Neural network software forex trading no Brasil

Finalmente, uma rede real de neurônios EA Free - Something New Commercial Member Juntou-se a setembro de 2008 911 Posts Olá a todos, tem sido um tempo. Normalmente, não tomo pausas tão longas de participar neste fórum, mas há mais de um ano que trabalhei em um projeto muito intensivo e depois de um ano de teste para frente estou aqui para compartilhá-lo com todos vocês. Meus amigos com muitos comerciantes profissionais e um grupo de nós se juntaram, combinaram nossa experiência e criaram um sistema automatizado de rede neural para o Metatrader que realmente funciona. Uma vez que estavam conscientes de que a maioria dos EAs são absolutamente inúteis ou pior, fraudes, pensamos que estarão fornecendo algo único ao comerciante de varejo médio de pessoas que realmente podem ser confiáveis. Este grupo é chamado Metaneural. Nós usamos redes neurais e as aplicamos para negociar Forex com êxito no passado e decidimos traduzir esse método em um sistema Metatrader. É amplamente conhecido que as grandes empresas comerciais e os fundos de hedge usam inteligência artificial sofisticada e sistemas de rede nueral para lucrar com os mercados financeiros com uma precisão surpreendente. Nós pensamos, por que não pode esse poder também estar disponível para nós - os investidores de dinheiro pequeno Então eu fiz uma pausa de todas as minhas outras atividades e trabalhou duro com Metaneural para desenvolver este sistema, que eu acredito ser a única rede neural EA real. Na verdade, ele nem precisa ser um EA, o código pode ser escrito em C para funcionar exatamente da mesma maneira em tradestation, esignal, neuroshell, ou qualquer plataforma que permita a importação de DLL e coleta de dados, porque a criação de redes neurais acontece em Neurosolutions. Eu fiz indicadores e sistemas de negociação para a comunidade forexfactory por anos, então eu queria dar a vocês a única versão gratuita da Metaneural EA na internet. Quero receber seus comentários e impressões. Se esse tópico for bem e não se distrair, estenderei o teste. Ive teve o divertimento que decifra o mercado dos estrangeiros com as grandes mentes neste forum por anos e é meu prazer dar para trás. Redes neurais em EAs é o futuro, espero que vocês podem perceber isso e desenvolver seus próprios sistemas. O primeiro passo para criar um cérebro de rede neural artificial é reunir os dados em torno dos quais a estrutura do cérebro será formada. Uma vez que estamos tentando criar um cérebro que saiba como negociar os mercados, devemos reunir dados de mercado. No entanto, não podemos simplesmente coletar uma massa de dados e despejá-lo em nosso mecanismo neural para criar a estrutura do nosso cérebro. Devemos reunir os dados no formato que queremos que o cérebro para processar os dados e, eventualmente, o mesmo formato que queremos para criar saída polegadas Em outras palavras, não estavam apenas dizendo ao nosso cérebro o que pensar, dando-lhe dados brutos, Mas devemos dizer-lhe COMO pensar, formulando esses dados brutos em uma configuração inteligível. Neste caso, nossa configuração inteligível é padrões. Nós reunimos dados em segmentos, cada segmento consiste em uma série de barras definidas pelo comerciante em nosso indicador de coleção proprietário que vem com todos os nossos pacotes. Esse agrupamento de barras é coletado em relação à próxima barra que vem depois do agrupamento - chamaremos isso de barra futura. Quando estavam coletando dados de mercado a barra futura é conhecida, porque é todos os dados históricos, é a próxima barra após o agrupamento. A idéia é que o cérebro da rede neural encontre padrões complexos no agrupamento de barras e use as informações coletadas, incluindo a próxima barra após o agrupamento, para determinar quais padrões complexos precedem o resultado da próxima barra. Durante a negociação real, esse resultado será a barra futura que, de fato, permite saber com um alto grau de precisão a direção do mercado antes que isso aconteça. Os dados coletados são extraídos em uma planilha que exibe os dados de preços como abertos, altos, baixos e fechados (OHLC). O OHLC de cada barra é coletado separadamente e colocado em sua própria coluna. No exemplo acima, cada linha representa 3 barras no total. Portanto, as colunas representam centenas ou milhares de barras coletadas voltando à história. Além do OHLC, você também pode coletar os valores de quase qualquer indicador que você selecionar, o que basicamente dará a esse indicador a capacidade de pensar com base nas condições do mercado e prever O próximo valor. Construção