신경망 외환 거래

뉴런 네트워크는 이익을 예측합니다. 신경 네트워크는 인간 두뇌의 기능에있어 특정 주요 측면을 모방하는 최첨단의 훈련 가능한 알고리즘입니다. 이 기술은 고유 한 자체 트레이닝 능력, 분류되지 않은 정보를 형식화하는 능력 및 대부분의 기능을 제공합니다 중요한 것은 예측할 수있는 과거 정보를 기반으로 예측을 수행 할 수있는 능력입니다. 신경 네트워크는 예측 및 마케팅 리서치 솔루션을 비롯한 다양한 비즈니스 애플리케이션에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 사기 탐지 또는 위험 평가와 같은 일부 영역에서는 논쟁의 여지가없는 지도자 신경망이 응용 분야로 사용하는 주요 분야는 재무 운영, 기업 계획, 거래, 비즈니스 분석 및 제품 유지 관리입니다. 신경망은 모든 종류의 상인이 유익하게 적용 할 수 있습니다. 신경망에 도입 된이 기술 분석 방법을 통해 우리를 이끌어 갈 방법을 보여줄 것입니다. 대부분의 사람들은 신경 네트워크에 대해 들어 본 적이 없으며, 상인이 아니라면 자신이 무엇인지 알 필요가 없을 것입니다. 그러나 정말로 놀랍습니다. 그러나 많은 사람들이 신경 네트워크 기술로 풍부한 혜택을 누릴 수 있습니다. 심지어 들어 본 적도없고, 높은 과학적 아이디어로 받아들이거나 매끄러운 마케팅 기법으로 생각할 수도 있습니다. 신경 네트워크에 대한 모든 희망을 고정시키고, 긍정적 인면에서 그물을 라이오 네이트하는 사람들도 있습니다 그 (것)들과 가진 경험 및 어떤 종류의 문제든지에은 탄알 해결책으로 그 (것)들에 관하여 그러나 어떤 무역 전략든지 같이 신경 네트워크는 단추 또는 2 개를 눌러 부유 한 그것을 치는 것을 허용 할 빠른 해결책이 아니다 실제로, 정확한 이해 신경 네트워크의 목적은 그들의 성공적인 적용을 위해 매우 중요합니다. 신경과 관련된 네트워크는 새로운 접근 방식을 취하는 사람들을위한 새로운 기술적 분석 방법입니다. 자신의 비즈니스에 도움이되며, 이 방법을 사용하기 위해 시간과 노력을 기꺼이 기울일 수 있습니다. 올바르게 적용하면 신경 네트워크가 정기적으로 수익을 창출 할 수 있습니다. 기회를 발견하기 위해 신경망 사용 많은 오해 특정 시장 상황에서 행동하는 방법에 대한 조언을 제공 할 수있는 예측 도구를위한 신경망 신경망은 어떤 예측도하지 않고 대신에 가격 데이터를 분석하고 기회를 발견합니다. 신경 네트워크를 사용하여 철저히 분석 된 데이터, 전통적인 기술 분석 방법을 사용할 때 반드시 필요한 경우는 아님 심각한 생각을 가진 상인의 경우 신경 네트워크는 다른 기술 분석 방법으로는 불가능한 미묘한 비선형 상호 의존성 및 패턴을 감지 할 수있는 잠재력이 큰 차세대 도구입니다 Best Nets 훌륭한 제품이나 기술과 마찬가지로 신경 네트워크는 모든 것을 끌어 들이기 시작했습니다. l 싹 트는 시장을 찾고있는 사람들 차세대 소프트웨어에 대한 급류의 광고는 시장에 넘쳐났습니다 - 모든 신경 네트워크 알고리즘 중에서 가장 강력한 것을 축하하는 광고 광고 주장이 진실과 비슷한 드문 경우에도 효율성의 10 증가는 아마도 신경 네트워크에서 얻을 수있는 가장 큰 것입니다. 즉, 기적적인 수익을 내지 않으며 특정 상황에서 얼마나 잘 작동하는지에 관계없이 일부 데이터 세트 및 작업 클래스가있을 것입니다. 이전에 사용 된 알고리즘이 우수한 것으로 남아 있음 트릭을 수행하는 알고리즘이 아니라는 것을 기억하십시오. 타겟 인디케이터에 대한 잘 준비된 입력 정보는 신경망 성공에있어 가장 중요한 구성 요소입니다. 더 빠른 수렴성이 더 낫습니다. 이미 신경 네트워크를 사용하는 많은 사람들 실수로 자신의 넷이 더 빨리 결과를 제공할수록 더 좋다는 것을 믿는다. 그러나 이것은 망상이다. 좋은 네트워크는 결정되지 않았다. b. y 결과를 산출하는 속도와 사용자는 네트워크 열차 속도와 생성 된 결과의 품질 간의 최상의 균형을 찾는 법을 배워야합니다. 