تحليل الأسعار مع الشبكات العصبية

[Agusobi]

حول هذه المجلة

هذه هي مجلتي الخاصة التي توضح بالتفصيل تطوري لشبكة عصبية اصطناعية لمحاولة الحصول على ميزة إحصائية في السوق على إطارات زمنية متعددة. سأقوم بنشر تقدمي أثناء الوصول إلى المعالم ، وسنرى معاً ما إذا كان من الممكن في الواقع الحصول على ميزة ذات دلالة إحصائية باستخدام طريقة التعلم الآلي.

وسأناقش أيضًا كيف أقوم بمعالجة إدارة الأموال المرتبطة بأي ميزة إحصائية قد اكتسبها مع طلابي. سأقوم بنشر محاكاة احتمالية لأداء طلابي باستخدام أساليب إدارة الأموال المختلفة.

يرجى ملاحظة أنني أتاجر حاليا بنجاح (على حساب بسيط ، ~ 4K الحقيقي) باستخدام أنماط الرسم البياني بسيطة وتحليل SR. أنا أيضًا طالب هندسة بدوام كامل ، ولكن قد يكون من الأفضل جدًا أن يكون لديك وكيل مؤتمت ، إما أن أتاجر في غيابي أو أنذرني بإعدادات عالية الاحتمال. في حال كان تطوير هذا المؤشرEA فعالاً في اكتساب ميزة ، ربما سأقوم بإطلاقه في المجتمع بشكل ما.

أحب إدخالك المدروس في الشريط. تعمل التنمية بشكل أفضل عندما تشاهد ، أو الأزواج الحرجة بشكل بنّاء - أو هكذا أوحت لنا حركة البرنامج المفتوحة. لذلك ، إذا كان لديك شيء ذي قيمة لإضافته ، فالرجاء إرساله بكل الوسائل.

[falcod]

ما هي المدخلات؟ سعر بحتة؟ سرير نقال؟ اسعار الفائدة؟ CPI؟ ثانيا ، ما هي معايير الدخولالخروج؟ أغلبية تربح متوقفة على NNs في الأطر الزمنية؟ أنا متعلمة تمامًا على NNs ، وإذا قمت بتقديم إدخالات غير مرتبطة (مع بيانات لا تعتمد بقوة على السعر) ، فستقوم بإدخال خطأ في التعلم الخاص بك. أراهن أنك تعرف ذلك بالفعل. إذن ، السؤال هو ، ما هي المدخلات المرتبطة بقوة؟ أراهن أن سوق العملات ذو كفاءة عالية ، لذا من المحتمل أن تكون البيانات الخارجية الجديدة مثل COT و CPI قد تحققت بالكامل من السعر في بضع دقائق من هذه البيانات التي يتم إصدارها ، وبالتالي التأخر المضطرد جدًا وعدم الكفاءة. لطيف ، NNs ليست محادثة طاولة العشاء. إما أن تحصل على ما أقوله أو لا تفعل. آمل أن يساعد.

[Agusobi]

