Neural Netto Devisenhandel

Forex Vorhersage. Dieses Beispiel ist sehr ähnlich der vorherigen Der einzige Unterschied ist, dass es Daten für Devisen-Forex-Währungspaare zeigt. Wie Sie mit dem Applet arbeiten. Wenn Sie nicht gesehen haben, das erste Beispiel bitte erkunden Sie es zuerst - Grundbeschreibung ist In diesem Applet sind folgende Daten verfügbar. Alle von ihnen sind Ende des Tages schließen Werte für das ganze Jahr 2007, dh 313 Werte Wie im vorherigen Applet hat jede dieser Zeitreihen die folgenden Werte Null für Intervall unter 0, Schließen Wert in der Intervall 0-Anzahl der Werte, und wieder Null nach dem letzten bekannten Wert. EURUSD - EUR USD Forex Währungspaar data. USDJPY - EUR USD Forex Währungspaar data. USDCHF - EUR USD Forex Währungspaar data. EURJPY - EUR USD Forex Währung Paar Daten. Again beachten Sie, dass dieses Beispiel zur Veranschaulichung nur bereitgestellt wird Trading mit diesem einfachen Setup ist in der Regel nicht weit von der Verwendung von Vorhersage durch den letzten verfügbaren Wert Auch beachten Sie, dass für den Handel müssen wir Einreise-und Ausreise-Regeln zu entwickeln , Und dass sie wichtiger als exakte Vorhersage sind. Bitte warten, bis das Applet geladen ist. Applet und Beschreibung c Marek Obitko, 2008 das neuronale Netzwerk im Applet verwendet Java-Klassen BPNeuron und BPNet aus NeuralWebspace, c Tom Vehovsk, 1998, die waren Modifiziert für die Zwecke dieses applet. Licensed User Center. Trade mit Intelligenz mit TradingSolutions. TradingSolutions kombiniert technische Analyse mit künstlichen Intelligenz AI-Technologien mit neuronalen Netzwerken und genetischen Algorithmen, um Muster aus historischen Daten zu lernen und zu optimieren Systemparameter Diese Trading-Software arbeitet mit Aktien, Futures, Währungen FOREX und viele andere Finanzinstrumente Es kann auch Systeme für US-und internationale Märkte. Unter 300 der beliebtesten technischen Indikatoren. Proven Probe und Kundenleistung. Industrie führende Datenunterstützung von eSignal Interactive Brokers und viele mehr. Proprietary Optimal Signal Technology. Free Technischer Support.100 Freie Systeme und vorgebaute ne Ural Netzwerkmodelle. Sehrlich in über 66 Ländern auf der ganzen Welt verwendet.30-Tage Geld zurück Garantie. NeuroShell Trader und NeuroShell Day Trader Charts können mehrere Chart-Seiten enthalten, die jeweils auf eine andere security. Chart Seiten können Sie zu sehen und zu handeln Ihre Trading-Systeme über viele Wertpapiere zur gleichen Zeit Indikatoren, Trading-Strategien und neuronale Netzwerkvorhersagen hinzugefügt, um das Diagramm werden einzeln zurückversetzt, optimiert und über alle Wertpapiere zur gleichen Zeit angewendet. Wenn Sie hinzufügen und entfernen Chart-Seiten auf der Fliege, NeuroShell Trader wird automatisch Backtest und optimieren die hinzugefügten Wertpapiere. Sie verwenden Sie Prognosen und Handelssysteme über Ihr ENTIRE Portfolio von Aktien, Forex-Währungen, etc. Die leistungsstärkste und dennoch einfach zu handelnde Software für den Handel von Forex, Aktien, Indizes, Futures und More. Copyright 2016.Let Ihre Systeme lernen die Weisheit des Alters und experience. Ward Systems Group, Inc. SOME DER WELT S ERGEBEN FINANCI AL UNTERNEHMEN TRAGEN UNSERE TECHNOLOGIE. Nicht nur ist dies eines der mächtigsten Trading-Tools, die ich je erlebt habe und ich habe die meisten von ihnen versucht, es ist auch am einfachsten zu bedienen. In 15 Jahren Handelserfahrung und Kunden von mehreren Werkzeugen über die Jahre, NeuroShell Trader Unterstützung übertrifft meine Erwartungen jedes Mal. Die Fähigkeit, Trading-Systeme zu bauen ist so einfach Strategien, die die Programmierung in anderen Software erfordern, können schnell in einer 1 1 2-Weise konstruiert werden. Ich habe viele andere Pakete ausprobiert, aber es gibt nur wenige Tools, die dir die Flexibilität bieten, Design wie zu optimieren und zu implementieren wie NeuroShell Trader. Schließlich kann ich die Art von Tests laufen, die ich seit Jahren gewollt habe, aber was einfach zu lange gedauert hat, um lebensfähig zu sein. Die Software hat mehr Fähigkeiten, als ich wahrscheinlich verwenden werde, aber es ist einfach, auch für diesen Landwirt aus dem Mittleren Westen zu verwenden, der seit 25 Jahren keine Mathematik studiert hat. Ward Systems Group, Inc Lass deine Systeme die Weisheit des Alters und der Erfahrung erlernen. Bauen Börsen-, Futures-, Index - und Devisenhandelssysteme OHNE Coding. Neural Networks Forecasting Profits. Neural Netzwerke sind state-of-the-art, trainable Algorithmen, die bestimmte wichtige Aspekte in der Funktionsweise des