Come Allevare Un Sole Drago 100 % Indicatore Forex Sicuro Profitto

SnowCron Algoritmo genetico nel forex trading sistemi che utilizzano algoritmi genetici per creare proficua strategia di trading Forex. Genetic Algorithm nella corteccia Neural Networks Software Feedforward Backpropagation Neural Network Application per i calcoli genetica sulla base di trading Forex. Questo esempio utilizza i concetti e le idee del precedente articolo, quindi si prega di leggere Neural Network Genetic Algorithm in FOREX Trading Systems prima, anche se non è obbligatorio. A proposito di questo testo Prima di tutto, si prega di leggere il disclaimer. Questo è un esempio di utilizzo di reti neurali Cortex Software funzionalità algoritmo genetico, non è un esempio di come fare trading profittevole. Io non sono il vostro guru, né dovrei essere responsabile per le perdite. Cortex reti neurali software ha reti neurali in esso, e FFBP abbiamo discusso prima è solo un modo di scegliere un strategie di trading forex. Si tratta di una buona tecnica, potente e se applicato correttamente, molto promicing. Tuttavia, si ha un problema - insegnare tne Neural Network. abbiamo bisogno di conoscere l'output desiderato. E 'piuttosto facile da fare quando facciamo approssimazione di funzioni, dobbiamo solo prendere il valore reale di una funzione, perché sappiamo quello che dovrebbe essere. Quando facciamo la previsione rete neurale. usiamo la tecnica (descritta in precedenti articoli) di insegnare la Rete Neurale sulla storia, ancora una volta, se si prevede, ad esempio, un tasso di cambio, sappiamo che (durante l'allenamento) ciò che la previsione corretta è. Tuttavia, quando stiamo costruendo un sistema di negoziazione, non abbiamo idea di quello che la decisione di trading corretto è, anche se sappiamo che il tasso di cambio Come il dato di fatto, abbiamo molte strategie di trading forex che possiamo usare in qualsiasi punto del tempo, e abbiamo bisogno di trovare un buon compromesso - come cosa dovremmo mangiare come l'output desiderato della nostra rete neurale Se avete seguito il nostro articolo precedente, si sa, che abbiamo truffato per affrontare questo problema. Ci ha insegnato la rete neurale da fare (indicatore di base o il tasso di cambio) la previsione del tasso di cambio, e quindi utilizzato questa previsione per fare trading. Poi, al di fuori della parte rete neurale del programma, abbiamo preso una decisione su cui Neural Network è il migliore. Gli algoritmi genetici possono affrontare questo problema direttamente, si può risolvere il problema indicato come trovare i migliori segnali di trading. In questo articolo ci accingiamo ad utilizzare Cortex Reti Neurali Software per creare un tale programma. Uso genetici algoritmo genetico algoritmi sono molto ben sviluppato, e molto diversificata. Se volete imparare tutto su di loro, ti suggerisco di usare Wikipedia, come questo articolo è solo di ciò che Cortex Neural Networks Software in grado di fare. Avendo Cortex reti neurali software. siamo in grado di creare una rete neurale che richiede un po 'di input, ad esempio, i valori di un indicatore, e produce un output, ad esempio, segnali di trading (comprare, vendere, detenere.) e fermare la perdita di livelli di prendere profitto per le posizioni da aprire. Naturalmente, se seminiamo pesi questa rete neurale s a caso, i risultati di negoziazione sarà terribile. Tuttavia, diciamo che abbiamo creato una dozzina di tali NNS. Poi possiamo provare le prestazioni di ciascuno di loro, e scegliere il migliore, il vincitore. Questa è stata la prima generazione di NNS. Per continuare con la seconda generazione, dobbiamo permettere che il nostro vincitore di procreare, ma per evitare di ottenere copie identiche, permette di aggiungere un po 'di rumore casuale per le sue descentants pesi. Nella seconda generazione, abbiamo il nostro vincitore di prima generazione e le sue imperfette copie (mutato). Consente di fare di nuovo il test. Avremo un altro vincitore, che è meglio di qualsiasi altra rete neurale nella generazione. E così via. Abbiamo semplicemente permettiamo vincitori per riprodursi, ed eliminare perdenti, proprio come nella vera e propria evoluzione della vita, e noi ci metteremo il nostro Neural Network best-trading. senza alcun knowlege prima su ciò che il sistema di scambio (algoritmo genetico) come dovrebbe essere. Neural Network Algoritmo genetico: Esempio 0 Questo è il primo esempio algoritmo genetico. e molto semplice. Ci accingiamo a camminare attraverso un passo alla volta, per imparare tutti i trucchi che esempi riportati di seguito verranno utilizzati. Il codice ha commenti in linea, così lascia solo concentrarsi sui momenti chiave. In primo luogo, abbiamo creato una rete neurale. Sta usando pesi casuali, e non era ancora insegnato. Poi, nel ciclo, facciamo 14 copie, utilizzando MUTATIONNN fumction. Questa funzione crea una copia di una sorgente Neural Network. aggiungendo valori casuali da 0 a (nel nostro caso) 0.1 a tutti i pesi. Teniamo maniglie per risultante 15 NNS di un array, siamo in grado di farlo, come maniglia è solo un numero intero. La ragione per cui usiamo 15 NNS non ha nulla a che fare con il commercio: Cortex Neural Networks Software in grado di tracciare fino a 15 linee su un grafico contemporaneamente. Possiamo usare diversi approcci alla sperimentazione. In primo luogo, possiamo utilizzare il set di apprendimento, tutto in una volta. In secondo luogo, siamo in grado di testare su, diciamo, 12000 resords (su 100000), e camminare attraverso il set di apprendimento, dall'inizio alla fine. Che renderà learnigs diverso, come avremo modo di cercare Neural Network s che sono redditizi in un dato parte dei dati, non solo l'intero set. Il secondo approccio ci può dare problemi, se i dati cambiano, dall'inizio alla fine. Poi la rete si evolverà, ottenendo capacità di commerciare alla fine del set di dati, e perdere la capacità di commerciare al suo inizio. Per risolvere questo problema, stiamo andando a prendere casuali frammenti 12000 record da dati e mangimi per la rete neurale. è semplicemente un ciclo senza fine, come 100000 cicli non saranno mai raggiunti presso la nostra velocità. Di seguito si aggiunge un bambino per ogni rete, con pesi leggermente diverse. Si noti, che per 0,1 mutazione Tange non è l'unica scelta, come dato di fatto, anche questo parametro può essere ottimizzata utilizzando algoritmi genetici. NNS appena creati vengono aggiunti dopo 15 quelli già esistenti. In questo modo abbiamo 30 NNS di un array, 15 vecchi e 15 nuovi. Poi ci accingiamo a fare il prossimo ciclo di test, e per uccidere i perdenti, da entrambe le generazioni. Per fare il test, applichiamo Neural Network i nostri dati, per produrre risultati, e quindi chiamare la funzione di test, che utilizza queste uscite per simulare trading. I risultati di negoziazione sono utilizzate per DeSide, che NNS sono i migliori. Usiamo un intervallo di record nUlteriori, da nStart a nStart nUlteriori, dove nStart è un punto casuale all'interno set di apprendimento. Il codice che segue è un trucco. Il motivo per cui lo usiamo è quello di illustrare il fatto, che algoritmo genetico può creare algoritmo genetico. ma non sarà necessariamente sarà la migliore, e anche, a suggerire, che possiamo migliorare conseguenza, se implichiamo alcune limitazioni al processo di apprendimento. E 'possibile che il nostro sistema commerciale funziona molto bene su lunghi traffici, e molto povera con breve, o viceversa. Se, per esempio, lungo i commerci sono molto buoni, questo algoritmo genetico può vincere, anche con grandi perdite su brevi commerci. Per evitare questo, assegniamo più peso a lunghi mestieri in dispari e a brevi mestieri in anche cicli. Questo è solo un esempio, non vi è alcuna garanzia che migliorerà qualcosa. Più sottostante, nella discussione su