Trading Strategie Neurale Netwerk

Ek sou sê in die konteks van die saak in die algemeen (vir HFT sien my kommentaar hierbo) verdere ontwikkelings van herhaalde neurale netwerke (RNN), bv sogenaamde historiese konsekwent neurale netwerke (HCNN) saam met vooruitskatting ensembles, is state of the art. Ek gepubliseer 'n artikel oor wat vandeesmaand deur Springer Verlag gepubliseer sal word (Zimmermann, Grothmann, Tietz, von Jouanne-Diedrich: Market Modeling, vooruitskouing en risiko-analise met Historiese Konsekwente Neurale Netwerke) Net om jou 'n idee te gee oor die nuwe paradigma hier is 'n kort uittreksel: In hierdie artikel, bied ons 'n nuwe soort van herhaalde NN, genoem historiese konsekwent neurale netwerk (HCNN). HCNNs toelaat dat die modellering van hoogs-interaktiewe nie-lineêre dinamiese stelsels vir verskeie tydskale. HCNNs geen onderskeid tussen insette en uitsette, maar model waarneembares ingebed in die dinamika van 'n groot staat ruimte te trek. Die RNN word gebruik om 'n model en voorspel 'n oop dinamiese stelsel met behulp van 'n nie-lineêre regressie benadering. Baie werklike tegniese en ekonomiese programme moet egter gesien word teen die agtergrond van groot stelsels waarin verskeie (nie-lineêr) dinamika in wisselwerking met mekaar in die tyd. Geprojekteer op 'n model, dit beteken dat ons nie onderskei tussen insette en uitsette, maar praat oor waarneembares. As gevolg van die gedeeltelike waarneembaarheid van groot stelsels, moet ons verborge state in staat wees om die dinamika van die waarneembares verduidelik. Waarneembares en verborge veranderlikes hanteer moet word deur die model op dieselfde wyse. Die term waarneembares omhels die toevoer en afvoer veranderlikes (i e Yτ:... = (Yτ uτ)). As ons in staat is om 'n model waarin die dinamika van al die waarneembares kan beskryf implementeer, sal ons in staat wees om die oop sisteem te sluit. . en uit die gevolgtrekking: Die gesamentlike modellering van verborge en waargeneem veranderlikes in 'n groot herhalende neurale netwerke bied nuwe vooruitsigte vir die beplanning en risikobestuur. Die ensemble benadering gebaseer op HCNN bied 'n alternatiewe benadering tot vooruitskatting van toekomstige waarskynlikheidsverdelings. HCNNs gee 'n perfekte beskrywing van die dinamika van die waarneembares in die verlede. Maar die gedeeltelike waarneembaarheid van die wêreld lei tot 'n nie-unieke heropbou van die verborge veranderlikes en dus verskillende toekoms scenario's. Sedert die ware ontwikkeling van die dinamiese is onbekend en al die paaie het dieselfde waarskynlikheid, kan die gemiddelde van die ensemble word beskou as die beste voorspelling, terwyl die bandwydte van die verspreiding beskryf die markrisiko. Vandag gebruik ons ​​HCNN voorspellings pryse vir energie en edelmetale voorspel tot die tydsberekening van besluite verkryging optimaliseer. Werk tans aan die gang oor die ontleding van die eienskappe van die ensemble en die implementering van hierdie begrippe in praktiese risikobestuur en finansiële mark toepassings. Die gebruik van intraday forex data 'N Drie-segment data benadering sal gebruik word, met die derde segment gebruik word om die finale strategieë te bekragtig. Die gevolglike strategie-kode vir beide Meta Trader 4 en TradeStation sal getoon word, en dit sal word getoon dat die resultate validering is positief vir elke platform. Neurale netwerke soos Handel Entry Comments Wiskundig n neurale netwerk is 'n nie-lineêre kombinasie van een of meer geweegde insette wat een of meer uitsetwaardes genereer. Vir verhandeling, word 'n neurale netwerk oor die algemeen gebruik word in een van twee maniere: (1) as 'n voorspelling van toekomstige prysbewegings, of (2) as 'n aanduiding of filter vir verhandeling. Hier sal die gebruik daarvan as 'n aanduiding of handel filter oorweeg. As 'n aanduiding, 'n neurale netwerk tree op as 'n bykomende