شبكة نظام التداول

أنظمة التداول: ما هو نظام التداول؟

نظام التداول هو ببساطة مجموعة من القواعد المحددة، أو المعلمات، التي تحدد نقاط الدخول والخروج لأسهم معينة. هذه النقاط، والمعروفة باسم إشارات، وغالبا ما تكون علامة على الرسم البياني في الوقت الحقيقي، ودفع التنفيذ الفوري للتجارة.

المتوسطات المتحركة (ما) مؤشر التذبذب العشوائي القوة النسبية بولينجر باندز & ريج؛ وفي كثير من الأحيان، سيتم الجمع بين شكلين أو أكثر من هذه المؤشرات في إنشاء قاعدة. على سبيل المثال، يستخدم نظام كروس أوفر مابين متوسطين متحركين، على المدى الطويل والقصير، لإنشاء قاعدة: "يشتري عندما يعبر المدى القصير فوق المدى الطويل، ويبيع عندما يكون العكس صحيحا". وفي حالات أخرى، تستخدم القاعدة مؤشرا واحدا فقط. على سبيل المثال، قد يكون للنظام قاعدة تحظر أي عملية شراء ما لم تكن القوة النسبية أعلى من مستوى معين. بل هو مزيج من كل هذه الأنواع من القواعد التي تجعل نظام التداول.

لأن نجاح النظام العام يعتمد على مدى أداء القواعد، يقضي تجار النظام الوقت الأمثل من أجل إدارة المخاطر، وزيادة المبلغ المكتسب في التجارة وتحقيق الاستقرار على المدى الطويل. ويتم ذلك عن طريق تعديل معلمات مختلفة داخل كل قاعدة. على سبيل المثال، لتحسين نظام كروسوفر ما، فإن المتداول اختبار لمعرفة أي المتوسطات المتحركة (10 يوما، 30 يوما، وما إلى ذلك) تعمل بشكل أفضل، ومن ثم تنفيذها. ولكن التحسين يمكن أن يحسن النتائج من خلال هامش صغير فقط - انها مزيج من المعلمات المستخدمة التي ستحدد في نهاية المطاف نجاح النظام.

يأخذ كل العاطفة من التداول - وغالبا ما استشهد العاطفة باعتبارها واحدة من أكبر العيوب من المستثمرين الأفراد. المستثمرون غير القادرين على التعامل مع الخسائر الثانية تخمين قراراتهم وينتهي بهم المطاف فقدان المال. من خلال اتباع صارم لنظام ما قبل المتقدمة، يمكن للتجار النظام تتخلى عن الحاجة إلى اتخاذ أي قرارات. وبمجرد تطوير النظام وتأسيسه، فإن التداول ليس تجريبي لأنه آلي. عن طريق خفض على عدم الكفاءة البشرية، يمكن للتجار النظام زيادة الأرباح.

أنظمة التداول معقدة - وهذا هو أكبر عيب. في المراحل التنموية، تتطلب أنظمة التداول فهما متينا للتحليل الفني، والقدرة على اتخاذ قرارات تجريبية ومعرفة دقيقة لكيفية عمل المعلمات. ولكن حتى لو كنت لا تطوير نظام التداول الخاص بك، فمن المهم أن تكون على دراية المعلمات التي تشكل واحد كنت تستخدم. اكتساب كل هذه المهارات يمكن أن يكون تحديا.

الشبكات العصبية: توقعات التنبؤ.

والشبكات العصبية هي خوارزميات متطورة يمكن أن تحاكي جوانب رئيسية معينة في عمل الدماغ البشري. وهذا يعطيهم قدرة فريدة على التدريب الذاتي، والقدرة على إضفاء الطابع الرسمي على المعلومات غير المصنفة، والأهم من ذلك، القدرة على جعل التنبؤات استنادا إلى المعلومات التاريخية لديهم تحت تصرفهم.

وقد استخدمت الشبكات العصبية بشكل متزايد في مجموعة متنوعة من التطبيقات التجارية، بما في ذلك التنبؤ وتسويق حلول البحث. في بعض المناطق، مثل الكشف عن الاحتيال أو تقييم المخاطر، هم قادة لا جدال فيه. المجالات الرئيسية التي وجدت الشبكات العصبية التطبيق هي العمليات المالية، وتخطيط المشاريع، والتجارة، وتحليلات الأعمال وصيانة المنتجات. الشبكات العصبية يمكن تطبيقها بكفاءة من قبل جميع أنواع التجار، لذلك إذا كنت تاجر ولم تكن قد أدخلت بعد إلى الشبكات العصبية، ونحن سوف يأخذك من خلال هذا الأسلوب من التحليل الفني وتظهر لك كيفية تطبيقه على نمط التداول الخاص بك.

