Neural net forex trading

Previsão de Forex. Este exemplo é muito semelhante ao anterior A única diferença é que ele mostra dados para câmbio forex moeda pares. Como trabalhar com o applet. If você não viu o primeiro exemplo, por favor, explorar em primeiro lugar - a descrição básica é Todos os valores de fechamento de fim de dia para todo o ano de 2007, ou seja, 313 valores. Como no applet anterior, cada uma dessas séries temporais tem os seguintes valores zero para intervalo abaixo de 0, Fechar valor no intervalo 0-número de valores e novamente zero após o último valor conhecido. EURUSD - EUR USD forex par de moeda par data. USDJPY - EUR USD forex par de moeda par data. USDCHF - EUR USD forex par de moeda par data. EURJPY - EUR USD forex moeda pares data. Again note que este exemplo é fornecido apenas para ilustração Trading usando esta configuração simples é geralmente não muito longe de usar a previsão pelo último valor disponível Além disso, note que para negociação precisamos desenvolver regras de entrada e saída , E que eles são mais importantes do que a previsão exata. Por favor, espere até que o applet é loaded. Applet e descrição c Marek Obitko, 2008 a rede neural no applet usa classes Java BPNeuron e BPNet de NeuralWebspace, c Tom Vehovsk, 1998, que foram Modificado para os fins deste applet. Licensed User Center. Trade com inteligência usando TradingSolutions. TradingSolutions combina análise técnica com inteligência artificial AI tecnologias usando redes neurais e algoritmos genéticos para aprender padrões de dados históricos e otimizar parâmetros do sistema Este software de negociação funciona com ações, Futuros, moedas FOREX e muitos outros instrumentos financeiros também pode construir sistemas para os EUA e mercados internacionais. Mais de 300 dos indicadores técnicos mais populares. Provido amostra e desempenho do cliente. Indústria líder de suporte de dados da eSignal Interactive Brokers e muito mais. Proprietary Optimal Signal Tecnologia. Suporte Técnico Gratuito.100 Sistemas Livres e pre-built ne Ural network models. Successfully utilizado em mais de 66 países em todo o mundo.30-Day Money Back Guarantee. NeuroShell Trader e NeuroShell Day Trader gráficos podem conter várias páginas de gráfico, cada uma das quais uma referência diferente security. Chart páginas permitem que você veja e comércio Seus sistemas de negociação em vários títulos ao mesmo tempo Indicadores, estratégias de negociação e previsões de redes neurais adicionados ao gráfico são individualmente testados, otimizados e aplicados em todos os títulos ao mesmo tempo. Se você adicionar e remover páginas de gráfico na mosca, NeuroShell Trader irá automaticamente backtest e otimizar os títulos adicionados. Quickly aplicar previsões e sistemas de negociação em toda a sua carteira inteira de ações, moedas estrangeiras, etc. O mais poderoso, mas fácil de usar o software comercial disponível para negociação forex, ações, índices, futuros e More. Copyright 2017.Let seus sistemas aprendem a sabedoria da idade e experience. Ward Systems Group, Inc. SOME DO MUNDO S mais respeitado FINANCI AS EMPRESAS CONFIAM NOSSA TECNOLOGIA. Não só esta é uma das mais poderosas ferramentas de negociação que eu já encontrei e eu tentei a maioria deles, também é o mais fácil de usar. Em 15 anos de experiência comercial e cliente de várias ferramentas ao longo dos anos, NeuroShell Trader apoio excede as minhas expectativas de cada vez. A capacidade de construir sistemas de negociação é tão simples Estratégias que requerem programação envolvida em outro software podem ser rapidamente construídas de uma maneira 1 1 2. Tenho tentado um monte de outros pacotes, mas existem algumas ferramentas que lhe dão a flexibilidade para projetar, otimizar e implementar como NeuroShell Trader. Finalmente capaz de executar os tipos de testes que eu queria durante anos, mas que simplesmente levou muito tempo para ser viável. O software tem mais recursos do que eu provavelmente vou usar, mas é fácil de usar mesmo para este fazendeiro do meio-oeste, que não estudou matemática por 35 anos. Ward Systems Group, Inc Deixe seus sistemas aprender a sabedoria de idade e experiência. Construir mercado de ações, futuros, índice e sistemas de negociação forex sem