مفاهيم التصميم المبدئية أولا وقبل كل شيء ، هناك تفسير لنظرية الشبكات العصبية. ترتيب الشبكة العصبية الذي سأستخدمه يمكن مقارنته بالترتيب الموجود في الصورة أدناه. Http://www.gamedev.net/reference/pro...nn/figure1.png تسمى كل دائرة ترى من الصورة عقدة. كل من تلك العقد يعمل كنوع من المشغل. تتحرك المعلومات من المدخلات إلى المخرجات ، من اليسار إلى اليمين في الصورة. في كل عقدة ، يتم جمع البيانات المدخلة لإنشاء المخرجات. يحتوي كل إدخال على وزن مرن ، أو متغير قياس ، حيث يتم ضربه قبل أن يتم جمعه عند العقدة. حسنًا ... لذلك لدينا عقد تتضمن قيمًا متدرجة. كيف في العالم سوف نتوقع حركة السعر في المستقبل لهذا الشيء؟ حسنًا ، تبين أنه إذا أصلحت هذه الأوزان بطريقة ذكية ، فيمكنك تدريب هذه الشبكة بشكل أساسي للتعرف على أنماط المدخلات وإنتاج النواتج التي تريدها وفقًا لتلك الأنماط. إذن ، هنا هو تصميم الشبكة: حركات نقطة الإدخال المتأخرة. وهي في الأساس عبارة عن قيم تتوافق قياساتها مع أبعاد كل شريط في مخطط زمني محدد. على سبيل المثال ، لنفترض أنك حصلت على المخطط التالي:
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580160sds1002544990.jpgإذا تم تصميم الشبكة العصبية الخاصة بك لفحص أنماط شريط أربعة ، فسيكون لديك 12 إجمالي المدخلات. هذا هو ، بالنسبة لكل حانة ، سيكون لها مدخلات للفتيلة السفلى ، جسم القضيب ، وكذلك أعلى الظهر. تكون كلتا قيم الفتيل إما صفرية أو موجبة ، وتكون قيمة نص الشريط إيجابية أو سلبية. لذلك ، بالنسبة إلى مخطط الشموع أعلاه ، سترى المدخلات التالية (تقريبًا) من ترتيب الترتيب | body | lower: 0.02 | -0.26 | 0.18 | 0.06 | -0.12 | 0.00 | 0.20 | -0.03 | 0.23 | 0.00 | 0.30 0.10 لأنك قد رأيت ، كل هذه القيم أقل من 1.0 ؛ هذا لأن مدخلات الشبكة العصبية يجب أن تكون مطابقة بين 1 و -1. المخرجات حتى الآن لدينا مدخلات. ماذا نريد للمخرجات؟ دعنا نختار مؤشرات الخطر الهابطة والمتقلبة لأطر زمنية مختلفة. قل ... اثنان من كل جانب. باختصار: خرج واحد لمستقبلك المرتفع بعد ساعة واحدة. خرج واحد لمستقبلك بعد 4 ساعات. خرج واحد لمستقبلك المنخفض بعد ساعة واحدة. مخرج واحد لمستقبلك المنخفض بعد 4 ساعات. لتدريب النظام ، ننظر إلى الارتفاعات والانخفاضات بعد نمط الإدخال ، ثم نحسب المخرجات ، ثم نستخدم ما يسمى بخوارزمية النسخ الخلفي لضبط أوزان الشبكة بحيث تظهر المخرجات المرغوبة عند تقديم نمط الإدخال هذا. ثم نقوم بذلك على عدد كبير من مجموعات المدخلاتالمخرجات ، ونأمل أن نصل مع مجتمع يمكن ، عند تقديمه مع مجموعة جديدة من المدخلات ، أن يتنبأ بالارتفاعات والانخفاضات المستقبلية بمستوى من الدقة. عندما يكون لدينا مجتمع قد يتنبأ بأعلى المستويات والقيعان المستقبلية ، يمكننا وضع الصفقات مع مستويات TP و SL التي تزيد من احتمالية النجاح. يمكننا أيضًا اختيار إجراء عمليات تداول ذات نسبة مخاطرة ومكافأة جيدة. على سبيل المثال ، قد نختار فقط شراء عندما تتوقع الشبكة نسبة 2: 1 من الأعلى إلى المنخفض ، والبيع فقط للانعكاس. هذا يمكن أن يساعد في الحد من تعرض السوق للخطر ، مع زيادة فرص النجاح الإحصائية. إذا كنت ترغب في مزيد من المعلومات حول الشبكات العصبية ، فألق نظرة على مدخل ويكيبيديا
http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network. توقع مقالة أخرى قريبًا عن البرامج والمعلومات (المخصصة) التي سأستخدمها للتدريب على الشبكة والإعداد.

[Agusobi]

حسنا ، NNs ليست محادثة طاولة العشاء. إما أن تحصل على ما أقوله أو لا تفعل. آمل أن يساعد.
هم في منزلي
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580150.png. أو على الأقل عندما كنت أعمل في قسم الهندسة العصبية في UPEN. الأمل هو أن الشبكة لديها القدرة على تعلم أنماط معقدة بعد عدد كبير من الرسوم التوضيحية. سوف أقوم بفصل البيانات إلى أقسام وإجراء تدريباختبارالتحقق من روبن-روبن مع العديد من التقمصات للشبكات العصبية المعنية. سآخذ شبكات لأطر زمنية كبيرة. ربما واحدة لمدة 15 دقيقة ، واحدة لمدة 1 ساعة ، واحدة لمدة 4 ساعات ، وواحدة إلى اليومية. بمجرد أن يتم تدريب كل منهم بشكل مناسب ، سيكون عليّ تجربة مخططات استنتاج التداول المختلفة. الأكثر وضوحا هي عملية التصويت بأغلبية الأصوات أو ربما بالإجماع. ويمكن لهذه البرامج أيضًا أن تعمل فقط كتحذير للحصول على تثبيت عالي الاحتمال ، ومن ثم يمكن للتحليل الفني والعقلي التقديري أن يخطر قرار التداول الأخير.

[Agusobi]

البرنامج سأقوم بكتابة برامج CC المخصصة الخاصة بي التي تتعامل مع بيانات الإدخال وتجميع مجموعات معلومات التدريبالاختبار. سوف تتعامل برامجي أيضًا مع تدريب واختبار هذه الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها. من المحتمل أن يتم تنفيذ الأنظمة العصبية نفسها باستخدام حزمة برامج عالية الأداء تسمى الشبكة العصبية الاصطناعية السريعة
http://leenissen.dk/fann/). يحتوي على روابط لعدة لغات ، ولكن سأقوم بتجميع المكتبة مباشرة باستخدام برنامج CC لأقصى قدر من الكفاءة. وأخيراً ، ربما أفحص النتائج مرئيًا عن طريق برمجة مؤشر MT4 يعرض مخرجات النظام على المخطط.