menschlichen Gehirns emulieren Dies gibt ihnen eine einzigartige, Selbst-Trainingsfähigkeit, die Fähigkeit, nicht klassifizierte Informationen zu formalisieren und vor allem die Fähigkeit, Prognosen auf der Grundlage der historischen Informationen, die sie zur Verfügung haben, zu machen. Neurale Netzwerke wurden zunehmend in einer Vielzahl von Business-Anwendungen, einschließlich Prognose und Marketing-Forschung verwendet Lösungen In einigen Bereichen wie Betrugserkennung oder Risikobewertung sind sie die unbestreitbaren Führer Die Hauptfelder, in denen neuronale Netze gefunden haben, sind f Inbetriebnahme, Unternehmensplanung, Handel, Business Analytics und Produktpflege Neuronale Netze können von allen Arten von Händlern erbracht werden, also wenn Sie ein Händler sind und Sie noch nicht in neuronale Netze eingeführt wurden, führen wir Sie durch diese Methode Technische Analyse und zeigen Ihnen, wie Sie es auf Ihre handelnden Stildrücken anwenden Delusions Die meisten Menschen haben noch nie von neuronalen Netzwerken gehört, und wenn sie aren t Trader sind, müssen sie wahrscheinlich nicht wissen, was sie sind Was ist wirklich überraschend, aber ist die Tatsache Dass eine riesige Anzahl von denen, die reichlich von der neuronalen Netzwerktechnologie profitieren konnten, noch nie davon gehört haben, nehmen sie es für eine hohe wissenschaftliche Idee oder denken Sie daran, wie von einem glatten Marketing-Gimmick Es gibt auch diejenigen, die alle ihre Hoffnungen auf neuronale Netze anstoßen , Lionisieren die Netze nach einigen positiven Erfahrungen mit ihnen und in Bezug auf sie als Silber-Kugel-Lösung für jede Art von Problem Allerdings wie jede Handelsstrategie neuronale Netze sind keine schnell-fix, die ein Llow Sie, um es reich zu schlagen, indem Sie auf einen Knopf oder zwei In der Tat ist das korrekte Verständnis der neuronalen Netze und deren Zweck für ihre erfolgreiche Anwendung entscheidend. Für den Handel sind neuronale Netze eine neue, einzigartige Methode der technischen Analyse, beabsichtigt Für diejenigen, die einen Denken Ansatz für ihr Geschäft zu nehmen und sind bereit, einige Zeit und Mühe beitragen, um diese Methode für sie arbeiten Best of all, wenn richtig angewendet, neuronale Netze können einen Gewinn auf einer regelmäßigen Basis bringen Neural Networks, um Chancen zu entdecken Ein großes Missverständnis ist, dass viele Händler neuronale Netze für ein Prognosewerkzeug verwechseln, das Ratschläge geben kann, wie man in einer bestimmten Marktsituation handeln kann Neuronale Netze machen keine Prognosen Stattdessen analysieren sie Preisdaten und entdecken Chancen Mit einem neuronalen Netzwerk können Sie Eine Handelsentscheidung auf der Grundlage von sorgfältig analysierten Daten, die nicht unbedingt der Fall bei der Verwendung von traditionellen technischen Analyse-Methoden Für eine ernsthafte, Denkende Händler, neuronale Netze sind ein Werkzeug der nächsten Generation mit großem Potenzial, das subtile nicht-lineare Interdependenzen und Muster erkennen kann, die andere Methoden der technischen Analyse nicht aufdecken können. Die besten Netze Genau wie jede Art von großartigem Produkt oder Technologie, neuronale Netzwerke Haben angefangen, alle diejenigen, die auf der Suche nach einem knospen Markt Torrents von Anzeigen über die nächste Generation Software haben überflutet die Markt-Anzeigen feiern die mächtigsten aller neuronalen Netzwerk-Algorithmen jemals erstellt Auch in diesen seltenen Fällen, wenn Werbung Ansprüche die Wahrheit ähneln, Denken Sie daran, dass eine 10 Effizienzsteigerung wahrscheinlich die meisten ist, die Sie jemals aus einem neuronalen Netzwerk bekommen werden. Mit anderen Worten, es macht keine wunderbaren Renditen und unabhängig davon, wie gut es in einer bestimmten Situation funktioniert, gibt es einige Datensätze und Task-Klassen, für die die bisher verwendeten Algorithmen überlegen bleiben Erinnere dich daran, dass es nicht der Algorithmus ist, der den Trick macht. Gut vorbereitet input informati Auf der gezielten Indikator ist der wichtigste Bestandteil Ihres Erfolgs mit neuronalen Netzwerken ist schneller Konvergenz Besser Viele von denen, die bereits neuronale Netze fälschlicherweise glauben, dass je schneller ihr Netz liefert Ergebnisse, desto besser ist dies Dies ist jedoch eine Täuschung A Ein gutes Netzwerk wird nicht durch die Rate bestimmt, mit der es Ergebnisse liefert und die Benutzer müssen lernen, das beste Gleichgewicht zwischen der Geschwindigkeit zu finden, in der das Netz trainiert und die Qualität der Ergebnisse, die es produziert. Korrekte Anwendung der