codificação. Neural Networks Forecasting Profits. Neural redes são state-of-the-art, trainable algoritmos que emular certos aspectos importantes no funcionamento do cérebro humano Isto dá-lhes um único, Capacidade de auto-formação, a capacidade de formalizar informações não classificadas e, mais importante, a capacidade de fazer previsões com base na informação histórica que têm à sua disposição. Redes neurais têm sido cada vez mais utilizados em uma variedade de aplicações de negócios, incluindo previsão e pesquisa de marketing Soluções Em algumas áreas, tais como detecção de fraude ou avaliação de risco são os líderes indubitáveis ​​Os principais campos em que as redes neurais têm encontrado aplicação são f Operações financeiras, planejamento empresarial, negociação, análise de negócios e manutenção de produtos. As redes neurais podem ser aplicadas de forma lucrativa por todos os tipos de comerciantes, por isso, se você é um comerciante e você ainda não foi introduzido em redes neurais, Análise técnica e mostrar-lhe como aplicá-lo ao seu estilo de negociação Delírios A maioria das pessoas nunca ouviu falar de redes neurais e, se eles aren t comerciantes, eles provavelmente don t necessidade de saber o que são O que é realmente surpreendente, no entanto, é o fato Que um grande número daqueles que poderiam beneficiar-se ricamente de tecnologia de rede neural nunca ouviu falar dele, levá-lo para uma idéia científica elevada ou pensar nisso como um truque de marketing liso Há também aqueles que pin todas as suas esperanças em redes neurais , Lionizing as redes depois de alguma experiência positiva com eles e considerá-los como uma solução de bala de prata para qualquer tipo de problema No entanto, como qualquer estratégia de negociação redes neurais não são quick-fix que vai um De fato, a correta compreensão das redes neurais e sua finalidade é vital para a sua aplicação bem-sucedida. No que diz respeito à negociação, as redes neurais são um método novo e exclusivo de análise técnica, destinado Para aqueles que tomam uma abordagem de pensamento para o seu negócio e estão dispostos a contribuir com algum tempo e esforço para fazer este método trabalhar para eles Melhor de tudo, quando aplicada corretamente, redes neurais podem trazer um lucro em uma base regular Usar Redes Neurais para Descobrir Oportunidades Um grande equívoco é que muitos comerciantes confundem redes neurais para uma ferramenta de previsão que pode oferecer conselhos sobre como agir em uma determinada situação de mercado. As redes neurais não fazem previsões. Em vez disso, analisam dados de preços e descobrem oportunidades. Usando uma rede neural, você pode Tomar uma decisão comercial com base em dados cuidadosamente analisados, o que não é necessariamente o caso quando se utilizam métodos tradicionais de análise técnica Para um grave, As redes neurais são uma ferramenta de próxima geração com grande potencial que pode detectar sutis interdependências não-lineares e padrões que outros métodos de análise técnica são incapazes de descobrir. As melhores redes Assim como qualquer tipo de grande produto ou tecnologia, redes neurais Começaram a atrair todos aqueles que estão à procura de um mercado em desenvolvimento Torrents de anúncios sobre software de próxima geração inundaram o mercado - anúncios comemorando o mais poderoso de todos os algoritmos de rede neural já criado Mesmo nesses casos raros quando reivindicações de publicidade se assemelham a verdade, Tenha em mente que um aumento de 10 na eficiência é provavelmente o mais que você nunca vai obter de uma rede neural Em outras palavras, ele não produz rendimentos milagrosos e independentemente de quão bem ele funciona em uma situação particular, haverá alguns conjuntos de dados e Classes de tarefas para as quais os algoritmos utilizados anteriormente permanecem superior Lembre-se que este não é o algoritmo que faz o truque Bem-preparado informações de entrada On sobre o indicador almejado é o componente mais importante do seu sucesso com redes neurais É mais rápido Convergência Melhor Muitos daqueles que já utilizam redes neurais erroneamente acreditam que quanto mais rápido a sua rede fornece resultados, melhor é Isto, no entanto, é uma ilusão A Boa rede não é determinada