Bollinger วง - ประสาท เครือข่าย

Bollinger วง - ประสาท เครือข่าย

ฟรี ดาวน์โหลด -forex- ซื้อ ขาย สัญญาณ ซอฟแวร์
Forex- 4   สัปดาห์ กฎ
Forex- นูเชอปิง


Binary ตัวเลือก -trading- ข้อดี และ ข้อเสีย Clubul - Sportiv -forex- Brasov Champ -trading- สื่อสาร ระบบ Sdn Bhd - Forex- โรงงาน Renko แผนภูมิ Forex -trading- UK- ปลอดภาษี ฟรี อัตราแลกเปลี่ยน สกุลเงิน - ความแข็งแรง ตัวบ่งชี้

MetaTrader 5 - ผู้เชี่ยวชาญด้านการคำนวณ Bollinger Band Width กับเครือข่าย Neural Network - ผู้เชี่ยวชาญด้าน MetaTrader 5 ฉันได้ค้นหาที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ BB Width แต่ฉันไม่พบที่ใดก็ได้ จากนั้นผมก็ตัดสินใจที่จะสร้างตัวเองและเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาของฉันฉันทำอย่างนี้ ที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญนี้เป็นไปตามวิธีเครือข่ายประสาทเทียม เงินฝากเริ่มต้น 10000 กำไรขั้นต้นของ 36000 ช่วงเวลา 3.5 เดือน Bollinger Band Width Bollinger Band Width คือการสร้างแถบในแถบ Bollinger Bands ในหนังสือของเขา (Bollinger on Bollinger Bands) John Bollinger หมายถึง Bollinger Band Width เป็นตัวบ่งชี้หนึ่งในสองตัวที่สามารถหาได้จาก Bollinger Bands ตัวบ่งชี้อื่น ๆ คือ B. BandWidth วัดความแตกต่างระหว่างร้อยละของแถบด้านบนและแถบล่าง BandWidth ลดลงเนื่องจากกลุ่ม Bollinger Bands แคบและเพิ่มขึ้นเมื่อ Bollinger Bands ขยายขึ้น เนื่องจากกลุ่ม Bollinger Bands พิจารณาค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐานการลด BandWidth สะท้อนถึงความผันผวนที่ลดลงและ BandWidth ที่เพิ่มขึ้นจะสะท้อนถึงความผันผวนที่เพิ่มขึ้น ความแคบ: แคบแบนด์วิดท์เป็นญาติ ค่า BandWidth ควรถูกวัดเทียบกับค่า BandWidth ก่อนหน้าในช่วงระยะเวลาหนึ่ง เป็นสิ่งสำคัญที่จะได้รับช่วงเวลามองย้อนกลับที่ดีเพื่อกำหนดช่วงของ BandWidth สำหรับสัญลักษณ์เฉพาะ บีบ: Bollinger BandWidth เป็นที่รู้จักกันดีที่สุดสำหรับการระบุ Squeeze เรื่องนี้เกิดขึ้นเมื่อความผันผวนลดลงไปอยู่ในระดับที่ต่ำมากโดยเห็นได้จากวงแคบ แถบบนและล่างขึ้นอยู่กับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานซึ่งเป็นตัวชี้วัดความผันผวน วงแคบแคบหรือแบนอยู่ในช่วงแคบ ๆ ทฤษฎีคือระยะเวลาของความผันผวนต่ำตามด้วยระยะเวลาของความผันผวนสูง ค่อนข้างแคบ BandWidth (a.k.a. Squeeze) สามารถคาดการณ์ล่วงหน้าหรือลดลงอย่างมาก หลังจากที่มีการบีบแรงขึ้นราคาและสัญญาณวงดนตรีที่ตามมาส่งผลให้เกิดการเริ่มต้นใหม่ ความก้าวหน้าใหม่เริ่มต้นด้วยการบีบและหยุดพักเหนือแถบด้านบน การลดลงครั้งใหม่เริ่มต้นด้วยการบีบและภายหลังแบ่งตัวต่ำกว่ากลุ่มล่าง ความคิดที่สามารถเปลี่ยนชีวิตของคุณ -) ฉันได้แรงบันดาลใจในการทำงานเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมหลังจากอ่านบทความนี้ ผู้เขียน Fyords