ist mein Rat an Sie, wenn Sie wissen, wie man als erster Handel handeln, Geld verdienen und einen Tag, wenn Sie enaugh haben, können Sie versuchen, NN JUST JOKING zu machen, aber botom Linie, die Sie nicht brauchen einige NN Um Geld zu verdienen Ich verbrachte das zweite Jahr meiner Trading-Programmierung und Tests Dosen von Systemen und eines Tages Ich weiß, ich bin nicht Handel von ihnen und viel war gut, profitabel. Ich hatte zuerst mein Gehirn neu zu programmieren, um Angst zu vermeiden, Gier. Und mich zu disziplinieren (und verlor fast 70 von meinem Konto während dieser Zeit) zuerst ein gutes System zu finden (es gibt mehrere gute hier) Geld verdienen, lernen und als zu versuchen, diese NN zu lehren, um dieses System zu handeln oder einfach nur EA zu autotrade für Sie machen Und wenn du echtes Geld machst, kannst du comercial kaufen NN Ich weiß, was du meinst, ich verbringe Monate damit, historische Daten für alle Arten von Indikatoren und Systemen zu übergehen. Und die Quintessenz ist, dass jede Anzahl von ihnen Pips auf jedem gegebenen Handel machen könnte. Alle, die hier sagen, ist, dass es schön wäre, ein INDIPENDANT-System zu haben, das auf eine andere Weise arbeitet, um zu bestätigen oder zu verweigern, was Ihr Indikator oder Ihr System Ihnen sagt. Ich handel mit Brain Trend, MTFMACD, MoneyMap (MQ4 Version) und ich mache ziemlich gut. Aber es wäre noch schön, dass dieses sekundäre System im Hintergrund läuft, um auf der Grundlage von 15 Jahren historischer Daten zu berichten, dieses Signal, wenn es mit diesem Währungspaar auftritt, in diesem Zeitrahmen mit diesem Band hat sich als unzuverlässig erwiesen Cant Beratung dieser Handel Ja, einige könnten es übertreiben. Aber ich nenne es mit einem FOREX Pro wathcing über meine Schulter. Denn solange die Menschen Kreaturen der Gewohnheit sind und weiterhin Zyklen (irgendeine Größe) schaffen, würde ich argumentieren, dass dies ein gut ausgebildetes FOREX NN wäre. Ich rufe das nicht auf, wenn es mich davon abhält, einige Chips zu verlieren. Unsere Erfahrungen scheinen auffallend similer, aber im ein Neuling. Gerade erst mein zweites Jahr als Traderhandel mit echtem Geld. Ich habe die letzten paar Monate verbracht, nur über Indikatoren zu gehen, DASS ICH ARBEITET WERDEN. Und nur spinnen meine Räder .. für die Angst, schlechte Trades zu machen. Aber ich denke, das ist, warum ich das NN entwickeln will. Es kennt keine Angst und reagiert auf Marktdaten, wie es kein Mensch kann. Sie können in den kleinsten Preismustern Sinn finden. Dinge, die unsere gewöhnlichen Indikatoren kippen können. Wenn MQ4 Indikatoren sind Binokel .. dann ist die NN die Hubble. Ich denke, es lohnt sich, sich hier zu entwickeln. Danke NewDigital, ich habe eine Kopie von neuroproba gefunden. Es sieht interessant aus. Ich sehe keine Bugs in der MQ4-Datei, aber ohne das Skript für die NN zu sehen, kann ich nicht sagen, ob es richtig ist oder nicht. Ein Grund, warum die Leute auf sie aufgegeben haben könnten, ist, dass es für sie etwas anderes gibt, aber zwei horizontale Linien zu zeigen (eine rote und eine gelbe, mit der Version habe ich), musst du die StudyNumber auf über 100 einstellen. Ich habe es gezwickt und es bekommen Um die Signale zu vergleichen, die Brain Trend gibt. Diese Einstellung ist 200. Im nicht sicher über die NN Aspekt dieser Indikator aber. Möchtest du vielleicht wissen, wo eine Kopie der Skriptdatei für die NN um Oh herumschwimmen könnte, und der zweite Link, den du gibst, ist zu schneien, wo sie über CORTEX sprechen, was ein sehr gutes Freeware-Programm für die Programmierung von NNs ist. Danke New Digital Join us Download MetaTrader 5 Copyright 2000-2016, MQL5 Ltd. Hybrid Neuronales Netzwerk Stopp-und-Reverse-Strategien für Forex von Michael R. Bryant