استخدام الشبكات العصبية للكشف عن الفرص.

تماما مثل أي نوع من منتج كبير أو التكنولوجيا، بدأت الشبكات العصبية جذب كل أولئك الذين يبحثون عن سوق في مهدها. وقد أغرقت السيول من الإعلانات حول برنامج الجيل التالي من السوق - الإعلانات تحتفل أقوى من جميع خوارزميات الشبكة العصبية التي تم إنشاؤها من أي وقت مضى. حتى في تلك الحالات النادرة عندما تشبه الدعاوى الإعلانية الحقيقة، ضع في اعتبارك أن زيادة الكفاءة بنسبة 10٪ هي على الأرجح أكثر ما يمكن أن تحصل عليه من الشبكة العصبية. وبعبارة أخرى، فإنه لا ينتج عوائد خارقة وبغض النظر عن مدى نجاحه في حالة معينة، وسوف يكون هناك بعض مجموعات البيانات وفئات المهام التي الخوارزميات المستخدمة سابقا لا تزال متفوقة. تذكر هذا: انها ليست الخوارزمية التي لا خدعة. وتعد معلومات المدخلات المعدة جيدا عن المؤشر المستهدف أهم عنصر في نجاحك مع الشبكات العصبية.

هل أسرع التقارب أفضل؟

العديد من أولئك الذين يستخدمون بالفعل الشبكات العصبية يعتقدون خطأ أن أسرع صافي نتائجها، كان ذلك أفضل. ومع ذلك، هذا هو الوهم. لا يتم تحديد شبكة جيدة بالمعدل الذي ينتج عنه النتائج ويجب على المستخدمين معرفة كيفية إيجاد أفضل توازن بين السرعة التي تدرب فيها الشبكة وجودة النتائج التي تنتجها.

التطبيق الصحيح للشبكات العصبية.

العديد من التجار تطبيق الشبكات العصبية بشكل غير صحيح لأنها تضع الكثير من الثقة في البرنامج الذي يستخدمونه جميعا دون أن يتم تزويدهم بتعليمات مناسبة حول كيفية استخدامه بشكل صحيح. لاستخدام الشبكة العصبية بالطريقة الصحيحة، وبالتالي، مكسب، تاجر يجب أن تولي اهتماما لجميع مراحل دورة إعداد الشبكة. إنه التاجر وليس شبكته المسؤولة عن ابتكار فكرة وإضفاء الطابع الرسمي على هذه الفكرة واختبارها وتحسينها وأخيرا اختيار اللحظة المناسبة للتخلص منها عندما لا تعود مفيدة. فلننظر في مراحل هذه العملية الحاسمة بمزيد من التفصيل:

1. إيجاد فكرة التداول وإضفاء الطابع الرسمي عليها.

2. تحسين معلمات النموذج الخاص بك.

3. التخلص من النموذج عندما يصبح عفا عليها الزمن.

كل نموذج الشبكة العصبية على أساس العمر الافتراضي، ولا يمكن استخدامها إلى أجل غير مسمى. ويعتمد طول العمر الافتراضي لنموذج ما على حالة السوق وعلى مدى استمرار ترابط الأسواق في هذا المجال. ومع ذلك، عاجلا أو آجلا يصبح أي نموذج عفا عليها الزمن. عند حدوث ذلك، يمكنك إما إعادة تدريب النموذج باستخدام بيانات جديدة تماما (أي استبدال جميع البيانات التي تم استخدامها)، وإضافة بعض البيانات الجديدة إلى مجموعة البيانات الحالية وتدريب النموذج مرة أخرى، أو ببساطة سحب النموذج تماما.

العديد من التجار يجعلون خطأ اتباع أبسط مسار - أنها تعتمد بشكل كبير على واستخدام النهج الذي برامجها يوفر وظيفة سهلة الاستخدام والأكثر سهولة. هذا أبسط النهج هو التنبؤ سعر بعض الحانات المقبلة واستنادا نظام التداول الخاص بك على هذه التوقعات. ويتوقع المتداولون الآخرون تغير الأسعار أو النسبة المئوية لتغير الأسعار. نادرا ما ينتج عن هذا النهج نتائج أفضل من التنبؤ بالسعر مباشرة. ويخفق النهجان التبسيطان في الكشف عن معظم الترابطات الهامة الطويلة الأجل واستغلالها بأكبر قدر من الأرباح، ونتيجة لذلك يصبح النموذج عفا عليه الزمن بسرعة مع تغير القوى الدافعة العالمية.

أفضل نهج شامل لاستخدام الشبكات العصبية.

ترادينغ سيستمز.

إنشاء نظام تداول باستخدام الشبكات العصبية.