[RubenObrayAlob]

كل شيء يبدو رائعا ، وهو يشبه أن الكثير من الناس يهتمون بالشبكات العصبية المستخدمة في العملات الأجنبية بعد نجاح كبير من EA وفقا للشبكات العصبية في مسابقة EA.

[Agusobi]

كل شيء يبدو جيدا ، يبدو أن العديد من الناس قد حصلت على اهتمام الشبكات العصبية المطبقة في العملات الأجنبية بعد نجاح كبير من EA وفقا للشبكات العصبية في مسابقة EA.
أقترح - أرى - أحبذ. تم تجديد اهتمامي بالتأكيد بعد عرض هذا في بطولة التداول الآلي ميتاتريدر ، ولكنني بدأت في البداية في إجراء أبحاث حول NNs وغيرها من أساليب التعلم الآلي فيما يتعلق بتحليل السوق في أواخر عام 2006. وبالإضافة إلى ذلك ، من المحتمل أن تكون هذه الشبكة العصبية قراءة حركة السعر مباشرة بدلاً من المؤشرات المحسوبة ، كما فعل EA الفائز الحالي. لدي بعض التعديلات الجديدة على خطتي التي سأقوم بنشرها عندما أكون أكثر تنبيهاً ولا يجب أن أنهي تصميم VHDL قبل الحادية عشرة من صباح الغد
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580150.png.

[Agusobi]

وبدلاً من تحويل القيمة العددية لهذه المطابع إلى قيم النقطة ، فمن المفضل بدلاً من ذلك أن تقود نوعًا من الرسم البياني الاحتمالي. أي ، لكل فترة زمنية قيد النظر ، يكون لديك زوج من المخرجات على النحو التالي (على سبيل المثال): احتمال احتمال مرتفع 100 نقطة احتمال محتمل مرتفع 50 نقطة احتمال محتمل مرتفع 30 نقطة احتمال محتمل مرتفع 20 نقطة احتمالية التوقعات المرتقبة 10 نقطة احتمال احتمال منخفض -10 نقطة احتمال احتمال منخفض -20 نقطة احتمال احتمال منخفض -30 نقطة احتمال مستقبلي منخفض -50 نقطة احتمال احتمال انخفاض -100 نقطة ولذلك ، فإن كل إشارة خرج تتنبأ الاحتمال ، بالنظر إلى النمط الحالي على إشارة الدخل ، فإن المستقبل المرتفع أو المنخفض هما مسافة محددة بصرف النظر عن السعر الحالي. من المحتمل أن تكون هذه المطابع مفضلة للأسباب التي تصبح واضحة بمجرد استخدام NNs لبعض الوقت. في نهاية المطاف ، تكون جميع أدوات التعلم الآلي عبارة عن نوع من التحليل الإحصائي ، لكن NNs خاصة ، حيث أن الغرض من التقليل إلى أدنى حد هو خطأ الوسط التربيعي الخاص بك ضمن مجموعة البيانات الخاصة بمخرجاتها مقابل الأهداف. المترجم: تميل المخرجات عمومًا إلى متوسط ​​أهدافها. إذا كنت قد حصلت على 100 رسم توضيحي لنمط ما ، وتغيرت الارتفاعات المستقبلية الخاصة به حول متوسط ​​معين ، ستتعلم الشبكة فقط الناتج الذي يعني ذلك. من المحزن أن نقول ، فإن الوسط لا يخبرنا بأي شيء عن شكل هذا العرض. تخيل لو أن 50 من هذه الحالات الـ100 تحركت فقط بعشر نقاط ، إلى جانب 50 نقطة أخرى لنقل 100 نقطة؟ ستخبرنا الشبكة أن الحركة المتوقعة تعني (10،100) = 55 نقطة ، عندما لا تحدث هذه الحركة أبداً! ومع ذلك ، عند العمل مع زوج من الشرر القائم على المدرج الإحصائي ، سنرى أن نقاط قوة الخرج لتلك العُقد التي تتطابق مع 10 و 100 هي 0.5 ، ونقاط القوة المتأصلة في هذه العقد الأخرى هي 0. وهكذا ، عند بناء الخوارزميات التي استخدام هذا الإخراج للتداول ، لا يمكننا تحليل متوسط ​​السعر المتوقع للتغير فقط ولكن العرض. لاحظ أنه من خلال قسمة النطاق القادم إلى صناديق وسعر زمني كافيين ، سنحصل في النهاية على زوج من المخرجات تبدو كصورة مثل:
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580161sds1951816171.pngإن التدريب والاختبار ولا سيما التداول التلقائي المستند إلى الصورة سيكون مضيعة للوقت للغاية ، ومع ذلك ، فإننا سوف نلتزم بزوج من الإطارات والأطر الزمنية المدمجة في الوقت الحالي. ومع ذلك ، سيتم تشتيت جميع المعلمات لهذه الشبكة ونظام التدريبالاختبار ، لذلك إذا تبين أن الشبكة ذات قيمة وقطاراتاختبارات بسرعة كما هو ، فربما يمكننا محاولة رفع القرار عن طريق دمج المزيد من الصناديق والأطر الزمنية.