Neuronale Netze wurden in Handelssystemen seit vielen Jahren mit unterschiedlichem Erfolg eingesetzt. Ihre primäre Anziehungskraft ist, dass ihre nichtlineare Struktur besser in der Lage ist, die Komplexität der Preisbewegung zu erfassen als die üblichen, indikatorbasierten Handelsregeln. Einer der Kritik war, dass neuronale netzwerkbasierte Handelsstrategien dazu neigen, über-fit zu sein und daher nicht gut auf neue Daten zu arbeiten. Eine mögliche Lösung für dieses Problem besteht darin, neuronale Netze mit einer regelbasierten Strategielogik zu kombinieren, um eine hybride Strategie zu schaffen. Dieser Artikel wird zeigen, wie dies mit Adaptrade Builder durchgeführt werden kann. Insbesondere wird dieser Artikel folgendes veranschaulichen: Kombinieren von neuronalen Netzwerken und regelbasierten Logiken für Handelseinträge Ein Drei-Segment-Datenansatz wird verwendet, wobei das dritte Segment zur Validierung der endgültigen Strategien verwendet wird. Der daraus resultierende Strategiecode für MetaTrader 4 und TradeStation wird gezeigt, und es wird gezeigt, dass die Validierungsergebnisse für jede Plattform positiv sind. Neuronale Netze als Trade Entry Filters Mathematisch ist ein neuronales Netzwerk eine nichtlineare Kombination aus einem oder mehreren gewichteten Inputs, die einen oder mehrere Ausgangswerte erzeugt. Für den Handel wird ein neuronales Netzwerk in einer von zwei Möglichkeiten verwendet: (1) als Vorhersage der zukünftigen Preisbewegung oder (2) als Indikator oder Filter für den Handel. Hier wird die Verwendung als Indikator oder Handelsfilter berücksichtigt. Als Indikator fungiert ein neuronales Netzwerk als zusätzliche Bedingung oder Filter, die erfüllt sein muss, bevor ein Handel eingegeben werden kann. Die Eingaben in das Netzwerk sind typischerweise andere technische Indikatoren wie Impuls, Stochastik, ADX, gleitende Durchschnitte und so weiter sowie Preise und Kombinationen der Vorgänger. Die Eingänge sind skaliert und das neuronale Netzwerk ist so ausgelegt, dass die Ausgabe ein Wert zwischen -1 und 1 ist. Ein Ansatz besteht darin, einen langen Eintrag zuzulassen, wenn der Ausgang größer oder gleich einem Schwellenwert wie 0,5 und a ist Kurzer Eintrag, wenn der Ausgang kleiner oder gleich dem Negativ der Schwelle ist -0,5. Diese Bedingung wäre zusätzlich zu den vorhandenen Eintrittsbedingungen. Zum Beispiel, wenn es einen langen Eintrag Zustand wäre, müsste es wahr sein und die neuronale Netzwerkausgabe müsste mindestens gleich dem Schwellenwert für einen langen Eintrag sein. Bei der Einrichtung eines neuronalen Netzes wäre ein Trader typischerweise für die Auswahl der Eingänge und der Netzwerktopologie verantwortlich und für das Zutritt des Netzes, das die optimalen Gewichtswerte bestimmt. Wie unten gezeigt wird, führt Adaptrade Builder diese Schritte automatisch als Teil des evolutionären Buildprozesses durch, auf dem die Software basiert. Mit dem neuronalen Netzwerk als Handelsfilter lässt sich leicht mit anderen Regeln kombinieren, um eine hybride Handelsstrategie zu schaffen, die die besten Eigenschaften traditioneller, regelbasierter Ansätze mit den Vorteilen neuronaler Netze verbindet. Als einfaches Beispiel könnte Builder eine gleitende durchschnittliche Crossover-Regel mit einem neuronalen Netzwerk kombinieren, so dass eine lange Position genommen wird, wenn der schnell gleitende Durchschnitt über den langsamen gleitenden Durchschnitt übergeht und die neuronale Netzwerkausgabe an oder über seinem Schwellenwert liegt. Stop-and-Reverse Trading-Strategien Eine Stop-and-Reverse-Trading-Strategie ist eine, die immer auf dem Markt ist, entweder lang oder kurz. Streng genommen bedeutet quotstop-and-reversequot, dass Sie den Handel umkehren, wenn Ihr Stop-Order getroffen