신경망의 올바른 적용 많은 거래자는 신경망을 너무 많이 배치하기 때문에 잘못 적용합니다 그들이 제대로 사용하는 방법에 대한 적절한 지침을 제공하지 않고 모두 사용하는 소프트웨어에 대한 신뢰 신경 네트워크를 올바른 방법으로 사용함으로써 상인은 네트워크 준비주기의 모든 단계에주의를 기울여야합니다. 생각을 발명하고, 아이디어를 형식화하고, 테스트하고 개선하며, 더 이상 유용하지 않을 때 처분 할 적절한 시점을 선택하는 책임을 맡은 그물망이 아니라 상인입니다. 이 중요한 과정을보다 자세히 설명합니다 .1 트레이딩 아이디어 찾기 및 공식화 트레이더는 자신의 신경망이이기는 트레이딩 아이디어 및 개념을 고안하지 않아야 함을 완전히 이해해야합니다. 귀하의 거래 아이디어 또는 개념이 얼마나 효과적인지에 대해 가장 신뢰할 수 있고 정확한 정보를 제공하기위한 것입니다. 그러므로 귀하는 원래의 거래 아이디어를 제시하고 아이디어의 목적을 명확히 정의하고 그것을 사용함으로써 달성하고자하는 것을 명확하게 정의해야합니다. 네트워크 준비주기의 가장 중요한 단계 관련 독서를 보려면 트레이더의 일기 강의 2 모델의 매개 변수 개선 다음으로 사용되는 데이터 세트를 수정하고 다른 매개 변수를 조정하여 전반적인 모델 품질을 개선해야합니다. 그림 1 최적화 알고리즘 및 특성 지정하기 3 쓸모 없을 때 모델 처분 모든 신경망 기반 모델에는 수명이 있으며 무기한으로 사용할 수 없습니다 모델 수명의 수명은 시장 상황 및 방법에 따라 다릅니다. 오래도록 시장의 상호 의존성이 국지적으로 남아 있습니다. 그러나 조만간 모델이 폐기 될 것입니다. 완전히 새로운 데이터 즉, 사용 된 모든 데이터를 바꾸거나 기존 데이터 세트에 새로운 데이터를 추가하고 모델을 다시 훈련 시키거나 간단하게 모델을 폐기하는 등의 방식으로 모델을 교체하십시오. 대부분의 거래자는 가장 간단한 경로를 따르는 실수를 저지릅니다. 그들은 소프트웨어에 가장 사용자 친화적이고 자동화 된 기능을 제공하는 접근법을 많이 사용하고 있습니다. 가장 단순한 접근 방식은 가격을 예측하고 거래 시스템을 예측하는 것입니다. 다른 거래자는 가격 변화 또는 가격 비율을 예측합니다 변화이 접근법은 가격을 직접 예측하는 것보다 나은 결과를 거의 얻지 않습니다. 단순한 접근법은 중요한 장기 상호 의존성의 대부분을 밝히지 않고 유용하게 활용하지 못하고 결과적으로 글로벌 추진 동력이 변화함에 따라 모델이 신속하게 쓸모 없게됩니다. 뉴럴 네트워크를 사용하기위한 최적의 전반적인 접근법 성공적인 거래자는 관리에 집중하고 상당한 시간을 할애합니다. 자신의 신경 네트워크에 대한 항목을 입력하고 매개 변수를 조정합니다. 최소한 몇 주 (때로는 최대 몇 개월) 동안 네트워크를 배치해야합니다. 성공적인 상인은 인생 전체의 변화하는 조건에 맞게 네트워크를 조정합니다 span 각 신경 네트워크는 시장의 상대적으로 작은 부분만을 커버 할 수 있기 때문에위원회에서 신경 네트워크도 사용해야합니다. 적절하게 많은 신경 네트워크를 사용하십시오. 한 번에 여러 개를 고용 할 수있는 능력이이 전략의 또 다른 이점입니다. 이러한 다중 네트 각각은 시장의 특정 측면을 담당 할 수 있으므로 보드 전반에 큰 이점을 제공합니다. 그러나 사용하는 넷의 수를 5 ~ 10 범위로 유지하는 것이 좋습니다. 마지막으로 신경 네트워크 고전적 접근 방식 중 하나와 결합해야합니다. 이것은 거래 환경 설정에 따라 달성 된 결과를보다 잘 활용할 수있게 해줍니다. 결론 귀하는 당신이 최고의 그물을 찾기를 그만 두었을 때만 신경망으로 진정한 성공을 이끌어 내라. 결국, 신경망으로 성공하는 열쇠는 네트워크 그 자체가 아니라 거래 전략에 달려있다. 그러므로 당신에게 유익한 전략을 찾으려면, 당신은 신경 네트워크의위원회를 만드는 방법에 대한 강력한 아이디어를 개발하고 고전적인 필터와 돈 관리 규칙과 함께 사용하는 방법을 개발해야합니다. 