[puandar]

مرحباً يا درامر!
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580150.pngأتوقع أن هذا الموضوع سيكون ممتعًا وتجربة تعليمية رائعة! لدي بعض الأسئلة ، أحدها عن المدخلات والآخر عن المخرجات. 1. هل ستقوم بتغيير كمية الأشرطة المستخدمة لتوليد معلمات الإدخال بسهولة؟ إذا كان الأمر كذلك ، فهذا يخلق درجة أخرى من الحرية ولكنه قد يوفر نظرة ثاقبة للطريقة التي يؤثر بها نمط تنبئي على الوظيفة. هل NNs 4 بار أكثر أو أقل نجاحا من NNs 10 بار ، وهذا النوع من الشيء. 2. أنا أعرف لماذا تحولت إلى توزيع ، مثل أنني عادة ما ننظر في انهيار الربعية في بحثي. ومع ذلك ، لا يزال من الصعب تبادلها من التوزيع. ماذا عن استخدام خيارات التداول الحقيقية كمخرج؟ قد يكون هناك ثلاثة عوامل. متغيّر فعل للشراء أو الإحتفاظ أو البيع بقيمة (-1،0،1) ، قيمة SL في النقاط وقيمة TP بالنقاط (لأن مدخلاتك تقاس بالنقاط التي أعتقدها). إذا قمت بالبروجيكت ، يمكنك مقارنة المخرجات الحقيقية مع المخرجات المثالية. على سبيل المثال ، إذا تجاوز السعر خلال فترة الاختبار ، 37 نقطة أقل من إغلاق الناتج الأخير و 19 نقطة فوق ذلك الإغلاق ، عندها يمكن أن تتحول التجارة المثالية إلى عملية بيع باستخدام توقف 19 نقطة و TP من 37 نقطة ، أي نتيجة (-1،19،37). لم أعمل أبداً مع برامج NN وأنني أعرف فقط أساسيات نظرية الشباك وترتيبها ، لذا قد لا يكون ذلك منطقياً في الواقع.
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580150.pnghttps://www.cavemantrading.com/attachments/1527580150.pngماذا تعتقد؟

[Agusobi]

1. هل ستتغير عدد الأشرطة المستخدمة لتوليد معلمات الإدخال بسهولة؟ إذا كان الأمر كذلك ، فهذا يخلق مستوى آخر من الحرية ولكنه قد يوفر نظرة ثاقبة للطريقة التي يؤثر بها نموذج التنبؤية على الأداء. هل NNs 4 بار أكثر أو أقل فعالية من NNs 10 بار ، هذا النوع من الشيء.
نعم فعلا
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580151.png

2. أنا أعرف لماذا تغيرت إلى العرض ، لأنني عموما أنظر إلى الأعطال الربعية في بحثي الخاص. ومع ذلك ، لا يزال من الصعب استبدال العرض. ماذا عن استخدام خيارات التداول الحقيقية كإشارة خرج؟ قد يكون هناك ثلاثة متغيرات. متغير عمل للشراء أو الإحتفاظ أو البيع بقيمة (-1،0،1) ، قيمة SL في النقاط وقيمة TP بالنقاط (بما أن مدخلاتك تقاس بالنقاط التي أعتقدها). عندما تعيد التفعيل ، سوف تقارن بين المخرجات الحقيقية والنتائج المثالية. على سبيل المثال ، إذا وصل السعر خلال فترة التقييم إلى مستوى منخفض بمقدار 37 نقطة دون إغلاق الناتج السابق و 19 نقطة فوق ذلك القرب ، فقد تكون الصفقة المثالية قد تحولت إلى عملية بيع مع توقف 19 نقطة و TP من 37 نقطة ، أي إشارة النتيجة من (-1،19،37). لم أعمل أبداً مع برامج NN وأنني أعرف فقط أساسيات مفهوم الشبكات وشكلها ، لذا قد لا يكون ذلك منطقياً في الواقع.
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580151.pnghttps://www.cavemantrading.com/attachments/1527580151.pngماذا تعتقد؟
البيانات التجارية المثالية التي ذكرتها هي في الواقع ما تحدثت عنه في مشاركتي التالية في هذه المجلة. ما تقصده هو استهداف المستقبل المنخفض والعالي لكل نمط إدخال. إشارة شراءبيع في الواقع زائدة عن الحاجة ، شريطة أن يمكنك حسابها عن طريق القول (highgt؛ low) * 2-1. بعد التدريب على مجموعة كبيرة من هذه الأنماط ، من المحتمل أن تتعلم الشبكة العصبية إخراج إحساس هذه القيم عبر مجموعة من الأنماط المماثلة. بدلا من ذلك ، أنا أفضل أن يكون على الشبكة معرفة العرض. إن معرفة التوزيع الإحصائي السابق يسمح لك بوضع استراتيجيات تعتمد على الاحتمالية المحسوبة لضرب نقاط سعر مختلفة. على سبيل المثال ، يتم استخدامنا لمفهوم أخذ عمليات التداول مع نسبة 2: 1 أو 3: 1 إلى نسبة SL ، لكننا لا نستطيع التأكد من أنها ستزيد من أرباحنا بالفعل ، لأنه بدون حافة تنبؤية ، توقف أقرب بشكل عام أكثر عرضة للاصابة من جني الأرباح. إذا عرفنا التوزيع الإحصائي لنقاط السعر خلال الساعة التالية (أو اليوم ، أو الأسبوع ... أي شيء) ، يمكننا وضع نقاط توقف ، من الناحية التاريخية ، هي في الواقع أقل عرضة للضعف من مستوى جني الأرباح لدينا. من الناحية المثالية ، سيكون لدينا القدرة على اختيار التداولات ذات الاحتمالية العالية للغاية والمكافأة العالية ، حيث من غير المحتمل أن يتم ضرب النهاية ، ومن المرجح أن يتم جني الأرباح ، وأخذ الربح أبعد بكثير من النهاية . ويعزو Warren Buffet دائما نجاحه إلى خلق استثمارات منخفضة المخاطر وعالية القيمة. يجب أن يكون هدفنا هو نفسه - أي تحقيق أقصى احتمال للفوز مع تقليل احتمال الخسارة - أو في شروط المتداول: الحصول على ميزة في السوق.