wird. Allerdings benutze ich es als eine kurze Hand für jede Handelsstrategie, die von lang nach kurz zu lang und so weiter umkehrt, so dass Sie immer auf dem Markt sind. Durch diese Definition ist es nicht notwendig, dass die Aufträge Stop-Aufträge sind. Du könntest mit dem Markt eintreten und umgekehrt sein. Es ist auch nicht notwendig, dass jede Seite die gleiche Logik oder sogar die gleiche Reihenfolge verwenden. Zum Beispiel können Sie lange (und beenden kurz) auf eine Stopp-Reihenfolge und geben Sie kurz (und beenden lange) auf einer Marktordnung, mit verschiedenen Regeln und Bedingungen für jeden Eintrag exit. Dies wäre ein Beispiel für eine asymmetrische Stop-and-Reverse-Strategie. Der Hauptvorteil einer Stop-and-Reverse-Strategie ist, dass man immer auf dem Markt ist, man vermisst keine großen Züge. Ein weiterer Vorteil ist die Einfachheit. Wenn es getrennte Regeln und Bedingungen für das Betreten und Verlassen von Trades gibt, gibt es mehr Komplexität und mehr, die schief gehen können. Die Kombination von Einträgen und Ausgängen bedeutet, dass weniger zeitliche Entscheidungen getroffen werden müssen, was weniger Fehler bedeuten kann. Auf der anderen Seite kann man argumentieren, dass die besten Voraussetzungen für den Ausstieg aus einem Handel nur selten die gleichen sind wie für die Einreise in die entgegengesetzte Richtung, dass das Betreten und Verlassen von Geschäften inhärent getrennte Entscheidungen sind, die daher separate Regeln und Logiken angewandt werden sollten. Ein weiterer potenzieller Nachteil, immer auf dem Markt zu sein, ist, dass die Strategie durch jede offene Lücke handeln wird. Ein großer Öffnungsspalt gegen die Position kann einen großen Verlust bedeuten, bevor die Strategie umgekehrt werden kann. Strategien, die selektiv ein - und aussteigen, oder der Ausstieg am Ende des Tages kann die Auswirkungen der Eröffnungslücken minimieren. Da das Ziel ist es, eine Forex-Strategie zu bauen, ist MetaTrader 4 (MT4) eine offensichtliche Wahl für die Handelsplattform, da MetaTrader 4 in erster Linie für Forex entworfen ist und weithin für den Handel dieser Märkte verwendet wird (siehe z. B. MetaTrader vs. TradeStation : Ein Sprachvergleich). Doch in den vergangenen Jahren hat TradeStation die Forex-Märkte viel aggressiver angesprochen. Abhängig von Ihrem Handelsvolumen und einem Account-Niveau ist es möglich, die Devisenmärkte durch TradeStation zu handeln, ohne irgendwelche Plattformgebühren zu verursachen oder Provisionen zu bezahlen. Spreads sind angeblich eng mit guter Liquidität auf den großen Forex-Paaren. Aus diesen Gründen wurden beide Plattformen für dieses Projekt gezielt. Mehrere Probleme entstehen bei der gleichzeitigen Ausrichtung auf mehrere Plattformen. Zuerst können die Daten auf verschiedenen Plattformen unterschiedlich sein, mit Unterschieden in Zeitzonen, Preisangaben für einige Takte, Volumen und verfügbare Datumsbereiche. Um diese Unterschiede zu glätten, wurden Daten von beiden Plattformen erhalten, und die Strategien wurden über beide Datenreihen gleichzeitig gebaut. Die besten Strategien waren also die, die bei allen Datenreihen trotz aller Unterschiede in den Daten gut funktionierten. Die im Builder verwendeten Dateneinstellungen sind unten in Abb. 1. Wie aus der Marktdaten-Tabelle in der Abbildung abgeleitet werden kann, wurde der Eurodollar-Devisenmarkt mit einer Bargröße von 4 Stunden (240 Minuten) gezielt (EURUSD). Andere Stabgrößen oder - märkte hätten genauso gut gedient Ich konnte nur so viele Daten über meine MT4-Plattform erhalten, wie durch den in Abb. 1 (Datenreihe 2), so dass der gleiche Datumsbereich verwendet wurde, um die äquivalenten Datenreihen der TradeStation zu erhalten (Datenreihe 1). 