neuronalen Netze Viele Händler wenden neuronale Netze falsch an Weil sie zu viel Vertrauen in die Software setzen, die sie alle benutzen, ohne dass sie mit ordnungsgemäßen Anweisungen versehen wurden, wie man sie richtig benutzt. Um ein neuronales Netz zu benutzen, ist der richtige Weg und damit ein Trader auf alle Stufen zu achten Der Netzwerkvorbereitungszyklus Es ist der Händler und nicht sein Netz, das dafür verantwortlich ist, eine Idee zu erfinden, diese Idee zu formalisieren, zu testen und zu verbessern, und endlich Ly, die Wahl des richtigen Momentes, um es zu entsorgen, wenn es nicht mehr nützlich ist. Betrachten wir die Stufen dieses entscheidenden Prozesses genauer. Finden und Formalisieren einer Handelsidee Ein Händler sollte vollständig verstehen, dass sein oder ihr neuronales Netzwerk nicht beabsichtigt ist Für die Erarbeitung von gewinnbringenden Ideen und Konzepten Es ist für die Bereitstellung der vertrauenswürdigsten und präzisen Informationen möglich, wie effektiv Ihre Trading Idee oder Konzept ist daher, sollten Sie kommen mit einer ursprünglichen Trading-Idee und klar definieren den Zweck dieser Idee und was Sie Erwarten Sie, indem Sie es einsetzen. Dies ist die wichtigste Stufe im Netzwerkvorbereitungszyklus. Für das verwandte Lesen siehe Lektionen aus einem Trader s Tagebuch 2 Verbesserung der Parameter Ihres Modells Als nächstes sollten Sie versuchen, die Gesamtmodellqualität zu verbessern, indem Sie die Daten ändern Set verwendet und Anpassung der verschiedenen Parameter. Figur 1 Festlegung der Optimierung Algorithmus und seine Eigenschaften.3 Entsorgung des Modells, wenn es Obsole wird Te Jedes neuronale Netzwerk-basierte Modell hat eine Lebensdauer und kann nicht auf unbestimmte Zeit verwendet werden Die Langlebigkeit der Lebensdauer eines Modells hängt von der Marktsituation ab, und wie lange die Marktinterdependenzen in ihr bleiben, bleiben aktuell. Doch früher oder später wird jedes Modell obsolet Wenn dies geschieht, können Sie das Modell entweder mit völlig neuen Daten umschulen, dh alle verwendeten Daten ersetzen, neue Daten zum vorhandenen Datensatz hinzufügen und das Modell wieder ausbilden oder einfach das Modell ganz zurückziehen. Viele Händler machen das Fehler, nach dem einfachsten Weg zu folgen - sie verlassen sich stark und nutzen den Ansatz, für den ihre Software die benutzerfreundlichste und automatisierte Funktionalität bietet. Dieser einfachste Ansatz prognostiziert einen Preis ein paar Takte vor und basiert Ihr Trading System auf diese Prognose Andere Händler Prognose Preisänderung oder Prozentsatz der Preisänderung Dieser Ansatz liefert selten bessere Ergebnisse als die Prognose des Preises direkt Sowohl die vereinfachten Ansätze scheitern t O die meisten der längerfristigen Abhängigkeiten aufzudecken und zu erwerben und das Modell schnell zu veralten, wenn sich die globalen treibenden Kräfte ändern. Die meisten optimalen Gesamtansätze für die Verwendung von neuronalen Netzwerken Ein erfolgreicher Trader wird sich konzentrieren und viel ausgeben Der Zeit, die die regulierenden Eingangspositionen für sein oder ihr neuronales Netzwerk auswählt und ihre Parameter anpasst, die er aus mindestens einigen Wochen - und manchmal bis zu mehreren Monaten - ausgeben wird. Ein erfolgreicher Trader wird auch sein Netz an die Veränderte Bedingungen während der gesamten Lebensdauer Da jedes neuronale Netz nur einen relativ kleinen Marktteilnehmer abdecken kann, sollten auch neuronale Netze in einem Komitee verwendet werden. So viele nagelneue Netzwerke verwenden, so ist die Fähigkeit, mehrere zu nutzen, ein weiterer Vorteil Strategie Auf diese Weise kann jeder dieser Mehrfachnetze für einen bestimmten Aspekt des Marktes verantwortlich sein, was Ihnen einen großen Vorteil gegenüber dem Bo gibt Ard Es wird jedoch empfohlen, dass Sie die Anzahl der Netze, die Sie verwenden, im Bereich von fünf bis 10 beibehalten. Schließlich sollten neuronale Netze mit einem der klassischen Ansätze kombiniert werden. Dadurch können Sie die erzielten Ergebnisse besser nutzen Trading Preferences. Conclusion Sie werden echten Erfolg mit neuronalen Netzen nur erleben, wenn Sie aufhören, das beste Netz zu suchen. Schließlich liegt der Schlüssel zu Ihrem Erfolg mit neuronalen Netzwerken nicht im Netzwerk selbst, sondern in Ihrer Handelsstrategie. So finden Sie eine rentable Strategie, die für Sie arbeitet, müssen Sie eine starke Vorstellung davon entwickeln, wie man ein Komitee von neuronalen Netzwerken zu schaffen und nutzen sie in Kombination mit klassischen Filtern und Geld-Management-Regeln. Für verwandte Lesung, check