أصبح التعلم الآلي شعبية بشكل لا يصدق خلال العقد الماضي مع ظهور خوارزميات أفضل وقوة حسابية كافية لمعالجة حتى المشاكل الأكثر تطلبا. اليوم خوارزميات التعلم الآلي حل المشاكل في العديد من المجالات حيث العلاقات المعقدة بين المتغيرات هي المقدمة وهذا يجعل آلة تعلم أداة قابلة للحياة المحتملة لوضع استراتيجيات التداول. ولكن كيف يمكننا إنشاء نظام تجاري باستخدام هذا النوع من التكنولوجيا؟ في هذه المقالة ونحن نذهب لمعرفة كيفية استخدام خوارزمية التعلم الآلي آلة وندش]؛ ودعا الشبكة العصبية وندش]؛ لإنشاء نظام تداول بسيط على ور / أوسد.

جميع الشفرة الترميز هي عينات مأخوذة من إطار البرمجة F4 لدينا، وهي متاحة في أسيريكوي. يتم استخدام مكتبة القرش مفتوحة المصدر لإنشاء وتدريب خوارزميات التعلم الآلي. ومع ذلك يمكن نقل الأفكار العامة والمفاهيم الخوارزمية الواردة في هذه المقالة إلى المكتبات الأخرى ولغات البرمجة.

ما هي الشبكة العصبية؟

الشبكة العصبية هي نوع من خوارزمية التعلم الآلي. وتتكون أبسط الشبكة العصبية الكلاسيكية من طبقة الإدخال، طبقة مخفية وطبقة الانتاج، حيث تحتوي كل طبقة على عدد معين من & لدكو؛ الخلايا العصبية و رديقو؛. كل الخلايا العصبية في طبقة الإدخال يحصل على قيمة، يعالجها باستخدام وظيفة ويمر إلى واحد أو عدة الخلايا العصبية في طبقة خفية مع مجموعة معينة من الأوزان، ثم الخلايا العصبية تكرار العملية وتمرير القيم إلى واحد أو عدة الخلايا العصبية الناتج . في جوهرها الشبكة العصبية يأخذ بعض القيم المدخلات ويوفر بعض القيم الانتاج من خلال معالجة المدخلات من خلال هيكل وظيفي. الخلايا العصبية ليست سوى وحدات المعالجة الوظيفية التي تمرير القيم مضروبا في بعض الأوزان لوحدات أخرى.

شفرة جزء 1. وظيفة في C ++ أن يخلق 84 أمثلة باستخدام 2 يعود كمدخلات والعودة شريط التالي كما الإخراج.

ومع ذلك الشبكة العصبية لا يعرف كيفية معالجة المدخلات من البداية لأنه لا يعرف الأوزان التي تعطى لكل اتصال الشبكة العصبية. هذا هو السبب في أننا بحاجة إلى & لدكو؛ تدريب & رديقو؛ شبكة عصبية باستخدام مجموعة معينة من المدخلات وقيم الانتاج بحيث يمكن تحديد الأوزان التي تحدد الارتباطات بين الخلايا العصبية بشكل صحيح. ثم نستخدم شبكة عصبية مدربة للتنبؤ بالنتائج على بيانات غير معروفة، حيث يمكننا الحصول على فائدة من خلال التنبؤ ببعض النتائج المتعلقة ببيانات الأسعار.

المتاجرة أنظمة الشبكة.

زيارة ترادينغ-سيستمز-نيتورك.

شبكة أنظمة التداول.

المتاجرة أنظمة الشبكة.

ملخص البيانات القابلة للعد.

يتم تتبع ترادينغ-سيستمز-نيتورك من قبلنا منذ أبريل، 2012. على مر الزمن فقد تم تصنيفه يصل إلى 7 522 199 في العالم. كل هذا الوقت كان يملكها شاي كامبل من الرسوم البيانية توقيت ليك، استضافت من قبل ويبزيتلكوم و طبقة موحدة.

ترادينغ-سيستمز-نيتورك لديه غوغل باجيرانك لائق ونتائج سيئة من حيث مؤشر ياندكس موضعي الاقتباس. ووجدنا أن نظام التداول-الشبكات-الشبكات ضعيف "اجتماعيا" فيما يتعلق بأي شبكة اجتماعية. وفقا ل سيتادفيسور و غوغل التصفح الآمن تحليلات، ترادينغ-سيستمز-نيتورك هو تماما مجال آمن مع عدم وجود استعراض الزوار.

الجمهور في جميع أنحاء العالم.

يبدو أن عدد الزيارات على هذا الموقع منخفض جدا بحيث لا يتم عرضه، عذرا.

تحليل حركة المرور.

يبدو أن عدد الزائرين ومشاهدات الصفحات على هذا الموقع منخفض جدا بحيث لا يتم عرضه، عذرا.