80 der Daten wurden für den Bau (kombinierte Stichprobe und Quotierung von Stichproben) verwendet, wobei 20 (62014 bis 21015) zur Validierung beiseite gesetzt wurden. 80 des Originals 80 wurde dann auf einen Ziffernprobenquotts ​​gesetzt, wobei 20 auf eine Quotierung der Probe eingestellt wurde, wie in Fig. 1. Die Bidask-Spread wurde auf 5 Pips gesetzt, und die Handelskosten von 6 Pips oder 60 pro Full-Size-Los (100.000 Aktien) wurden pro Umdrehung angenommen. Beide Datenreihen wurden in den Build aufgenommen, wie durch die Häkchen in der linken Spalte der Market Data Tabelle angezeigt. Abbildung 1. Marktdateneinstellungen für den Aufbau einer Forex-Strategie für MetaTrader 4 und TradeStation. Ein weiteres mögliches Problem bei der Ausrichtung auf mehrere Plattformen ist, dass Builder entworfen ist, um die Art und Weise, wie jede unterstützte Plattform ihre Indikatoren berechnet, zu duplizieren, was bedeutet, dass die Indikatorwerte je nachdem, welche Plattform ausgewählt wird, unterschiedlich sein wird. Um diese mögliche Diskrepanz zu vermeiden, sollten alle Indikatoren, die in MetaTrader 4 anders als in der TradeStation ausgewertet werden, aus dem Build eliminiert werden, was bedeutet, dass folgende Indikatoren vermieden werden sollten: Alle anderen Indikatoren, die für beide Plattformen verfügbar sind, werden auf die gleiche Weise berechnet Beide Plattformen. TradeStation umfasst alle Indikatoren, die im Builder verfügbar sind, während MetaTrader 4 nicht. Um also nur Indikatoren einzuschließen, die in beiden Plattformen verfügbar sind, sollte die MetaTrader 4-Plattform als Codetyp im Builder ausgewählt werden. Das entfernt automatisch alle Indikatoren aus dem Build-Set, die für MT4 nicht verfügbar sind, wodurch die Indikatoren, die in beiden Plattformen verfügbar sind, verlassen werden. Darüber hinaus, da ich bemerkte Unterschiede in der Lautstärke Daten aus jeder Plattform erhalten, habe ich alle Volumen-abhängige Indikatoren aus dem Build-Set entfernt. Schließlich wurde der Tageszeitindikator wegen der Unterschiede in den Zeitzonen zwischen den Datendateien entfernt. In Fig. 2, unten, wird die Liste der Indikatoren, die in dem Build-Set verwendet werden, sortiert, ob der Indikator vom Buildprozess berücksichtigt wurde (quotConsiderquot Spalte). Die Indikatoren, die aus den oben erwähnten Gründen aus der Betrachtung entfernt wurden, werden oben in der Liste angezeigt. Die restlichen Indikatoren, beginnend mit quotSimple Mov Avequot, waren alle Teil des Buildsatzes. Abbildung 2. Indikator-Auswahl im Builder, wobei die Indikatoren aus dem Build-Set entfernt werden. Die im Bauprozess verwendeten Auswertungsmöglichkeiten sind in Abb. 1 dargestellt. 3. Wie bereits erwähnt, wurde MetaTrader 4 als Codeauswahl ausgewählt. Nachdem Strategien im Builder erstellt wurden, können beliebige Optionen auf der Registerkarte Auswertungsoptionen einschließlich des Codetyps geändert und die Strategien neu ausgewertet werden, wodurch auch der Code in welcher Sprache ausgewählt wird. Diese Funktion wurde verwendet, um den TradeStation-Code für die endgültige Strategie zu erhalten, nachdem die Strategien für MetaTrader 4 gebaut wurden. Abbildung 3. Evaluierungsoptionen im Builder für die EURUSD-Forex-Strategie. Um Stopp-und-Reverse-Strategien zu erstellen, wurden alle Exit-Typen aus dem Build-Set entfernt, wie unten in Abb. 4. Alle drei Arten von Eintragsaufträgen - Markt, Stop und Limit - wurden als quotconsiderquot belassen, was bedeutet, dass der Buildprozess während des Buildprozesses einen von ihnen berücksichtigen könnte. Abbildung 4. Im Builder ausgewählte Auftragstypen, um eine Stop-and-Reverse-Strategie zu erstellen. Die Builder-Software generiert automatisch regelbasierte logische Bedingungen für die Eingabe und den Ausstieg. Um der Strategie