correzioni. Tecnicamente, non dovete farlo, o si può fare diversamente. Aggiungere profitto per un array ordinato. Esso restituisce una posizione di inserimento, quindi usiamo questa posizione per aggiungere gestire Neural Network, l'apprendimento e la sperimentazione profitti per gli array non ordinato. Ora abbiamo i dati per i seguenti Rete Neurale allo stesso indice di matrice come il suo profitto. L'idea è quella di arrivare alla gamma di NNS, ordinati per redditività. Come matrice è sortes dal profitto, per rimuovere 12 reti, che sono meno redditizie, abbiamo solo bisogno di togliere NNS 0 a 14 decisioni di trading si basa sul valore del segnale Neural Network, da questo punto di vista il programma è identico a esempi articolo precedente. FOREX Trading strategia: Discussione esempio 0 Prima di tutto, permette di dare un'occhiata a grafici. Il primo grafico per profitto durante la prima iterazione non è buono a tutti, come dovrebbe essere previsto, la rete neurale perde soldi (immagine evolution00gen0.png copiata dopo la prima iterazione dalla cartella immagini): L'immagine a scopo di lucro nel ciclo 15 è meglio, a volte , algoritmo genetico può imparare molto velocemente: Tuttavia, si noti la saturazione su una curva di profitto. E 'interessante anche guardare al cambiamento modo i singoli profitti, tenendo presente che il numero della curva, per esempio, 3 non è sempre per la stessa rete neurale. come si stanno nascendo e terminati per tutto il tempo: Si noti inoltre, che il piccolo sistema automatizzato di forex trading fuori effettua poveri su brevi commerci, e molto meglio su anela, che può o non può essere legato al fatto che dollaro cadeva rispetto al euro in quel periodo. Essa può anche avere a che fare con i parametri del nostro indicatore (forse, abbiamo bisogno di periodi diversi per corti), o la scelta degli indicatori. Ecco la storia dopo 92 e 248 cicli: Con nostra sorpresa, algoritmo genetico non è riuscita del tutto. Proviamo a capire perché, e come aiutare la situazione. Prima di tutto, isnt ogni generazione dovrebbe essere migliore di PRECEDENTE uno la risposta è no, almeno non nel modello che abbiamo usato. Se abbiamo preso insieme l'apprendimento INTERO in una sola volta, e l'ho usato ripetutamente per insegnare ai nostri NNS, allora sì, che miglioreranno in ogni generazione. Invece, abbiamo preso frammenti casuali (12000 record in tempo), e li hanno usati. Due domande: perché il sistema non è riuscito a frammenti casuali di set di apprendimento, e perché havent abbiamo usato tutto il learning set Bene. Per rispondere alla seconda domanda, l'ho fatto. NNS eseguito notevolmente - sull'apprendimento set. E hanno fallito sul set di test, per lo stesso motivo failes quando abbiamo usato apprendimento FFPB. Per dirla diversamente, i nostri NNS GOT overspecialized, hanno imparato come sopravvivere in un ambiente cui sono abituati, ma non al di fuori di esso. Questo succede molto in natura. L'approccio che abbiamo preso invece aveva lo scopo di compensare questo, costringendo NNS per eseguire bene su qualsiasi frammento casuale di set di dati, in modo che si spera, si potrebbe anche eseguire su un insieme di test non familiare. Al contrario, non sono riusciti sia a test e sull'apprendimento set. Immaginate di animali, che vivono in un deserto. Tanto sole, senza neve affatto. Si tratta di un Metafor per Rizing mercato, come per i nostri NNS dati svolgono il ruolo di ambiente. Gli animali hanno imparato a vivere in un deserto. Immaginate gli animali, che vivono in un clima freddo. Neve e sole non a tutti. Ebbene, essi regolati. Tuttavia, nel nostro esperimento, abbiamo messo casualmente nostri NNS in un deserto, neve, in acqua, sugli alberi. presentando loro diversi frammenti di dati (in modo casuale ascendente, discendente, piatta.). Animali morti. O, per dirla in modo diverso, abbiamo selezionato la migliore rete neurale per i dati casuali set 1, che, per