pela taxa em que produz resultados e os usuários devem aprender a encontrar o melhor equilíbrio entre a velocidade em que a rede treina ea qualidade dos resultados que produz. Aplicação correta de redes neurais Muitos comerciantes aplicam redes neurais incorretamente Porque eles colocam muita confiança no software que usam todos sem ter sido fornecido com instruções adequadas sobre como usá-lo corretamente Para usar uma rede neural da maneira correta e, assim, lucrativamente, um comerciante deve prestar atenção a todas as fases de O ciclo de preparação da rede É o comerciante e não sua rede que é responsável por inventar uma idéia, formalizando essa idéia, testando e melhorando-a, e, final Escolhendo o momento certo para descartá-lo quando não for mais útil Vamos considerar mais detalhadamente as etapas desse processo crucial.1 Encontrando e formalizando uma idéia de negociação Um comerciante deve entender plenamente que sua rede neural não se destina Para inventar idéias e conceitos de negociação vencedores É pretendido fornecer a informação a mais de confiança ea mais exata possível em como eficaz sua idéia ou conceito negociando é conseqüentemente, você deve vir acima com uma idéia negociando original e claramente definir a finalidade desta idéia eo que você Esperamos conseguir empregando-o Esta é a etapa mais importante no ciclo de preparação da rede Para ler as leituras do Diário de um Comerciante 2 Melhorar os Parâmetros do Seu Modelo Em seguida, você deve tentar melhorar a qualidade geral do modelo, modificando os dados Conjunto utilizado e ajustando os diferentes parâmetros. Figura 1 Especificando o algoritmo de otimização e suas propriedades.3 Eliminação do modelo quando se torna Obsole Te Cada modelo de rede neural tem uma duração de vida e não pode ser utilizado indefinidamente A longevidade da vida de um modelo depende da situação do mercado e de quanto tempo as interdependências de mercado refletidas nele permanecem. No entanto, mais cedo ou mais tarde qualquer modelo torna-se obsoleto Quando isso acontece, você pode reciclar o modelo usando dados completamente novos, ou seja, substituir todos os dados que foram usados, adicionar alguns novos dados ao conjunto de dados existentes e treinar o modelo novamente, ou simplesmente aposentar o modelo completamente. Erro de seguir o caminho mais simples - eles dependem fortemente e usar a abordagem para que seu software oferece a mais user-friendly e funcionalidade automatizada Esta abordagem mais simples é a previsão de um preço alguns bares à frente e basear o seu sistema de comércio sobre esta previsão Outros comerciantes previsão Mudança de preço ou porcentagem da mudança de preço Esta abordagem raramente produz melhores resultados do que a previsão do preço diretamente As duas abordagens simplistas falham O descobrir e explorar a maior parte das importantes interdependências a longo prazo e, como resultado, o modelo rapidamente torna-se obsoleto como as forças motrizes globais mudar. A abordagem mais otimista geral para usar redes neurais Um comerciante bem sucedido vai focar e gastar um pouco De tempo selecionando os itens de entrada governantes para sua rede neural e ajustando seus parâmetros Ele ou ela vai gastar de pelo menos várias semanas - e às vezes até vários meses - implantação da rede Um comerciante bem sucedido também ajustar a sua rede para o Mudando as condições ao longo de sua vida Porque cada rede neural só pode cobrir um aspecto relativamente pequeno do mercado, redes neurais também deve ser usado em um comitê Use tantas redes neurais como apropriado - a capacidade de empregar vários de uma vez é outro benefício deste Assim, cada uma dessas redes múltiplas pode ser responsável por algum aspecto específico do mercado, dando-lhe uma grande vantagem em toda a Porém, recomenda-se que você mantenha o número de redes que você usa dentro do intervalo de cinco a 10 Finalmente, as redes neurais devem ser combinadas com uma das abordagens clássicas Isso permitirá que você alavanque melhor os resultados obtidos de acordo com o seu Trading preferences. Conclusion Você vai experimentar o sucesso real com redes neurais apenas quando você parar de procurar a melhor rede Depois de tudo, a chave para o seu sucesso com redes