ein neuronales Netzwerk hinzuzufügen, ist es nur notwendig, die Option quotInclude ein neuronales Netzwerk in Eintragsbedingungen auf der Registerkarte Strategy Options zu wählen, wie unten in Abb. 5. Die neuronalen Netzwerkeinstellungen wurden bei ihren Vorgaben belassen. Als Teil der Stop-and-Reverse-Logik wurde die Option Market Sides auf LongShort gesetzt, und die Option to quotWait für den Exit vor dem Eingeben eines neuen Tradequot wurde deaktiviert. Letzteres ist notwendig, um den Eintrag zu erlauben, die aktuelle Position bei einer Umkehr zu beenden. Alle anderen Einstellungen wurden bei den Vorgaben belassen. Abbildung 5. Strategieoptionen, die im Builder ausgewählt wurden, um eine Hybridstrategie zu erstellen, die sowohl die regelbasierten als auch die neuronalen Netzwerkbedingungen verwendet. Die evolutionäre Natur des Bauprozesses im Baumeister wird von der Fitness geleitet. Die aus den Zielen und Bedingungen berechnet wird, die auf der Registerkarte Metriken definiert sind, wie unten in Abb. 6. Die Build-Ziele wurden einfach gehalten: Maximierung des Nettogewinns bei gleichzeitiger Minimierung der Komplexität, die im Verhältnis zum Nettogewinn ein geringes Gewicht verlieh. Mehr Aufmerksamkeit wurde auf die Baubedingungen gelegt, die den Korrelationskoeffizienten und die Bedeutung für die allgemeine Strategiequalität sowie die durchschnittlichen Handelsstäbe und die Anzahl der Trades beinhalteten. Zunächst wurden nur die durchschnittlichen Stäbe im Handel als Bauzustand aufgenommen. Allerdings wurde in einigen der frühen bauen der Nettogewinn über die Handelslänge begünstigt, so dass die Anzahl der Trades metric hinzugefügt wurde. Der angegebene Bereich für die Anzahl der Trades (zwischen 209 und 418) entspricht den durchschnittlichen Handelslängen zwischen 15 und 30 bar, basierend auf der Anzahl der Takte in der Buildperiode. Infolgedessen legte das Hinzufügen dieser Metrik mehr Wert auf das Handelslängenziel, das zu mehr Mitgliedern der Bevölkerung mit dem gewünschten Umfang der Handelslängen führte. Abbildung 6. Erstellen von Zielen und Bedingungen, die auf der Registerkarte Metriken festgelegt sind, bestimmen, wie die Fitness berechnet wird. Die quotConditions für die Auswahl von Top-Strategien quot duplizieren die Build-Bedingungen, außer dass die Top-Strategien Bedingungen über den gesamten Datenbereich ausgewertet werden (ohne das Validierungssegment, das separat ist), anstatt nur über die Buildperiode, wie es der Fall für die Bauen Bedingungen. Die Top-Strategien Bedingungen werden von dem Programm verwendet, um alle Strategien, die alle Bedingungen in einer separaten Bevölkerung zu beiseite legen. Die endgültigen Einstellungen werden auf der Registerkarte "Build Options" vorgenommen, wie unten in Abb. 7. Die wichtigsten Optionen hierbei sind die Populationsgröße, die Anzahl der Generationen und die Option zum Zurücksetzen auf der Grundlage der Leistungsbezeichnung. Die Bevölkerungsgröße wurde so gewählt, dass sie groß genug war, um eine gute Vielfalt in der Bevölkerung zu erhalten, während sie noch klein genug war, um in einer angemessenen Zeitspanne zu bauen. Die Anzahl der Generationen basierte darauf, wie lange es dauert, bis ein paar vorläufige Builds für die Ergebnisse zu konvergieren. Abbildung 7. Die Build-Optionen umfassen die Populationsgröße, die Anzahl der Generationen und die Optionen für das Zurücksetzen der Population auf der Grundlage der Leistungserbringung. Die Option to quotReset on Out-of-Sample (OOS) Performancequot startet den Build-Prozess über die angegebene Anzahl von Generationen, wenn die angegebene Bedingung in diesem Fall erfüllt ist, wird die Population zurückgesetzt, wenn der Quoten-Gewinn-Netto-Gewinn ist Weniger als 20.000. Dieser Wert wurde