[زينب زينة]

مرحباً عازف الطبلة ، ليس لدي أي خبرة فعلية مع NN ، ولكن يبدو وكأنه يشبه البرمجة الموزعة (المتوازية) ، لذا أعتقد أن لدي فكرة عما تبحث عنه مع البرنامج الخاص بك وكان تفسيرك من NN الخاص بك كن جيد جدا
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580151.png. ربما أقفز بالبندقية بهذا السؤال ولكن علي أن أسأل. هل ستنظر حقاً إلى التقارير الإخبارية للحصول على معلومات إضافية بمجرد حصولك على المدخلات الأولية المدربة؟ أعتقد أنه قد يكون مجموعة بيانات صالحة إذا تم العثور على التصفية والمصادر الصحيحة واستخدامها. ما رأيك؟ أنا أعمل حاليا على مثل هذه البرمجة للأخبار لمؤشر إشارات التجارة. إنه عملي ولكن يحتاج إلى تعديل وإثارة قبل أن أستخدمه للتداولات.

[puandar]

نعم فعلا
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580151.pngمعلومات التجارة المثالية التي ذكرتها هي في الحقيقة ما تحدثت عنه في المقالة التالية في هذه المجلة. ما تتحدث عنه هو استهداف المستقبل القريب والمنخفض لكل نمط إدخال. إشارة شراءبيع زائدة حقًا ، بشرط أن تحسبها بالقول (highgt؛ low) * 2-1. بعد التدريب على مجموعة كبيرة من هذه الأنماط ، ولكن ستتعلم الشبكة العصبية إخراج متوسط ​​تلك القيم على مجموعة من الأنماط المتشابهة.
أنت على حق ، هذا هو الشيء نفسه الذي بدأت به. تلك المعلومة ألقتني لدقيقة واحدة. (hgt؛ مع ذلك) هو منطقي ، 1 أو 0 ، وحصلت عليه.
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580151.pngعلى أي حال ، كما ذكرت فإن NN سوف يبصقون الطريق فقط لذا يجب أن تستخدم التوزيع.