de redes neurais e treinamento Agora que temos os dados coletados, extraídos em um arquivo de planilha em uma configuração inteligível, podemos carregá-lo em nosso mecanismo de rede neural que criará a estrutura do cérebro artificial, treiná-lo e testar sua precisão antes Salvar a estrutura. Uma vez que os dados coletados são importados para o programa de construção de rede, você escolhe selecionar quais bits de dados você deseja usar para criar seu cérebro. Esta é uma característica importante porque permite que o usuário crie muitas estratégias diferentes baseadas em qualquer pedaço de dados é considerado necessário. O que estava fazendo essencialmente nesta etapa é determinar o que o motor usará para criar os padrões complexos mencionados anteriormente, o que acabará por decidir a capacidade de projeção da EA da rede neural. Por exemplo, diga que queria dizer à rede neural que apenas procure padrões nos preços abertos das barras em relação aos valores dos indicadores do seu indicador favorito. Em seguida, você selecionaria o indicador no coletor e escolheria apenas as entradas abertas e de dados no software de construção descrito acima. Você também pode selecionar todas as entradas, exceto a coluna output1, que significa o valor de saída - selecionar todas as entradas criará o padrão de aprendizado mais complexo possível e, assim, permitir que seu cérebro responda a muitos cenários diferentes. Uma vez que as entradas e saídas desejadas são selecionadas, o software criará a estrutura de seu cérebro de rede neural e você poderá começar a treiná-lo. Uma parcela dos dados coletados é reservada e usada para treinar e testar a precisão do seu cérebro artificial, você verá que a saída desejada começa a estar de acordo com os dados de teste que aprende. Uma vez concluído este processo, você poderá exportar o cérebro artificial estruturado na forma de uma DLL que será usada pela MetaNeural EA. Uma vez que o cérebro é construído, treinado, testado e exportado como uma DLL você pode começar a negociar com um cérebro de rede neural automatizado que verá padrões complexos que são impossíveis para um ser humano para alcançar. Obtenha o Metaneural EA FREE agora, financiando uma conta na FinFX com qualquer quantidade e usando nosso serviço de copiadora comercial para refletir nossas tradições vencedoras profissionais em sua conta. Depois de 50 lotes completos são negociados, você receberá o EA Metaneural com funcionalidade completa para LIVRE. As contas devem ser financiadas com o link fornecido na seção de preços do site Metaneural. Coloque esses arquivos nas seguintes pastas no Metatrader: Expert Advisor - Metatrader 4experts Indicador de Coletor (DatacollectorV2a) - Metatrader 4expertsindicators Indicador de Rede Neural (Metaneural NN Indicator) - Metatrader 4expertsindicators Arquivos DLL MQLLock e MT4NSAdapter - Metatrader 4expertslibraries Você precisará instalar Neurosolutions 6 e Visual Studio 6 para o seu trabalho, as instruções sobre estas instalações podem ser encontradas no manual muito detalhado anexado a este post. Você deve ler o manual Sim, ele pode ser aplicado em várias moedas simultaneamente porque pode ser treinado em cada moeda individualmente e uma estrutura de rede neural pode ser criada para cada moeda. Eu diria que a única dependência do corretor seria a integridade de seus preços, quanto mais estáveis ​​e consistentes, melhorariam os dados de treinamento e, posteriormente, os negócios. Não foram scalping necessariamente para que a velocidade de execução não é muito importante. Obrigado pelo seu interesse. Parabéns pelo desenvolvimento de um sistema que proporciona retornos saudáveis. Sempre melhor do que maravilha EAs que geralmente acabam soprando a conta. Eu sou um membro comercial compartilhando meu próprio sistema Fibonacci Makeover (ForexFibs) aqui para que eu possa entender por que você está oferecendo uma EA grátis. Minha pergunta é pode esta EA ser aplicada a várias moedas, uma vez que é baseado em redes neurais reais É dependente de corretor e execução de velocidade Neuro Network Estratégias de Stop-and-Reverse para Forex Michael R. Bryant Redes neurais têm sido utilizados em sistemas de negociação Por muitos anos com vários graus de sucesso. Sua principal atração é que sua estrutura não linear é mais capaz de captar as complexidades do movimento de preços do que as regras de negociação baseadas em indicadores. Uma das críticas foi que as estratégias de negociação baseada em redes neurais tendem a ser excessivas e, portanto, não funcionam bem em novos dados. Uma possível solução para este problema é