نظام التداول العصبي

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.

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.

نظام التداول العصبي
الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا!
استخدام الشبكة العصبية للتداول في البورصة.
لقد غطت في مجال الشبكات العصبية وأصبحت مسرورة معهم.
لقد وضعت أخيرا إطار تطبيق لاختبار النظم التجارية في البورصات والآن أنا ذاهب لتنفيذ أول شبكة عصبية في ذلك. بسيطة جدا وبديهية واحدة، وليس المقصود للتداول الحقيقي، فقط للمبتدئين.
أريد فقط أن أعرف إذا كان نهجي نهجا جيدا.
وإذا كنت ترى أنني في عداد المفقودين شيء (أو أنا مخطئ عن شيء) أو لديك فكرة عما يمكن أن تساعد على بيجينر في مجال الشبكات العصبية في تجارة السوق، من شأنه أن يجعل لي فقط فائقة سعيدة :)
لدي 40 مدخلات، والقيم السوقية من البورصة (S & أمب؛ ه مصغرة ولكن هذا ليس مهما).
لهذه المدخلات 40، وأنا أعلم 2 أرقام.
كم من المال سوف كسب أو تفقد مع أمر شراء كم من المال سوف كسب أو تفقد مع أمر بيع.
وبسبب كيفية عمل البورصات، يمكن أن يكون كلا الرقمين سلبيا / إيجابيا مما يشير إلى أنني يمكن أن تخسر / كسب المال إما للشراء والبيع (وذلك لأن التجارة يمكن أن تعلق أوامر "خسارة الحد" أو "الاستهداف" مثل ستوب، ليميت الخ التي تتصرف بشكل مختلف).
ولكن إذا حدث ذلك، فهذا مؤشر على أنه لا ينبغي لي أن أضع أمرا على الإطلاق، حتى لو كان كل من أوامر الشراء والبيع تعطي أرقام إيجابية.
أتصور أن أفضل وظيفة التنشيط للاستخدام هو. الشيء السيني ولكن مع مجموعة من -1 إلى 1 (لقد وجدت انها تسمى العديد من الأسماء على شبكة الإنترنت، السيني ثنائي القطب، تانه، الظل شيء، وأنا لا رياضياتية عميقة).
مع تعلم نشر الظهر أنا أدرس الشبكة أن للمدخلات 40، هناك 1 الإخراج وهذا الإخراج هو واحد من هذه الأرقام.
-1 مما يعني أن أمر البيع سوف يكسب المال، والشراء هو الذهاب الى تخسر المال +1 مما يعني أن أمر الشراء هو كسب المال، وبيع سوف تخسر المال 0 وهو ما يعني شراء وبيع على حد سواء الذهاب لبيع / تفقد المال ، أفضل تجنب التداول.
أنا أتخيل أنه بعد التعلم، فإن مخرجات الشبكة ستكون دائما بعض الأرقام قريبة من -1، 1 أو 0 وانها فقط بالنسبة لي حيث وضعت عتبة للشراء أو البيع.
هل هذا هو الطريق الصحيح لاستخدام الشبكة العصبية؟
في كل مكان على شبكة الإنترنت، والمخرجات لتعلم الناس تعطي آلة التعلم انتشار الظهر هي القيم المستقبلية للرسم البياني السوق وليس العائد النقدي المتوقع من إدخالات تجارية مختلفة (شراء أو بيع). أنا أعتبر أن نهج سيئة لأنني لست مهتما في القيم الرسم البياني في المستقبل ولكن في المال أريد أن كسب.
تحرير: أعتزم بناء شبكة العصبية للتداول الآلي، وليس لاتخاذ قرار المساعدة.
هناك عيوب شديدة مع هذا النهج.
أولا، هناك العديد من المقامرة التي عادة ما يفوز بها، ولكن هي المقامرة سيئة. لنفترض أن لديك فرصة للفوز \ $ 1 $ 90 \٪ $ من الوقت وتفقد \ $ 100 $ 10 \٪ $ من الوقت. هذا له قيمة سلبية متوقعة، ولكن الطريقة التي تدرب بها الشبكة العصبية سوف يعلمها أن يوصي مثل تذاكر اليانصيب عكس.