esempio, è stato per l'aumento del mercato. Poi abbiamo presentato, ai vincitori e ai loro figli, una caduta di dati mercati. NNS eseguito male, abbiamo preso meglio di artisti poveri, forse, uno dei bambini mutanti, che hanno perso la capacità di operare sul mercato in crescita, ma ha una certa capacità di affrontare con la caduta uno. Poi ci siamo rivolti al tavolo ancora, e ancora, abbiamo ottenuto migliore interprete - ma migliore tra esecutori poveri. Abbiamo semplicemente scesi ai nostri NNS alcuna possibilità di diventare universale. Ci sono tecniche che permettono algoritmo genetico di apprendere nuove informazioni senza perdere prestazioni su vecchie informazioni (dopo tutto, gli animali possono vivere in estate e in inverno, proprio così l'evoluzione è in grado di gestire i cambiamenti che si ripetono). Si possono discutere queste tecniche più avanti, anche se questo articolo è più sull'utilizzo di reti neurali della corteccia Software. di circa la costruzione di un sistema automatizzato di forex trading di successo. Neural Network Algoritmo genetico: Esempio 1 Ora è il momento di parlare di correzioni. Un semplice algoritmo genetico che abbiamo creato nella fase precedente ha due grossi difetti. In primo luogo, non è riuscito a commerciare con profitto. E 'ok, possiamo provare a utilizzare il sistema parzialmente addestrato (era redditizia all'inizio). Il secondo difetto è più grave: non abbiamo alcun controllo sulle cose, che questo sistema fa. Ad esempio, può imparare ad essere redditizia, ma con enormi prelievi. E 'un fatto ben noto, che nella vita reale, evoluzione può ottimizzare più parametri contemporaneamente. Ad esempio, siamo in grado di ottenere un animale, che può essere eseguito velocemente ed essere resistente al freddo. Perché non provare a fare lo stesso nel nostro sistema di trading automatico forex. Quello è quando usiamo le correzioni, che non sono altro che l'insieme delle pene accessorie. Dire, i nostri commerci di sistema con prelievo di 0,5, mentre noi vogliamo confermarlo a 0-0,3 intervallo. A dire il sistema che ha fatto un errore, riduciamo l'utile (quello usato per determinare, quale algoritmo genetico vinto) al grado, che è proporzionale alla dimensione del DD. Quindi, l'algoritmo di evoluzione si prende cura di tutto il resto. Ci sono pochi altri fattori, che vogliamo prendere in considerazione: si può desiderare di avere il numero più o meno uguale di comprare e vendere le operazioni, vogliamo avere più di redditività, quindi di fallimenti, possiamo vogliamo che il grafico dei profitti di essere lineare e così via. In evolution01.tsc implementiamo un semplice insieme di correzioni. Prima di tutto, usiamo qualche numero elevato per un valore di correzione iniziale. Ci moltiplichiamo ad una piccola (di solito, tra 0 e 1) valori, a seconda del pene vogliamo applicare. Poi moltiplichiamo il nostro profitto a questa correzione. Come risultato, il profitto viene corretto, in modo da riflettere quanto l'algoritmo genetico corrisponde ai nostri altri criteri. Poi usiamo il risultato di trovare un vincitore Neural Network. FOREX Trading strategia: Discussione Esempio 1 Esempio 1 funziona molto meglio, rispetto ad esempio 0. Durante i primi 100 cicli, ha imparato molto, e grafici di profitto aspetto rassicurante. Tuttavia, come nell'esempio 0, lunghe commerci sono molto più vantaggioso, che molto probabilmente significa che c'è un problema nel nostro approccio. Tuttavia, il sistema ha trovato un equilibrio tra paio di condizioni iniziali contraddittorie: Ci sono alcune dinamiche positive sia a imparare insieme e, cosa più importante, in set di testing. Per quanto riguarda ulteriore apprendimento, a ciclo 278 si può vedere, che il nostro sistema ha sovrallenato. Significa, abbiamo ancora i progressi sul set di apprendimento: Ma testing set dimostra debolezza: Questo è un problema comune con NNS: quando insegniamo su imparare