combinar redes neurais com lógica de estratégia baseada em regras para criar um tipo de estratégia híbrida. Este artigo irá mostrar como isso pode ser feito usando Adaptrade Builder. Em particular, este artigo irá ilustrar o seguinte: Combinação de rede neural e lógica baseada em regras para entradas de comércio Uma abordagem de dados de três segmentos será usada, com o terceiro segmento usado para validar as estratégias finais. O código de estratégia resultante para MetaTrader 4 e TradeStation será mostrado, e será demonstrado que os resultados de validação são positivos para cada plataforma. Redes Neurais como Filtros de Entrada no Comércio Matematicamente, uma rede neural é uma combinação não linear de uma ou mais entradas ponderadas que gera um ou mais valores de saída. Para negociação, uma rede neural é geralmente usada de duas maneiras: (1) como previsão de movimento futuro de preços, ou (2) como indicador ou filtro para negociação. Aqui será considerada a sua utilização como indicador ou filtro comercial. Como indicador, uma rede neural atua como uma condição ou filtro adicional que deve ser satisfeito antes que um comércio possa ser inserido. As entradas para a rede são tipicamente outros indicadores técnicos, como ímpeto, estocásticos, ADX, médias móveis e assim por diante, bem como preços e combinações dos anteriores. As entradas são dimensionadas e a rede neural é projetada de modo que a saída é um valor entre -1 e 1. Uma abordagem é permitir uma entrada longa se a saída for maior ou igual a um valor de limite, como 0,5 e a Entrada curta se o resultado for menor ou igual ao negativo do limiar, por exemplo -0,5. Esta condição seria adicional a quaisquer condições de entrada existentes. Por exemplo, se houvesse uma condição de entrada longa, seria necessário que a saída da rede neural fosse pelo menos igual ao valor limite para uma entrada longa. Ao configurar uma rede neural, um comerciante seria tipicamente responsável pela escolha das entradas e da topologia de rede e para quottrainingquot a rede, que determina os valores de pesos óptimos. Como será mostrado a seguir, o Adaptrade Builder executa essas etapas automaticamente como parte do processo de construção evolutiva em que o software é baseado. Usando a rede neural como um filtro de comércio permite que ele seja facilmente combinado com outras regras para criar uma estratégia de negociação híbrida, que combina as melhores características tradicionais, com base em regras abordagens com as vantagens das redes neurais. Como um exemplo simples, o Construtor pode combinar uma regra de crossover de média móvel com uma rede neural de modo que uma posição longa seja tomada quando a média de movimento rápido cruza acima da média de movimentação lenta ea saída da rede neural é igual ou acima de seu limite. Estratégias de negociação Stop-and-Reverse Uma estratégia de negociação stop-and-reverse é aquele que está sempre no mercado, seja longo ou curto. Estritamente falando, quotstop-e-reversequot significa que você inverter o comércio quando sua ordem de parar é atingido. No entanto, eu usá-lo como um curto-mão para qualquer estratégia de negociação que inverte de longo a curto a longo e assim por diante, de modo que você está sempre no mercado. Por esta definição, não é necessário que as ordens sejam ordens de parada. Você pode entrar e reverter usando pedidos de mercado ou limite também. Também não é necessário que cada lado use a mesma lógica ou mesmo o mesmo tipo de ordem. Por exemplo, você pode entrar long (e sair curto) em uma ordem de parada e digitar curto (e sair por muito tempo) em uma ordem de mercado, usando diferentes regras e condições para cada entryexit. Este seria um exemplo de uma estratégia assimétrica stop-and-reverse. A vantagem principal de uma estratégia stop-and-reverse é que por estar sempre no mercado, você nunca perde nenhum grande movimento. Outra vantagem é a simplicidade. Quando há regras e condições separadas para entrar e sair de negócios, há mais complexidade e mais que pode dar errado. A combinação de entradas e saídas significa que há menos decisões de temporização, o que pode significar menos erros. Por outro lado, pode-se argumentar que as melhores condições para sair de um comércio são raramente as mesmas que para entrar na direção oposta que entrando e saindo de ofícios são decisões inerentemente separadas que devem, portanto, empregar regras e lógica separadas. Outro inconveniente potencial de estar sempre no mercado é que a estratégia irá negociar através de cada lacuna de abertura. Uma abertura grande abertura contra a posição