Estratégias para Forex Algorithmic Trading Como resultado da recente controvérsia, o mercado de forex tem sido sob escrutínio aumentado. Quatro grandes bancos foram considerados culpados de conspirar para manipular as taxas de câmbio, o que prometeu aos comerciantes receitas substanciais com risco relativamente baixo. Em particular, os maiores bancos mundiais concordaram em manipular o preço do dólar dos EUA e do euro de 2007 a 2013. O mercado de forex é notavelmente desregulado apesar de lidar com 5 trilhões de dólares de transações por dia. Como resultado, os reguladores têm instado a adoção de negociação algorítmica. Um sistema que utiliza modelos matemáticos em uma plataforma eletrônica para executar negócios no mercado financeiro. Devido ao alto volume de transações diárias, negociação algorítmica forex cria maior transparência, eficiência e elimina viés humano. Uma série de diferentes estratégias podem ser perseguidos por comerciantes ou empresas no mercado forex. Por exemplo, a cobertura automática refere-se ao uso de algoritmos para cobrir o risco da carteira ou para compensar posições de forma eficiente. Além da auto-cobertura, as estratégias algorítmicas incluem negociação estatística, execução algorítmica, acesso direto ao mercado e negociação de alta freqüência, tudo isso pode ser aplicado a transações de forex. Auto Hedging Ao investir, hedging é uma maneira simples de proteger seus ativos de perdas significativas, reduzindo o montante que você pode perder se algo inesperado ocorre. Na negociação algorítmica, hedging pode ser automatizado, a fim de reduzir a exposição de um comerciante a risco. Estas ordens de cobertura geradas automaticamente seguem modelos especificados para gerir e monitorizar o nível de risco de uma carteira. Dentro do mercado forex, os principais métodos de cobertura de negócios são através de contratos à vista e opções de moeda. Os contratos à vista são a compra ou venda de uma moeda estrangeira com entrega imediata. O mercado spot fprex cresceu significativamente desde o início dos anos 2000 devido ao influxo de plataformas algorítmicas. Em particular, a rápida proliferação da informação, tal como reflectida nos preços de mercado, permite que surjam oportunidades de arbitragem. As oportunidades de arbitragem ocorrem quando os preços da moeda ficam desalinhados. Arbitragem triangular. Como é conhecido no mercado forex, é o processo de conversão de uma moeda de volta para si mesmo através de várias moedas diferentes. Os comerciantes algorítmicos e de alta freqüência só podem identificar essas oportunidades por meio de programas automatizados. Como um derivado. As opções do forex operam-se em uma maneira similar como uma opção em outros tipos de seguranças. As opções de moeda estrangeira dão ao comprador o direito de comprar ou vender o par de moedas a uma taxa de câmbio específica em algum ponto no futuro. Programas de computador têm opções binárias automatizadas como uma forma alternativa de hedge de negócios em moeda estrangeira. As opções binárias são um tipo de opção onde os retornos tomam um de dois resultados: ou o comércio estabelece-se a zero ou a um preço de exercício pré-determinado. Análise estatística No sector das finanças, a análise estatística continua a ser uma ferramenta significativa na medição dos movimentos de preços de uma garantia ao longo do tempo. No mercado forex, indicadores técnicos são usados para identificar padrões que podem ajudar a prever movimentos futuros de preços. O princípio que a história se repete é fundamental para a análise técnica. Uma vez que os mercados de FX operam 24 horas por dia, a quantidade robusta de informação aumenta assim a significância estatística das previsões. Devido à sofisticação crescente dos programas de computador, os algoritmos foram gerados de acordo com indicadores técnicos, incluindo a convergência divergência média móvel (MACD) eo índice de força relativa (RSI). Os programas algorítmicos sugerem momentos específicos em que as moedas devem ser compradas ou vendidas. Algorithmic Execution A negociação algorítmica requer uma estratégia executável que os gestores de fundos podem usar para comprar ou vender grandes quantidades de ativos. Os sistemas de negociação seguem um conjunto pré-especificado de regras e são programados para executar uma ordem sob certos preços, riscos e horizontes de investimento. No mercado forex, o acesso direto ao mercado permite que os traders buy-side executem ordens de forex diretamente no mercado. O acesso direto ao mercado ocorre através de plataformas eletrônicas, o que muitas vezes reduz custos e erros de negociação. Normalmente, a negociação no mercado é restrita a corretores e criadores de mercado, no entanto, o acesso direto ao mercado fornece às empresas compradoras o acesso à infra-estrutura do lado vendido, concedendo aos clientes um maior controle sobre os negócios. Devido à natureza da negociação algorítmica e os mercados de FX, a execução da ordem é extremamente rápida, permitindo que os comerciantes aproveitem as oportunidades comerciais de curta duração. Negociação de alta freqüência Como o subconjunto mais comum de negociação algorítmica, negociação de alta freqüência tornou-se cada vez mais popular no mercado forex. Com base em algoritmos complexos, a negociação de alta freqüência é a execução de um grande número de transações em velocidades muito rápidas. Como o mercado financeiro continua a evoluir, velocidades de execução mais rápidas permitem que os comerciantes para tirar proveito de oportunidades rentáveis no mercado forex, um número de estratégias de negociação de alta freqüência são projetados para reconhecer rentável arbitragem e situações de liquidez. Fornecido ordens são executadas rapidamente, os comerciantes podem alavancar arbitragem para bloquear em lucros sem risco. Devido à velocidade de negociação de alta freqüência, a arbitragem também pode ser feita através de preços spot e futuros dos mesmos pares de moedas. Os defensores da alta freqüência de negociação no mercado de câmbio destacar o seu papel na criação de alto grau de liquidez e transparência em comércios e preços. A liquidez tende a ser contínua e concentrada, uma vez que existe um número limitado de produtos em comparação com as acções. No mercado forex, as estratégias de liquidez visam detectar desequilíbrios de ordem e diferenças de preços entre um determinado par de moedas. Um desequilíbrio de ordem ocorre quando há um número excessivo de ordens de compra ou venda para um ativo ou moeda específica. Neste caso, os comerciantes de alta freqüência agem como provedores de liquidez, ganhando o spread por arbitraging a diferença entre o preço de compra e venda. A linha de fundo Muitos estão pedindo maior regulamentação e transparência no mercado cambial à luz dos recentes escândalos. A crescente adoção de sistemas de negociação algorítmica forex pode efetivamente aumentar a transparência no mercado forex. Além da transparência, é importante que o mercado cambial permaneça líquido com baixa volatilidade de preços. Estratégias de negociação algorítmicas, como hedging automático, análise estatística, execução algorítmica, acesso direto ao mercado e negociação de alta freqüência, podem expor inconsistências de preços, que representam oportunidades lucrativas para os comerciantes. Uma pessoa que negocia derivados, commodities, obrigações, acções ou moedas com um risco superior à média em troca de. QuotHINTquot é uma sigla que significa quothigh renda não impostos. quot É aplicado a high-assalariados que evitam pagar renda federal. Um fabricante de mercado que compra e vende títulos corporativos de curto prazo, chamados de papel comercial. Um negociante de papel é tipicamente. Uma ordem colocada com