관련 독서를 보려면 신경 무역 생물 학적 키 수익과 거래 시스템 코딩 자습서를 확인하십시오. 투자 가치는 절대 수준의 금리 변화로 인해 변화 할 것입니다. Ethereum은 SmartContracts 및 Distributed Applications Apps를 구축 할 수있는 분산 된 소프트웨어 플랫폼입니다. Zero Day Attack은 잠재적으로 심각한 소프트웨어 보안 약점은 공급 업체 또는 개발자. 개인이나 법인이 과세하는 평균 요율 개인에 대한 실효 세율 미국 노동 통계국 (United States Bureau of Labor Statistics)이 일자리를 측정하는 데 도움을주기 위해 실시한 설문 조사 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 돈을 빌릴 수있는 최대 금액 부채 한도액은 제 2의 자유 채권법에 따라 작성되었습니다. TradingSolutions. TradingSolutions를 사용하여 인텔리전스를 갖춘 라이센스 사용자 센터는 신경망 및 유전자 알고리즘을 사용하여 기술 분석과 인공 지능 AI 기술을 결합하여 과거 데이터의 패턴을 학습하고 시스템 매개 변수를 최적화합니다. 이 거래 소프트웨어는 주식, 선물, 통화 FOREX 및 기타 많은 재무 악기 그것은 또한 미국과 국제 시장을위한 시스템을 구축 할 수 있습니다. 가장 인기있는 기술 지표 300 개 이상. 샘플 및 고객의 성능을 입증했습니다. eSignal Interactive Brokers 등의 업계 선두 데이터 지원. 독점적 인 최적 신호 기술. 무료 기술 지원. 무료 시스템 및 사전 구축 된 신경망 모델. 무료 Subscriptio n to Trader68 표준 자동 거래 소프트웨어. 전세계 66 개국 이상에서 성공적으로 사용되었습니다 .30 일 환불 보증. 라이센스 사용자 센터는 TradingSolutions를 사용하여 인텔리전스를 제공합니다. TradingSolutions는 신경망 및 유전 알고리즘을 사용하여 인공 지능 AI 기술과 기술 분석을 결합합니다. 과거 데이터에서 패턴을 학습하고 시스템 매개 변수를 최적화합니다. 이 거래 소프트웨어는 주식, 선물, 통화 FOREX 및 기타 여러 금융 상품과 함께 작동합니다. 또한 미국 및 국제 시장을위한 시스템을 구축 할 수 있습니다. 가장 인기있는 기술 지표 300 개 이상. 입증 된 샘플 및 고객 eSignal Interactive Brokers 및 기타 업계 최고의 데이터 지원. 독점적 인 최적의 신호 기술. 무료 기술 지원 .100 무료 시스템 및 사전 구축 된 신경 네트워크 모델. 전세계 66 개국 이상에서 성공적으로 사용되었습니다 .30 일 환불 보증 Forex. by Mi에 대한 하이브리드 신경망 정지 및 후진 전략 chael R Bryant. Neural 네트워크는 다양한 각도로 거래 시스템에서 사용되어왔다. 그들의 주요 매력은 비선형 구조가 표준 지표 기반의 거래 규칙보다 가격 이동의 복잡성을 더 잘 포착 할 수 있다는 것이다. 비판 중 하나 신경망 기반 거래 전략은 지나치게 적합하고 새로운 데이터에 대해서는 잘 수행되지 않는 경향이 있습니다. 이 문제에 대한 가능한 해결책은 신경망을 규칙 기반 전략 논리와 결합하여 하이브리드 유형의 전략을 만드는 것입니다. 이 기사는 다음과 같은 신경 네트워크와 거래 엔트리를위한 규칙 기반 논리를 설명 할 것입니다. 3 세그먼트 데이터 접근법이 사용될 것이며, 세 번째 세그먼트는 최종 검증을 위해 사용됩니다 전략 MetaTrader 4와 TradeStation의 결과 전략 코드가 표시되며 검증 결과가 eac에 긍정적임을 입증 할 것입니다 신경망은 하나 이상의 출력 값을 생성하는 하나 이상의 가중치 입력의 비선형 조합입니다. 