pode significar uma grande perda antes que a estratégia é capaz de reverter. Estratégias que entram e saem mais seletivamente ou que saem até o final do dia pode minimizar o impacto de abrir lacunas. Uma vez que o objetivo é construir uma estratégia de forex, MetaTrader 4 (MT4) é uma escolha óbvia para a plataforma de negociação dado que MetaTrader 4 é projetado principalmente para forex e é amplamente utilizado para a negociação desses mercados (ver, por exemplo, MetaTrader vs TradeStation : Uma comparação de línguas). No entanto, nos últimos anos, TradeStation tem como alvo os mercados de forex muito mais agressivamente. Dependendo do seu nível de andor de volume de negociação, é possível negociar os mercados de forex através de TradeStation sem incorrer em quaisquer taxas de plataforma ou pagar quaisquer comissões. Os spreads são relatados apertados com boa liquidez nos pares principais do forex. Por estas razões, ambas as plataformas foram direcionadas para este projeto. Vários problemas surgem ao segmentar múltiplas plataformas simultaneamente. Primeiro, os dados podem ser diferentes em diferentes plataformas, com diferenças em fusos horários, cotações de preços para algumas barras, volume e intervalos de datas disponíveis. Para suavizar essas diferenças, os dados foram obtidos de ambas as plataformas, e as estratégias foram construídas simultaneamente em ambas as séries de dados. As melhores estratégias foram, portanto, as que funcionaram bem em ambas as séries de dados, apesar de quaisquer diferenças nos dados. As configurações de dados usadas no Construtor são mostradas abaixo na Fig. 1. Como pode ser inferido a partir da tabela de dados do mercado na figura, o mercado Eurodollar forex foi segmentado (EURUSD) com um tamanho de barra de 4 horas (240 minutos). Outros tamanhos de barras ou mercados teriam servido igualmente. Eu só consegui obter tantos dados através da minha plataforma MT4 como indicado pelo intervalo de datas mostrado na Fig. 1 (série de dados 2), de modo que o mesmo intervalo de datas foi utilizado na obtenção das séries de dados equivalentes da TradeStation (série de dados 1). 80 dos dados foram utilizados para o Edifício (combinado na amostra e quotout-de-samplequot), com 20 (62017 a 21015) reservadas para validação. 80 do original 80 foi então ajustado para quotin-amostra com 20 ajustado para quotout-de-amostra, como mostrado na Fig. 1. O spread de bidask foi fixado em 5 pips, e os custos de negociação de 6 pips ou 60 por lote full-size (100.000 ações) foram assumidos por rodada. Ambas as séries de dados foram incluídas na compilação, conforme indicado pelas marcas de seleção na coluna da esquerda da tabela Dados do Mercado. Figura 1. Configurações de dados de mercado para a construção de uma estratégia de Forex para MetaTrader 4 e TradeStation. Outro problema potencial ao direcionar várias plataformas é que o Builder foi projetado para duplicar a maneira como cada plataforma suportada calcula seus indicadores, o que pode significar que os valores dos indicadores serão diferentes dependendo da plataforma selecionada. Para evitar esta possível fonte de discrepância, quaisquer indicadores que avaliem diferentemente no MetaTrader 4 do que no TradeStation devem ser eliminados da compilação, o que significa que os seguintes indicadores devem ser evitados: Todos os outros indicadores disponíveis para ambas as plataformas são calculados da mesma forma em Ambas as plataformas. A TradeStation inclui todos os indicadores disponíveis no Builder, enquanto o MetaTrader 4 não. Portanto, para incluir apenas os indicadores disponíveis em ambas as plataformas, a plataforma MetaTrader 4 deve ser selecionada como o tipo de código no Construtor. Isso removerá automaticamente todos os indicadores do conjunto de compilação que não estão disponíveis para o MT4, o que deixará os indicadores disponíveis em ambas as plataformas. Além disso, desde que eu observei diferenças nos dados de volume obtidos de cada plataforma, eu removi todos os indicadores dependentes do volume do conjunto de compilação. Por fim, o indicador de hora do dia foi removido devido a diferenças nos fusos horários entre os arquivos de dados. Na fig. 2, abaixo, a lista de indicadores usada no conjunto de compilação é mostrada ordenada por se ou não o indicador foi considerado pelo processo de construção (quotConsiderquot coluna). Os indicadores removidos da consideração pelos motivos discutidos acima são mostrados no topo da lista. Os indicadores restantes, começando com o quotSimple Mov Avequot, faziam parte do conjunto de compilação. Figura 