neurais não está na própria rede, mas em sua estratégia de negociação Portanto, Estratégia que funciona para você, você deve desenvolver uma idéia forte sobre como criar um comitê de redes neurais e usá-los em combinação com filtros clássicos e regras de gestão de dinheiro. Para leitura relacionada, confira Neural Trading chaves biológicas para lucrar e os sistemas de negociação Codificação Tutorial. Interview com Leonid Velichkovsky O Maior Mito sobre Redes Neurais é Super-Profitability. The herói da nossa entrevista Leonid Velichkovski LeoV tem um Já participou de Campeonatos de Negociação Automatizada Em 2008, sua rede neural de múltiplas moedas foi como um flash brilhante no céu, ganhando 110.000 em um determinado momento, mas acabou sendo vítima de seu próprio gerenciamento de dinheiro agressivo Dois anos atrás, em sua entrevista Leonid compartilhar seu próprio Negociação e nos contou sobre as características do seu Expert Advisor Na véspera do ATC 2010, Leonid fala sobre os mitos mais comuns e equívocos associados com redes neurais. Leonid, você é um representante raro da comunidade de comerciantes, que usam neural Redes para negociação Estes são desenvolvimentos bastante complicados, mas o exército de seus fãs continua crescendo O que atrai você em redes neurais. - Seis anos atrás, as redes neurais me atraíram com sua novidade, caráter misterioso incomum e aparentemente alta rentabilidade. Os anos, muitos mitos desapareceram, mas as redes neurais ainda me atraem com sua capacidade de se adaptar a qualquer curva e encontrar padrões onde não Hing e ninguém mais pode encontrá-los. - Poderia dizer mais sobre os mitos associados com redes neurais Você já encontrou qualquer desilusão neste campo.- O maior mito associado com redes neurais é a sua super-lucratividade Mas isso se aplica não só às redes neurais , Mas para Forex como um todo No início, parece que é fácil de ganhar - comprar e vender, não há nada complicado nele Mais tarde, no entanto, alguns fatores aparecem, de que você nem sabia - só então você começa a compreender E compreendê-los Em redes neurais, decepcionante é a própria coisa que atrai você - sua capacidade de treinar e adaptar-se a qualquer mercado com todos os dados disponíveis Sua grande vantagem é uma desvantagem significativa quando aplicada aos mercados financeiros Esta é uma metamorfose surpreendente. Você chega a entender que as redes neurais não trazem super-lucros Houve alguma experiência pessoal.- Não há super-lucratividade em Forex também, não só em redes neurais Estritamente falando, rede neural Orks são os mesmos sistemas de negociação a seguir - TS Eles só usam um neurônio em vez de indicadores comuns E, em seguida, a faceta mais importante é a gestão do dinheiro, ou seja, a ganância do comerciante. Quando você começar a negociação, você não tem o conceito de gestão do dinheiro como tal Mas então você vem perceber a necessidade desta ferramenta de trabalho em Forex e, geralmente, nos mercados financeiros, está sempre ligado a riscos Você deve estar ciente de que o risco de 100 e 100.000 são duas coisas diferentes Quando eu negociado em um depósito inicial de 100 , 500 e até 1.000 dólares, havia certo risco, e toda a abordagem de negociação era específica. E quando eu comecei a negociar maiores quantidades, a atitude em relação à negociação tornou-se algo muito diferente - o nível de risco aumentou, e eu rapidamente entendi que eu Poderia perder tudo Uma certa responsabilidade veio junto com este. Por exemplo, ao negociar com o depósito de 100, o lucro de 100 por ano dificilmente pode ser satisfatória, eu acho Mas negociação sobre o depósito de 100.000 Um lucro de 100 por ano não é ruim de todo Assim, há um tipo de conflito psicológico - os comerciantes que o comércio de pequenos depósitos, procuram ganhar o mais rápido e muito possível Isso empurra os comerciantes para ir além de todos os riscos concebíveis O resultado é a Perda natural de depósito Portanto, eu acredito, a negociação em pequenos depósitos está condenada ao fracasso por causa do desejo natural de um comerciante para ganhar o mais rápido e muito possível E 100, por exemplo, não é uma quantidade suficientemente grande para mantê-lo longe de Riscos.