voorwaarde of filter wat nagekom moet word voordat 'n handelsmerk kan word nie. Die insette van die netwerk is tipies ander tegniese aanwysers, soos momentum, Stochastics, ADX, bewegende gemiddeldes, en so aan, asook pryse en kombinasies van die voorafgaande. Die insette is afgeskaal en die neurale netwerk is ontwerp sodat die uitset is nie 'n waarde tussen -1 en 1. Een benadering is om 'n lang inskrywing toelaat indien die uitset is groter as of gelyk aan 'n drempelwaarde, soos 0,5, en 'n kort inskrywing indien die opbrengs is minder as of gelyk aan die negatiewe van die drumpel: bv -0,5. Hierdie toestand sou wees benewens enige bestaande inskrywing voorwaardes. Byvoorbeeld, indien daar was 'n lang inskrywing toestand, sou dit om waar te wees en die neurale netwerk uitset sou ten minste gelyk is aan die drempelwaarde vir 'n lang inskrywing wees. By die saamstel van 'n neurale netwerk, sal 'n handelaar tipies verantwoordelik wees vir die keuse van die insette en die netwerk topologie en vir & quot; opleiding & quot; die netwerk, wat die optimale gewig waardes bepaal. Soos sal hieronder getoon word, Adaptrade Bouwer voer hierdie stappe outomaties as deel van die evolusionêre opbou proses wat die sagteware is gebaseer op. Die gebruik van die neurale netwerk as 'n handelsmerk filter kan dit maklik wees gekombineer met ander reëls om 'n hibriede handel strategie, een wat die beste eienskappe van die tradisionele, reëlgebaseerde benaderings met die voordele van neurale netwerke kombineer skep. As 'n eenvoudige voorbeeld, kan Bouwer 'n bewegende gemiddelde crossover reël kombineer met 'n neurale netwerk sodat 'n lang posisie is geneem toe die vinnig bewegende gemiddelde kruise bo die stadig bewegende gemiddelde en die neurale netwerk uitset is op of bo die drumpel. Stop-en-Reverse handel strategieë 'N stop-en-omgekeerde handel strategie is een wat altyd in die mark, óf lank of kort. Streng gesproke, & quot; te stop-en-reverse & quot; beteken dat jy die handel te keer wanneer jou aftrekorder is getref. Maar ek gebruik dit as 'n kort kant vir enige handel strategie wat omkeer van 'n lang om kort na lang en so aan, sodat jy altyd in die mark is. Deur hierdie definisie, is dit nie nodig vir die bestellings te aftrekorders. Jy kan betree en te keer met behulp van die mark of limiet bestellings sowel. Dit is ook nie nodig dat elke kant gebruik dieselfde logika of selfs dieselfde soort orde. Byvoorbeeld, kan jy tik lang (en uitgang kort) op 'n aftrekorder en betree kort (en uitgang lank) op 'n mark orde, met behulp van verskillende reëls en voorwaardes vir elke inskrywing / afrit. Dit sou 'n voorbeeld van 'n asimmetriese stop-en-omgekeerde strategie wees. Die primêre voordeel van 'n stop-en-omgekeerde strategie is dat deur altyd in die mark, wat jy nooit enige groot skuiwe mis. Nog 'n voordeel is eenvoud. Wanneer daar aparte reëls en voorwaardes vir die invoer van en opwindende ambagte, daar is meer ingewikkeld en meer wat verkeerd kan gaan. Die kombinasie van inskrywings en uitgange beteken minder tyd besluite geneem moet word, wat minder foute kan beteken. Aan die ander kant, kan dit aangevoer word dat die beste omstandighede vir 'n ambag verlaat is selde dieselfde as dié vir die aangaan in die teenoorgestelde rigting; wat aangaan en verlaat ambagte is inherent afsonderlike besluite wat dus afsonderlike reëls en logika moet gebruik. Nog 'n potensiële nadeel van altyd in die mark is dat die strategie sal handel deur middel van elke opening gaping. 