uma corretora para comprar ou vender um número definido de ações a um preço especificado ou melhor. A compra e venda irrestrita de bens e serviços entre países sem a imposição de restrições, tais como. No mundo dos negócios, um unicórnio é uma empresa, geralmente uma start-up que não tem um registro de desempenho estabelecido. O básico do Forex Algorithmic Trading Quase trinta anos atrás, o mercado de câmbio (Forex) foi caracterizado por negócios realizados via Telefone, investidores institucionais. Opaco, uma clara distinção entre negociação interdealer e negociante negociante-cliente e baixa concentração de mercado. Hoje, os avanços tecnológicos transformaram o mercado. Trades são feitos principalmente através de computadores, permitindo que os comerciantes de varejo para entrar no mercado, em tempo real streaming preços levaram a uma maior transparência ea distinção entre os revendedores e seus clientes mais sofisticados em grande parte desapareceu. Uma mudança particularmente significativa é a introdução da negociação algorítmica. Que, ao fazer melhorias significativas para o funcionamento do Forex, também apresenta uma série de riscos. Ao olhar para o básico do mercado de Forex e negociação algorítmica, vamos identificar algumas vantagens negociação algorítmica trouxe para a negociação de moeda ao mesmo tempo, apontando alguns dos riscos. Forex Basics Forex é o lugar virtual em que os pares de moedas são negociados em volumes variados de acordo com os preços cotados em que uma moeda base é dado um preço em termos de uma moeda de cotação. Operando 24 horas por dia, cinco dias por semana, o Forex é considerado o maior e mais líquido mercado financeiro mundial. De acordo com o Banco de Pagamentos Internacionais (BIS), o volume médio diário global de negociação em abril de 2013 foi de 2,0 trilhões. A maior parte deste comércio é feito para dólares dos EUA, euros e ienes japoneses e envolve uma gama de jogadores, incluindo bancos privados, bancos centrais, fundos de pensão. Investidores institucionais, grandes corporações, empresas financeiras e comerciantes individuais. Embora o comércio especulativo pode ser a principal motivação para alguns investidores, a principal razão para a existência de mercados de Forex é que as pessoas precisam para negociar moedas, a fim de comprar bens e serviços estrangeiros. A atividade no mercado Forex afeta as taxas de câmbio reais e pode, portanto, afetar profundamente a produção, o emprego, a inflação e os fluxos de capital de qualquer nação em particular. Por esta razão, os decisores políticos, o público e os meios de comunicação todos têm um interesse adquirido no que se passa no mercado Forex. Noções básicas de Algorithmic Trading Um algoritmo é essencialmente um conjunto de regras específicas destinadas a completar uma tarefa claramente definida. Na negociação no mercado financeiro, os computadores realizam algoritmos definidos pelo usuário, caracterizados por um conjunto de regras que consistem em parâmetros como tempo, preço ou quantidade que estruturam os negócios que serão feitos. Existem quatro tipos básicos de negociação algorítmica dentro dos mercados financeiros: estatística, auto-hedging, estratégias de execução algorítmica e acesso direto ao mercado. Estatística refere-se a uma estratégia algorítmica que procura oportunidades comerciais lucrativas com base na análise estatística de dados históricos de séries temporais. A cobertura automática é uma estratégia que gera regras para reduzir a exposição de um profissional ao risco. O objetivo das estratégias de execução algorítmica é executar um objetivo predefinido, como reduzir o impacto no mercado ou executar um comércio rapidamente. Finalmente, o acesso direto ao mercado descreve as velocidades ótimas e os custos mais baixos aos quais os comerciantes algorítmicos podem acessar e se conectar a várias plataformas de negociação. Uma das subcategorias de negociação algorítmica é a negociação de alta freqüência, que é caracterizada pela freqüência extremamente alta de execuções de ordem de comércio. Alta velocidade de negociação pode dar vantagens significativas para os comerciantes, dando-lhes a capacidade de fazer negócios dentro de milissegundos de mudanças de preços incrementais. Mas também pode conter certos riscos. Negociação Algorítmica no Mercado de Forex Grande parte do crescimento na negociação algorítmica nos mercados de Forex nos últimos anos tem sido devido a algoritmos automatizando certos processos e reduzindo as horas necessárias para realizar transações de câmbio. A eficiência criada pela automação leva a custos menores na realização desses processos. Um desses processos é a execução de ordens comerciais. Automatizar o processo de negociação com um algoritmo que negoceia com base em critérios predeterminados, como executar ordens durante um período de tempo especificado ou a um preço específico, é significativamente mais eficiente do que a execução manual por seres humanos. Os bancos também se aproveitaram de algoritmos programados para atualizar os preços dos pares de moedas nas plataformas de negociação eletrônicas. Esses algoritmos aumentam a velocidade com que os bancos podem citar os preços de mercado, ao mesmo tempo em que reduzem o número de horas de trabalho manuais necessárias para cotações de preços. Alguns bancos programa algoritmos para reduzir sua exposição ao risco. Os algoritmos podem ser usados para vender uma moeda específica para corresponder a um comércio de clientes em que o banco comprou o montante equivalente, a fim de manter uma quantidade constante dessa moeda específica. Isso permite que o banco mantenha um nível de exposição de risco pré-especificado para manter essa moeda. Esses processos foram feitos significativamente mais eficientes por algoritmos, levando a custos de transação mais baixos. No entanto, estes não são os únicos fatores que têm impulsionado o crescimento do Forex trading algorítmico. Algoritmos têm sido cada vez mais utilizados para o comércio especulativo como a combinação de alta freqüência e os algoritmos capacidade de interpretar dados e executar ordens permitiu comerciantes para explorar oportunidades de arbitragem decorrentes de pequenos desvios de preços entre pares de moedas. Todas estas vantagens têm levado ao aumento do uso de algoritmos no mercado Forex, mas vamos olhar para alguns dos riscos que acompanham a negociação algorítmica. Riscos envolvidos em Algorithmic Forex Trading Apesar de negociação algorítmica tem feito muitas melhorias, existem algumas desvantagens que poderiam ameaçar a estabilidade ea liquidez do mercado Forex. Uma dessas desvantagens diz respeito a desequilíbrios no poder de negociação dos participantes do mercado. Alguns participantes têm meios para adquirir tecnologia sofisticada que lhes permite obter informações e executar ordens a uma velocidade muito mais rápida do que outras. Este desequilíbrio entre os que têm e os que não têm em termos da tecnologia algorítmica mais sofisticada pode levar à fragmentação dentro do mercado que pode levar à escassez de liquidez ao longo do tempo. Além disso, embora haja diferenças fundamentais entre os mercados de ações eo mercado Forex, há alguns que temem que a alta freqüência de negociação que exacerbou o crash do mercado acionário flash em 06 de maio de 2010 poderia afetar igualmente o mercado Forex. Como algoritmos são programados para cenários de mercado específicos, eles podem não responder rapidamente o suficiente se o mercado fosse mudar drasticamente. Para evitar esse cenário, os mercados precisam ser monitorados e a negociação algorítmica suspensa durante as turbulências do mercado. No entanto, em tais cenários extremos, uma suspensão simultânea de negociação algorítmica por