out Neural Trading Biological Keys zu Profit und die Trading Systems Coding Tutorial. Interview mit Leonid Velichkovsky Der größte Mythos über Neuronale Netze ist Super-Profitability. The Held unseres Interviews Leonid Velichkovski LeoV hat eine Bereits in der Automated Trading Championships teilgenommen Im Jahr 2008 war sein mehrwährungsneutrales Netzwerk wie ein heller Blitz im Himmel und verdiente 110.000 in einem bestimmten Moment, aber schließlich fiel Opfer seines eigenen aggressiven Geldmanagements vor zwei Jahren, in seinem Interview Leonid teilen sich seine eigenen Trading-Erfahrung und erzählte uns über die Features seines Expert-Beraters Am Vorabend des ATC 2010, Leonid spricht über die häufigsten Mythen und Missverständnisse mit neuronalen Netzwerken verbunden. - Leonid, Sie sind ein seltener Vertreter der Händler-Community, die neuronale verwenden Netzwerke für den Handel Das sind recht komplizierte Entwicklungen, aber die Armee ihrer Fans wächst weiter Was zieht dich in neuronalen Netzwerken an. - Vor sechs Jahren haben uns neuronale Netze mit ihrer Neuheit, dem ungewöhnlichen geheimnisvollen Charakter und der scheinbar hohen Profitabilität angezogen Die Jahre sind viele Mythen gegangen, aber neuronale Netze ziehen mich immer noch mit ihrer Fähigkeit an, sich an jede Kurve anzupassen und Muster zu finden, wo nicht Hing und niemand sonst kann sie finden. - Könnten Sie mehr über die Mythen mit neuronalen Netzwerken erzählen haben Sie haben jede Enttäuschung in diesem Bereich getroffen. - Der größte Mythos mit neuronalen Netzwerken verbunden ist ihre Super-Profitabilität Aber das gilt nicht nur für neuronale Netze , Aber zu Forex als Ganzes Zuerst scheint es, dass es einfach zu verdienen - zu kaufen und zu verkaufen, da ist nichts kompliziert in es Später, aber einige Faktoren erscheinen, von denen Sie nicht einmal wissen - nur dann beginnen Sie zu verstehen Und verstehen sie in neuronalen Netzwerken, enttäuschend ist das, was Sie anziehen - ihre Fähigkeit zu trainieren und an jeden Markt mit allen verfügbaren Daten anzupassen Ihr großer Vorteil ist ein erheblicher Nachteil bei der Anwendung auf die Finanzmärkte Dies ist eine erstaunliche Metamorphose Sie kommen zu verstehen, dass neuronale Netze nicht bringen Super-Gewinne gab es eine persönliche Erfahrung.- Es gibt keine Super-Profitabilität in Forex auch, nicht nur in neuronalen Netzwerken Streng genommen, neuronale Netze Orks sind die gleichen Handelssysteme im Folgenden - TS Sie verwenden nur ein Neuronet anstelle von gemeinsamen Indikatoren Und dann die wichtigste Facette ist Geld-Management, dh der Trader s greed. Wenn Sie mit dem Handel beginnen, haben Sie nicht das Konzept der Geld-Management als solche Aber dann kommen Sie zu erkennen, die Notwendigkeit dieses Werkzeugs Work on Forex, und in der Regel auf den Finanzmärkten, ist immer mit Risiken verbunden Sie müssen sich bewusst sein, dass das Risiko von 100 und 100.000 sind zwei verschiedene Dinge Wenn ich auf eine erste Einzahlung von 100 gehandelt , 500 und sogar 1.000 Dollar, gab es ein gewisses Risiko, und der ganze Ansatz zum Handel war spezifisch Und als ich begann, größere Mengen zu handeln, wurde die Einstellung zum Handel etwas ganz anderes - das Risiko erhöhte sich, und ich verstand schnell, dass ich Könnte alles verlieren Eine gewisse Verantwortung kam mit diesem. Zum Beispiel, wenn der Handel auf der Einzahlung von 100, kann der Gewinn von 100 pro Jahr kaum befriedigen, ich denke Aber Handel auf der Kaution von 100.000 Ein Gewinn von 100 pro Jahr ist überhaupt nicht schlecht So gibt es eine Art psychologischer Konflikt - Händler, die auf kleinen Einlagen handeln, versuchen, so schnell und viel wie möglich zu verdienen Dies drückt Händler, um über alle denkbaren Risiken hinauszugehen. Das Ergebnis ist das Natürlicher Verlust der Einzahlung Daher glaube ich, dass der Handel auf kleinen Einlagen zum Scheitern verurteilt ist wegen des natürlichen Wunsches eines Händlers, so schnell und viel wie möglich zu verdienen und 100, zum Beispiel, ist nicht groß genug, um Sie davon abzuhalten Risiken.- In den vergangenen sechs Jahren haben Sie mit neuronalen Netzwerken im Handel gearbeitet Wie schaffen Sie diese geheimnisvollen neuronalen Netzwerken Was verwenden Sie.