بدلاً من ذلك ، أفضل أن أتعلم المجتمع التوزيع. إن معرفة توزيع المنشورات السابقة يسمح لك بإنشاء استراتيجيات تعتمد على الاحتمالية المحسوبة لضرب نقاط سعر مختلفة. على سبيل المثال ، نحن نستخدم لفكرة قبول الصفقات بنسب تتراوح بين 2: 1 أو 3: 1 إلى SL ، لكننا لا نستطيع التأكد من أنها ستزيد من أرباحنا بالفعل ، لأنه بدون حافة تنبؤية بشكل عام أكثر عرضة للاصابة من جني الأرباح. إذا عرفنا التوزيع الإحصائي لنقاط السعر خلال الساعة التالية (أو اليوم أو الأسبوع ... أيا كان) ، فيمكننا وضع نقاط توقف ، من الناحية التاريخية ، تقل احتمالية قوتها عن مستوى جني الأرباح. من الناحية المثالية ، سيكون لدينا القدرة على اختيار الصفقات التي تعتبر عالية الاحتمال ومكافأة عالية ، حيث من غير المرجح أن يتم ضرب النهاية ، ومن المرجح أن يتم جني الأرباح ، وأيضاً أخذ الربح بشكل كبير من التوقف. ويعزو Warren Buffet دائما نجاحه إلى خلق استثمارات منخفضة المخاطر وعالية القيمة. يجب أن يكون هدفنا متماثلاً - وهو زيادة احتمالية الفوز مع تقليل احتمال الخسارة أو في شروط المتداول: الحصول على ميزة في السوق.
أنت تتحدث لغتي هنا. لدي مؤشر ترابط مغلق يسمى التوقع هو صفر دائمًا حيث يكون هذا واحدًا فقط من هذه المواضيع. يعني TPSL من 3: 1 أن معدل الفوز سيكون حوالي 25٪ في إستراتيجية بلا حافة. بصفة عامة ، يكون معدل الكسب الإلزامي (RWR) لأي إستراتيجية تقريباً (Avg. Loss)(Avg. Gain Avg. Loss). الشيء هو ، لقد حاولت التفاف رأسي حول التداول من العرض في الماضي ، وكان يواجه صعوبة في تصور طريقة لاتخاذ إجراءات ، لا سيما في حالة وجود إمدادات منفصلة لأعلى المستويات والقيعان.
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580151.pngفي الواقع ، أعتقد أن ما سيكون لديك بالفعل هو التوزيع على جميع الأزواج من الارتفاعات والانخفاضات ، وهذا يعني على مكان مرتفع على المحور X ومخفض على Y على سبيل المثال. في أي نقطة معينة من الناحية النظرية سيكون لديك قيمة على الرغم من أنني أعرف أنك ذاهب إلى بن منهم. وأخيرًا ، من أجل إنشاء أداة تداول ، يجب أن تكون هناك بعض العمليات للحصول على المدخلات في نهاية واحدة للقرارات الثلاثة الكبرى (شراءبيع ، وقف ، TP) في الطرف الآخر. هذا قد يكون مشكلة أكثر عمقا من هيكل وتدريب الشبكة نفسها. إنني أحضر هذا اليوم لأنه من الضروري أن تعرف في هذه المرحلة ما تريد أن يبدو عليه الإخراج. إنه لألم أن تجد شيئًا مبنيًا ، ثم تدرك في النهاية أنك تريد أن تفعل شيئًا مختلفًا. نأمل أن تتجنب هذه المشكلة ، وربما تكون قد غطيت بالفعل. أنا هنا من أجل الليلة ، ولكن أتطلع إلى التحديثات الخاصة بك. هذا الموضوع سوف يحكم!
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580151.pnghttps://www.cavemantrading.com/attachments/1527580151.pnghttps://www.cavemantrading.com/attachments/1527580152.pnghttps://www.cavemantrading.com/attachments/1527580152.pnghttps://www.cavemantrading.com/attachments/1527580152.pnghttps://www.cavemantrading.com/attachments/1527580152.png

[tbasliz]

الطبال ، موضوع رائع ، رجل! لقد قمت بالفعل برفع الفهم الخاص بي عن الشبكات العصبية وبرمجتها. من المفترض أن أفعل أشياء مختلفة! . . .اللعنة عليك!!!
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580152.png. . .مزاح. الضحك بصوت مرتفع
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580152.pngانا ذاهب للاستمتاع بهذا!

[Agusobi]