2. Seleções de indicadores no Builder, mostrando os indicadores removidos do conjunto de compilação. As opções de avaliação usadas no processo de construção são mostradas na Fig. 3. Conforme discutido, MetaTrader 4 foi selecionado como a escolha de saída de código. Após as estratégias serem criadas no Construtor, qualquer das opções na guia Opções de avaliação, incluindo o tipo de código, pode ser alterada e as estratégias reavaliadas, que também reescreverão o código em qualquer idioma selecionado. Esse recurso foi usado para obter o código TradeStation para a estratégia final depois que as estratégias foram criadas para o MetaTrader 4. Figura 3. Opções de avaliação no Builder para a estratégia de divisas da EURUSD. Para criar estratégias stop-and-reverse, todos os tipos de saída foram removidos do conjunto de compilação, como mostrado abaixo na Fig. 4. Todos os três tipos de ordens de entrada - mercado, stop e limite - foram deixados como quotconsiderquot, o que significa que o processo de compilação poderia considerar qualquer um deles durante o processo de compilação. Figura 4. Tipos de pedidos selecionados no Builder para criar uma estratégia de parar e reverter. O software Builder gera automaticamente condições lógicas baseadas em regras para entrada e / ou saída. Para adicionar uma rede neural à estratégia, só é necessário selecionar a opção quotInclude uma rede neural em condições de entrada na guia Opções de Estratégia, como mostrado abaixo na Fig. 5. As configurações de rede neural foram deixadas em seus padrões. Como parte da lógica stop-and-reverse, a opção Market Sides foi definida como LongShort e a opção para quotWait para sair antes de entrar no novo tradequot foi desmarcada. O último é necessário para habilitar a ordem de entrada para sair da posição atual em uma inversão. Todas as outras configurações foram deixadas nos padrões. Figura 5. Opções de estratégia selecionadas no Builder para criar uma estratégia híbrida usando condições de rede baseadas em regras e de redes neurais. A natureza evolutiva do processo de construção no Construtor é orientada pela aptidão. Que é calculado a partir dos objectivos e condições definidos no separador Métricas, como mostrado abaixo na Fig. 6. Os objetivos de construção foram mantidos simples: maximizar o lucro líquido minimizando a complexidade, que foi dado um pequeno peso em relação ao lucro líquido. Mais ênfase foi colocada nas condições de construção, que incluíram o coeficiente de correlação ea significância para a qualidade da estratégia geral, bem como a média das barras nos comércios eo número de negócios. Inicialmente, apenas as barras médias em negócios foram incluídas como uma condição de construção. No entanto, em algumas das primeiras construções, o lucro líquido estava sendo favorecido ao longo da duração do comércio, de modo que a métrica de número de negócios foi adicionada. A faixa especificada para o número de negócios (entre 209 e 418) é equivalente ao comprimento médio de comércio entre 15 e 30 barras com base no número de barras no período de construção. Como resultado, adicionando esta métrica colocar mais ênfase na meta de comércio de comprimento, o que resultou em mais membros da população com a gama desejada de comprimentos comerciais. Figura 6. Construir objetivos e condições definidos na guia Métricas determinar como a aptidão é calculada. As condições para a seleção de estratégias de topo duplicam as condições de compilação, exceto que as condições de estratégias de topo são avaliadas em toda a faixa de dados (não incluindo o segmento de validação, que é separado), em vez de apenas sobre o período de compilação, como é o caso da Condições de construção. As melhores condições de estratégias são usadas pelo programa para deixar de lado quaisquer estratégias que atendam a todas as condições em uma população separada. As configurações finais são feitas na guia Build Options, como mostrado abaixo na Fig. 7. As opções mais importantes aqui são o tamanho da população, o número de gerações ea opção de redefinição com base no desempenho do quotout-of-samplequot. O tamanho da população foi escolhido para ser grande o suficiente para obter boa diversidade na população, enquanto ainda é pequeno o suficiente para construir em um período razoável de tempo. O número de gerações foi baseado em quanto tempo demorou durante algumas compilações preliminares para que os resultados começassem a convergir. Figura 7. As opções de construção incluem o tamanho da população, o número de gerações e as opções para redefinir a população com base no desempenho