'N Groot opening gaping teen die posisie kan 'n groot verlies beteken voordat die strategie is in staat om te keer. Strategieë wat op en af ​​van meer selektief of wat uitgang teen die einde van die dag kan die impak van die opening van gapings te minimaliseer. bou-instellings Sedert die doel is om 'n forex strategie te bou, Meta Trader 4 (MT4) is 'n ooglopende keuse vir die verhandelingsplatform gegee dat Meta Trader 4 hoofsaaklik ontwerp vir forex en word algemeen gebruik vir daardie markte handel (sien, byvoorbeeld, Meta Trader teen TradeStation : 'n taal Vergelyking). Maar in die afgelope jaar, TradeStation het die forex mark baie meer aggressief geteiken. Afhangende van jou handel volume en / of rekening vlak, is dit moontlik om die forex mark deur middel van TradeStation handel sonder om enige platform fooie of enige kommissies betaal. Versprei is na bewering stywe met 'n goeie likiditeit van die groot forex pare. Om hierdie redes is beide platforms geteiken vir hierdie projek. Verskeie probleme ontstaan ​​wanneer gelyktydig rig op verskeie platforms. In die eerste plek kan die data anders op verskillende platforms wees, met verskille in tydsones, prys kwotasies vir 'n paar bars, volume, en beskikbaar periodes. Uit te stryk oor hierdie verskille, is data wat verkry is vanaf beide platforms, en die strategieë gebou oor beide data-reeks gelyktydig. Die beste strategieë was dus die een wat goed gewerk op beide data-reeks ten spyte van enige verskille in die data. Die data instellings wat in Bouwer word hieronder in Fig getoon. 1. Soos afgelei kan word uit die mark Data tafel in die figuur, die euro / dollar forex mark is geteiken (EURUSD) met 'n bar grootte van 4 uur (240 minute). Ander bar groottes of markte sal net so goed gedien het. Ek was net in staat om soveel data te verkry deur middel van my MT4 platform soos aangedui deur die datum bereik getoon in Fig. 1 (datareeks # 2), sodat dieselfde datum bereik is gebruik in die verkryging van die ekwivalent datareeks van TradeStation (datareeks # 1). 80% van die data gebruik vir die bou (gekombineer in-monster en & quot; buite-monster & quot;), met 20% (6/20/14 tot 2/10/15) opsy gesit vir bekragtiging. 80% van die oorspronklike 80% is dan stel om & quot; in-monster & quot; met 20% ingestel op & quot; buite-monster, & quot; soos getoon in Fig. 1. Die bod / vra versprei is gestig om 5 pitte, en koste verhandeling van 6 pitte of $ 60 per volgrootte baie (100,000 aandele) is veronderstel per ronde-draai. Beide datareeks is ingesluit in die aanloop, soos aangedui deur die regmerkies in die linkerkantste kolom van die Mark data tafel. Figuur 1. Mark data instellings vir die bou van 'n forex strategie vir Meta Trader 4 en TradeStation. Nog 'n potensiële probleem wanneer rig op verskeie platforms is dat Bouwer is ontwerp om die manier waarop elke ondersteun platform bereken sy aanwysers, wat kan beteken dat die aanwyser waardes sal anders wees, afhangende van watter platform is gekies dupliseer. Om hierdie moontlike bron van teenstrydigheid te vermy, moet enige aanwysers wat anders evalueer in Meta Trader 4 as in TradeStation uitgeskakel uit die bou, wat beteken die volgende aanwysers moet vermy: Neurale netwerke vir forex In hierdie artikel: 'n voorbeeld van die gebruik van ons Neurale Netwerke Sagteware n volledige neurale netwerk handel stelsel te skep. Hierdie voorbeeld gebruik die Cortex ingeboude script taal. so lees asseblief die script taal gids eerste. Die gebruik van neurale netwerke te forex strategie te skep In hierdie gratis aanlyn tutoriaal sal jy die "volle siklus" van die gebruik van neurale netwerke (Cortex Neurale Netwerke sagteware) vir forex vind (of handelsvoorraad mark. Die idee is dieselfde). Jy sal leer hoe om insette te kies vir die kunsmatige neurale netwerke. en hoe om te besluit wat om te gebruik as die uitset. Jy sal 'n voorbeeld van 'n gereed om script wat dit moontlik maak om neurale netwerke optimalisering van beide die struktuur van neurale netwerk (aantal neurone) en die forex stelsel uit te voer te gebruik vind (stop verlies ens) Laastens (die deel wat nie teenwoordig is in die meeste tutoriale), sal jy leer wat om volgende te doen. Na alles, kan Cortex Neurale Netwerke sagteware nie real time