numerosos participantes do mercado pode resultar em alta volatilidade e uma drástica redução na liquidez do mercado. O Bottom Line Apesar de negociação algorítmica tem sido capaz de aumentar a eficiência, reduzindo assim os custos de moedas de negociação, ele também veio com alguns riscos adicionais. Para que as moedas funcionem corretamente, elas devem ser reservas de valor um tanto estáveis e serem altamente líquidas. Assim, é importante que o mercado Forex permaneça líquido com baixa volatilidade de preços. Como com todas as áreas da vida, a tecnologia nova introduz muitos benefícios, mas igualmente vem com riscos novos. O desafio para o futuro da negociação algorítmica Forex será como instituir mudanças que maximizam os benefícios, reduzindo os riscos. Uma pessoa que negocia derivados, commodities, obrigações, acções ou moedas com um risco superior à média em troca de. QuotHINTquot é uma sigla que significa quothigh renda não impostos. quot É aplicado a high-assalariados que evitam pagar renda federal. Um fabricante de mercado que compra e vende títulos corporativos de curto prazo, chamados de papel comercial. Um negociante de papel é tipicamente. Uma ordem colocada com uma corretora para comprar ou vender um número definido de ações a um preço especificado ou melhor. A compra e venda irrestrita de bens e serviços entre países sem a imposição de restrições, tais como. No mundo dos negócios, um unicórnio é uma empresa, geralmente uma start-up que não tem um registro de desempenho estabelecido. SnowCron Algoritmo Genético em sistemas de negociação FOREX Usando Algoritmo Genético para criar rentável FOREX Trading Estratégia. Algoritmo Genético em Cortex Redes Neurais Software Feedforward Backpropagation Neural Network Aplicação para computações genéticas baseado Forex trading. Este exemplo usa conceitos e idéias do artigo anterior, por isso, leia Neural Network Genetic Algorithm em FOREX Trading Systems em primeiro lugar, embora não seja obrigatório. Sobre este texto Em primeiro lugar, leia o aviso de isenção de responsabilidade. Este é um exemplo de usar a funcionalidade de algoritmo genético de Software de Redes Neurais de Cortex, não um exemplo de como fazer negociação rentável. Eu não sou seu guru, nem eu deveria ser responsável por suas perdas. Cortex Neural Networks Software tem redes neurais nele, e FFBP discutimos antes é apenas uma maneira de escolher uma estratégia de negociação forex. É uma boa técnica, poderosa e quando aplicada adequadamente, muito promicing. No entanto, ele tem um problema - para ensinar a Rede Neural. Precisamos saber a saída desejada. É bastante fácil de fazer quando fazemos aproximação de função, apenas tomamos o valor real de uma função, porque sabemos o que deveria ser. Quando fazemos previsão de redes neurais. Nós usamos a técnica (descrita em artigos anteriores) de ensinar a Rede Neural sobre a história, novamente, se nós prevemos, digamos, uma taxa de câmbio, sabemos (durante o treinamento) qual é a previsão correta. No entanto, quando estamos construindo um sistema de negociação, não temos idéia de qual é a decisão de negociação correta, mesmo se nós conhecemos a taxa de câmbio Como a questão de fato, temos muitas estratégias de negociação forex que podemos usar em qualquer ponto do tempo, e Nós precisamos encontrar um bom - como O que devemos alimentar como a saída desejada de nossa rede Neural Se você seguiu nosso artigo anterior, você sabe, que temos traído para lidar com este problema. Nós ensinamos a Rede Neural para fazer previsão de taxa de câmbio (ou taxa de câmbio baseado) e, em seguida, usou essa previsão para fazer negociação. Então, fora da parte da Rede Neural do programa, nós tomamos uma decisão sobre qual Rede Neural é a melhor. Algoritmos genéticos podem lidar com este problema diretamente, eles podem resolver o problema declarado como encontrar os melhores sinais de negociação. Neste artigo vamos usar o Cortex Neural Networks Software para criar tal programa. Usando Algoritmo Genético Algoritmos Genéticos são muito bem desenvolvidos, e muito diversificada. Se você quiser aprender tudo sobre eles, eu sugiro que você use a Wikipedia, como este artigo é apenas sobre o que Cortex Neural Networks Software pode fazer. Tendo Cortex Neural Networks Software. Podemos criar uma Rede Neural que leva alguns dados, digamos, valores de um indicador, e produz alguns sinais de saída, digamos, de negociação (comprar, vender, segurar) e parar a perda / tomar níveis de lucro para posições a serem abertas. Claro, se nós semente desta Rede Neural s pesos ao acaso, os resultados comerciais serão terríveis. No entanto, vamos dizer que criamos uma dúzia de tais NNs. Então podemos testar o desempenho de cada um deles, e escolher o melhor, o vencedor. Esta foi a primeira geração de NNs. Para continuar a segunda geração, precisamos permitir que nosso vencedor procreate, mas para evitar a obtenção de cópias idênticas, vamos adicionar algum ruído aleatório para seus pesos descententes. Na segunda geração, temos nosso vencedor de primeira geração e suas cópias imperfeitas (mutadas). Vamos fazer o teste novamente. Teremos outro vencedor, que é melhor do que qualquer outra Rede Neural na geração. E assim por diante. Simplesmente permitimos que os vencedores se reproduzam e eliminem os perdedores, assim como na evolução da vida real, e obteremos nossa Rede Neural de melhor negociação. Sem qualquer conhecimento prévio sobre o que o sistema de negociação (algoritmo genético) deve ser como. Rede Neural Algoritmo Genético: Exemplo 0 Este é o primeiro exemplo de algoritmo genético. E um muito simples. Nós vamos percorrê-lo passo a passo, para aprender todos os truques que os seguintes exemplos usarão. O código tem comentários inline, por isso permite apenas concentrar-se em momentos-chave. Primeiro, criamos uma rede neural. Ele está usando pesos aleatórios, e ainda não foi ensinado. Então, no ciclo, fazemos 14 cópias dele, usando MUTATIONNN fumtion. Esta função faz uma cópia de uma Rede Neural de origem. Adicionando valores aleatórios de 0 a (em nosso caso) 0,1 para todos os pesos. Nós mantemos as alças para resultar 15 NNs em uma matriz, podemos fazê-lo, como identificador é apenas um número inteiro. A razão pela qual usamos 15 NNs não tem nada a ver com negociação: Cortex Neural Networks Software pode plotar até 15 linhas em um gráfico simultaneamente. Podemos usar diferentes abordagens para o teste. Primeiro, podemos usar o conjunto de aprendizado, tudo de uma só vez. Em segundo lugar, podemos testar, digamos, 12000 restrições (de 100000), e percorrer o conjunto de aprendizado, do começo ao fim. Isso tornará os aprendizes diferentes, pois iremos procurar redes neurais que sejam rentáveis em qualquer dado dado, não apenas no conjunto. A segunda abordagem pode nos dar problemas, se os dados mudam, do começo ao fim. Em seguida, a rede vai evoluir, obtendo a capacidade de comércio no final do conjunto de dados, e perder a capacidade de comércio no seu início. Para resolver esse problema, vamos pegar aleatórios 12000 registros fragmentos de dados, e alimentá-lo para a Rede Neural. É simplesmente um ciclo infinito, já que 100000 ciclos nunca serão alcançados à nossa velocidade. Abaixo adicionamos uma criança para cada rede, com pesos ligeiramente diferentes. Note que 0,1 para mutação tange não é a única escolha, como a matéria de fato, mesmo este parâmetro pode ser otimizado usando algoritmo genético. NNs recém-criados são adicionados depois de 15 existentes. Desta forma, temos 30 NNs em uma matriz, 15 velhos e 15 novos. Então vamos fazer o próximo ciclo de testes, e matar perdedores, de ambas as gerações. Para fazer o teste, aplicamos a Rede Neural aos nossos dados, para produzir saídas e, em