ช่วยให้ฉันมากที่ส่วนจบของการเขียนโปรแกรม ที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญนี้ใช้ค่าของช่วง 14 งวดล่าสุดและลดขนาดลงด้วยวิธีการของสูตรเครือข่ายประสาทเทียม (โปรดอ่านบทความเพื่อใช้งานเครือข่ายประสาทเทียมที่ดีที่สุด) การคำนวณความกว้างฉันใช้วิธีคลาสสิก: (BBupperBand - BBLlowerBand) BBMidleBand สูตร: inputsi2 ((iBandsUpperbufi - iBandsLowerbufi) iBandsBasebufi) - (xminxminn) (d2-d1)) (d (xmaxxxmax) - (xminxminn)) d1 ดูซับซ้อน แต่ในความเป็นจริงมันก็เหมือนกับ A, B, C, D บทความข้างต้นสามารถช่วยคุณได้มาก ผลการทดสอบที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเป็นสิ่งที่ดีฉันได้ดำเนินการตั้งแต่ 2013.01.01 ถึง 2013.04.13 ยอดคงเหลือ: ฉันได้แนบผลการทดสอบที่สมบูรณ์ในไฟล์ zip ฉันไม่แนะนำให้ใช้ที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญนี้ในบัญชีจริง ในรหัสเดียวกันคุณสามารถใช้ชุดตัวบ่งชี้ปริมาณ (CCI, MFI ฯลฯ ) Hybrid Neural Network กลยุทธ์การหยุดและการย้อนกลับสำหรับ Forex โดย Michael R. Bryant เครือข่ายประสาทเทียมได้รับการใช้ในระบบการซื้อขายเป็นเวลาหลายปีโดยมีองศาที่แตกต่างกัน ความสำเร็จ ดึงดูดใจหลักของพวกเขาคือโครงสร้างแบบไม่เชิงเส้นของพวกเขาสามารถจับภาพความซับซ้อนของการเคลื่อนไหวของราคาได้ดีกว่ามาตรฐานกฎการซื้อขายตามตัวบ่งชี้ การวิพากษ์วิจารณ์อย่างหนึ่งคือกลยุทธ์การซื้อขายผ่านเครือข่ายประสาทเทียมมีแนวโน้มที่จะพอดีและไม่ค่อยมีผลต่อข้อมูลใหม่ ทางออกที่เป็นไปได้ในการแก้ปัญหานี้คือการรวมเครือข่ายประสาทกับกฎยุทธศาสตร์ตามกฎเพื่อสร้างกลยุทธ์แบบผสมผสาน บทความนี้จะแสดงวิธีการนี้สามารถทำได้โดยใช้ Adaptrade Builder โดยเฉพาะบทความนี้จะแสดงให้เห็นถึงสิ่งต่อไปนี้: การรวมเครือข่ายประสาทและตรรกะที่ใช้กฎสำหรับรายการทางการค้าจะใช้วิธีข้อมูลสามส่วนและส่วนที่สามใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของกลยุทธ์ขั้นสุดท้าย รหัสกลยุทธ์ที่เกิดขึ้นสำหรับทั้ง MetaTrader 4 และ TradeStation จะแสดงขึ้นและจะแสดงให้เห็นว่าผลการตรวจสอบมีความเป็นบวกสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม เครือข่ายประสาทเทียมเป็นตัวกรองรายการทางการค้าทางคณิตศาสตร์เครือข่ายประสาทเป็นชุดค่าผสมที่ไม่เป็นเชิงเส้นของอินพุตที่มีน้ำหนักอย่างน้อยหนึ่งรายการที่สร้างค่าเอาท์พุทอย่างน้อยหนึ่งค่า สำหรับการซื้อขายเครือข่ายประสาทเทียมโดยทั่วไปจะใช้เป็นหนึ่งในสองวิธี ได้แก่ (1) เป็นการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตหรือ (2) เป็นตัวบ่งชี้หรือตัวกรองสำหรับการซื้อขาย ในที่นี้จะพิจารณาการใช้ตัวบ่งชี้หรือตัวกรองการค้า เป็นตัวบ่งชี้เครือข่ายประสาททำหน้าที่เป็นเงื่อนไขเพิ่มเติมหรือตัวกรองที่ต้องได้รับความพึงพอใจก่อนที่จะสามารถป้อนการค้าได้ ปัจจัยการผลิตในเครือข่ายเป็นตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่นโมเมนตัม, stochastics, ADX, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นต้นรวมถึงราคาและชุดค่าผสมของข้อมูลก่อนหน้า อินพุตถูกปรับขนาดและเครือข่ายประสาทได้รับการออกแบบเพื่อให้เอาท์พุทเป็นค่าระหว่าง -1 ถึง 1 วิธีหนึ่งคืออนุญาตให้มีรายการที่ยาวขึ้นถ้าเอาต์พุตมากกว่าหรือเท่ากับค่าธรณีประตูเช่น 0.5 และ รายการสั้น ๆ ถ้าเอาต์พุตน้อยกว่าหรือเท่ากับค่าลบของเกณฑ์เช่น -0.5 เงื่อนไขนี้จะเป็นไปตามเงื่อนไขในรายการที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่นถ้ามีเงื่อนไขในการป้อนข้อมูลแบบยาวก็จะต้องเป็นความจริงและผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาทจะต้องมีค่าอย่างน้อยเท่ากับค่า threshold สำหรับรายการที่ยาว เมื่อตั้งค่าเครือข่ายประสาทผู้ค้าจะต้องรับผิดชอบในการเลือกปัจจัยการผลิตและโครงสร้างเครือข่ายและสำหรับการสร้างเครือข่ายซึ่งจะกำหนดค่าน้ำหนักที่เหมาะสม ดังที่แสดงไว้ด้านล่าง Adaptrade Builder จะทำตามขั้นตอนเหล่านี้โดยอัตโนมัติในฐานะส่วนหนึ่งของกระบวนการสร้างวิวัฒนาการซึ่งซอฟต์แวร์จะใช้ การใช้เครือข่ายประสาทเทียมเป็นตัวกรองการค้าช่วยให้สามารถรวมเข้ากับกฎระเบียบอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดายเพื่อสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแบบไฮบริดซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่ผสมผสานคุณสมบัติที่ดีที่สุดของวิธีการแบบดั้งเดิมที่ใช้กฎกับข้อได้เปรียบของเครือข่ายประสาทเทียม เป็นตัวอย่างง่ายๆ Builder อาจรวมกฎครอสโอเวอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อให้ตำแหน่งที่ยาวขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วข้ามเหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ช้าและผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาทจะอยู่ที่หรือสูงกว่าเกณฑ์ของระบบ กลยุทธ์การซื้อขายแบบ Stop-and-Reverse กลยุทธ์การเทรดแบบหยุดและย้อนกลับเป็นกลยุทธ์ที่มีอยู่ในตลาดไม่ว่าจะนานหรือสั้น การพูดอย่างตรงไปตรงมา quotstop-and-reversequot หมายความว่าคุณสามารถย้อนกลับการค้าได้เมื่อคำสั่งหยุดของคุณถูกกด อย่างไรก็ตามฉันใช้มันเป็นสั้นสำหรับกลยุทธ์การค้าใด ๆ ที่ย้อนกลับจากยาวไปสั้นไปยาวและอื่น ๆ เพื่อให้คุณอยู่เสมอในตลาด ตามคำนิยามนี้คำสั่งไม่จำเป็นต้องเป็นคำสั่งหยุด คุณสามารถป้อนและย้อนกลับโดยใช้ตลาดหรือ จำกัด คำสั่งซื้อด้วย ยังไม่จำเป็นที่แต่ละด้านใช้ตรรกะเดียวกันหรือแม้แต่ประเภทคำสั่งเดียวกัน ตัวอย่างเช่นคุณสามารถป้อนคำสั่งซื้อแบบยาว (และออกจากคำสั่งสั้น ๆ ) ในคำสั่งหยุดและป้อนคำสั้น ๆ (และออกจากคำสั่งซื้อตามตลาด) โดยใช้กฎและเงื่อนไขที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละรายการที่ป้อนเข้า นี่เป็นตัวอย่างของกลยุทธ์หยุดและย้อนกลับแบบไม่สมมาตร ข้อได้เปรียบหลักของกลยุทธ์แบบหยุดและย้อนคือการอยู่ในตลาดตลอดเวลาคุณจะไม่พลาดการเคลื่อนไหวใหญ่ ๆ ข้อดีอีกอย่างหนึ่งคือความเรียบง่าย เมื่อมีกฎและเงื่อนไขแยกต่างหากสำหรับการเข้าและออกธุรกิจการค้ามีความซับซ้อนและอื่น ๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้ การที่การรวมรายการและการออกจากห้องหมายถึงการตัดสินใจในเรื่องเวลาน้อยลงจะต้องมีขึ้นซึ่งอาจหมายถึงความผิดพลาดน้อยลง ในทางกลับกันอาจเป็นที่ถกเถียงกันได้ว่าเงื่อนไขที่ดีที่สุดสำหรับการออกจากการค้าแทบจะไม่เหมือนกับการป้อนเข้าไปในทิศทางตรงกันข้ามการเข้าและออกจากการค้าเป็นการตัดสินใจที่แยกจากกันซึ่งควรใช้กฎและเหตุผลแยกต่างหาก อีกข้อเสียเปรียบที่อาจเป็นอุปสรรคต่อการอยู่เสมอในตลาดก็คือกลยุทธ์จะค้าขายผ่านช่องว่างที่เปิดทุกช่องทาง ช่องว่างขนาดใหญ่ที่เปิดออกจากตำแหน่งอาจหมายถึงการสูญเสียครั้งใหญ่ก่อนที่กลยุทธ์จะสามารถย้อนกลับได้ กลยุทธ์ที่เข้าและออกจากทางเลือกมากขึ้นหรือทางออกนั้นในตอนท้ายของวันสามารถลดผลกระทบของช่องว่างที่เปิดได้ เนื่องจากเป้าหมายคือการสร้างกลยุทธ์ forex MetaTrader 4 (MT4) เป็นทางเลือกที่ชัดเจนสำหรับแพลตฟอร์มการเทรดที่กำหนดว่า MetaTrader 4 ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้กับ forex และใช้กันอย่างแพร่หลายในการซื้อขายตลาดเหล่านั้น (ดูตัวอย่างเช่น MetaTrader vs. TradeStation : การเปรียบเทียบภาษา) อย่างไรก็ตามในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา TradeStation ได้เล็งเป้าหมายไปที่ตลาดอัตราแลกเปลี่ยนที่ก้าวร้าวมากขึ้น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปริมาณการซื้อขายและหรือระดับบัญชีของคุณการค้าตลาด forex ผ่าน TradeStation โดยไม่ต้องเสียค่าธรรมเนียมใด ๆ หรือจ่ายค่าคอมมิชชั่นใด ๆ Spread มีรายงานว่าคึกคักและมีสภาพคล่องที่ดีในคู่สกุลเงินสำคัญ ๆ ด้วยเหตุนี้ทั้งสองแพลตฟอร์มจึงถูกกำหนดเป้าหมายสำหรับโครงการนี้ มีปัญหาหลายอย่างเกิดขึ้นเมื่อกำหนดเป้าหมายหลายแพลตฟอร์มพร้อมกัน ประการแรกข้อมูลอาจแตกต่างกันไปในแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันโดยมีความแตกต่างในโซนเวลาราคาของบาร์ปริมาณและช่วงวันที่ที่มีอยู่ เพื่อให้เกิดความคล่องตัวเหนือความแตกต่างเหล่านี้ข้อมูลได้จากทั้งสองแพลตฟอร์มและกลยุทธ์ต่างๆถูกสร้างขึ้นในชุดข้อมูลทั้งสองแบบพร้อมกัน ดังนั้นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดจึงเป็นกลยุทธ์ที่ดีสำหรับทั้งชุดข้อมูลแม้ว่าจะมีความแตกต่างในข้อมูลก็ตาม การตั้งค่าข้อมูลที่ใช้ใน Builder จะแสดงไว้ด้านล่างในรูปที่ 1. ตามที่สามารถสรุปได้จากตารางข้อมูลการตลาดในรูป Eurodollar forex market ถูกกำหนดเป้าหมาย (EURUSD) โดยมีแถบขนาด 4 ชั่วโมง (240 นาที) ขนาดบาร์หรือตลาดอื่น ๆ ก็น่าจะเป็นประโยชน์เช่นกัน ฉันสามารถหาข้อมูลได้มากที่สุดผ่านแพลตฟอร์ม MT4 ตามที่ระบุไว้ในช่วงวันที่ที่แสดงในรูปที่ 1 (ข้อมูลชุดที่ 2) ดังนั้นจึงใช้ช่วงวันที่เดียวกันในการรับชุดข้อมูลที่เทียบเท่าจาก TradeStation (ชุดข้อมูล 1) ใช้ข้อมูลจำนวน 80 รายการสำหรับ Building (รวมตัวอย่างและ quotout-of-samplequot) พร้อมด้วย 20 (62014 ถึง 21015) ที่กำหนดไว้สำหรับการตรวจสอบ 80 ของต้นฉบับ 80 ถูกตั้งค่าเป็น quotin-samplequot โดยมีชุดคำสั่ง quotout-of-sample 20 ชุดดังรูปที่ 1. spread spreadets ของ Bidask ถูกตั้งไว้ที่ 5 pips และมีการซื้อขาย 6 pips หรือ 60 ต่อ 1 lot ขนาดเต็ม (100,000 หุ้น) ต่อรอบ ชุดข้อมูลทั้งสองถูกรวมอยู่ในโครงสร้างตามที่ระบุโดยเครื่องหมายถูกในคอลัมน์ด้านซ้ายของตารางข้อมูลตลาด ภาพที่ 1 การตั้งค่าข้อมูลการตลาดสำหรับการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายเงินตราต่างประเทศสำหรับ MetaTrader 4 และ TradeStation อีกปัญหาหนึ่งที่อาจเกิดขึ้นเมื่อกำหนดเป้าหมายหลายแพลตฟอร์มคือ Builder ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำซ้ำขั้นตอนที่แต่ละแพลตฟอร์มสนับสนุนจะคำนวณตัวบ่งชี้ซึ่งอาจหมายความว่าค่าตัวบ่งชี้จะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มที่เลือกไว้ เพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้งที่เป็นไปได้นี้ตัวชี้วัดใด ๆ ที่ประเมินใน MetaTrader 4 แตกต่างจาก TradeStation ควรจะถูกตัดออกจากโครงสร้างซึ่งหมายความว่าควรหลีกเลี่ยงตัวชี้วัดต่อไปนี้: ตัวชี้วัดอื่น ๆ ที่พร้อมใช้งานสำหรับทั้งสองแพลตฟอร์มมีการคำนวณเช่นเดียวกับ ทั้งสองแพลตฟอร์ม TradeStation มีตัวบ่งชี้ทั้งหมดที่มีอยู่ใน Builder ขณะที่ MetaTrader 4 ไม่รองรับ ดังนั้นเพื่อรวมเฉพาะตัวบ่งชี้ที่มีอยู่ในทั้งสองแพลตฟอร์มแพลตฟอร์ม MetaTrader 4 ควรเลือกเป็นชนิดรหัสใน Builder ซึ่งจะลบตัวบ่งชี้ออกจากชุดการสร้างที่ไม่พร้อมใช้งานสำหรับ MT4 โดยอัตโนมัติซึ่งจะทำให้ตัวชี้วัดต่างๆพร้อมใช้งานในทั้งสองแพลตฟอร์ม นอกจากนี้เนื่องจากฉันสังเกตเห็นความแตกต่างในข้อมูลปริมาณที่ได้รับจากแต่ละแพลตฟอร์มฉันได้นำตัวบ่งชี้ที่ขึ้นกับปริมาณทั้งหมดออกจากชุดการสร้าง สุดท้ายตัวบ่งชี้เวลาของวันถูกนำออกเนื่องจากความแตกต่างในเขตเวลาระหว่างไฟล์ข้อมูล ในรูปที่ 2 ด้านล่างรายการตัวชี้วัดที่ใช้ในชุดการสร้างจะแสดงขึ้นโดยใช้ตัวบ่งชี้หรือไม่โดยกระบวนการสร้าง (คอลัมน์ quotConsiderquot) ตัวชี้วัดที่นำออกจากการพิจารณาด้วยเหตุผลที่กล่าวถึงข้างต้นจะปรากฏที่ด้านบนสุดของรายการ ตัวชี้วัดที่เหลือซึ่งเริ่มต้นด้วย quotSimple Mov Avequot เป็นส่วนหนึ่งของชุดการสร้างทั้งหมด รูปที่ 2. ตัวบ่งชี้ใน Builder แสดงตัวบ่งชี้ที่ถูกลบออกจากชุด build ตัวเลือกการประเมินที่ใช้ในกระบวนการสร้างจะแสดงในรูปที่ 3. ตามที่กล่าวไว้ MetaTrader 4 ได้รับเลือกให้เป็นตัวเลือกสำหรับการส่งออกโค้ด หลังจากสร้างกลวิธีใน Builder ตัวเลือกใด ๆ ในแท็บตัวเลือกการประเมินผลซึ่งรวมถึงประเภทโค้ดสามารถเปลี่ยนแปลงได้และกลยุทธ์จะได้รับการประเมินใหม่ซึ่งจะเขียนรหัสใหม่ในภาษาใดก็ตาม คุณลักษณะนี้ถูกใช้เพื่อรับรหัส TradeStation