handel, moet jy iets soos Handel Station, MetaQuotes of Meta Trader gebruik. Hoe om die hawe die forex stelsel van Cortex om jou gunsteling verhandelingsplatform? Het jy te doen het met DLLs, ActiveX controls en lae-vlak programmeertaal? Die antwoord is nee. Cortex Neurale Netwerke sagteware kom met die maklik om te funksie wat jy maklik hawe die gevolglike (opgelei) Neurale netwerk toelaat om die script taal van jou verhandelingsplatform gebruik. Geen DLLs, DDE, ActiveX of enige ander lae-vlak oplossings - alles is plain en simpel. Belangrike nota: Hierdie is nie 'n "hoe om handel te dryf" handleiding. In plaas daarvan, is dit vir jou vertel hoe om Cortex Neurale Netwerke Sagteware gebruik. maar jy moet nog steeds jou eie handel stelsel te bedink. Die een wat ons hier gebruik is skaars 'n beginpunt, en moet nie gebruik word as 'n forex strategie "soos dit is". Die idee van hierdie teks is om jou te leer om NN-gebaseerde handel stelsels te skep en om die hawe hulle na die verhandelingsplatform van jou keuse. Die voorbeeld is egter ovesimplified, en kan slegs gebruik word as die illustrasie van die saak beginsels. Net so moet die MACD handel stelsel, wat kan gevind word in baie tutoriale, is nie goed nie werk (soos markte verander het), maar nog steeds 'n goeie voorbeeld van die gebruik van aanwysers vir meganiese handel. In twee woorde: doen jou eie ontleding. Nog 'n belangrike noot: die handleiding gebruik voorbeelde, baie van hulle. Om jou lewe makliker te maak, het ek hulle almal, nie net fragmente ingesluit. dit maak egter die teks baie langer. Ook, gaan ek by die heel eerste, lomp, forex stelsel. meer gevorderde, elke keer verduidelik wat is verbeter en waarom. Wees geduldig, of direk na die artikel wat jy nodig het. Finale belangrike noot: die kode is nie iets wat uitgekap in klip, kan dit verander terwyl hierdie teks geskryf is. Die finale weergawe van script lêers is ingesluit in Cortex argief. Slaggate van FOREX koop / verkoop seine: Wat is verkeerd met "eenvoudige" voorbeelde? In gids die Cortex Neurale Netwerke sagteware gebruiker se gebruik ons ​​'n eenvoudige voorbeeld van 'n aftifficial Neurale netwerk. voorspel die prys van Genz voorraad. Om uit te vind wat fout is met hierdie benadering is, laat ons doen dieselfde "eenvoudige" Byvoorbeeld, die gebruik van MSFT. TXT, in plaas van die GENZ. TXT (gebruik 800 rekords in die leer stel, as MSFT. TXT is 'n bietjie korter, dan GENZ. TXT). 2013/06/17 nuutste weergawe van TraderCode (v5.6) sluit nuwe Tegniese Analise aanwysers, Punt-en-figuur kartering en Strategie back testing. 2013/06/17 nuutste weergawe van NeuralCode (v1.3) vir neurale netwerke Trading. 2013/06/17 ConnectCode Barcode Font Pack - in staat stel om barcodes in die kantoor programme en sluit 'n add-in vir Excel wat massa geslag barcodes ondersteun. 2013/06/17 InvestmentCode, 'n omvattende reeks van Finansiële sakrekenaars en modelle vir Excel is nou beskikbaar. 2009/09/01 Begin van Free Investment en Finansiële Sakrekenaar vir Excel. 2008/02/01 Vrystelling van SparkCode Professionele - add-in vir die skep van Dashboards in Excel met Sparklines 2007/12/15 Die aankondiging ConnectCode Dubbele Remover - 'n kragtige add-in vir die vind van en die verwydering van duplikate inskrywings in Excel 09/08/2007 Begin van TinyGraphs - open source add-in vir die skep van Sparklines en klein kaarte in Excel. Voeg-ins en ander gereedskap NeuralCode - Neurale Netwerke Trading NeuralCode is 'n industriële graad Kunsmatige neurale netwerke implementering vir finansiële voorspelling. Die sagteware is ontwerp om toesig Leer met multi-laag Perceptrons gebruik en optimale Terug Voortplanting vir komplekse leer. Of in 'n eenvoudige woorde, kan die sagteware historiese data te neem soos die opening prys, hoog, laag, Deel en ander tegniese aanwysers vir die voorspelling of ontdekking van tendense en patrone. Prys $ 