الشيء هو ، لقد حاولت التفاف رأسي حول التداول من العرض في السابق وكان صعوبة في تصور كيفية القيام بذلك ، لا سيما في حالة وجود إمدادات منفصلة لارتفاعات وانخفاضات.
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580152.pngفي الواقع ، أعتقد أن ما سيكون لديك هو توزيع على جميع الأزواج من الارتفاعات والانخفاضات ، وهذا يعني أكثر من مكان مع كبير على المحور X وخفض على Y مثل. في أي نقطة معينة من الناحية النظرية سيكون لديك قيمة على الرغم من أنني أفهم أنك ذاهب إلى بن منهم. وأخيرًا ، من أجل إنشاء تطبيق تداول ، يجب أن يكون هناك بعض الإجراءات للوصول من المدخلات في النهاية إلى 3 قرارات كبيرة (شراءبيع ، وقف ، TP) من جهة أخرى. قد تكون هذه مشكلة أكثر عمقا من بناء وتعليم الإنترنت نفسه. سأقدم هذا اليوم لأنه من المهم أن تفهم في هذه المرحلة ما الذي تريد أن يبدو عليه الإخراج. إنه لألم أن تجد شيئًا تم إنشاؤه ومن ثم تدرك في النهاية أنك تريد أن تفعل شيئًا مختلفًا. نأمل أن تتجنب هذه المسألة ، وربما كنت قد حصلت بالفعل على تغطيتها.
أنا حقا قد أعطت قليلا من التفكير في هذه المسألة. أفهم من أحد رعاتك أنك مهتم بالخوارزميات الجينية. قد تكون هذه حالة قد تكون فيها الجمعية العامة مفيدة إلى حد ما في تحديد الطرق الجيدة للاستفادة من مخرجات الشبكة العصبية. من ناحية أخرى ، هناك عدد غير قليل من تقنيات التعلم أو التصنيف الآلي التي يمكن تطبيقها على مشكلة قرار التداول باستخدام بيانات التوريد. قد يكون لدينا أيضا القدرة على إنتاج استراتيجية التداول من خلال نظرية بسيطة ، ولكن. طالما أننا نفهم ما يعنيه العرض ، يمكننا أن نجعل استخدامه ذكاء. وبشكل أساسي ، سيعلمنا العرض بمدى احتمال الوصول إلى نقطة سعر معينة في إطار زمني معين. نعلم أنه للوصول إلى أعلى بمقدار 50 نقطة أعلى من السعر الحالي ، يجب أن يمر السعر (عادة) عبر مستويات 10 نقطة و 20 نقطة و 30 نقطة و 40 نقطة. لذا ، عند معرفة العرض التقريبي ، يمكننا جمع احتمالات مستويات أكثر تطرفًا لحساب الاحتمالية المتوقعة لضرب أي كمية خلال فترة مستقبلية. يمكننا بعد ذلك إنتاج معايير التجارة التي تختار فقط أكبر الاحتمالات. يمكننا أيضًا تقسيم أوامر جني الأرباح ووقف الخسارة إلى عدد غير قليل من الأوامر الطبقية عبر العرض وفقًا لاحتمالات درجات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك ، هذا هو الإعداد الذي يمكن حسابه من أجل تسهيل أعلى مكافأة بأقل قدر ممكن من المخاطر. على أي حال ، هذا هو كل التخمين الذي سوف تحتاج إلى إعادة النظر بعد الانتهاء من الشبكة النهائية. أعتقد أنني سأبدأ بتطوير المجتمع مع البناء الموصوف ، وعندما ندرك لاحقًا أن توزيع الاحتمالات أقل فائدة من هدف آخر ، يمكننا تغييره بسهولة إلى حد ما. الصعوبة الفعلية للبرمجة هي ببساطة إعداد وتصحيح إطار التدريب والاختبار وعرض الإخراج. سوف يكون هناك بعض الوقت حتى أتمكن من تطوير شيء مفيد ، ولكن سأبقي هذا الموضوع محدثًا عندما أحقق تقدمًا. استمتع بعطلة نهاية أسبوع رائعة ، أو ما تبقى منها
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580152.png

[obgc44]

استراتيجية جيدة جدا جدا! أنا أفعل شيئًا مشابهًا. ما رأيك في دمج اتجاه واسع النطاق للغاية للمعادلة عن طريق تطبيع الأعمدة. ما أعنيه هو قول 10000 بار قبل أن السعر كان 3000 نقطة مخفض. وهذا يعني أننا سنرتفع بمعدل 3 نقاط لكل 10 أشرطة. هل يمكن أن يكون ذلك مفيدًا في حالة ضبط أشرطة OHLC بحيث تعكس ذلك في معادلة التوزيع الخاصة بك؟

[Agusobi]

نهج ممتاز حقا! أنا أفعل شيئًا مشابهًا. ما الذي تدرسه يدمج اتجاه واسع النطاق في المعادلة عن طريق تطبيع القضبان. ما أعنيه هو حالة 10000 قضبان السعر الماضي كان 3000 نقطة أقل. وهذا يعني أنه في المتوسط ​​سنرتفع بمقدار 3 نقاط لكل 10 أشرطة. هل يمكن أن يكون ذلك مفيدًا إذا قمت بتطبيع أعمدة OHLC للدلالة على ذلك في معادلة العرض الخاصة بك؟
فكرة مشيقة. وبدون التطبيع ، سيميل العرض نحو أي شيء يكون الاتجاه طويل الأجل فيه. سيكون هذا الأمر على ما يرام إذا كنا في نفس الاتجاه على المدى الطويل ، ولكن ليس جيدًا إذا تغير الاتجاه في الآونة الأخيرة. أفترض أن بإمكانك القيام ببعض أنواع التقنين ، لكن ليس من الواضح أيضًا بالضبط كيف يجب أن تتطابق بشكل مناسب. قد يكون من الأفضل فقط تضمين مجموعة من المتوسطات المتحركة في المراحل المختلفة على المدخلات. وهذا من شأنه أن يساعد النظام على فصل سبب الانحراف ، وأن يكون في وضع يسمح له بتكرار الكمية الصحيحة من انحراف التوزيع في السوق الحالية. شكرا لك ، charlinks ... نقطة جيدة!