สำหรับกลยุทธ์ขั้นสุดท้ายหลังจากสร้างกลยุทธสำหรับ MetaTrader 4 รูปที่ 3. ตัวเลือกการประเมินผลใน Builder สำหรับกลยุทธ์ forex EURUSD เมื่อต้องการสร้างกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังประเภทการออกทั้งหมดถูกลบออกจากชุดสร้างดังที่แสดงไว้ด้านล่างนี้ 4. ทั้งสามประเภทของคำสั่งเข้า - ตลาดหยุดและขีด จำกัด - ถูกทิ้งไว้เป็น quotconsiderquot ซึ่งหมายความว่ากระบวนการสร้างอาจพิจารณาเรื่องใด ๆ ระหว่างขั้นตอนการสร้าง รูปที่ 4 ประเภทใบสั่งซื้อที่เลือกใน Builder เพื่อสร้างกลยุทธ์หยุดและย้อนกลับ ซอฟต์แวร์ Builder จะสร้างเงื่อนไขลอจิกตามกฏโดยอัตโนมัติสำหรับการเข้าและออก เมื่อต้องการเพิ่มเครือข่ายประสาทเทียมกับกลยุทธ์เพียงจำเป็นต้องเลือกตัวเลือก quot ใส่เครือข่ายประสาทในเงื่อนไขการเริ่มต้นในแท็บตัวเลือกยุทธวิธีดังรูปด้านล่าง 5. การตั้งค่าเครือข่ายประสาทถูกทิ้งไว้ที่ค่าเริ่มต้น เป็นส่วนหนึ่งของตรรกะแบบหยุดและย้อนกลับตัวเลือก Market Sides ถูกตั้งค่าเป็น LongShort และไม่ได้ทำเครื่องหมายที่ตัวเลือกที่จะ quotWait เพื่อออกก่อนที่จะป้อน newquantquot หลังมีความจำเป็นต้องเปิดใช้คำสั่งเข้าออกจากตำแหน่งปัจจุบันเมื่อมีการกลับรายการ การตั้งค่าอื่น ๆ ทั้งหมดเหลืออยู่ที่ค่าเริ่มต้น รูปที่ 5. ตัวเลือกยุทธศาสตร์ที่เลือกใน Builder เพื่อสร้างกลยุทธ์ไฮบริดโดยใช้ทั้งเงื่อนไขกฎและสภาพเครือข่ายประสาท ลักษณะวิวัฒนาการของกระบวนการสร้างใน Builder ได้รับการแนะนำโดยการออกกำลังกาย ซึ่งคำนวณจากวัตถุประสงค์และเงื่อนไขที่กำหนดไว้ในแท็บเมตริกดังแสดงในรูปที่ 6. วัตถุประสงค์ของการสร้างที่เรียบง่ายคือการเพิ่มผลกำไรสุทธิในขณะที่ลดความซับซ้อนซึ่งให้น้ำหนักน้อยเมื่อเทียบกับกำไรสุทธิ เน้นความสำคัญมากขึ้นเกี่ยวกับเงื่อนไขการสร้างซึ่งรวมถึงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และความสำคัญสำหรับคุณภาพกลยุทธ์ทั่วไปรวมถึงค่าเฉลี่ยของจำนวนบาร์ในธุรกิจการค้าและจำนวนธุรกิจการค้า ตอนแรกมีเพียงแถบเฉลี่ยในธุรกิจการค้าที่รวมอยู่ในสภาพการสร้างเท่านั้น อย่างไรก็ตามในช่วงต้นของการก่อสร้างกำไรสุทธิได้รับการสนับสนุนมากกว่าความยาวทางการค้าดังนั้นจึงมีการเพิ่มเมตริกจำนวนการซื้อขายแล้ว ช่วงที่ระบุสำหรับจำนวนธุรกิจการค้า (ระหว่าง 209 ถึง 418) เท่ากับช่วงความยาวเฉลี่ยระหว่าง 15 ถึง 30 บาร์ขึ้นอยู่กับจำนวนบาร์ในช่วงสร้าง ด้วยเหตุนี้การเพิ่มเมตริกนี้จึงให้ความสำคัญกับเป้าหมายความยาวทางการค้ามากขึ้นซึ่งส่งผลให้สมาชิกในกลุ่มนี้มีจำนวนสมาชิกในกลุ่มที่มีช่วงการค้าที่ต้องการ รูปที่ 6 สร้างเป้าหมายและเงื่อนไขที่ตั้งค่าไว้ในแท็บเมตริกกำหนดวิธีการคำนวณสมรรถภาพ ข้อกำหนดในการเลือกกลยุทธ์ยอดนิยมซ้ำซ้อนเงื่อนไขการสร้างยกเว้นว่าเงื่อนไขของกลยุทธ์ด้านบนได้รับการประเมินในช่วงข้อมูลทั้งหมด (ไม่รวมส่วนการตรวจสอบซึ่งแยกต่างหาก) แทนที่จะเป็นเพียงช่วงเวลาสร้างเช่นในกรณีที่ สร้างเงื่อนไข