quotout-of-samplequot. A opção para quotReset no Desempenho Out-of-Sample (OOS) inicia o processo de compilação após o número especificado de gerações se a condição especificada for atendida nesse caso, a população será redefinida se o lucro líquido quotout-of-samplequot for Menos de 20.000. Este valor foi escolhido com base em testes preliminares para ser um valor suficientemente alto que provavelmente não seria alcançado. Como resultado, o processo de compilação foi repetido a cada 30 gerações até manualmente interrompido. Esta é uma maneira de deixar o programa identificar estratégias baseadas nas condições Top Strategies durante um período de tempo prolongado. Periodicamente, a população Top Strategies pode ser verificada e o processo de compilação cancelado quando estratégias adequadas são encontradas. Observe que eu coloquei quotout-of-samplequot entre aspas. Quando o período de quotout da amostra é usado para reiniciar a população dessa maneira, o período de quotout da amostra não é mais verdadeiramente fora da amostra. Desde que esse período está sendo usado agora para guiar o processo de construção, sua efetivamente parte do período de amostragem. É por isso que é aconselhável reservar um terceiro segmento para validação, como foi discutido acima. Após várias horas de processamento e uma série de reconstruções automáticas, uma estratégia adequada foi encontrada na população Top Strategies. Sua curva fechada de equidade comercial é mostrada abaixo na Fig. 8. A curva de equidade demonstra desempenho consistente em ambos os segmentos de dados com um número adequado de negócios e essencialmente os mesmos resultados em ambas as séries de dados. Figura 8. Curva de equity de fechamento para a estratégia de stop-and-reverse do EURUSD. Para verificar a estratégia durante o período de validação, os controles de data na guia Mercados (ver Figura 1) foram alterados para a data final dos dados (2112017) e a estratégia foi reavaliada selecionando o comando Avaliar da Estratégia Menu no Construtor. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 9. Os resultados de validação na caixa vermelha demonstram que a estratégia se manteve em cima de dados não utilizados durante o processo de compilação. Figura 9. Curva de equity de negociação fechada para a estratégia stop-and-reverse EURUSD, incluindo o período de validação. A verificação final é para ver como a estratégia realizada em cada série de dados separadamente usando a opção de saída de código para essa plataforma. Isto é necessário porque, como explicado acima, pode haver diferenças nos resultados dependendo de (1) o tipo de código, e (2) as séries de dados. Precisamos verificar se as configurações escolhidas minimizam essas diferenças, conforme pretendido. Para testar a estratégia do MetaTrader 4, a série de dados da TradeStation foi desmarcada na guia Mercados e a estratégia foi reavaliada. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 10, que duplica a curva inferior na Fig. 9. Figura 10. Curva de capital fechado para a estratégia de stop-and-reverse EURUSD, incluindo o período de validação, para o MetaTrader 4. Finalmente, para testar a estratégia para TradeStation, foi selecionada a série de dados da TradeStation ea série para MetaTrader 4 foi desmarcado na guia Mercados, a saída do código foi alterada para quotTradeStation e a estratégia foi reavaliada. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 11 e parecem ser muito semelhantes à curva do meio na Fig. 9, como esperado. Figura 11. Curva de capital fechado para a estratégia de stop-and-reverse EURUSD, incluindo o período de validação, para a TradeStation. O código para ambas as plataformas é fornecido abaixo na Fig. 12. Clique na imagem para abrir o arquivo de código da plataforma correspondente. Examinar o código revela que a parte baseada em regras da estratégia usa diferentes condições relacionadas à volatilidade para os lados longo e curto. As entradas de rede neural consistem em uma variedade de indicadores, incluindo dia-de-semana, tendência (ZLTrend), alta intraday, osciladores (InvFisherCycle, InvFisherRSI), bandas Bollinger e desvio padrão. A natureza híbrida da estratégia pode ser vista diretamente na instrução de código (a partir do código TradeStation): Se EntCondL e NNOutput gt 0,5, em seguida, começar a compra (quotEnMark-Lquot) partes NShares próxima barra no mercado A variável quotEntCondLquot representa a entrada baseada em regras Condições, e quotNNOuputquot é a saída da rede neural. Ambas as condições têm de ser verdadeiras para colocar a ordem de entrada longa. A condição de entrada curta