seguida, chamamos a função de Teste, que usa essas saídas para simular a negociação. Resultados de negociação são usados para deside, que NNs são melhores. Usamos um intervalo de registros nLearn, de nStart para nStart nLearn, onde nStart é um ponto aleatório dentro do conjunto de aprendizado. O código abaixo é um truque. A razão pela qual o usamos é para ilustrar o fato de que o algoritmo genético pode criar algoritmos genéticos. Mas não será necessariamente o melhor, e também, sugerir, que podemos melhorar o resultado, se implicarmos algumas limitações ao processo de aprendizagem. É possível, que o nosso sistema de comércio funciona muito bem em longos comércios, e muito pobre em curto, ou vice-versa. Se, digamos, longos comércios são MUITO bons, este algoritmo genético pode ganhar, mesmo com grandes perdas em negócios curtos. Para evitá-lo, atribuímos mais peso aos negócios longos em negócios curtos e curtos em ciclos pares. Este é apenas um exemplo, não há garantia, que vai melhorar algo. Mais sobre isso abaixo, em discussão sobre correções. Tecnicamente, você não tem que fazê-lo, ou pode torná-lo de forma diferente. Adicione lucro a uma matriz ordenada. Retorna uma posição de inserção, então usamos essa posição para adicionar identificador de rede neural, aprendendo e testando lucros para matrizes não-classificadas. Agora temos dados para a Rede Neural atual no mesmo índice de array que seu lucro. A idéia é chegar a matriz de NNs, classificados por rentabilidade. Como matriz é classifica por lucro, para remover 1/2 de redes, que são menos rentáveis, só precisamos remover NNs 0 a 14 As decisões de negociação são baseadas no valor do sinal de rede neural, a partir deste ponto de vista o programa é idêntico Exemplos de artigo anterior. Estratégia de negociação FOREX: Discutir o exemplo 0 Primeiro de tudo, vamos dar uma olhada em gráficos. O primeiro gráfico de lucro durante a primeira iteração não é bom, como é de se esperar, a Rede Neural perde dinheiro (imagem evolution00gen0.png copiada após a primeira iteração da pasta de imagens): A imagem para lucro no ciclo 15 é melhor, às vezes , Algoritmo genético pode aprender muito rápido: No entanto, observe a saturação em uma curva de lucro. É interessante também olhar para a forma como os lucros individuais mudam, tendo em mente que o número da curva, digamos, 3 nem sempre é para a mesma Rede Neural. Como eles estão sendo nascidos e terminou o tempo todo: Note também que o pequeno sistema de comércio automatizado forex executa pobre em negociações curtas e muito melhor em longas, o que pode ou não estar relacionado com o fato de que o dólar estava caindo em comparação com Euros durante esse período. Também pode ter algo a ver com os parâmetros do nosso indicador (talvez, precisamos período diferente para shorts) ou a escolha de indicadores. Aqui está a história após 92 e 248 ciclos: Para nossa surpresa, o algoritmo genético falhou completamente. Vamos tentar descobrir por que, e como ajudar a situação. Em primeiro lugar, não é cada geração suposto ser melhor do que o previuos A resposta é não, pelo menos não dentro do modelo que usamos. Se tomarmos o ENTIRE aprendizado conjunto de uma vez, e usado repetidamente para ensinar NNs, então sim, eles irão melhorar em cada geração. Mas em vez disso, pegamos fragmentos aleatórios (12000 registros no tempo), e os usamos. Duas perguntas: por que o sistema falhou em fragmentos aleatórios do conjunto de aprendizagem, e por que havent usamos todo o conjunto de aprendizagem bem. Para responder à segunda pergunta, eu fiz. NNs realizado muito - no conjunto de aprendizagem. E falharam no teste ajustado, pela mesma razão falha quando nós usamos o aprendizado de FFPB. Para colocá-lo de forma diferente, nossos NNs tem overspecialized, eles aprenderam a sobreviver no ambiente que eles estão acostumados, mas não fora dela. Isso acontece muito na natureza. A abordagem que tomamos em vez disso foi destinada a compensar isso, forçando NNs a executar bom em qualquer fragmento aleatório do conjunto de dados, de modo que, esperamos, eles também poderiam executar em um conjunto de testes desconhecidos. Em vez disso, eles falharam nos testes e no conjunto de aprendizado. Imagine animais, vivendo em um deserto. Muito sol, sem neve. Este é um metafor para rizing mercado, como para NNs nossos dados desempenham o papel do ambiente. Os animais aprenderam a viver num deserto. Imagine animais, que vivem em um clima frio. Neve e sem sol. Bem, eles se adaptaram. No entanto, em nosso experimento, colocamos aleatoriamente nossos NNs em um deserto, na neve, na água, nas árvores. Apresentando-os com diferentes fragmentos de dados (aleatoriamente aumentando, caindo, flat.). Animais morreram. Ou, para colocá-lo de forma diferente, nós selecionamos a melhor Rede Neural para o conjunto de dados aleatórios 1, que, digamos, foi para o mercado em ascensão. Então nós apresentamos, aos vencedores e seus filhos, uma queda de dados de mercados. NNs executado mal, tomamos o melhor dos artistas pobres, talvez, uma das crianças mutantes, que perdeu a capacidade de comércio no mercado em ascensão, mas tem alguma capacidade de lidar com a queda de um. Então nós giramos a tabela outra vez, e outra vez, nós começamos o mais melhor performer - mas melhor entre executores pobres. Nós simplesmente não damos NNs nossas chances de se tornar universal. Existem técnicas que permitem que o algoritmo genético aprenda novas informações sem perder o desempenho em informações antigas (afinal, os animais podem viver no verão e no inverno, assim a evolução é capaz de lidar com mudanças repetidas). Podemos discutir essas técnicas mais tarde, embora este artigo é mais sobre o uso de Cortex Neural Networks Software. Do que sobre a construção de um sistema de comércio automatizado forex bem sucedido. Algoritmo Genético de Rede Neural: Exemplo 1 Agora é hora de falar sobre correções. Um algoritmo genético simples que criamos durante a etapa anterior tem duas falhas importantes. Primeiro, ele não negociou com lucro. É aprovado, nós podemos tentar usar o sistema parcialmente treinado (era rentável no começo). A segunda falha é mais séria: não temos controle sobre as coisas, que esse sistema faz. Por exemplo, ele pode aprender a ser rentável, mas com enormes drawsdowns. É um fato bem conhecido que, na vida real, a evolução pode otimizar mais de um parâmetro simultaneamente. Por exemplo, podemos obter um animal, que pode correr rápido E ser resistente ao frio. Por que não tentar fazer o mesmo em nosso sistema automatizado de negociação forex. Isso é quando usamos as correções, que não são nada, mas o conjunto de punições adicionais. Digamos, nosso sistema negocia com drawdown 0.5, enquanto nós queremos confirmá-lo para 0 - 0.3 intervalo. Para dizer ao sistema que cometeu um erro, diminuímos seu lucro (um usado para determinar, qual algoritmo genético ganhou) ao grau, que é proporcional ao tamanho de DD. Então, o algoritmo de evolução cuida do resto. Há poucos fatores mais, que queremos levar em consideração: podemos querer ter mais ou menos igual número de operações de compra e venda, queremos ter mais de operações lucrativas, depois de falhas, podemos querer que o gráfico de lucro Ser linear e assim por diante. Em evolution01.tsc implementamos um conjunto simples de correções. Em primeiro lugar, usamos um grande número para um valor de correção inicial. Multiplicamo-lo a um pequeno (geralmente, entre 0 e 1) valores, dependendo da punição que queremos aplicar. Então nós multiplicamos nosso lucro a esta correção. Como resultado, o lucro é corrigido, para refletir o quanto o algoritmo genético corresponde aos nossos outros critérios. Então usamos o resultado para encontrar uma Rede Neural