- Nos últimos seis anos, você tem trabalhado com redes neurais no comércio Como você cria essas misteriosas redes neurais O que você usa.- Eu não sou um programador, eu sou um comerciante Programação de redes neurais e usá-los nos mercados financeiros São coisas completamente diferentes Os programadores me ajudam a desenvolver Expert Advisors - Roman Kramar bstone, Yuri Zaitsev YuraZ, Victor Nikolaev Vinin e Dmitriy Fedoseev Integer Todos eles são profissionais em seu campo, eu não preciso explicar muito - Eles sabem tudo perfeitamente bem e eu sou muito grato a todos eles pelo seu trabalho e professionalism. Also, tenho cooperado e continuar a trabalhar com Steve Ward Ward Systems Group e Sergei Dolenko Neuroproject que me deu inestimável informações sobre a aplicação de redes neurais Em mercados financeiros Além disso, trabalhei de perto com Dennis Meyers Meyers Analytics, Philippe Lonjoux Noxa Analytics, Inc e Mark Simpson Bowfort Technologies Inc, com quem eu testei novos sistemas e indicadores. Eu gostaria de observar que a aplicação de redes neurais em mercados financeiros Tem muitas características e conceitos inovadores e técnicas, e difere muito de seu uso em outras áreas. Eu uso MetaTrader 4, é claro agora eu tento fazer amigos com MetaTrader 5 Outra ferramenta indispensável para o trabalho é NeuroShell, sem o qual eu não posso fazer Eu uso MTFeed como uma ponte entre MetaTrader 4 e NeuroShell.- Existem muitos métodos de formação de redes neurais Leonid, como você treiná-los E, finalmente, A questão que atormenta muitos iniciantes no comércio de redes neurais Como evitar o chamado super-treinamento.- É uma questão complicada, para a qual eu e não só eu não tenho resposta e que é impossível de sistematizar claramente No entanto, vou tentar Tocar sobre os problemas centrais de formação e formas de evitar o excesso de formação Devido à sua forte não linearidade ea capacidade de se adaptar a quaisquer dados, uma rede neural é muito bem ajustado, treinado e, como consequência - sobre-treinados Uma rede neural com apenas Alguns neurônios em sua camada interna facilmente se lembra da história de alguns milhares de barras. Deve-se notar que o excesso de treinamento é inerente às redes neurais somente quando aplicado aos mercados financeiros. O que significa isto? Todos sabemos que o mercado muda ao longo do tempo - o que Aconteceu no passado será ido no futuro Bem, ele vai existir, mas de forma um pouco diferente, não haverá 100 por cento Match padrões, leis, áreas de mercado - tudo isso será diferente em diferentes partes do ma Rket. Accordingly, se uma rede neural aprende as lições exemplos do passado muito bem ao ser treinado em dados de história, no final pode simplesmente deixar de notar ou identificar novos padrões e áreas de mercado no futuro Porque todos eles sofreram Algumas mudanças Ou seja, a rede neural se adaptou muito bem às condições de mercado, que existiam no passado, mas não conseguiu reconhecer os novos padrões nas condições de mercado alteradas. Existe alguma maneira de evitar o excesso de treinamento Há muitos No entanto, ambos os métodos têm suas sérias desvantagens No início parar, há uma questão difícil, para que não há resposta Em que momento devo Stop training Que critérios devem ser usados ​​para isso Existem muitas respostas a esta questão - erros de uso, nível de lucro, drawdown e outros critérios matemáticos Mas eles não dão garantia de cem por cento de paradas oportunas Lá Por conseguinte, esta paragem oportuna de formação depende apenas das competências do comerciante. Existe um equívoco de que quanto melhor foi no passado, melhor será no futuro. Ou, quanto menor o erro no intervalo de formação, melhor A rede funcionará no futuro No entanto, isso não é verdade - o mercado está mudando, e sendo muito bem treinado em dados históricos, uma rede neural pode deixar de ver o futuro que eu sei de minha própria experiência que a relação de erros na Parte do treinamento e os lucros em OOS Out Of Sample - fora do intervalo de otimização ou em uma conta real é o seguinte - o erro diminui gradualmente com o aumento do tempo de treinamento, mas o lucro primeiro aumenta e depois cai, formando um máximo em um certo Momento no tempo Este é o máximo que precisamos pegar. Além disso, à medida que o tempo de