거래의 경우, 신경망은 일반적으로 두 가지 방법 중 하나 인 예측 1로 사용됩니다 미래의 가격 움직임의 지표 또는 필터로서의 2 여기에서, 지표 또는 무역 필터로서의 그것의 사용이 고려 될 것이다. 지표로서, 신경망은 무역이 이루어지기 전에 충족되어야하는 추가적인 조건 또는 필터로서 작용한다 입력 네트워크에 대한 입력은 일반적으로 모멘텀, 스토아 틱스, ADX, 이동 평균 등과 같은 다른 기술 지표와 앞선 가격 및 조합입니다. 입력은 크기가 조정되고 신경망은 출력은 -1과 1 사이의 값입니다. 한 가지 방법은 출력이 임계 값보다 크거나 같으면 긴 입력을 허용하고 (예 : 0 5) 출력이 음수보다 작거나 같은 경우 짧은 입력을 허용하는 것입니다 예를 들어, 긴 입력 조건이있는 경우, 참이어야하고 신경망 출력은 적어도 임계 값과 같아야합니다. 예를 들어, 뉴런 네트워크를 설정할 때 상인은 일반적으로 입력 및 네트워크 토폴로지를 선택하고 최적의 가중치를 결정하는 네트워크를 교육해야합니다. 아래에 나와있는 것처럼 Adaptrade Builder는 이러한 단계를 수행합니다 소프트웨어가 기반으로하는 진화 적 빌드 프로세스의 일부로 자동으로 신경 네트워크를 거래 필터로 사용하면 다른 규칙과 쉽게 결합하여 하이브리드 거래 전략을 수립 할 수 있습니다. 이 전략은 전통적인 규칙 기반 단순한 예로, 빌더는 이동 평균 크로스 오버 규칙을 신경망과 결합하여 빠른 이동 평균은 느린 이동 평균보다 높고 신경망 출력은 임계 값 이상입니다. 중지 및 역방향 거래 전략. 중지 및 역방향 거래 전략은 시장에 항상 있거나 길거나 엄밀히 말하면, 스톱 앤드 리버스 (stop-and-reverse)는 스톱 오더가 발생했을 때 거래를 취소한다는 의미입니다. 그러나 장거리에서 단거리로 반전되는 모든 거래 전략을 간략하게 사용합니다. 항상 시장에 존재 함이 정의에 따라 주문이 중지 주문이 될 필요는 없습니다. 시장을 사용하여 입력 및 역 분개 할 수도 있습니다. 또한 각 쪽이 동일한 논리 또는 동일한 주문 유형을 사용할 필요는 없습니다. 예를 들어, 정지 명령에 대해 길게 입력하고 짧게 입력하고 각 입력 항목에 대해 다른 규칙 및 조건을 사용하여 시장 명령에 따라 짧게 입력하고 종료 할 수 있습니다. 이는 비대칭 정지 및 후진 전략의 한 예입니다. 기본 스톱 앤 리버스의 이점 항상 시장에 나와 있기 때문에 항상 큰 움직임을 놓치지 마십시오. 또 다른 이점은 단순합니다. 거래를 시작하고 종료하기위한 별도의 규칙과 조건이있을 때 복잡성이 더 커지고 잘못 될 수 있습니다. 항목과 종료를 결합하면 타이밍이 줄어 듭니다. 다른 한편으로, 거래를 종료하기위한 최상의 조건은 진입 및 퇴출이 본질적으로 분리 된 결정이라는 반대 방향으로 진입하는 조건과 거의 동일하지 않다고 주장 될 수있다 따라서 별도의 규칙과 논리를 사용해야합니다. 항상 시장에 존재한다는 또 다른 잠재적 단점은 모든 개방 갭을 통해 전략이 거래된다는 것입니다. 위치에 대한 커다란 격차는 전략이 역전 될 수 있기 전에 큰 손실을 의미 할 수 있습니다. 더 선택적으로 종료하거나 하루의 끝으로 그 출구는 간격을 여는 영향을 최소화 할 수 있습니다. 목표가 외환 전략을 세우는 것이므로 Met aTrader 4 MT4는 MetaTrader 4가 주로 외환을 위해 설계되었으며 MetaTrader vs TradeStation A 언어 비교와 같은 거래를 위해 널리 사용됨에 따라 거래 플랫폼을위한 확실한 선택입니다. 그러나 최근 몇 년간 TradeStation은 시장이 훨씬 더 공격적으로 거래량 및 / 또는 계정 수준에 따라 플랫폼 수수료 나 수수료 지불없이 TradeStation을 통해 외환 시장을 거래하는 것이 가능합니다 주요 외환 쌍에 유동성이 좋으며 스프레드가 타이트하다고보고 이러한 이유로 플랫폼은이 프로젝트를 목표로했습니다. 