ثانيا، كنت في عداد المفقودين نقطة كبيرة من البورصة، والتي هي لإدارة المخاطر. ما يحدد سعر الاستثمار ليس مجرد عائده، بل هو العائد مقابل المخاطر التي لا يمكن التحوط بعيدا. فالاستثمارات ذات العائد المرتفع والمخاطر العالية ليست بالضرورة أفضل من الاستثمارات ذات العائد المنخفض والمخاطر المنخفضة. إذا كنت تستطيع أن تستثمر خالية من المخاطر عند 6 $ \٪ $ وتستعير المال عند 5 $ \٪ $، وهذا هو أكثر قيمة من العثور على استثمار محفوف بالمخاطر جدا مع عائد $ 60 \٪ $. وقد يظل الاستثمار ذو معدل العائد السلبي ذا قيمة إذا كان له علاقة سلبية مع استثمار محفوف بالمخاطر مع ارتفاع معدل العائد. لذلك، فإن معدل العائد غير كاف لتقييم الاستثمارات.
ثالثا، يجب أن ندرك أنك تتنافس مع الآخرين الذين لديهم أيضا الوصول إلى الشبكات العصبية. هناك الكثير من البرامج التجارية التي تستهدف التجار اليوم على أساس الشبكات العصبية. (وهذه مصنوعة من قبل الناس الذين يجدون أن أكثر ربحية لبيع البرمجيات لتجار اليوم الخلط من استخدام النظم الخاصة بهم.) وهناك العديد من النظم الملكية، وبعضها قد تنطوي على الشبكات العصبية. للعثور على القيمة التي تغفل، تحتاج إلى أن يكون لها بعض الميزة، ولم تكن قد ذكرت أي.
أنا مروحة كبيرة من الشبكات العصبية، ولكن أعتقد المستخدمين العاديين من الشبكات العصبية في سوق الأسهم لا يفهمون الأساسيات وحرق المال.
ومن المتوقع أن يعود العائد المتوقع بنسبة 60٪ مع المخاطر العالية من خلال تكرار نفس الوقت الكافي للاستثمار. هل فوت اي شيء؟
وأنا أدرك هذا هو موضوع قديم، ولكن فقط في حالة أي شخص يتعثر على ذلك، ما أوب اللازمة للقيام به اسحق حقل المطلوب أسفل إلى 0 إلى 1 الفضاء. أي فقط ريماب -1 = 0.0، 0 = 0.5، و 1 = 1. ثم يمكنك فقط استخدام لوجستية لوجستية وظيفة تفعيل السيني.

الكاليفورنيا.
4011 سيابورت Blvd.
ويست ساكرامنتو، كا 95691.
برينماكر الشبكة العصبية البرمجيات.
نظام تداول الشبكة العصبية سهل الاستعمال.
الأسهم النبي هو أداة تطوير نظام تداول للأغراض العامة توظيف برينماكر التكنولوجيا الشبكة العصبية لدمج تلقائيا مؤشرات متعددة في إشارة واضحة شراء / بيع واحدة. ويمكن تطبيقه على الأسهم والصناديق المشتركة، والعقود الآجلة وغيرها من الأدوات المالية. الأسهم النبي هو نتاج المستقبل الموجة البرمجيات.
الأسهم النبي ويبرز.
الأسهم النبي الإيدز المتداولين من خلال توحيد العديد من العوامل إنتيرماركيت إلى إشارة تجارية واضحة. العديد من محللي السوق لديها ذخيرة من المؤشرات المفضلة، ولكن صنع القرار صعب بسبب المؤشرات المتضاربة للاتجاه السوق. الأسهم النبي توظف تكنولوجيا الشبكة العصبية لدمج تلقائيا مؤشرات متعددة في واحد واضح شراء / بيع إشارة. وهو يفعل ذلك من خلال توفير التنمية المباشرة لنظم التداول على أساس تقنية الشبكة العصبية الذكاء الاصطناعي وكذلك التحليل الفني التقليدي. والنتيجة هي & كوت؛ فئة المؤسسات & كوت؛ القدرة على التحليل الفني / الكمي للمستثمر النبيل. ويبرز من النبي الأسهم هي:
تنطبق على الأسهم والسلع والصناديق المشتركة وغيرها من الأسواق. المحاكاة العلمية تظهر احتمال الربح غير عادية. إشارات واضحة أيام وأسابيع قبل تاريخ تنفيذ التجارة. هذا هو على النقيض من أساسا جميع المؤشرات الفنية التي تأخرت بسبب استخدام تقنيات تمهيد. يمكن تصميم نظام التداول الكامل، تدريب، واختبار للربحية ضمن جزء صغير من ساعة. أكثر من 35 مؤشر زائد مؤشرات مؤشرات أخرى لعدد المتفجرات من المؤشرات المركبة للتجهيز المسبق. يساعد على تحديد أفضل المؤشرات من خلال تحليل اختيارك من مؤشرات القدرة على التنبؤ اتجاه السوق باستخدام تقنية الترابط متعددة. مريحة إنتيرماركيت القدرة يمنحك الحافة. أتمتة ماكرو يسمح من السهل التحديثات من المؤشرات. يوفر واجهة فعالة مع برينماكر ويمكن تصدير إلى إكسيل. كومبوتراك / ميتاستوك، تليسكان، و أسي تنسيقات البيانات المدعومة. لمطابقة عب.