vencedora. Estratégia de negociação FOREX: Discutir o exemplo 1 O exemplo 1 funciona muito melhor do que o exemplo 0. Durante os primeiros 100 ciclos, ele aprendeu muito e os gráficos de lucros parecem tranquilizadores. No entanto, como no exemplo 0, os negócios longos são muito mais rentáveis, o que provavelmente significa que há um problema em nossa abordagem. No entanto, o sistema encontrou um equilíbrio entre algumas condições iniciais contraditórias: Há alguma dinâmica positiva tanto no conjunto de aprendizagem e, mais importante, no conjunto de testes. Quanto ao aprendizado, no ciclo 278 podemos ver, que nosso sistema ficou super-treinado. Significa, ainda temos progresso no conjunto de aprendizagem: Mas o conjunto de testes mostra fraqueza: Este é um problema comum com NNs: quando ensiná-lo no conjunto de aprendizagem, aprende a lidar com ele, e às vezes, ele aprende muito bem - para o Grau, quando perde desempenho no conjunto de testes. Para lidar com esse problema, uma solução tradicional é usada: nós continuamos procurando a Rede Neural. Que executa melhor no conjunto de testes e salvá-lo, sobrescrevendo o anterior melhor, cada vez que o novo pico é alcançado. Esta é a mesma abordagem, que usamos no treinamento FFBP, exceto, desta vez temos que fazê-lo nós mesmos (adicionando código, que procura uma melhor Rede Neural em um conjunto de testes, e chamando SAVENN, ou exportando pesos de Rede Neural para um Arquivo). Desta forma, quando você parar o seu treinamento, você terá o melhor desempenho ON TESTING SET salvo e esperando por você. Note também, que não é o max. Lucro que você está procurando, mas o desempenho ideal, então considere usar correções, ao procurar um melhor desempenho em um conjunto de testes. Algoritmo Genético para FOREX Análise Técnica: Onde agora Depois que você tem o vencedor Rede Neural. Você pode seguir os passos, descritos no artigo anterior, para exportar pesos dessa Rede Neural. E depois usá-los em sua plataforma de negociação em tempo real, como Meta Trader, Trade Station e assim por diante. Alternativamente, você pode se concentrar em outras formas de otimizar a Rede Neural. Ao contrário do algoritmo FFBP, aqui você pode obter avay de usar conjuntos de aprendizagem e teste, e mover a aprendizagem seqüencial. Download Cortex Order Cortex Ver lista de preços A visibilidade é muito importante para este site. Se você gosta, por favor, ligue a este URLAlgorithms vezes. Warning Executando cBots baixado desta seção pode resultar em perda de fundos. Use-os em seu próprio risco. Vezes Notificação Publicar material protegido por direitos autorais é estritamente proibido. Se você acredita que há material protegido por direitos autorais nesta seção, você pode usar o formulário de Notificação de violação de direitos autorais para enviar uma reivindicação. Como instalar cBots amp Indicadores Baixe o Indicador ou cBot. Clique duas vezes no arquivo baixado. Isto irá instalar todos os arquivos necessários no cAlgo. Encontre o indicador / cbot que deseja usar no menu à esquerda. Adicione uma instância do indicador / cBot para executar. Faça o download do indicador Clique duas vezes no arquivo baixado. Isso instalará todos os arquivos necessários no cTrader. Selecione o indicador de Personalizado no menu de funções (f) no centro superior do gráfico Insira os parâmetros e clique em OK Descrição Submetido por Data Categoria Preview Downloads Comentários Rating Este indicador reconhece as zonas de suprimento e demanda no gráfico e as marca com um retângulo Forma, quando o preço tocou uma zona que mostra uma janela de alerta e, em seguida, remove essa zona do seu gráfico. Você pode alterar o estilo das linhas de retângulo para. Pontos, DotsRare, DotsVeryRare, Linhas, LinesDots e Sólido. O parâmetro períodos é para digitalizar x quantidade de velas para identificar as zonas. Download: drive. google/file/d/0B93GK1Ip4NSMUjJYTzZ3TjMwVEE/viewuspsharing Você faz um monte de erro na negociação ou você tem problema em seguir as regras do seu sistema Porcentagem rápida de dimensionamento é uma ferramenta projetada para remover as emoções comerciante e erros de negociação que ajuda você Auto dimensionar seus comércios com base na porcentagem x de seu saldo da conta assim que nenhum dimensionamento manual também forçá-lo a usar ordens stop loss para seus negócios com base na volatilidade de mercado (ATR), mais recente intervalo de vela fechada ou pips fixos. Características: Caixa de confirmação antes da execução de ordem Trailing SL (Mesmo como cTrader TSL) Definindo seu comércio SL e TP com base na última vela fechada gama Colocar ordem de parar em vez de ordem de mercado em alta ou baixa da última vela fechada Entrada apenas em Candle close para evitar tarde Entradas Uma posição por símbolo Uma posição por moeda Acesso rápido ao controle de deslizamento Percentual de Risco Máximo Risco: Rácio de Recompensa Rácio mínimo de R / R para transacções Transferir Versão Compilada: drive. google/file/d/0B93GK1Ip4NSMSmJHd3BRNXJ2MHc/viewuspsharing GitHub: github / afhacker / Imagens de dimensionamento rápido: O cBot abrirá negociações após o desdobramento das barras anteriores. Gestão de dinheiro forte, Primary SL amp Reversal Trailing algoritmo. Risco Per Comércio com base na distância entre entrada-preço amp Primary SL e também você pode usar tamanho de lote manual por Risco por comércio 0. www. facebook / cls. fx Este indicador capta as reversões usando bandas de Bollinger e vela de rejeição, Sempre O preço toca uma das bandas e forma uma vela de rejeição que mostra um sinal de compra ou venda. Este indicador é uma ótima ferramenta para os comerciantes do dia curto prazo aqueles que trocam prazos abaixo M15, ele mostra algumas informações úteis sobre esse símbolo em seu gráfico. Símbolo exibe o valor ATR em pips (você pode usar o multiplicador para multiplicar o valor ATR), diariamente High / Low linhas, propagação em tempo real, ADR ou faixa diária média, intervalo de dias atual, quantidade de espaço em pips que determinado par pode subir / Baixo naquele dia com base no ADR e na direção da tendência do frame de tempo mais longo usando uma média móvel. Você pode ajustar a cor do espaço para cima / para baixo, definindo seu risco / recompensa se você estiver usando o valor ATR como seus comércios parar de perda. Este indicador de sobreposição configura a 34 EMA Wave e pinta as velas GRaB usadas extensivamente por Raghee Horner e seguidores de seu estilo comercial. Além disso, este indicador desenha linhas verticais para mostrar o mínimo e máximo Lookback defendido por Raghee ao identificar a tendência em um período de tempo específico. Para mais informações sobre o que são e como Raghee defende usá-los dê uma olhada em youtu. be/L06MjjgwYnw Limitações: A API cTrader / cAlgo não permite que os desenvolvedores detectem quando o nível de zoom foi alterado ou o que é. Isto significa que eu tenho que usar uma definição de largura específica quando pintar corpos de vela. O padrão usado é 5, mas eu forneci um parâmetro que permite que você mude para qualquer lugar entre 1 e 15. Se você zumba dentro e fora todo o tempo isso pode ser um pouco tedioso, mas não muito que eu posso fazer sobre isso até que a API Alterações para permitir que os desenvolvedores determinem coisas como nível de zoom e / ou dimensões da porta de exibição. Também os dos API não suportam parâmetros de configuração de cor ou linha. Há um hack / trabalho em torno de usar saídas, mas temos saídas reais neste indicador para que eu havent usado. Quando a API suporta cor e estilo de linha como parâmetros individuais vou atualizar o indicador para permitir a personalização de cores usadas para pintar velas e as linhas de olhar para trás. Crítica construtiva e feedback