auf der Grundlage von Vorversuchen gewählt, um ein hoch genug Wert zu sein, dass es wahrscheinlich nicht erreicht werden würde. Infolgedessen wurde der Buildprozess alle 30 Generationen wiederholt, bis manuell gestoppt wurde. Dies ist ein Weg, um das Programm identifizieren Strategien auf der Grundlage der Top-Strategien Bedingungen über einen längeren Zeitraum zu identifizieren. In regelmäßigen Abständen kann die Top-Strategien-Population überprüft und der Build-Prozess abgebrochen werden, wenn geeignete Strategien gefunden werden. Beachten Sie, dass ich Zitat-of-samplequot in Anführungszeichen. Wenn die Periodenqualitätsperiode verwendet wird, um die Population auf diese Weise zurückzusetzen, ist die Periodenabfrageperiode nicht mehr wirklich außerhalb des Samples. Seit dieser Periode wird nun verwendet, um den Build-Prozess zu führen, ist es effektiv Teil der In-Sample-Periode. Darum ist es ratsam, ein drittes Segment zur Validierung aufzuheben, wie oben diskutiert wurde. Nach mehreren Stunden der Verarbeitung und einer Reihe von automatischen Umbauten wurde eine geeignete Strategie in der Top-Strategie-Population gefunden. Die geschlossene Handelskurve ist in Abb. 8. Die Eigenkapitalkurve zeigt eine konsistente Performance in beiden Datensegmenten mit einer ausreichenden Anzahl von Trades und im Wesentlichen die gleichen Ergebnisse über beide Datenreihen. Abbildung 8. Handelskurse für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie. Um die Strategie über den Validierungszeitraum zu überprüfen, wurden die Datumskontrollen auf der Registerkarte Markets (siehe Abb. 1) auf das Enddatum der Daten (2112015) geändert und die Strategie wurde neu ausgewertet, indem Sie den Befehl Auswertung aus der Strategie auswählen Menü im Builder. Die Ergebnisse sind unten in Fig. 1 gezeigt. 9. Die Validierung führt dazu, dass die rote Box zeigt, dass die Strategie auf Daten, die während des Buildprozesses nicht verwendet wurden, gehalten wurde. Abbildung 9. Handelskurse für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie einschließlich des Validierungszeitraums. Die endgültige Überprüfung ist zu sehen, wie die Strategie auf jeder Datenreihe separat mit der Code-Ausgabe-Option für diese Plattform durchgeführt. Dies ist notwendig, da, wie oben erläutert, Unterschiede in den Ergebnissen je nach (1) dem Codetyp und (2) der Datenreihe bestehen können. Wir müssen überprüfen, ob die gewählten Einstellungen diese Unterschiede, wie beabsichtigt, minimiert haben. Um die Strategie für MetaTrader 4 zu testen, wurde die Datenreihe von TradeStation auf der Registerkarte Markets abgewählt und die Strategie neu bewertet. Die Ergebnisse sind unten in Fig. 1 gezeigt. 10, die die untere Kurve in Fig. 1 dupliziert. 9. Abbildung 10. Abgeschlossene Handelskurve für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie einschließlich des Validierungszeitraums für MetaTrader 4. Um die Strategie für TradeStation zu testen, wurde die Datenreihe von TradeStation ausgewählt und die Serie für MetaTrader 4 wurde auf der Registerkarte Markets abgewählt, die Codeausgabe wurde in quotTradeStation geändert, und die Strategie wurde neu ausgewertet. Die Ergebnisse sind unten in Fig. 1 gezeigt. 