insieme, si impara a trattare con esso, e, a volte, si viene a sapere troppo bene - per la laurea, quando perde le prestazioni sul set di test. Per far fronte a questo problema, una soluzione tradizionale viene utilizzato: noi continuare a cercare la rete neurale. che funziona in modo ottimale sul set di test, e salvarlo, sovrascrivendo precedente migliore, viene raggiunta ogni volta nuovo picco. Questo è lo stesso approccio, abbiamo usato in allenamento FFBP, ad eccezione, questa volta dobbiamo farlo noi stessi (codice aggiungendo, che cerca una migliore rete neurale su una serie di test, e chiamando SAVENN, o l'esportazione di pesi di Neural Network ad un file). In questo modo, quando si smette l'allenamento, youll hanno il miglior interprete ON TEST SET salvato e in attesa per voi. Si noti anche che non è il massimo. profitto si sono dopo, ma le prestazioni ottimali, in modo da considerare l'utilizzo di correzioni, quando alla ricerca di un best performer su un set test. Algoritmo genetico per la forex analisi tecnica: Dove ora Dopo aver ottenuto il vostro vincitore Neural Network. è possibile seguire le fasi, descritte nel precedente articolo, per esportare i pesi di quella rete neurale. e poi usarli nella vostra piattaforma di trading in tempo reale, come la Meta Trader, stazione di commercio e così via. In alternativa, è possibile concentrarsi su altri modi di ottimizzare la rete neurale. a differenza con l'algoritmo FFBP, qui è possibile ottenere avay dall'utilizzo di apprendimento e test set, e spostare l'apprendimento sequenziale. Scarica Cortex Cortex Order Visualizza Prezzo List La visibilità è molto importante per questo sito. Se lo trovate utile un collegamento a questo URLBy Michael E. Lewitt. Strategist di credito globale. Il denaro Mattina toro Venerdì 10 febbraio 2017 C'è, ovviamente, non mancano di denaro sguazzare a Wall Street, e non dovete guardare troppo lontano per trovare lì la stupidità, l'avidità e irregolarità a titolo definitivo. D'altra parte, l'onestà, l'integrità, la saggezza - il coraggio di dire la verità e effettuare chiamate impopolari quando necessario - sono spesso scarse. Il mio amico Peter Boockvar, Chief Market Analyst del gruppo Lindsey, è uno dei buoni. In realtà, hes uno degli economisti più rispettati e strateghi di Wall Street. Hes anche qualcuno il cui lavoro ho letto ogni singolo giorno. Peter e di recente ho aperto le linee telefoniche per 500 dei miei Zenith Trading Circle Membri ci siamo seduti a prendere un duro, no-BS guardare alcuni dei mercati più grandi opportunità e pericoli in questo momento - in particolare il thats magazzino bolla la formazione prima della nostra occhi. Siamo entrambi d'accordo che C'è tanto promessa in quanto vi è il pericolo più avanti, così ho voluto ottenere di accedere a una trascrizione di questa affascinante discorso. Youll anche ottenere la possibilità di leggere alcuni degli stessi intelligenza ho sulla mia scrivania ogni giorno. Ecco cosa abbiamo parlato. scorte realtà virtuale e vendite da realtà virtuale sono attesi a salire alle stelle sopra la realtà virtuale prossimi years. He (VR) mercato è destinato a crescere da 1,37 miliardi nel 2015 per il 33,9 miliardi entro il 2022, secondo le MarketsandMarkets. Quello è un aumento di 2.374 in soli sette anni. Quindi l'unica domanda è esattamente come investire nel settore della realtà virtuale - non è così facile dato tutte le opzioni disponibili. I mercati sono nel bel mezzo di una bolla epica che gli investitori non possono permettersi di ignorare. Il SampP 500 è salito 9,5 dello scorso anno, senza profitti crescenti per il secondo anno di fila. L'indice di hasnt visto un calo di 1 o più in 84 sedute consecutive, una prodezza visto l'ultima volta nel 2006 e prima ancora nel 1996. Se l'investimento fosse realmente questa semplice, tutti sarebbero ricchi. Ma purtroppo, tutto questo è una illusione e che sta per finire male - molto male.