เงื่อนไขด้านกลยุทธ์ด้านบนถูกใช้โดยโปรแกรมเพื่อกำหนดกลยุทธ์ที่ตรงกับเงื่อนไขทั้งหมดในประชากรที่แยกจากกัน การตั้งค่าขั้นสุดท้ายจะกระทำในแท็บ Build Options ดังภาพด้านล่าง 7. ตัวเลือกที่สำคัญที่สุดคือขนาดประชากรจำนวนรุ่นและตัวเลือกในการรีเซ็ตตามประสิทธิภาพของ quotout-of-samplequot ขนาดของประชากรได้รับเลือกให้มีขนาดใหญ่พอที่จะทำให้ประชากรในขณะนี้มีความหลากหลายมากขึ้นในขณะที่ยังมีขนาดเล็กพอที่จะสร้างได้ในระยะเวลาที่เหมาะสม จำนวนรุ่นขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่ใช้ในการสร้างเบื้องต้น 2-3 ครั้งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่จะมาบรรจบกัน รูปที่ 7 ตัวเลือกในการสร้าง ได้แก่ ขนาดประชากรจำนวนรุ่นและตัวเลือกสำหรับการรีเซ็ตประชากรตามประสิทธิภาพของ quotout-of-samplequot ตัวเลือกในการ quotReret ในตัวอย่างผลการดำเนินงานนอกเกณฑ์ (OOS) จะเริ่มสร้างกระบวนการหลังจากผ่านไปหลายชั่วอายุคนตามเงื่อนไขที่ระบุไว้ในกรณีนี้ประชากรจะถูกรีเซ็ตหากยอดกำไรสุทธิของ quotout-of-samplequot มีค่าเป็น น้อยกว่า 20,000 ค่านี้ได้รับการคัดเลือกจากการทดสอบเบื้องต้นเพื่อให้ได้ค่าที่สูงพอที่อาจจะไม่ถึง เป็นผลให้กระบวนการสร้างถูกทำซ้ำทุกๆ 30 ชั่วอายุจนกว่าจะหยุดด้วยตัวเอง นี่คือวิธีที่จะทำให้โปรแกรมสามารถระบุกลยุทธ์ตามเงื่อนไขกลยุทธ์ยอดนิยมในช่วงเวลาที่ขยายได้ เป็นระยะ ๆ ประชากรของกลยุทธ์ด้านบนสามารถตรวจสอบได้และกระบวนการสร้างจะถูกยกเลิกเมื่อพบกลยุทธ์ที่เหมาะสม สังเกตเห็นว่าฉันใส่ quotout-of-samplequot ในเครื่องหมายคำพูด เมื่อใช้ระยะเวลา quotout-of-samplequot ในการรีเซ็ตประชากรในลักษณะนี้ระยะเวลา quotout-of-samplequot จะไม่เป็นจริงอีกต่อไป เนื่องจากช่วงเวลาดังกล่าวได้ถูกนำมาใช้เพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการสร้างซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของช่วงเวลาในตัวอย่าง Thats ทำไมมันควรที่จะตั้งค่าส่วนที่สามสำหรับการตรวจสอบตามที่ได้กล่าวข้างต้น หลังจากผ่านการประมวลผลเป็นเวลาหลายชั่วโมงและมีการสร้างใหม่เป็นจำนวนมากกลยุทธ์ที่เหมาะสมพบได้ในประชากรกลยุทธ์อันดับสูงสุด ส่วนของการค้าขายที่ปิดสนิทแสดงไว้ในรูปที่ 8. ส่วนของส่วนของผู้ถือหุ้นแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอในทั้งกลุ่มข้อมูลที่มีจำนวนการซื้อขายที่เพียงพอและเป็นผลเดียวกันจากทั้งชุดข้อมูล รูปที่ 8. เส้นโค้งส่วนได้เสียในการค้าขายแบบ Closed-trade สำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD เมื่อต้องการตรวจสอบกลยุทธ์ในช่วงเวลาตรวจสอบวันที่ควบคุมบนแท็บตลาด (ดูรูปที่ 1) ถูกเปลี่ยนเป็นวันที่สิ้นสุดของข้อมูล (2112015) และยุทธศาสตร์ได้รับการประเมินใหม่โดยเลือกคำสั่ง Evaluate จาก Strategy ใน Builder ผลการทดลองแสดงไว้ในรูปที่ 9. ผลการตรวจสอบในกล่องสีแดงแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์จัดเก็บข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในระหว่างกระบวนการสร้าง