são sempre bem-vindas Dados de volume de tiquetaque no mercado Forex é uma peça extra de informação que os comerciantes têm, mas o ponto é como devemos usá-lo E o que ele pode nos dizer Para mim, o volume de carrapatos é nada mais que um indicador de volatilidade de preços em Período específico de tempo para que, ao lado de outros indicadores de volatilidade, podemos usá-lo para encontrar a volatilidade do mercado. Este indicador separa o volume do carrapato em duas partes altas e baixas. Usa uma média móvel para encontrar a quantidade média de x barras anteriores e então compara o volume atual do bar com esse valor médio assim se o volume atual do bar estiver acima da média Volume significa que esta barra tem maior volume e se era menor do que o volume médio significa que o volume da barra foi menor. Desenvolvido por Alexander Elder O Índice de Força combina volume com preço para descobrir a força de touros ou ursos atrás de cada rali ou declínio Índice de Força reúne três peças essenciais de informação. A direção da mudança de preço sua extensão o volume durante essa mudança Índice de Força fornece uma maneira prática de usar o volume para tomar decisões de negociação. Índice de Força (Histograma amp 13 EMA) Índice de Força Divergência Ancião Fornece uma descrição completa de como usar este indicador em sua Book Trading for a Living Desenvolvido por Alexander Elder A idéia de Impulse está medindo qualquer mercado por Inertia amp Power de acordo com Elder Inércia pode ser medido pela inclinação de um EMA rápido Poder pode ser medido pela inclinação do histograma MACD Se ambos estão aumentando em Valor ---- gt UP Tendência se ambos estão diminuindo em valor ---- gt Dn Trend Quando eles são diferentes (um está aumentando ampère o outro está diminuindo). Seu Nenhum comércio ou uma Rodada de Mercado. O último uso deste indicador por Alexander Elder é um indicador de Censura. Ou seja, se ambos os pontos forem Verde / Branco / Acima no gráfico diário. Nenhum Shorts intra-dia deve ser tomado. Somente Trades Longos se Ambos os pontos forem Vermelhos / Dn no gráfico diário. Não devem ser tomadas longas intra-dia. Apenas negócios curtos. Este indicador mostra os sinais de bot MFI em estilo de pontos em seu gráfico, Se você é um comerciante discricionário manual e quer usar suas habilidades de leitura gráfico para filtrar alguns sinais, então é para você. Este bot baseia-se no indicador de Índice de Fluxo de Dinheiro e Heiken Ashi. A estratégia é muito simples quando compra uma vela de alta HA fechada e a MFI estava acima de um nível definido pelo usuário (padrão 40) e vende quando uma vela HA de baixa fechou e a MFI foi Abaixo de um nível definido pelo usuário (padrão 70). Não é algum tipo de martingala bot ou bot, por isso vai ter dias perdidos, semanas e até mesmo perder meses consecutivos, mas mantém o seu risco baixo e evitar grandes desvantagens. O período de tempo de resultado de teste posterior acima era de 29/01/2012 a 16/09/2016 eo tipo de dados era dados de carrapatos com 40 comissões por lote padrão. Voltar arquivo de parâmetros de teste. Drive. google/file/d/0B93GK1Ip4NSMbUt4aFA4dmxaVkU/viewuspsharing Cópia de direitos autorais 2016 Spotware Systems Ltd. Todos os direitos reservados. Os serviços fornecidos pela Spotware Systems Ltd. não estão disponíveis para os cidadãos ou residentes dos EUA. Nem é a informação em nossos sites direcionados para solicitação de cidadãos ou residentes do USA. Forex Algorithmic Trading: Um Conto Prático para Engenheiros Como você pode saber, o mercado de câmbio (Forex) é usado para negociação entre pares de moedas. Mas você pode não estar ciente de que é o mercado mais líquido do mundo. Alguns anos atrás, impulsionado pela minha curiosidade, eu dei meus primeiros passos no mundo dos algoritmos de negociação Forex, criando uma conta demo e jogando simulações (com dinheiro falso) na plataforma de negociação Meta Trader 4. Depois de uma semana de negociação, Id quase dobrou meu dinheiro. Estimulado pelo meu próprio sucesso, eu cavou mais fundo e, eventualmente, se inscreveu para um número de fóruns. Logo, passei horas lendo sobre sistemas de negociação algorítmicos (conjuntos de regras que determinam se você deve comprar ou vender), indicadores personalizados. Humor do mercado e muito mais. Meu Primeiro Cliente Nessa época, por coincidência, ouvi dizer que alguém estava tentando encontrar um desenvolvedor de software para automatizar um sistema de negociação simples. Isso estava de volta na minha faculdade dias quando eu estava aprendendo sobre a programação simultânea em Java (threads, semáforos, e todos que lixo). Eu pensei que este sistema automatizado este não poderia ser muito mais complicado do que o meu curso de ciência de dados avançados trabalho, então eu perguntei sobre o trabalho e veio a bordo. O cliente queria que o sistema fosse construído com o MQL4. Uma linguagem de programação funcional utilizada pela plataforma Meta Trader 4 para a realização de ações relacionadas a ações. MQL5 desde então foi lançado. Como você poderia esperar, ele aborda alguns dos problemas MQL4s e vem com mais funções internas, o que torna a vida mais fácil. O papel da plataforma de negociação (Meta Trader 4, neste caso) é fornecer uma conexão a um corretor de Forex. O corretor, em seguida, fornece uma plataforma com informações em tempo real sobre o mercado e executa suas ordens de compra / venda. Através do Meta Trader 4, você pode acessar todos esses dados com funções internas, acessíveis em vários prazos: a cada minuto (M1), a cada cinco minutos (M5) , M15, M30, cada hora (H1), H4, D1, W1, MN. O movimento do Preço Actual é chamado de tick. Em outras palavras, um tick é uma alteração no preço Bid or Ask de um par de moedas. Durante os mercados ativos, pode haver numerosos carrapatos por segundo. Durante mercados lentos, pode haver minutos sem um carrapato. O carrapato é o batimento cardíaco de um robô Forex. Quando você faz um pedido através dessa plataforma, você compra ou vende um determinado volume de uma determinada moeda. Você também define stop-loss e take-profit limites. O limite de stop-loss é a quantidade máxima de pips (variações de preço) que você pode perder antes de desistir de um comércio. O limite take-profit é a quantidade de pips que youll acumular em seu favor antes de retirar. Se você quiser saber mais sobre os princípios básicos da negociação (por exemplo, pips, tipos de pedidos, spread, derrapagens, ordens de mercado e muito mais), veja aqui. As especificações de negociação algorítmica dos clientes eram simples: eles queriam um robô baseado em dois indicadores. Para o fundo, os indicadores são muito úteis ao tentar definir um estado de mercado e tomar decisões de negociação, como theyre com base em dados passados (por exemplo, preço mais alto valor nos últimos n dias). Muitos vêm built-in para Meta Trader 4. No entanto, os indicadores que o meu cliente estava interessado em veio de um sistema de comércio personalizado. Eles queriam trocar cada vez que dois desses indicadores personalizados se cruzavam, e apenas em um certo ângulo. Hands On Como eu tenho minhas mãos sujas, aprendi que os programas MQL4 têm a seguinte estrutura: Diretivas de Preprocessor Parâmetros Externos Variáveis Globais Função Init Função Deinit Função Start Funções Personalizadas A função start é o coração de cada programa MQL4, uma vez que é executado sempre Movimentos do mercado (ergo, esta função será executada uma vez por tick). Este é o caso, independentemente do período de tempo que você está usando. Por exemplo, você poderia estar operando no horário H1 (uma hora), mas a função de início executaria muitos milhares de vezes por período de tempo. Para contornar isso, forcei a função a executar