129,90 ( 'n gebruiker lisensie) gebruikers terugvoer Naadloze koppelvlak met die bekende MS Excel infrastruktuur. Nie verskriklik hoë kant soos 'n self-decribed "leiers" in hierdie spesifieke sagteware nis. Program is baie vinnig en maklik om te gebruik. Ek hou daarvan! Kalinowski Leszek So ver so goed. koppelvlak is hanteerbaar, installasie was maklik. Groot app wat 'n interessante onderwerp. Jon Schmid Wat ek graag oor NeuralCode is dat dit kan integreer met Excel wat ek reeds vertroud is met vir voorraad vooruitskatting. Lee Chye Khoon Bou vir Excel Die sagteware is heeltemal geïmplementeer sonder eksterne voorwerp biblioteke en sal dus nie data benodig om uit geslaag vir verwerking. Dit lei tot 'n baie doeltreffende en optimale verwerking. Screenshot in Excel Geen vorige kennis van neurale netwerke vereis. Ons het 'voorbeelde in die aansoek om mee te begin. gebruik net data soos Open, High Low, in die buurt of ander tegniese aanwysers aan om in die netwerk, waarna jy dit kan gebruik om pryse te voorspel of koop / verkoop seine op te lei. Hoe begin ek? Jy sal Microsoft Excel vereis 2002/2003 / XP / 2007/2010 om NeuralCode gebruik. Na die installering van NeuralCode, die installeerder sal outomaties die opstel van jou Excel te kan jy gebruik maak van die sagteware te maak. Jy kan ook die bekendstelling van die "NeuralCode. xls" sigblad. Dit bevat stap vir stap instruksies om die neurale netwerke op te lei en gebruik dit vir voorspelling. Wat is Neurale Netwerke? Neurale netwerke bestaan ​​uit tussen deur knope (neurone) vir die oplos van komplekse probleme sonder die behoefte om te skep 'n werklike lewe af stelsel. Die diagram hieronder toon 'n eenvoudige Neurale netwerk. Kortom, met die netwerk bo reël, sal dit in staat wees om outomaties aflei sekere verhoudings as jy dit te voorsien met opleiding data en die gepaardgaande geteiken uitset. Die doel van NeuralCode is vir jou om te slaag in die finansiële data (Datums, Opening prys, hoog, laag, Deel en ander tegniese aanwysers 'waardes) en bring dit in verband met 'n hoeveelheid wat jy sal wil om te voorspel (bv Slotkoers). Die meganisme wat die neurale netwerke leer is deur fout vermindering. Dit beteken dat die insette te voed in 'n netwerk met verstelbare gewigte. Wanneer die uitset geproduseer word, is dit in vergelyking met die geteikende uitset. Die doel is om die gewigte outomaties sodanig dat die uitset geproduseer word die teiken te verander. Die proses van die voeding van die data en die verskaffing van die teiken uitset in wetenskaplike terme is onder toesig leer genoem. Op 'n manier wat ons leer die netwerke wat die korrekte uitset moet wees. Perceptrons verwys na die laag netwerk nodes met verstelbare gewigte. Dit is bewys in wiskundige teorie, wat onder geskikte toestande, die iteratiewe prosedure van die aanpassing van die gewigte veroorsaak dat die netwerke om saam te kom om 'n stel van die korrekte gewigte wat nuttig is vir die voorspelling van komplekse (nie lineêr skeibaar probleme) tendense en patrone kan wees. Gedurende die leerproses, die neurale netwerke het 'n middel van toegeskryf foute aan die verskillende knope en op sy beurt bepaal watter gewig meer aangepas moet word. Hierdie meganisme genoem Terug Voortplanting. Na afloop van die opleiding proses (onder toesig leer), is die netwerk dan gebruik om onbekende of nuwe insette te voorspel. Eintlik, is die netwerk veronderstel om geleer het die basiese onderliggende tendense of patrone van die insette en in staat wees om te voorspel of gee 'n leiding van die uitgange. Aflaai NeuralCode 1.3 Kry 'n gratis verhoor van die NeuralCode Voeg-in vir Excel Stelselvereistes Windows XP, Vista, 7 of 8 Windows Server 2003, 2008, 2012 512 MB RAM 5 MB spasie op die hardeskyf Excel 2003, Excel 2007, Excel 2010 of Excel 2013 NeuralCode. exe (EXE-formaat - 548 KB) NeuralCode. zip (Zip formaat - 538 KB)