11 und scheinen sehr ähnlich der mittleren Kurve in Abb. 9, wie erwartet Abbildung 11. Handelskurse für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie einschließlich des Validierungszeitraums für die TradeStation. Der Code für beide Plattformen ist unten in Fig. 12. Klicken Sie auf das Bild, um die Code-Datei für die entsprechende Plattform zu öffnen. Die Prüfung des Codes zeigt, dass der regelbasierte Teil der Strategie für die langen und kurzen Seiten unterschiedliche volatilitätsbedingte Bedingungen verwendet. Die neuronalen Netzeingänge bestehen aus einer Vielzahl von Indikatoren, darunter Tag-von-Woche, Trend (ZLTrend), Intraday High, Oszillatoren (InvFisherCycle, InvFisherRSI), Bollinger Bands und Standardabweichung. Die Hybrid-Natur der Strategie ist direkt in der Code-Anweisung (aus dem TradeStation-Code) zu sehen: Wenn EntCondL und NNOutput gt 0,5 dann beginnen Buy (quotEnMark-Lquot) NShares Aktien nächsten Bar auf Markt Die Variable quotEntCondLquot stellt den regelbasierten Eintrag dar Bedingungen und quotNNOuputquot ist die Ausgabe des neuronalen Netzes. Beide Bedingungen müssen wahr sein, um den langen Eintrag zu platzieren. Der kurze Einstiegsvorgang funktioniert genauso. Abbildung 12. Trading-Strategie-Code für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie (links, MetaTrader 4 rechts, TradeStation). Klicken Sie auf die Abbildung, um die entsprechende Code-Datei zu öffnen. Laden Sie eine Builder-Projektdatei (.gpstrat) herunter, die die in diesem Artikel beschriebenen Einstellungen enthält. Dieser Artikel betrachtete den Prozess des Aufbaus einer hybriden Regel-basierten Netzwerk-Strategie für die EURUSD mit einem Stop-and-Reverse (immer im Markt) Ansatz mit Adaptrade Builder. Es wurde gezeigt, wie der Strategiecode für mehrere Plattformen generiert werden kann, indem er eine gemeinsame Teilmenge der Indikatoren auswählt, die in jeder Plattform dieselbe Weise funktionieren. Die notwendigen Einstellungen, um Strategien zu generieren, die von lang nach kurz und zurück umkehren, wurden beschrieben, und es wurde gezeigt, dass die resultierende Strategie positiv auf einem separaten Validierungssegment von Daten durchgeführt wurde. Es wurde auch überprüft, dass die Strategie ähnliche Ergebnisse mit der Daten - und Code-Option für jede Plattform erzeugt hat. Wie oben diskutiert, hat der Stop-and-Reverse-Ansatz mehrere Nachteile und kann nicht an alle appellieren. Allerdings kann ein immer-in-der-Markt-Ansatz attraktiver mit Forex-Daten, weil die Forex-Märkte rund um die Uhr handeln. Infolgedessen gibt es keine Session-Opening-Lücken, und die Trading-Aufträge sind immer aktiv und verfügbar, um den Handel umzukehren, wenn sich der Markt ändert. Die Verwendung von Intraday-Daten (4-Stunden-Bars) lieferte mehr Datenstäbe für den Einsatz im Build-Prozess, war aber ansonsten ziemlich willkürlich, da die alltägliche Art der Strategie bedeutet, dass Trades über Nacht getragen werden. Der Build-Prozess wurde erlaubt, verschiedene Bedingungen für die Eingabe von langen und kurzen, was zu einer asymmetrischen Stop-and-Reverse-Strategie zu entwickeln. Trotz des Namens tritt die daraus resultierende Strategie sowohl lange als auch kurze Trades auf Marktaufträgen ein, obwohl Markt-, Stop - und Limit-Aufträge vom Bauvorgang unabhängig für jede Seite berücksichtigt wurden. In der Praxis würde das Umkehren von Long zu Short bedeuten, dass die doppelte Anzahl der Aktien auf dem Markt kurzfristig verkauft werden sollte, da die Strategie derzeit z. B. Wenn die aktuelle Long-Position 100.000 Aktien war, würden Sie verkaufen kurze 200.000 Aktien am Markt. Ebenso, wenn die aktuelle Short-Position 100.000 Aktien war, würden Sie 200.000 Aktien auf dem Markt kaufen, um von kurz nach lang umzukehren. Es wurde eine kürzere Preisgeschichte verwendet, als wäre es ideal. Nonetheless, the results were positive on the validation segment, suggesting the strategy was not over-fit. This supports the idea that a neural network can be used in a trading strategy without necessarily over-fitting the strategy to the market. The strategy presented here is not intended for actual trading and was not tested in real-time tracking or trading. However, this article can be used as a template for developing similar strategies for the EURUSD or other