여러 플랫폼을 동시에 타겟팅 할 때 몇 가지 문제가 발생했습니다. 먼저, 시간대, 일부 막대, 가격 및 사용 가능한 날짜 범위의 차이가있는 플랫폼에 따라 데이터가 다를 수 있습니다. 데이터는 두 플랫폼 모두에서 얻었으며 전략은 두 데이터 시리즈에 동시에 구축되었습니다 그러므로 최상의 전략은 데이터의 차이에도 불구하고 두 데이터 시리즈 모두에서 잘 작동하는 전략이었습니다. 빌더에서 사용 된 데이터 설정은 그림 1에 아래에 나와 있습니다. 그림의 마켓 데이터 테이블에서 추측 할 수 있듯이 유로 달러 외환 시장은 4 시간 240 분의 막대 크기를 가진 EURUSD를 표적으로했습니다 다른 막대 크기 또는 시장은 또한 잘 봉사했습니다 도표 I 데이타 시리즈 2에서 보인 날짜 범위에 의해 나타난 것과 같이 나는 나의 MT4 플래트 홈을 통해서 다량 자료를 얻을 수있었습니다 , 따라서 동일한 날짜 범위가 TradeStation 데이터 시리즈 1 80에서 동등한 데이터 시리즈를 얻는 데 사용되었습니다. 데이터의 결합 된 샘플 및 샘플 외부, 20 6 20 14에서 2 10 15까지 따로 설정되었습니다. 원본 80의 유효성 확인 80을 그림 1과 같이 20 개 세트의 샘플을 벗어난 샘플로 설정했습니다. 입찰가 스프레드는 5 pips로 설정되었고 거래 비용은 6 pips 또는 전체 크기 당 60 개입니다 로트 당 100,000주의로 간주 됨 데이터 시리즈 모두 포함됨 MetaTrader 4 및 TradeStation에 대한 외환 전략을 수립하기위한 마켓 데이터 설정. 여러 플랫폼을 타겟팅 할 때 발생할 수있는 또 다른 문제는 Builder가 지원되는 각 플랫폼이 지표를 계산하는 방식을 복제하십시오. 이는 플랫폼이 선택되는 플랫폼에 따라 지표 값이 달라질 수 있음을 나타냅니다. 이 불일치의 원인을 피하기 위해 MetaTrader 4에서 TradeStation보다 다르게 평가되는 지표는 두 플랫폼 모두에서 사용할 수있는 다른 모든 지표는 두 플랫폼에서 같은 방식으로 계산됩니다. TradeStation은 Builder에서 사용할 수있는 모든 지표를 포함하지만 MetaTrader 4는 포함하지 않습니다. 두 플랫폼 모두에서 사용할 수있는 지표 인 MetaTrader 4 플랫폼은 e 코드 유형 빌더에서 MT4에 사용할 수없는 빌드 세트에서 모든 표시기를 자동으로 제거하여 두 플랫폼에서 사용할 수있는 표시기를 남겨 둡니다. 또한 각 플랫폼에서 얻은 볼륨 데이터의 차이점을 발견 한 후 빌드 세트의 모든 볼륨 종속적 인 지표 마지막으로, 데이터 파일 간의 시간대 차이로 인해 시간 표시기가 제거되었습니다. 아래의 그림 2에서 빌드 세트에 사용 된 표시기 목록은 빌드 프로세스에 의해 지표가 고려되었는지 여부 고려 열 위에서 설명한 이유로 고려에서 제거 된 지표는 목록 맨 위에 표시됩니다. Simple Mov Ave로 시작하는 나머지 지표는 모두 빌드 집합의 일부입니다. 그림 2 빌드 세트에서 제거 된 지표를 보여주는 Builder의 표시기 선택. 빌드 프로세스에 사용 된 평가 옵션이 그림 3에 표시됩니다. 앞서 설명한 것처럼 MetaTrader 4는 선택되었습니다 코드 출력 선택 항목으로 작성 작성자에서 전략을 작성한 후에 코드 유형을 포함하여 평가 옵션 탭의 옵션을 변경하고 전략을 재평가 할 수 있으며 선택한 언어로 코드를 다시 작성합니다. 기능은 MetaTrader 4를 위해 전략이 빌드 된 후에 최종 전략을위한 TradeStation 코드를 얻는 데 사용되었습니다. 그림 3 EURUSD 외환 전략을위한 Builder의 평가 옵션. 중지 및 후진 전략을 생성하기 위해 모든 이탈 유형이 빌드에서 제거되었습니다 그림 4와 같이 설정합니다. 세 가지 유형의 진입 명령 - 시장, 정지 및 제한 - 이 모두 고려되었습니다. 이는 빌드 프로세스가 빌드 프로세스 중에 이들 중 하나를 고려할 수 있음을 의미합니다. 