- Ich bin kein Programmierer, ich trader Programmierung neuronale Netze und die Nutzung auf den Finanzmärkten Sind ganz andere Dinge Programmierer helfen mir, Expert Advisors zu entwickeln - Roman Kramar bstone, Yuri Zaitsev YuraZ, Victor Nikolaev Vinin und Dmitriy Fedoseev Integer Alle von ihnen sind Profis in ihrem Bereich, ich muss nicht viel erklären - Sie wissen alles ganz gut und ich bin sehr dankbar für alle von ihnen für ihre Arbeit und Professionalität. Auch habe ich zusammengearbeitet und weiterhin mit Steve Ward Ward Systems Group und Sergei Dolenko Neuroprojekt arbeiten, die mir wertvolle Informationen über die Anwendung von neuronalen Netzwerken gab Auf den Finanzmärkten Darüber hinaus arbeitete ich eng mit Dennis Meyers Meyers Analytics, Philippe Lonjoux Noxa Analytics, Inc und Mark Simpson Bowfort Technologies Inc zusammen, mit denen ich neue Systeme und Indikatoren getestet habe. Ich möchte die Anwendung von neuronalen Netzwerken auf den Finanzmärkten beachten Hat viele Features und innovative Konzepte und Techniken und unterscheidet sich viel von ihrer Verwendung in anderen Bereichen. Ich benutze MetaTrader 4, natürlich jetzt versuche ich, mich mit MetaTrader 5 zu treffen. Ein weiteres unentbehrliches Werkzeug für die Arbeit ist NeuroShell, ohne was ich t t kann Ich benutze MTFeed als Brücke zwischen MetaTrader 4 und NeuroShell.- Es gibt viele Methoden der Ausbildung neuronaler Netze Leonid, wie trainierst du sie Und endlich, Die Frage, die viele Anfänger im neuronalen Netzhandel quält, wie man das sogenannte Over-Training vermeidet. - Es ist eine komplizierte Frage, zu der ich und nicht nur ich keine Antwort habe und die unmöglich ist, klar zu systematisieren. Trotzdem werde ich versuchen Berühren die Kernprobleme des Trainings und Wege zur Vermeidung von Übertraining Wegen seiner starken Nichtlinearität und der Fähigkeit, sich an irgendwelche Daten anzupassen, ist ein neuronales Netzwerk sehr gut angepasst, trainiert und als Folge - über-trainiertes Ein neuronales Netzwerk mit nur Ein paar Neuronen in seiner inneren Schicht erinnert sich leicht an die Geschichte einiger tausend Stäbe. Es sollte beachtet werden, dass Übertraining in neuronalen Netzen nur dann inhärent ist, wenn es auf Finanzmärkte angewendet wird. Was bedeutet das? Wir alle wissen, dass sich der Markt im Laufe der Zeit ändert - was Geschehen in der Vergangenheit wird in der Zukunft weg sein Nun, es wird existieren, aber etwas anders, es gibt keine 100 Prozent Streichhölzer Muster, Gesetze, Marktgebiete - das alles wird anders sein bei verschiedenen Teilen der Ma Wenn ein neuronales Netzwerk die Unterrichtsbeispiele der Vergangenheit zu gut erlernt, wenn es auf Geschichtsdaten geschult wird, kann es am Ende einfach nicht bemerken oder neue Muster und Marktgebiete in der Zukunft identifizieren, denn alle von ihnen haben sich unterzogen Einige Änderungen Das heißt, das neuronale Netz hat sich zu gut an die Marktbedingungen angepasst, die in der Vergangenheit existierten, aber es war nicht möglich, die neuen Muster in den veränderten Marktbedingungen zu erkennen. Hier gibt es irgendwelche Möglichkeiten, Übertraining zu vermeiden Es gibt viele Wege, aber die wichtigsten sind zwei von ihnen der frühe Stopp der Ausbildung und Erhöhung der Trainingsintervall Allerdings haben beide Methoden ihre gravierenden Nachteile In der frühen Haltestelle gibt es eine schwierige Fragen, auf die es keine Antwort gibt An welcher Stelle soll ich Stop-Training Welche Kriterien sollten dafür verwendet werden Es gibt viele Antworten auf diese Frage - verwenden Sie Fehler, Gewinn-Ebene, Drawdown und andere mathematische Kriterien Aber sie geben nicht hundert Prozent Garantie für rechtzeitige Stopps Der rechtzeitige Stopp der Ausbildung hängt nur von den Fähigkeiten des Händlers ab. Es gibt ein Missverständnis, dass je besser es in der Vergangenheit war, desto besser wird es in der Zukunft sein oder je kleiner der Fehler im Trainingsintervall ist, desto besser Das Netzwerk wird in der Zukunft funktionieren Doch das ist nicht wahr - der Markt verändert sich und ist zu gut geschult in historischen Daten, ein neuronales Netzwerk kann die Zukunft nicht sehen, die ich aus eigener Erfahrung weiß, dass das Verhältnis der Fehler auf der Teil des Trainings und Gewinne auf OOS Out Of Sample - außerhalb des Intervalls der Optimierung oder auf einem realen Konto ist das folgende - der Fehler nimmt allmählich mit der zunehmenden Trainingszeit ab, aber der Profit steigt zuerst an und fällt dann und bildet ein Maximum in einem bestimmten Moment in der Zeit Dies ist das Maximum, das wir brauchen, um zu fangen. Darüber hinaus, wie die Trainingszeit erhöht, wird der Fehler auch allmählich abnehmen, und Gewinn auf OOS kann mehrere mehr maximale produzieren, aber sie sind in der Regel weniger als die allerersten Obwohl Ich stieß auf eine Situation, in der die zweite und sogar die dritten Maxima höher waren als die