funciona da mesma maneira. Figura 12. Código da estratégia de negociação para a estratégia stop-and-reverse EURUSD (à esquerda, MetaTrader 4 à direita, TradeStation). Clique na figura para abrir o arquivo de código correspondente. Baixe um arquivo do projeto Builder (.gpstrat) contendo as configurações descritas neste artigo. Este artigo analisou o processo de construção de uma estratégia de rede neural baseada em regras híbridas para o EURUSD usando uma abordagem stop-and-reverse (sempre no mercado) com o Adaptrade Builder. Foi mostrado como o código de estratégia pode ser gerado para múltiplas plataformas selecionando um subconjunto comum dos indicadores que funcionam da mesma maneira em cada plataforma. As configurações necessárias para gerar estratégias que se revertem de longo para curto e para trás foram descritas, e foi demonstrado que a estratégia resultante foi realizada positivamente em um segmento separado de validação de dados. Verificou-se também que a estratégia gerou resultados semelhantes com os dados e opção de código para cada plataforma. Conforme discutido acima, a abordagem de parada e reversa tem várias desvantagens e pode não atrair a todos. No entanto, uma abordagem sempre-no-mercado pode ser mais atraente com dados forex porque os mercados de forex comercializam o tempo todo. Como resultado, não há abertura de abertura de abertura e as ordens de negociação estão sempre ativas e disponíveis para reverter o comércio quando o mercado muda. O uso de dados intradiários (barras de 4 horas) forneceu mais barras de dados para uso no processo de construção, mas foi de outra forma bastante arbitrário, pois a natureza sempre-no-mercado da estratégia significa que os negócios são realizados de um dia para o outro. O processo de construção foi deixado evoluir diferentes condições para entrar longas e curtas, resultando em uma estratégia assimétrica stop-and-reverse. Apesar do nome, a estratégia resultante entra em negociações longas e curtas em ordens de mercado, embora as ordens de mercado, parada e limite fossem consideradas pelo processo de construção de forma independente para cada lado. Na prática, inverter de longo para curto significaria vender curto duas vezes o número de ações no mercado como a estratégia era atualmente longo, e. Se a posição longa atual era 100.000 partes, você venderia 200.000 partes curtas no mercado. Da mesma forma, se a posição curta atual fosse 100.000 partes, você compraria 200.000 partes no mercado para inverter de curto a longo. Um histórico de preços mais curto foi usado do que seria ideal. No entanto, os resultados foram positivos no segmento de validação, sugerindo que a estratégia não estava em excesso. Isso suporta a idéia de que uma rede neural pode ser usada em uma estratégia de negociação sem necessariamente superar a estratégia para o mercado. A estratégia apresentada aqui não se destina a negociação real e não foi testada em rastreamento ou negociação em tempo real. No entanto, este artigo pode ser usado como um modelo para desenvolver estratégias similares para o EURUSD ou outros mercados. Como sempre, qualquer estratégia de negociação que você desenvolver deve ser testada completamente no rastreamento em tempo real ou em dados separados para validar os resultados e familiarizar-se com as características de negociação da estratégia antes da negociação ao vivo. Este artigo foi publicado na edição de fevereiro de 2017 do boletim Adaptrade Software. OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, SENDO QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM REALMENTE EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OU NÃO COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS SIMULADOS DE NEGOCIAÇÃO EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR GANHOS OU PERDAS SEMELHANTES AOS MOSTRADOS. Se você gostaria de ser informado sobre novidades, novidades e ofertas especiais da Adaptrade Software, por favor junte-se à nossa lista de e-mails. Obrigado. Comércio com Inteligência usando TradingSolutions O TradingSolutions combina análise técnica com tecnologias de inteligência artificial (AI) usando redes neurais e algoritmos genéticos para aprender padrões a partir de dados históricos e otimizar parâmetros do sistema. Este software de negociação funciona com ações, futuros, moedas (FOREX) e muitos outros instrumentos financeiros. Ele também pode construir sistemas para os EUA e mercados internacionais. Mais de 300 dos mais populares indicadores técnicos. Amostra comprovada e desempenho do cliente. 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