그림 4 빌더 소프트웨어는 자동으로 진입 및 종료를위한 규칙 기반의 논리 조건을 생성합니다. 전략에 신경망을 추가하려면 다음을 포함하는 옵션 만 선택하면됩니다. 아래 그림 5와 같이 Strategy Options (전략 옵션) 탭의 입력 조건에서 신경망 (neural network)을 선택합니다. 신경망 설정이 기본값으로 남았습니다. 정지 및 후진 논리의 일부로 Market Sides 옵션이 Long Short로 설정되었으며 새로운 거래를 입력하기 전에 출구를 기다리는 것은 선택을 취소했습니다. 후자는 반전시 현재 위치를 나가기 위해 필요합니다. 다른 모든 설정은 기본값으로 유지됩니다. 그림 5 두 가지를 사용하여 하이브리드 전략을 작성하기 위해 Builder에서 선택된 전략 옵션 규칙 기반 및 신경망 조건. 빌더에서 빌드 프로세스의 진화 적 특성은 아래 그림 6과 같이 메트릭 탭에 정의 된 목표 및 조건에서 계산 된 적합도에 따라 결정됩니다. 빌드 목표는 순이익에 비해 상대적으로 작은 가중치를 부여하면서 복잡성을 최소화하면서 순이익 증가 상관 계수를 포함한 건설 조건에 중점을 두었습니다 t 및 거래의 평균 막대 및 거래 횟수뿐만 아니라 일반 전략 품질에 대한 중요성을 나타냅니다. 초기에는 거래의 평균 막대 만 빌드 조건으로 포함되었습니다. 그러나 일부 초기 빌드에서는 순이익이 발생했습니다 무역 길이보다 선호되므로 거래 수 메트릭이 추가되었습니다. 209와 418 사이의 거래 수에 대한 지정된 범위는 빌드 기간의 막대 수를 기반으로 15 ~ 30 바 사이의 평균 거래 길이와 같습니다. 그 결과, 이 측정 기준을 추가하면 무역 길이 목표에 더 많은 중점을두고 결과적으로 원하는 무역 범위를 가진 인구가 더 많아졌습니다. 그림 6 통계 탭에서 설정 한 구축 목표 및 조건에 따라 적합성 계산 방법이 결정됩니다. 상위 전략 선택 조건은 상위 전략 조건이 유효성 검사 세그먼트를 포함하지 않는 전체 데이터 범위에서 평가된다는 점을 제외하면 빌드 조건을 복제합니다. 유효성 검사 세그먼트는 j 빌드 조건과 마찬가지로 빌드 기간 동안 필요합니다. 최고 전략 조건은 프로그램에 의해 별도 모집단의 모든 조건을 충족시키는 전략을 따로 설정하는 데 사용됩니다. 최종 설정은 빌드 옵션 탭에서 다음과 같이 수행됩니다. 아래 그림 7에 나와 있습니다. 여기에서 가장 중요한 옵션은 인구 규모, 세대 수 및 샘플 밖의 성과를 기반으로 재설정 할 수있는 옵션입니다. 인구 규모는 인구 다양성을 확보하기에 충분하도록 선택되었습니다. 여전히 합리적인 시간 내에 구축하기에 충분히 작음 세대의 수는 결과가 수렴하기 시작하기 위해 몇 가지 예비 빌드 동안 소요 된 시간을 기준으로했습니다. 그림 7 빌드 옵션에는 인구 크기, 세대 수 및 out-of-sample 성능을 기반으로 모집단 재설정을위한 옵션. Out-of-Sample OOS 성능에 대한 재설정 옵션은 지정된 수의 세대 이후 빌드 프로세스를 시작합니다. 이 경우에 조건이 충족되면 샘플 밖의 순이익이 20,000 미만인 경우 모집단이 재설정됩니다. 이 값은 예비 테스트를 기준으로 선택되어 충분히 도달 할 수 없을만큼 높은 값이 될 수 있습니다 결과 , 빌드 프로세스는 수동으로 중지 될 때까지 30 세대마다 반복되었습니다. 이것은 프로그램이 오랜 기간 동안 Top Strategies 조건을 기반으로 전략을 식별하게하는 방법입니다. 주기적으로 Top Strategies 모집단을 점검하고 적합한 경우 빌드 프로세스를 취소합니다 전략을 찾을 수 있습니다. 샘플 밖에서 인용 부호를 사용하지 않음 샘플 밖 기간을 사용하여이 방법으로 모집단을 재설정하면 샘플 밖 기간은 더 이상 참으로 샘플 밖이 아닙니다. 그 기간은 현재 빌드 프로세스를 안내하는 데 사용되고 있습니다. 샘플링 기간의 일부입니다. 