uma vez por unidade de período: Obtendo os valores dos indicadores: A lógica de decisão, incluindo a interseção dos indicadores e seus ângulos: Enviando as ordens: Se você está interessado, você pode encontrar o completo, Executável no GitHub. Back-Testing Uma vez que eu construí o meu sistema de negociação algorítmica, eu queria saber: 1) se ele estava se comportando adequadamente, e 2) se era qualquer bom. Back-testing é o processo de testar um sistema particular (automatizado ou não) sob os eventos do passado. Em outras palavras, você testar seu sistema usando o passado como um proxy para o presente. MT4 vem com uma ferramenta aceitável para back-testing um sistema de negociação Forex (hoje em dia, existem ferramentas mais profissionais que oferecem maior funcionalidade). Para começar, você configura seus prazos e executa seu programa sob uma simulação a ferramenta irá simular cada tick sabendo que para cada unidade deve abrir a determinado preço, fechar a um determinado preço e atingir níveis altos e baixos especificados. Depois de comparar as ações do programa contra os preços históricos, você terá um bom senso para se ou não a sua execução corretamente. Os indicadores que ele escolheu, juntamente com a lógica de decisão, não foram rentáveis. De back-testing, Id verificado para fora a taxa de retorno de robôs para alguns intervalos de tempo aleatórios desnecessário dizer, eu sabia que meu cliente não ia ficar rico com ele os indicadores que ele escolheu, juntamente com a lógica de decisão, não eram rentáveis. Como exemplo, aqui estão os resultados de executar o programa sobre a janela M15 para 164 operações: Note que nosso saldo (a linha azul) termina abaixo de seu ponto de partida. Uma advertência: dizer que um sistema é rentável ou não rentável isnt sempre genuíno. Muitas vezes, os sistemas são (não) rentáveis por períodos de tempo com base no humor mercados: Otimização de parâmetros e suas mentiras Embora back-testing me fez desconfiar desta utilidade robôs, fiquei intrigado quando eu comecei a brincar com seus parâmetros externos e Notaram grandes diferenças no Índice de Retorno geral. Esta ciência em particular é conhecida como Optimização de Parâmetros. Eu fiz alguns testes ásperos para tentar inferir o significado dos parâmetros externos na razão de retorno e surgiu com algo como isto: Você pode pensar (como eu fiz) que você deve usar o parâmetro A. Mas a decisão não é tão simples como Ele pode aparecer. Especificamente, observe a imprevisibilidade do parâmetro A: para pequenos valores de erro, seu retorno muda drasticamente. Em outras palavras, o parâmetro A é muito provável que sobre-prediga os resultados futuros, pois qualquer incerteza, qualquer mudança em tudo irá resultar em pior desempenho. Mas, de fato, o futuro é incerto E, portanto, o retorno do parâmetro A também é incerto. Na verdade, a melhor opção é confiar na imprevisibilidade. Frequentemente, um parâmetro com um retorno máximo mais baixo mas uma previsibilidade superior (menos flutuação) será preferível a um parâmetro com alto retorno mas pouca previsibilidade. A única coisa que você pode ter certeza é que você não sabe o futuro do mercado, e pensar que você sabe como o mercado vai realizar com base em dados do passado é um erro. Por sua vez, você deve reconhecer essa imprevisibilidade. Pensando que você sabe como o mercado vai realizar com base em dados do passado é um erro. Isso não significa necessariamente que devemos usar o parâmetro B, porque mesmo os retornos mais baixos do parâmetro A são melhores do que o parâmetro B, isso é apenas para mostrar que os parâmetros de otimização podem resultar em testes que exageram os resultados futuros prováveis e tal pensamento não é óbvio. Considerações gerais de negociação de Forex Algoritmos Desde que a primeira experiência de negociação algorítmica Forex, Ive construiu vários sistemas de negociação automatizada para os clientes, e posso dizer-lhe que há sempre espaço para explorar. Por exemplo, eu construí recentemente um sistema baseado em encontrar os chamados movimentos Big Fish que é, enorme pips variações em pequenas, minúsculas unidades de tempo. Este é um assunto que me fascina. Construir seu próprio sistema de simulação é uma excelente opção para aprender mais sobre o mercado Forex, e as possibilidades são infinitas. Por exemplo, você poderia tentar decifrar a distribuição de probabilidade das variações de preços em função da volatilidade em um mercado (EUR / USD por exemplo) e talvez fazer um modelo de simulação Montecarlo usando a distribuição por estado de volatilidade, usando qualquer grau de precisão você quer. Vou deixar isso como um exercício para o leitor ansioso. O mundo Forex pode ser esmagadora, às vezes, mas espero que este artigo tenha lhe dado alguns pontos sobre como começar. Leitura Adicional Hoje em dia, há uma vasta gama de ferramentas para construir, testar e melhorar Trading System Automations: Trading Blox para testes, NinjaTrader para negociação, OCaml para programação, para citar alguns. Eu li extensivamente sobre o mundo misterioso que é o mercado Forex. Aqui estão alguns write-ups que eu recomendo para programadores e leitores entusiastas: Sobre o autor Ver perfil completo raquo Comentários Eu sempre quis aprender sobre isso. Agradecimentos Eu estudei um bocado da teoria do mercado na faculdade e aprendi sobre a troca do canal. Eu sempre pensei que seria um bom ajuste para negociação algo desde a estratégia é recursiva. Você tem algumas dicas sobre como implementar o tipo de canal de estratégias (em oposição às estratégias de Moving Average) I39m certeza de que você sabe disso, mas algumas pesquisas (antigas) mostram que as estratégias MA Exponential fazer mais e até mesmo executar estratégias de compra e manter sem tomar Vantagens fiscais. Há muitos indicadores de canal por aí (ie: Donchian, IREGR, e muitos mais). Há muitos indicadores de canal por aí (ie: Donchian, IREGR e muitos mais) Também você pode codificar seu próprio indicador de canal, uma vez que você tem que você pode fazer o ExpertAdvisor para tomar decisões com base em qualquer indicador / s que você está usando. Os valores dos indicadores são referenciados como uma matriz de ponto zero inverso oo..0 (ou seja: os dados mais recentes estariam na posição 0 do buffer indicador). O livro de Andrew R. Young é um bom ponto de partida para entender como os indicadores funcionam. Obrigado artigo impressionante. Curioso se você se envolveu no quantopian / comunidade Parece uma ótima maneira de obter seus pés molhados Obrigado por este artigo incrível Parabéns Grande post Rogelio Só queria compartilhar minha experiência também :) Quase todos os estados de livro de negociação, que a maioria dos comerciantes falha por causa de Psicológico, quando eles fazem exceções de suas próprias estratégias, assim como um engenheiro meu único tought foi que este é um lugar perfeito para uma solução de software para evitar inntervention humana para o sistema de comércio, uma vez que você decidir começar a usá-lo. Tenho passar um ano inteiro da minha carreira apenas por programação, testes e otimização com dados do passado cada única estratégia que eu era capaz de encontrar on-line e em vários livros de negociação variuos. E você sabe o que - nenhum deles tinha rentabilidade constante. E depois de ler um monte de posts etc. Eu cheguei à conclusão: estamos vivendo em um mundo onde todos podem escrever seu próprio robô comercial e grandes corporações comerciais, bancos etc eles estão constantemente analisando todos os mercados, usando não apenas as estratégias Desenvolvido por alguns gurus de negociação, mas também algoritmos de aprendizado de máquina implantados em super computadores, que tenta encontrar pelo menos