نظام التنبؤ النبي الأسهم.
كما يتفق تقريبا جميع الشبكة العصبية أفيكادوسوس، فإن الخطوة الأكثر صعوبة في تشغيل الشبكة العصبية وجمع ومعالجة البيانات الضخمة، وذات جودة عالية. الشبكات العصبية، قوية كما هي، تعتمد على البيانات المعمول بها في كميات كافية، وفي شكل مناسب، للعمل سحرها.
الأسهم النبي بأتمتة الكثير من بريبروسيسينغ اللازمة لتنسيق البيانات ل برينماكر في حين يسمح للمستخدم لدمج مجموعة واسعة من المؤشرات الفنية المعروفة.
في العدد 1995 من التحليل الفني للأرصدة والسلع، أشار المحرر الفني جون سويني إلى أن التكامل الشبكي العصبي هو سمة رئيسية من سمات النبي الأسهم، قائلا إن المستخدم يمكن & كوت؛ تخطي تطوير قواعد معقدة (وإعادة تطويرها كما يتلاشى فعالية). . . فقط تحديد سلسلة الأسعار والمؤشرات التي تريد استخدامها، والشبكة العصبية يفعل بقية. & كوت؛
وعلاوة على ذلك، كما يذهب سويني إلى القول، & كوت؛ فائدة كبيرة من الشبكة العصبية هو أنه ليس لديك لتحديد قواعد التداول محددة. وبدلا من ذلك، تستمد الشبكة العصبية القواعد أثناء التدريب من البيانات. عندما يرسل برينماكر مؤشرا مرة أخرى من معالجته، القاعدة الوحيدة المطلوبة هي فوق الصفر انها شراء، وأقل من الصفر انها بيع. & كوت؛
يوفر النبي الأسهم مجموعة كاملة من المؤشرات الفنية (على حجم الرصيد، وفتح الاهتمام، ماسد، حجم الانقسام، والتسارع، الخ) أو يمكن للمستخدم تنفيذ له أو لها مؤشرات الخاصة من خلال خلق لهم في برنامج آخر واستيرادها عبر ملفات أسي. بالإضافة إلى ذلك، وتشمل ميزات التلاعب الأسهم النبي البيانات ديترندينغ، والجمع، والحد من القيم، والتحجيم، وتحويلات فورييه، والانحياز. ويمكن تطبيق العديد من هذه المؤشرات على المؤشرات التي سبق إنشاؤها، مما يزيد من خيارات المعالجة المسبقة للبيانات. العديد من هذه الخيارات (وخاصة الشبكة العصبية الميزات المعالجة المسبقة) يمكن أن تكون آلية من خلال القدرة الكلية ستوك النبي.
وتتلخص قيمة مزيج النبي الأسهم / برينماكر حتى بإيجاز من قبل الأسهم والسلع 'سويني: ميزة النبي الأسهم الفريدة في تطوير إشارات التداول هو أنه مؤشر صافي العصبية هو التنبؤ للاتجاه المستقبلي، التي نشرت في وقت مبكر من تاريخ التجارة. . . إذا كنت تحصل على إشارات جيدة 10 أيام في وقت مبكر من التجارة، وأنت تسير أن تكون واحدة سعيدة العربة! إذا كنت تستطيع أن تتخيل ذلك، حاول هذا البرنامج بها.