treinamento aumenta, o erro também irá diminuir gradualmente, e o lucro em OOS pode produzir vários mais máximos, mas geralmente são menos do que o primeiro. Eu encontrei uma situação em que o segundo e até mesmo o terceiro máximos foram superiores ao primeiro Mas acredita-se que o primeiro máximo é melhor do que o resto em termos de rentabilidade e eficiência Na verdade, a nossa tarefa é pegar este primeiro máximo E ele Depende das habilidades e experiência do comerciante - não conheço nenhum outro critério mais preciso Embora, é claro, possamos e devemos ser guiados pela porcentagem de rentabilidade, erro, redução, relação de Sharpe e muitos outros parâmetros. Mas, em última instância, Depende exclusivamente do comerciante que critérios usar E depende de como ele entende seu TS e sabe como ele se comporta. Enquanto no intervalo de treinamento, coisas completamente diferentes acontecem O erro eo lucro se comportam exatamente o oposto - o erro diminui gradualmente, e O lucro aumenta sem problemas Se o lucro aumenta durante a otimização, isso significa que o Expert Advisor é simplesmente ajustado à curva do mercado, transformando o preço em uma curva suave. D é chamado de equidade Na verdade, esta otimização é também para reduzir o erro E nós obtemos a seguinte coisa que o maior lucro na seção de treinamento ou otimização é, o mais provável que você vai ter over-training ou over-optimization montagem e, como Uma conseqüência - perdas no futuro. A segunda maneira de evitar o excesso de treinamento é aumentar o intervalo de treinamento, ou seja, aumentar a quantidade de dados, em que a rede é treinada Mas este método também tem suas armadilhas Aumentar a quantidade de dados Nos mercados financeiros leva ao fato de que a rede pode simplesmente deixar de ver ou reconhecer esses padrões e áreas de mercado, que existem na seção de treinamento dado A seção é muito grande para isso Isso é porque o mercado muda com o tempo E um padrão específico aparece Muito diferente neste grande intervalo, ea rede não pode definir que este é o mesmo padrão, que só mudou ao longo do tempo. Então surge uma questão natural Que parte do mercado deve ser dada a uma rede para t Chovendo Aqui está a resposta a parte onde a rede reconhece com êxito padrões e áreas de mercado necessárias para um TS eo comerciante Isso depende das habilidades de um comerciante - a maneira como ele vê o mercado e quão bem ele pode escolher a parte certa para o treinamento A experiência é de 500 a 2000 bares, dependendo do período de tempo e do mercado state. There são algumas maneiras de evitar o excesso de formação, mas eles não são tão significativos. Você vê, depende muito de quão hábil e experiente é um comerciante Então eu acho Que esta profissão exige não só conhecimento matemático, mas também alguma criatividade. É também claro que todas as características e nuances do uso de redes neurais, assim como TSs usuais, derivam do fato de que o mercado muda ao longo do tempo eo passado nunca Repete-se exatamente no futuro Este recurso existe apenas nos mercados financeiros Existe um mito popular que você precisa dar um monte de dados para uma rede neural e deixá-lo treinar - ele vai aprender de forma independente o que ele precisa Para o normal O uso de redes neurais pode ser verdade, mas os mercados financeiros têm suas próprias peculiaridades, o que eu descrevi acima, por isso não é tão fácil neste caso. Em minha opinião, essas duas maneiras de evitar o excesso de treinamento também se aplicam à otimização de Comum Conselheiros especialistas, sem redes neurais Sobre-otimização, ou montagem, é específico apenas para os mercados financeiros E as formas de evitá-lo são os mesmos A essência da sobre-otimização também reside no fato de que a natureza dos mercados financeiros mudanças no tempo Estritamente Falando, o mercado não é estacionário.- Quais são os erros comuns que um comerciante pode enfrentar quando começam a trabalhar com redes neurais. A ilusão popular de comerciantes que começam a usar redes neurais e usar dados não normalizados na entrada, tentando obter o Preço do próximo bar, é Hoje será como ontem, e amanhã será como hoje, se considerarmos barras diárias Este é um over-training comum de uma rede Enquanto os dados sobre Forex não diferem muito uns dos outros 100 pontos fazem apenas 0 7 do preço, então o erro de treinamento também será pequeno, ea rede vai encontrar rapidamente este mínimo local de treinamento.