erste. Aber es wird angenommen, dass das erste Maximum besser ist als der Rest in Bezug auf Rentabilität und Effizienz. In der Tat ist unsere Aufgabe, dieses erste Maximum zu fangen Hängt von den Fähigkeiten und der Erfahrung des Händlers ab - ich kenne keine anderen, genaueren Kriterien Obwohl wir natürlich auch den Prozentsatz der Profitabilität, des Fehlers, des Drawdowns, der Sharpe-Ratio und vieler anderer Parameter leiten können und sollten, Es hängt allein von dem Händler ab, welche Kriterien zu verwenden sind Und es hängt davon ab, wie er seine TS versteht und weiß, wie es sich verhält. Während im Intervall der Ausbildung sind ganz andere Dinge passiert Der Fehler und Profit verhalten sich genau gegenüber - der Fehler nimmt allmählich ab, und Gewinn steigt reibungslos Wenn der Gewinn bei der Optimierung steigt, bedeutet dies, dass der Expert Advisor einfach an die Marktkurve angepasst ist und den Preis in eine reibungslose Kurve verwandelt. Diese Kurve soll aufsteigen D heißt Equity In der Tat ist diese Optimierung auch, um den Fehler zu reduzieren Und wir bekommen die folgende Sache, die größerer Gewinn auf dem Abschnitt der Ausbildung oder Optimierung ist, desto wahrscheinlicher werden Sie über-Training oder Überoptimierung passen und, wie Eine Folge - Verluste in der Zukunft. Der zweite Weg, um Über-Training zu vermeiden ist, um das Intervall der Ausbildung zu erhöhen, dh um die Menge an Daten zu erhöhen, auf denen das Netzwerk trainiert wird Aber diese Methode hat auch seine Fallstricke Erhöhung der Menge an Daten Auf den Finanzmärkten führt dazu, dass das Netzwerk diese Muster und Marktgebiete, die bei der gegebenen Trainingssektion existieren, einfach nicht sehen oder erkennen kann. Der Abschnitt ist zu groß für das. Das liegt daran, dass sich der Markt mit der Zeit ändert und ein bestimmtes Muster erscheint Zu unterschiedlich in diesem großen Intervall, und das Netzwerk kann t definieren, dass dies das gleiche Muster ist, das sich nur im Laufe der Zeit verändert hat. Dann entsteht eine natürliche Frage, welcher Teil des Marktes einem Netz für t gegeben werden soll Regnen Hier ist die Antwort der Teil, in dem das Netzwerk erfolgreich Muster und Marktgebiete erkennt, die für einen TS und den Händler notwendig sind. Das hängt von den Fähigkeiten eines Händlers ab - so wie er den Markt sieht und wie gut er den richtigen Teil für das Training auswählen kann Erleben Sie dies ist von 500 bis 2000 bar je nach Zeitrahmen und Markt Zustand. Es gibt einige Möglichkeiten, um Über-Training zu vermeiden, aber sie sind nicht so bedeutsam. Sie sehen, viel hängt davon ab, wie geschickt und erfahrene ein Händler ist Also ich denke Dass dieser Beruf nicht nur mathematisches Wissen erfordert, sondern auch eine gewisse Kreativität Es ist auch klar, dass alle Merkmale und Nuancen der Verwendung von neuronalen Netzwerken sowie üblichen TSs aus der Tatsache stammen, dass sich der Markt im Laufe der Zeit verändert und die Vergangenheit niemals Wiederholt genau in der Zukunft Dieses Merkmal existiert nur auf den Finanzmärkten Es gibt einen populären Mythos, den man braucht, um eine Menge von Daten zu einem neuronalen Netzwerk zu geben und es zu trainieren - es wird unabhängig lernen, was es braucht Für den normalen Verwendung von neuronalen Netzen kann dies wahr sein, aber die Finanzmärkte haben ihre eigenen Besonderheiten, die ich oben beschrieben habe, also ist es nicht so einfach in diesem Fall. Meiner Meinung nach gelten diese beiden Möglichkeiten, Übertraining zu vermeiden, auch für die Optimierung von Gemeinsame Expert Advisors, ohne neuronale Netzwerke Überoptimierung oder Anpassung, ist nur für Finanzmärkte spezifisch und die Möglichkeiten, es zu vermeiden, sind gleich Das Wesen der Überoptimierung liegt auch darin, dass sich die Art der Finanzmärkte zeitlich verändert Sprechen, der Markt ist nicht stationär. - Was sind häufige Fehler, die ein Händler bei der Arbeit mit neuronalen Netzwerken stellen kann. Die populäre Täuschung von Händlern, die mit neuronalen Netzwerken beginnen und nicht normalisierte Daten am Eingang verwenden und versuchen, die zu bekommen Preis der nächsten Bar, ist Heute wird wie gestern sein, und morgen wird wie heute sein, wenn wir tägliche Bars betrachten Dies ist eine gemeinsame Über-Training eines Netzwerks Während Daten auf Forex unterscheiden sich nicht viel voneinander 100 Punkte machen nur 0 7 des Preises, dann wird der Trainingsfehler auch klein sein, und das Netzwerk wird schnell dieses lokale Minimum des Trainings finden. - Einige neuronale Händler verwenden Vorverarbeitung von Eingabedaten Benutzen