위에서 설명한 것처럼 유효성 검사를 위해 세 번째 세그먼트를 설정하는 것이 좋습니다. 몇 시간 동안 처리 한 후 au의 Top Strategies 인구에 적합한 전략이 발견되었습니다. 폐쇄 형 무역 주식 곡선은 아래 그림 8에 나와 있습니다. 자본 곡선은 적절한 거래 수를 가진 두 데이터 세그먼트에서 일관된 성과를 보여 주며 두 데이터 시리즈에서 본질적으로 동일한 결과를 보여줍니다. 그림 8 EURUSD 정지 및 반전 전략에 대한 비공개 주식 거래 곡선. 유효성 확인 기간 동안 전략을 확인하려면 그림 1의 시장 탭에있는 날짜 컨트롤이 데이터 2 11 2015의 종료 날짜로 변경되었습니다. 전략은 Builder의 Strategy 메뉴에서 Evaluate 명령을 선택하여 재평가되었습니다. 결과는 아래 그림 9에 표시되어 있습니다. 빨간색 상자의 유효성 검사 결과는 전략이 빌드 프로세스 중에 사용되지 않은 데이터를 유지하고 있음을 보여줍니다. 그림 9 마감 유효 기간을 포함하여 EURUSD stop-and-reverse 전략에 대한 균형 형 주식 ​​곡선. 최종 점검은 코드 출력을 사용하여 각 데이터 시리즈에 대해 수행 된 전략을 확인하는 것입니다 옵션 위에서 언급했듯이 코드 유형과 데이터 시리즈에 따라 결과에 차이가있을 수 있기 때문에 필요합니다. 선택한 설정이 이러한 차이를 최소화했는지 확인해야합니다. 전략을 테스트하려면 MetaTrader 4의 경우 TradeStation의 데이터 시리즈는 Markets (시장) 탭에서 선택 취소되고 전략은 재평가되었습니다. 결과는 아래 그림 10과 같습니다. 그림 10의 하단 곡선과 같습니다. 그림 10 마지막으로 TradeStation의 전략을 테스트하기 위해 TradeStation의 데이터 시리즈를 선택하고 MetaTrader 4의 시리즈를 Markets 탭에서 선택 해제했으며 코드 출력은 다음과 같았습니다. TradeStation으로 변경되었으며 전략 재평가 결과는 그림 11에 아래에 표시되어 있으며 예상대로 그림 9의 중간 곡선과 매우 유사하게 나타납니다. 그림 11 EURU의 폐쇄 무역 주식 곡선 TradeStation의 유효 기간을 포함한 SD stop-and-reverse 전략. 두 플랫폼 모두에 대한 코드는 아래 그림 12에 나와 있습니다. 해당 플랫폼의 코드 파일을 열려면 이미지를 클릭하십시오. 코드를 검토하면 규칙 기반 부분이 전략은 길고 짧은면에 대해 다양한 변동성 관련 조건을 사용합니다. 신경망 입력은 요일, 추세 ZLTrend, 일중 최고치, 진동수 InvFisherCycle, InvFisherRSI, Bollinger 밴드 및 표준 편차 등의 다양한 지표로 구성됩니다. 이 전략의 하이브리드 성은 TradeStation 코드의 코드 문장에서 직접 볼 수 있습니다. EntCondL 및 NNOutput 0이 구매하면 EnMark-L NShares는 마켓에서 다음 바를 공유합니다. 변수 EntCondL은 규칙 기반 항목 조건을 나타내며 NNOuput은 신경 네트워크의 출력입니다. 두 조건 모두 긴 항목 순서를 지정하기 위해 참이어야합니다. 짧은 항목 조건은 동일한 방식으로 작동합니다. 그림 12 EU에 대한 거래 전략 코드 RUSD 스톱 앤드 리버스 전략 왼쪽, MetaTrader 4 right, TradeStation 그림을 클릭하면 해당 코드 파일이 열립니다. 이 기사에서 설명하는 설정이 들어있는 빌더 프로젝트 파일을 다운로드하십시오. 이 기사에서는 하이브리드 규칙 기반 Adaptrade Builder로 시장 접근 방식에서 항상 멈춤 및 반전을 사용하는 EURUSD를위한 신경망 전략 각 플랫폼에서 동일한 방식으로 작동하는 지표의 공통 하위 집합을 선택하여 여러 플랫폼에 전략 코드를 생성하는 방법을 보여주었습니다 길고 짧고 뒤집힌 전략을 생성하는 데 필요한 설정이 기술되었으며 결과적인 전략이 데이터의 별도 유효성 검증 세그먼트에서 긍정적으로 수행 되었음이 입증되었습니다. 