- Alguns comerciantes neurais usam pré-processamento de dados de entrada Você usa qualquer coisa como isso em suas redes neurais.- Geralmente falando , Eu nunca uso séries de tempo puro para as entradas de redes neurais As séries temporais são sempre transformadas por algum indicador, que normaliza os dados em uma determinada linha Por exemplo, de -100 a 100 ou de -1 a 1 Não é necessária mais normalização, Porque se os valores dos indicadores são maiores do que 1, eles sempre podem ser divididos por um número apropriado, para atingir um valor que não exceda 1 I tentar fazer o menor número possível de dados de entrada, uma vez que qualquer transformação traz distorção não-linear adicional na entrada Isto conduz, consequentemente, ao treinamento incorreto de uma rede neural, uma vez que a distorção pode ser incorretamente interpretada pela rede. Além disso, com fortes transformações e conseqüentemente grandes distorções não-lineares, A rede pode ser treinada não em um sinal de entrada real, mas em distorções não-lineares, o que pode levar a operação errada e perda de depósito. Aqui estão alguns exemplos de distorções não-lineares que são visíveis a olho nu Tome, por exemplo, o usual Stochastics Parece que um indicador tão simples não traria distorções Mas em alguns momentos, ele faz fortes distorções não-lineares, que podem enganar a rede neural no processo de treinamento e em mais trabalho em uma conta real. Estas áreas são marcadas com um oval branco No gráfico No primeiro caso, o preço sobe, eo indicador estocástico praticamente permanece em seus valores máximos. No segundo caso, o preço está quase no mesmo nível, eo indicador estocástico diminui acentuadamente de seu máximo para Valores mínimos No primeiro caso, o indicador estocástico não trará nenhuma informação para a rede, enquanto que, neste último caso, irá simplesmente confundi-la. Em ambos os casos, o comportamento do indicador estocástico será ha Ve um impacto negativo tanto sobre a formação e sobre o trabalho da rede neural sobre uma conta real E que pode levar a perdas financeiras. Deve-se notar que estes dois exemplos são distorções bastante perceptíveis que você pode facilmente ver E há muito mais Distorções que não podemos ver e analisar Acredite em mim E todas essas distorções grandes e pequenos são combinados juntos Portanto, seja extremamente cuidadoso ao fazer com o pré-processamento de dados de entrada. Claro, existem indicadores que fazem distorções muito mais fortes Há Embora os parâmetros específicos de qualquer indicador sejam ainda estocásticos, isso pode trazer distorções mínimas no sinal original com condições de mercado específicas. A natureza do mercado pode mudar, e você terá que mudar os parâmetros do indicador a fim reduzir a distorção introduzida e nesta situação, um A seleção dos parâmetros do indicador e seu ajuste oportuno, tanto automática quanto manualmente, também depende totalmente das habilidades e experiência de um profissional. - Como você avalia os resultados de uma rede neural após o treinamento ou TS após a otimização Quais são os critérios para usá-los em um Real. No momento, eu quase nunca ter em conta os resultados de um TS, que foram obtidos no intervalo de otimização de treinamento Eu analisar os resultados em OOS ou real, porque eu acredito que no período de otimização de treinamento, os resultados de um TS Pode dizer nada Isso pode ser adequado ou sobre-formação e é quase impossível definir se é adequado ou não Você só pode defini-lo por testá-lo em OOS ou melhor em uma conta real Às vezes, eu simplesmente comparar os resultados sobre o real Conta OOS e que de otimização de treinamento Portanto, os números mostram a equidade em uma conta real com a alavancagem de negociação de 1 1 uso de depósito é 1 com a alavancagem de 1 100 dada pelo centro de negociação Se eu i Aumentar a alavancagem, a gama de fundos próprios também irá aumentar. Actually, eu analisar os resultados de um TS apenas com a alavancagem de 1 1, ou seja, com uma gestão de dinheiro desativado Porque a gestão do dinheiro pode dar a idéia