[puandar]

أفهم من واحد من PMs الخاص بك الذي كنت مهتما في الخوارزميات الجينية.
البرامج الجينية (GP) حقا ، والتي كانت نظرية مصممة بعد GA من قبل باحث اسمه كوزا على ما أعتقد. أنا مجرد أحمق في ليلة الأحد.
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580153.jpg:

[obgc44]

2 المرفق (المرفقات) هذا هو المؤشر الذي قمت بإنشائه والذي قد يكون مفيدًا. إنه توزيع سعر سهل. التلاعب بالمعلمات يمكن أن يخلق نتائج مختلفة تمامًا. Cell_width كم عدد الأشرطة المستخدمة لتوزيع السعر لكل عمود cell_rows كم عدد الصفوف لتقسيم توزيع السعر إلى cell_cols كم عدد الأعمدة المولدة ... لبعض الحسابات الثقيلة يمكنك تقليل هذا الرقم إذا كانت الوظيفة تعاني حيث أنك تحتاج على الأرجح إلى توزيع السعر cell_step كلما زاد الرقم ، يتم تخطي المزيد من الكتل لكل خطوة لا تزال تحسب عدد cell_width من الحانات. لذا إذا كان cell_step و cell_width متطابقين تمامًا ، فستجد صورة واضحة وضوح الشمس. إذا كانت cell_width أعلى سترى البيانات غامض في. Cut_off يتم تسوية جميع الخلايا مع قيمة من 0 إلى 1 في حالة رسم كل منهم سيكون مكثفا للغاية الموارد. لذلك لم يتم رسم كل شيء أكبر من cut_off. (أضع 0.8 أحيانًا لتحديد مناطق دعممقاومة قوية) count_inside_bars count_support count_resistance وهذا هو بعض السحر ... بدلاً من حساب الحانة بأكملها قمت بتقسيمها إلى شريط داخلي = (فتح - إغلاق) support = (Low - Min (Open، Close) resistance = (Max (Open، Close) - High) وبهذه الطريقة يمكنك تركيز أبحاثك على الدعم فقط أو على مناطق المقاومة فقط.
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580163427100106.ex4
https://www.cavemantrading.com/attachments/15275801652136428982.jpg

[obgc44]

فكرة مشيقة. وبدون التطبيع ، فإن التوزيع سيميل نحو أي اتجاه طويل الأجل. سيكون هذا الأمر على ما يرام إذا كنا في نفس الاتجاه على المدى الطويل ، ولكن ليس جيدًا إذا تغير الاتجاه في الآونة الأخيرة. أعتقد أن بإمكانك القيام ببعض أنواع التقنين ، لكن ليس من الواضح أيضًا بالضبط كيف يجب أن تطبع بشكل مناسب. قد يكون من الأفضل دمج مجموعة من المتوسطات المتحركة على مراحل مختلفة على المدخلات. وهذا من شأنه أن يساعد النظام على فصل سبب الانحراف ، وأن يكون في وضع يسمح له بتكرار المقدار الصحيح من انحراف التوزيع في السوق الحالية. شكرا ، ... غرض جيد!
أنت تعرف ... أنها فقط ضربتني ... كل ما عليك فعله هو تصحيح سعر أسعار صرف الفائدة !!!
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580154.pngفي الواقع يقوم بعض السماسرة بالتحديد بأن ... يقومون بإصلاح سعر الدخول الخاص بك للدلالة على التبادل ، لذلك إذا كنت تملك GJ لمدة 100 يوم ، سيكون لديك سعر شراء أقل بـ 200 نقطة عن تجارتك الأولية هناك ...

[Agusobi]

البرامج الجينية (GP) في الواقع ، والتي تم تطوير مفهوم بعد GA مع باحث اسمه كوزا أعتقد. أنا فقط أحمق في ليلة الأحد.
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580154.png:
نعم ، أنا شخصية GP هو تطبيق معقول لنظرية GA. إن رواية التعلم الآلي المألوفة لدي (تعلم الآلة بواسطة Tom Mitchell) تعامل كل نوع من خوارزمية التعلم كنهج بحث. لذا فإن GP هو تطبيقك لطريقة بحث GA على برمجة المهام. إذا وضعنا جانباً التصنيف جانباً ، فإن استخدام طريقة بحث خوارزمية جينية لمسألة اختيار التجارة المثلى يمكن بالتأكيد أن يخلق بعض الحلول اللائقة التي لن نفكر بها أبداً.

هذا هو المؤشر الذي أدليت به والذي قد يكون مفيدًا. إنه عرض سعر بسيط. يمكن أن يؤدي تلاعب المعلمات إلى نتائج مختلفة تمامًا. ... بهذه الطريقة ستتمكن من تركيز بحثك على الدعم فقط أو على مناطق المقاومة فقط.
عصري جدا. لقد صنعت شيئًا من هذا القبيل في وقت من الأوقات جذبت مجموعة من خطوط sr باستخدام ألوان مختلفة استنادًا إلى التوزيعات السابقةالمنخفضة السابقة ، ولكن هذا أكثر قابلية للتهيئة. أحسنت!
https://www.cavemantrading.com/attachments/1527580154.png