markets. As always, any trading strategy you develop should be tested thoroughly in real-time tracking or on separate data to validate the results and to familiarize yourself with the trading characteristics of the strategy prior to live trading. This article appeared in the February 2015 issue of the Adaptrade Software newsletter. HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN INHERENT LIMITATIONS. UNTERNEHMEN EINE TATSÄCHLICHE LEISTUNGSAUFNAHME, ERFOLGREICHE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN AKTUELLES HANDEL. ALSO, SINCE THE TRADES HAVE NOT ACTUALLY BEEN EXECUTED, THE RESULTS MAY HAVE UNDER - OR OVER-COMPENSATED FOR THE IMPACT, IF ANY, OF CERTAIN MARKET FACTORS, SUCH AS LACK OF LIQUIDITY. SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNT ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. If youd like to be informed of new developments, news, and special offers from Adaptrade Software, please join our email list. Thank you. Neural Network Software for Forex, Stocks, and Futures What is a Neural Network While artificial neural networks are not as complex as the human brain, they can assume brain-like functions. Similar to the human learning process, artificial neural networks can be designed to learn patterns from exposure to repeated examples of those patterns. Like the human brain, neural networks learn by sifting through data over and over again to find patterns. This repeated exposure allows neural networks to generalize conclusions about related but previously unseen patterns. VantagePoints Neural Networks do the learning for you The process of pattern recognition is what gives artificial neural networks their ability to make forecasts of future market patterns such as the short term trend direction of individual markets. Specifically, VantagePoints Neural Networks study data and learn subtle relationships within and between related domestic and global markets. They can then recognize hidden repeating patterns in global market data and use this information to make highly accurate predictive market forecasts that you can apply to your trading. Transformative technology giving you an invaluable edge The Neural Networks are just one of the building blocks of VantagePoints revolutionary technology that gives traders like you highly accurate market forecasts for a definitive edge. Louis Mendelsohn, a recognized trading software pioneer and our company founder, and his research team, the Predictive Technologies Group, have spent millions of dollars and nearly three decades researching and applying neural networks to the global financial markets. Mr. Mendelsohn has written extensively about neural networks and their application to the global markets and trend forecasting in numerous books and dozens of technical articles in financial journals over the past twenty-five years. Neural Network Forex Model Account Details Most values on this page (including the Strategy Equity Chart, above) have been adjusted by estimated trading commissions and subscription costs. Some advanced users find it useful to see quotrawquot Model Account values. These numbers do not include any commissions, fees, subscription costs, or dividend actions. Strategy developers can quotarchivequot strategies at any time. This means the strategy Model Account is reset to its initial level and the trade list cleared. However, all archived track records are permanently preserved for evaluation by potential subscribers. Aufrechtzuerhalten. Auf, , , . , , , , , , . ,,, , - , , . , , . , , , , . , - , , . , , , -. . , ( ) . . , , , , , . , , go-forward . , , , , . . , , , . , -, , . . . , - ( , Maximum Peak to Valley Drawdown.) , , . , , , . . . Aufrechtzuerhalten. Aufrechtzuerhalten. Not available