Sie so etwas in Ihren neuronalen Netzwerken. - Allgemein gesprochen , Ich verwende nie reine Zeitreihen für die Eingänge von neuronalen Netzen Zeitreihen werden immer durch einen Indikator transformiert, der die Daten in eine bestimmte Zeile normalisiert. Zum Beispiel von -100 bis 100 oder von -1 bis 1 Eine weitere Normalisierung ist nicht erforderlich, Denn wenn die Indikatorwerte größer als 1 sind, können sie immer durch eine entsprechende Zahl geteilt werden, um einen Wert zu erreichen, der 1 nicht übersteigt. Ich versuche, so wenig die Eingabedaten wie möglich zu ändern, da jede Transformation zusätzliche nichtlineare Verzerrung in die Eingabe bringt Signal Dies führt dementsprechend zu einem falschen Training eines neuronalen Netzes, da die Verzerrung durch das Netzwerk falsch interpretiert werden kann. Darüber hinaus mit starken Transformationen und folglich großen nichtlinearen Verzerrungen, Das Netzwerk kann nicht auf einem echten Eingangssignal trainiert werden, sondern auf nichtlinearen Verzerrungen, die zu falschen Betrieb und Verlust der Ablagerung führen können. Hier sind einige Beispiele für nichtlineare Verzerrungen, die für das bloße Auge sichtbar sind. Nehmen Sie zum Beispiel das übliche Stochastik Es scheint, dass solch ein einfacher Indikator keine Verzerrungen bringen würde. Aber in einigen Momenten macht es starke nichtlineare Verzerrungen, die das neuronale Netzwerk im Trainingsprozess irreführen können und in einer weiteren Arbeit an einem echten Konto. Diese Bereiche sind mit einem weißen Oval markiert Auf dem Chart Im ersten Fall steigt der Preis, und der stochastische Indikator steht praktisch immer noch in seinen Maximalwerten. Im zweiten Fall ist der Preis fast auf einem und dem gleichen Niveau, und der stochastische Indikator geht scharf von seinem Maximum zu Minimalwerte Im ersten Fall bringt der stochastische Indikator keine Informationen in das Netzwerk, während er im letzteren Fall einfach verwirren wird. In beiden Fällen wird das Verhalten des stochastischen Indikators ha Haben einen negativen Einfluss sowohl auf die Ausbildung und auf die Arbeit des neuronalen Netzes auf eine echte Rechnung Und das kann zu finanziellen Verlusten führen. Es sollte darauf hingewiesen werden, dass diese beiden Beispiele sind sehr spürbare Verzerrungen, die Sie leicht sehen können Und es gibt viel mehr Verzerrungen, die wir sehen und analysieren können Glauben Sie mir Und all diese Verzerrungen sowohl groß als auch klein sind zusammen kombiniert Also seien Sie vorsichtig, wenn Sie mit der Vorverarbeitung von Eingabedaten arbeiten. Natürlich gibt es Indikatoren, die viel stärkere Verzerrungen machen Auch diejenigen, die weniger stark machen Aber die Tatsache bleibt - Verzerrung wird durch irgendwelche Indikatoren gemacht Obwohl Sie spezifische Parameter zu jedem Indikator sogar stochastisch auswählen können, so dass es minimale Verzerrungen in das ursprüngliche Signal mit bestimmten Marktbedingungen bringen wird Natürlich, die Die Art des Marktes kann sich ändern, und Sie müssen die Indikatorparameter ändern, um die Verzerrung zu reduzieren und in dieser Situation eine richtige Auswahl der Indikatorparameter und deren zeitgerechte Anpassung sowohl automatisch als auch manuell ist auch völlig abhängig von den Fähigkeiten und Erfahrungen eines Händlers. - Wie beurteilen Sie die Ergebnisse eines neuronalen Netzes nach dem Training oder TS nach der Optimierung Was sind die Kriterien, sie auf einem zu verwenden Echte account. Currently, ich fast nie berücksichtigen die Ergebnisse eines TS, die im Trainingsoptimierungsintervall erhalten wurden, analysiere ich Ergebnisse auf OOS oder real, weil ich glaube, dass in der Periode der Trainingsoptimierung die Ergebnisse eines TS Kann nichts sagen Das kann passend oder übertraining sein und es ist fast unmöglich zu definieren, ob es s passend ist oder nicht Sie können es nur definieren, indem Sie es auf OOS oder besser auf einem echten Konto testen. Manchmal vergleichen Sie einfach die Ergebnisse auf dem realen Konto OOS und das der Trainingsoptimierung Daher zeigen die Zahlen das Eigenkapital auf einem realen Konto mit dem Trading Hebel von 1 1 Einzahlung Verwendung ist 1 mit der Hebelwirkung von 1 100 von der Handelszentrale gegeben Wenn wir i Steigern die Hebelwirkung, die Reichweite des Eigenkapitals erhöht sich ebenfalls. Aktuell analysiere ich die Ergebnisse eines TS nur mit der Hebelwirkung von 1 1, dh mit einem behinderten Geldmanagement Da das Geldmanagement die falsche Vorstellung über den tatsächlichen Abzug der TS geben kann Und dementsprechend ein unerwarteter