전략이 데이터 및 코드와 유사한 결과를 생성했음을 확인했습니다 전술 한 바와 같이, 스톱 앤 리버스 접근법에는 몇 가지 단점이 있으며 모든 사람에게 호소력을 줄지는 못합니다. 그러나 알 Forex 시장이 24 시간 내내 거래하기 때문에 시장 접근 방식이 더 매력적일 수 있습니다 결과적으로 세션 개방 갭이 없으며 거래 주문이 항상 활성화되어 거래를 되돌릴 수 있습니다. 시장 변화 intraday 데이터 4 시간 막대의 사용은 빌드 프로세스에서 사용하기 위해 더 많은 데이터 막대를 제공했지만 전략의 항상 시장 특성은 거래가 밤새도록 수행된다는 점에서 상당히 독단적이었습니다. 프로세스는 길고 짧은 진입을위한 다양한 조건을 전개 할 수있게되어 비대칭 스톱 앤드 리버스 전략을 낳았습니다. 이름에도 불구하고 시장, 중지 및 제한 주문이 모두 있었지만 결과적인 전략은 시장 주문에 대한 장기 및 단기 거래를 모두 시작합니다 각 측면에 대해 독립적으로 구축 프로세스에 의해 고려됩니다. 실제로 긴 전략에서 짧은 전략으로 전환하는 것은 전략이 현재 길어짐에 따라 시장에서 두 배의 주식을 판매하는 것을 의미합니다. 예를 들어 현재의 긴 p 당신이 시장에서 짧은 200,000 주를 팔 것입니다. 마찬가지로, 현재의 짧은 포지션이 100,000 주 였으면, 당신은 짧은 시간에서 길게 반전하기 위해 시장에서 20 만 주를 살 것입니다. 이상적인 것보다 짧은 가격 내역이 사용되었지만, 결과는 검증 세그먼트에서 긍정적이었습니다. 전략이 과도하게 맞지 않았 음을 나타냅니다. 이는 전략을 시장에 과도하게 적용하지 않고도 신경망을 거래 전략에 사용할 수 있다는 아이디어를 지원합니다. 여기에 제시된 전략은 의도하지 않았습니다 실제 거래의 경우 실시간 추적 또는 거래에서 테스트되지 않았습니다. 그러나이 기사는 EURUSD 또는 다른 시장에 대한 유사한 전략을 개발하기위한 템플릿으로 사용할 수 있습니다. 항상 개발하는 거래 전략은 실시간으로 철저히 테스트해야합니다 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 Feb ruary 2015 issue of the Adaptrade Software newsletter. HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN INHERENT LIMITATIONS UNLIKE AN ACTUAL PERFORMANCE RECORD, SIMULATED RESULTS DO NOT REPRESENT ACTUAL TRADING 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 SIMULATED TRADING PROGRAMS IN GENERAL ARE ALSO SUBJECT TO THE FACT THAT THEY ARE DESIGNED WITH THE BENEFIT OF HINDSIGHT NO REPRESENTATION IS BEING MADE THAT ANY ACCOUNT WILL OR IS LIKELY TO ACHIEVE PROFITS OR LOSSES SIMILAR TO THOSE SHOWN. If you d like to be informed of new developments, news, and special offers from Adaptrade Software, please join our email list Thank you. NeuroShell Trader and NeuroShell Day Trader charts can contain multiple chart pages, each of which references a different security. 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