errada sobre o levantamento real do TS E, conseqüentemente, uma chamada de margem inesperada e outros problemas Nas figuras, você pode ver a equidade com a alavancagem de 1 1.Por o caminho, é o mesmo sistema de negociação que participou no ATC 2008, embora com parâmetros ligeiramente modificados. Recentemente, eu notei o seguinte se o fator de lucro é extremamente grande no intervalo de otimização de treinamento com a alavancagem de 1 1, podemos dizer com certeza que é over-training sobre-otimização E no futuro, em dados desconhecidos, o O sistema de comércio com tais parâmetros funcionará mal ou seja, vai perder o depósito Pode-se notar que nos números, a equidade sobe suavemente ao invés de bruscamente Você poderia concluir que a rentabilidade de um sistema comercial como não é muito pequena Embora se Você aumenta a alavancagem de negociação ou usar um gerenciamento de dinheiro mais agressivo, os lucros podem aumentar múltiplo Tudo depende do levantamento, que aparece com a alavancagem de 1 1, ea retirada permitida por um comerciante.- Quase dois anos se passaram desde o ATC 2008 Que lições você aprendeu com os resultados daquele campeonato Por que seu conselheiro perito não conseguiu vencer o concurso? O campeonato é uma competição Nada arriscou, nada ganhou me atrevi e ultrapassei todos os possíveis riscos por causa da minha gestão de dinheiro consegui ganhar 110.000 E depois caiu para 14.749 por causa desse gerenciamento de dinheiro muito agressivo Por 3 meses, o lucro foi quase 50, o que foi muito bom Mas a retirada foi 92, o que é inaceitável na vida real Então, tendo executado o meu EA com gestão de dinheiro razoável sobre o Mesmo período, eu tenho quase o mesmo resultado de 14.000, mas com uma redução de cerca de 25 - este é um bom resultado para a vida real A conclusão é que você não deve perseguir o excesso prof its, otherwise you can lose But the Championship makes its own rules and, of course, you need to take risks to win.- Has anything changed fundamentally in your developments over this period Perhaps, have you found any know-how and applied it in practice. No, in fact everything remains the same Nothing new has happened Moreover, the same Expert Advisor with the same parameters can still work, though I found other, more profitable parameters The essence of the market doesn t change - only its character is changing, which an experienced trader must keep track of, timely adjusting his TS to the new, changed market conditions.- The Expert Advisor of Alexander Topchylo, the winner of the ATC 2007, consisted of three independent subsystems However the author was going to progress in this direction and create a committee of neural networks Do you use such committees in your developments.- No, I refused to use committees due to them being hard to implement and maintain Over the years, I have com e to use simple TSs, because a too complex TS, as well as that with committees, cannot guarantee a more stable and larger profit in comparison with a simple one.- The author of the only one multicurrency Expert Advisor among the winners of the ATC, Nikolay Kositsin believes that rules of the upcoming Championship are favorable to multicurrency EAs and leave little chance to single currency robots Do you use multicurrency in your Expert Advisors What pairs do your EAs trade.- Of course I use them This allows hedging trades and getting a smoother equity Besides, if you use multicurrency for analysis, this helps to create more stable and reliable trading systems On the Championship, I intend to trade EUR USD, USD JPY and AUD USD - depends on how the market situation changes closer to the Championship.- Leonid, thank you for the interview Good luck in the Championship. How to Write an Expert Advisor and Not to Violate the Championship Rules. In this article we will show how to write an exper t adviser and to avoid mistakes that may prevent you from participating in the upcoming Automated Trading Championship 2010.Risk management is an essential component of any trading system Without it, it is virtually impossible to imagine profitable trading In this article, experienced developers of automated trading systems share their tips on risk management with the participants of the Championship.