Margin Call und andere Schwierigkeiten In den Zahlen sehen Sie das Gerechtigkeit mit der Hebelwirkung von 1 1.By der Weg, es ist das gleiche Handelssystem, das an der ATC 2008 teilgenommen hat, allerdings mit leicht modifizierten Parametern. In letzter Zeit bemerkte ich folgendes, wenn der Profitfaktor im Trainingsoptimierungsintervall mit der Hebelwirkung von 1 1 extrem groß ist, können wir sicher sagen, dass es sich um eine Über-Trainings-Überoptimierung handelt und in der Zukunft bei den unbekannten Daten die Handelssystem mit solchen Parametern wird schlecht funktionieren, dh wird die Einzahlung verlieren. Man kann feststellen, dass in den Zahlen das Eigenkapital reibungslos anstatt scharf steigt. Sie könnten feststellen, dass die Rentabilität eines solchen Handelssystems nicht ganz klein ist Sie erhöhen die Trading Hebelwirkung oder verwenden Sie eine aggressivere Geld-Management, die Gewinne können vielfältig zu erhöhen Alles hängt von der Drawdown, die mit der Hebelwirkung von 1 1 erscheint, und die Drawdown von einem Händler erlaubt. - Fast zwei Jahre sind seit dem ATC vergangen 2008 Welche Lektionen haben Sie aus den Ergebnissen dieser Meisterschaft gelernt Warum konnte Ihr Expert Advisor den Wettbewerb nicht gewinnen. Die Meisterschaft ist ein Wettkampf Nichts gewagt, nichts gewann ich gewagt und ich übertraf alle möglichen Risiken wegen meiner Geldverwaltung Ich habe es geschafft, 110.000 zu verdienen Und dann fiel auf 14.749 wegen dieser zu aggressiven Geld-Management Für 3 Monate war der Gewinn fast 50, was war ziemlich gut Aber der Drawdown war 92, was im echten Leben nicht akzeptabel ist Dann, nachdem ich meine EA mit vernünftigen Geld-Management über die Im selben Zeitraum bekam ich fast das gleiche Ergebnis von 14.000, aber mit einem Drawdown von etwa 25 - das ist ein gutes Ergebnis für das echte Leben. Die Schlussfolgerung ist, dass du den überschüssigen Prof Seins, sonst können Sie verlieren Aber die Meisterschaft macht ihre eigenen Regeln und natürlich müssen Sie Risiken eingehen, um zu gewinnen. - Hat sich im Laufe der Zeit etwas grundlegend in Ihren Entwicklungen verändert. Vielleicht haben Sie ein Know-how gefunden und angewendet Praxis. Nein, in der Tat alles bleibt das Gleiche Nichts Neues ist passiert Darüber hinaus kann derselbe Expert Advisor mit den gleichen Parametern noch funktionieren, obwohl ich andere, mehr rentable Parameter gefunden habe. Das Wesen des Marktes ändert sich nicht - nur sein Charakter verändert sich , Die ein erfahrener Trader behalten muss, rechtzeitig seine TS an die neuen, veränderten Marktbedingungen anzupassen. - Der Expert Advisor von Alexander Topchylo, der Gewinner des ATC 2007, bestand aus drei unabhängigen Subsystemen. Doch der Autor ging weiter Diese Richtung und schaffen ein Komitee von neuronalen Netzwerken Verwenden Sie solche Komitees in Ihren Entwicklungen.- Nein, ich weigerte mich, Komitees zu verwenden, weil sie schwer zu implementieren und zu pflegen Im Laufe der Jahre habe ich com E, um einfache TSs zu benutzen, weil ein zu komplexes TS, sowie das mit Komitees, kann nicht garantieren einen stabileren und größeren Gewinn im Vergleich zu einem einfachen ein. - Der Autor der einzigen Multicurrency Expert Advisor unter den Gewinnern des ATC , Nikolay Kositsin glaubt, dass Regeln der bevorstehenden Meisterschaft für Mehrwährungs-EAs günstig sind und wenig Chance auf Single-Currency-Roboter verbleiben. Verwenden Sie Multicurrency in Ihren Experten-Beratern Welche Paare machen Ihre EAs-Handel. - Natürlich benutze ich sie Dies ermöglicht die Absicherung von Trades und bekommen Ein glatteres Eigenkapital Darüber hinaus, wenn Sie Multicurrency für die Analyse verwenden, hilft dies, stabilere und zuverlässigere Handelssysteme zu schaffen. Bei der Meisterschaft beabsichtige ich, EUR USD, USD JPY und AUD USD zu handeln - hängt davon ab, wie sich die Marktsituation der Meisterschaft nähert .- Leonid, danke für das Interview Viel Glück in der Meisterschaft. How, um einen Experten-Berater zu schreiben und nicht zu verletzen die Meisterschaft Regeln. In diesem Artikel werden wir zeigen, wie man ein Experiment zu schreiben T Berater und um Fehler zu vermeiden, die Sie daran hindern können, an der bevorstehenden Automated Trading Championship 2010 teilzunehmen. Risk Management ist ein wesentlicher Bestandteil eines jeden Handelssystems Ohne es ist es praktisch unmöglich, sich einen gewinnbringenden Handel vorzustellen In diesem Artikel erfahrene Entwickler des automatisierten Handels Systeme teilen ihre Tipps zum Risikomanagement mit den Teilnehmern der Meisterschaft.