alguns padrões em todos os mercados. E aqui está o resultado: uma vez que algum padrão se torna verdade, pelo menos por algum período de tempo ele emediatly transforma em nenhum padrão, porque todo mundo neste jogo estão procurando esses padrões. Uma vez que você vê algum padrão você coloca uma ordem para comprar ou vender, sua ordem empurra o mercado para a direção oposta você quer que ele vá, pelo menos por um pouco. Mas não seja naieve, se você ver o padrão mais provavelmente um monte de outros comerciantes com investimens hudge vê este padrão tão bem desta vez eles estão fazendo o mesmo e todos perdem o seu dinheiro todos juntos. Pense nisso antes de decidir se tornar um comerciante com fundo de engenharia de software. Olá Simanas, Obrigado pelo comentário atencioso. Em um esboço anterior deste artigo eu descrevi quem realmente os jogadores inteligentes neste jogo são, e eu mencionei os caras de Jane Street entre outros que desempenham o papel de intermediário e arbitrageurs no mercado. Nós (o Editor, Charlie Marsh e Me) decidiu não incluir que entre outras reflexões que considerou apenas que você está mencionando neste comentário. Tudo isso dito, eu gosto de acreditar que você pode encontrar uma borda do mercado, se você usar as ferramentas corretas e fazer as simulações corretas usando as variáveis adequadas. Obrigado por comentar Eu haven39t envolvidos em que a comunidade parece incrível para começar a programação e reutilizar o código oferecido lá Bom artigo Rogelio, Em mais leitura, por que você sugeriria Ocami para programação em vez de MQL4 ou MQL5 ou quotRquot ou o que eu gostei deste artigo Como é exatamente os tipos de grandes marcos importantes que eu encontrei. O projeto que começou para uma fórmula personalizada para vários clientes separados tornou-se um produto comercial orientado por submissões de usuários. Agora os usuários podem copiar ou vender seus negócios e copiar trades de indicadores no Meta Trader. SixTysecondoptions It39s chamado de Binário Opções Auto Trader (BOAT para breve) e só faz opções binárias (2 resultados ganhar ou perder apenas). Você pode experimentar com cavalos. Robô Forex é como configurar um ROBÔ na frente da roleta. Bullion Invest - Invest 500 Retorna 350 diariamente durante 50 dias Programa A: Receba Receba 70 diariamente por 50 dias por cada depósito feito para o Programa Padrão. Você receberá seu principal de volta imediatamente após o termo de seu investimento é expirado. Mínimo gastar ids US350 Programa B Receba 200 diariamente por 20 dias para cada depósito feito para o Programa Premium. Você receberá seu principal de volta imediatamente após o termo de seu investimento é expirado. O gasto mínimo é US3500 Programa C: Receba 1000 diariamente por 5 dias para cada depósito feito para o Programa VIP. Você receberá seu principal de volta imediatamente após o termo de seu investimento é expirado. O gasto mínimo é US20000 eo máximo é US150000 Invest Here www. bullioninvest Seguro de Investimento www. payinghyiponline / bullioninvest O Quantopian não fornece quaisquer dados Forex, certo. O site só fornece estoque e etf. O padrão é na mente do comerciante um comerciante deve identificar o padrão em vez de confiar na máquina para identificar a tendência porque a máquina vai falhar, pois será tarde em identificar a tendência (padrões), depois de todas as máquinas foram construídas por humanos cérebro. Assim o patter está no cérebro. Assistindo a tela como as taxas se comportam. Existem vários padrões em diferentes mercados de touro de mercado, mkts urso, mkts intervalo limitado. Escravo Escapado do Governo Divirta-se. Sua competição, 2500 estado e aposentadoria do governo local. Têm 4 trilhões sob investimento. E pagar impostos zero, porque o governo não paga impostos. E têm seus povos dentro posicionado em todas as casas de comércio principais e corporaçõs. no mundo todo. O mercado forex é o maior mercado, mais líquido do mundo, com um valor médio negociado que excede 1,9 trilhões por dia e inclui todas as moedas do mundo. Lta hrefquotforex-matter. blogspot / 2011/06 / seis-passos-para-sucesso-em-forexquotgtSucesso em Forexlt / agt Eu gosto de seu sistema de cópia forex. Você pode copiar os comércios de comerciantes bem sucedidos e ganhar dinheiro, mesmo se você é novato. E gostaria de dizer que suas condições comerciais são muito adequadas para mim. Spreads são bons, eu escolho 1: 600 alavancagem, não exige lta hrefquotforex-matter. blogspot / 2011/06 / forex-lidar-com-seus-lossquotgtDealing Com seu Losseslt / agt Grande artigo lançado em um grande nível e eu adoro seus diagramas (Qualquer pista sobre como você os produziu) Simples pergunta que você pode ser capaz de responder: Você conhece alguém que fornece uma API streaming para os preços das ações de ações listadas no mercado LSE e EUA Qualquer conselho apreciado graças. Eu nunca vi um sistema automatizado que funciona. O melhor sistema de negociação forex seria semi automatizado com alguns controles manuais. Www. forexearlywarning / Eu tenho negociado com forex desde 2010 e nunca encontrei qualquer problema. Eu ganhei dinheiro uma vez e solicitei retirada lta hrefquotforex-matter. blogspot / 2011/06 / trading-moeda-através-online-forexquotgtForex Trading strategieslt / agt Olá Você pode tentar com tostão. Você vai encontrar mais detalhes neste site lta hrefquotgoodtips. info/ri1074amplid10405quotgtpenny estoque tradinglt / agt It39s uma boa solução para ganhar dinheiro extra Bye Artigo interessante - assim Nico, tem qualquer um dos sistemas de negociação que você construiu para os clientes provou ser consistentemente rentável I39ve toyed Com o desenvolvimento de um por um tempo, mas pergunta se ou não FX preço movimento é previsível o suficiente para fazer um lucro consistente. Sempre me faz me perguntar por que 39experts39 escrever livros de negociação - presumivelmente se seus sistemas ampères abordagens realmente funcionou wouldn39t ter incomodado a escrever os livros totalmente de acordo com a sua crença na beleza do cérebro. E gostaria de sugerir aqui que o uso de máquina é apenas para evitar as limitações humanas. A combinação do corpo humano (cérebro, corpo, mãos) não pode ser tão rápido quanto a máquina para o comércio no mercado com uma latência de menos de 100 milissegundos. A tomada de decisão do cérebro maravilhoso não é independente do tempo. É por isso que colocamos a maior parte dos esforços do cérebro no desenvolvimento e estratégias de teste de volta que normalmente usamos o nosso cérebro para. Sem dúvida haverá situações em que a abordagem manual pode ser melhor do que uma decisão da máquina. Mas é tão provável como emoções fazendo um impacto sobre a tomada de decisão. Com as máquinas, o problema das emoções e dos sentimentos não impedem uma decisão racional. Se o seu cérebro pode pensar, você pode fazer uma máquina fazê-lo. Sem ofensa. StrategyQuant Professional é uma estratégia poderosa plataforma de desenvolvedor que faz uso de técnicas de aprendizagem de máquinas e programação genética para a geração de novos sistemas de negociação para qualquer mercado ou período de tempo . Este software de negociação inclui as mais complexas estratégias de análise de desempenho no mercado. Ele ainda contém várias ferramentas poderosas que permitem testar suas estratégias de robustez para evitar a otimização. O StrategyQuant gera automaticamente requer novas estratégias de negociação em fração do segundo. Ele ajuda você a encontrar novas estratégias de negociação que não são apenas únicas, mas também não são óbvias. Reduz o tempo que é necessário para construir estratégias de semanas e meses a minutos. Ele ainda ajuda a melhorar as estratégias existentes. 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