รูปที่ 9 เส้นโค้งส่วนได้เสียในการค้าขายแบบปิดสำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD รวมถึงระยะเวลาการตรวจสอบ การตรวจสอบขั้นสุดท้ายคือการดูว่ากลยุทธ์ดำเนินการกับข้อมูลแต่ละชุดแยกกันอย่างไรโดยใช้ตัวเลือกการส่งออกโค้ดสำหรับแพลตฟอร์มดังกล่าว นี่เป็นสิ่งที่จำเป็นเนื่องจากตามที่ได้อธิบายไว้ข้างต้นอาจมีความแตกต่างของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับ (1) ชนิดของรหัสและ (2) ชุดข้อมูล เราจำเป็นต้องตรวจสอบว่าการตั้งค่าที่เลือกนั้นทำให้ความแตกต่างเหล่านี้ลดลงตามที่ตั้งใจไว้ ในการทดสอบกลยุทธ์สำหรับ MetaTrader 4 ชุดข้อมูลจาก TradeStation ถูกยกเลิกการเลือกในแท็บตลาดและได้รับการประเมินกลยุทธ์ใหม่ ผลการทดลองแสดงไว้ในรูปที่ 10 ซึ่งจะทำซ้ำเส้นโค้งด้านล่างในรูปที่ 10 9. รูปที่ 10. เส้นโค้งส่วนได้เสียในการค้าแบบ Closed-trade สำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD รวมถึงระยะเวลาการตรวจสอบความถูกต้องสำหรับ MetaTrader 4 ในที่สุดเพื่อทดสอบกลยุทธ์สำหรับ TradeStation ชุดข้อมูลจาก TradeStation ได้รับการคัดเลือกและชุดข้อมูลสำหรับ MetaTrader 4 ถูกยกเลิกการเลือกในแท็บตลาดเอาท์พุทโค้ดเปลี่ยนเป็น quotTradeStation, quot และกลยุทธ์ได้รับการประเมินใหม่ ผลการทดลองแสดงไว้ในรูปที่ 11 และดูเหมือนจะคล้ายกับเส้นโค้งกลางในรูปที่ 11 9 ตามคาด รูปที่ 11 เส้นโค้งส่วนได้เสียในการค้าขายแบบปิดสำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD รวมทั้งระยะเวลาการตรวจสอบสำหรับ TradeStation รหัสสำหรับทั้งสองแพลตฟอร์มมีไว้ด้านล่างในรูปที่ 12. คลิกรูปภาพเพื่อเปิดไฟล์โค้ดสำหรับแพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้อง การตรวจสอบรหัสแสดงให้เห็นว่าส่วนของกฎของกลยุทธ์ใช้เงื่อนไขความผันแปรที่แตกต่างกันสำหรับด้านยาวและด้านสั้น อินพุตของเครือข่ายประสาทประกอบด้วยตัวบ่งชี้หลายแบบรวมทั้งแนวโน้มในแต่ละวันแนวโน้มของ ZLTrend ระดับสูงในวัน oscillators (InvFisherCycle, InvFisherRSI), Bollinger bands และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ลักษณะไฮบริดของกลยุทธ์สามารถเห็นได้โดยตรงในคำสั่งโค้ด (จากรหัส TradeStation): ถ้า EntCondL และ NNOutput gt 0.5 แล้วเริ่มซื้อ (quotEnMark-Lquot) หุ้น NShares ถัดไปแถบที่ตลาดตัวแปร quotEntCondLquot แสดงรายการกฎ เงื่อนไขและ quotNNOuputquot คือผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาทเทียม เงื่อนไขทั้งสองจะต้องเป็นความจริงในการวางคำสั่งซื้อที่ยาวนาน เงื่อนไขในการป้อนสั้น ๆ ทำงานในลักษณะเดียวกัน รูปที่ 12. รหัสกลยุทธ์การซื้อขายสำหรับกลยุทธ์การหยุดและถอยหลังของ EURUSD (ด้านซ้าย MetaTrader 4 ด้านขวา TradeStation) คลิกที่รูปเพื่อเปิดไฟล์โค้ดที่เกี่ยวข้อง ดาวน์โหลดไฟล์ Builder project (.gpstrat) ที่มีการตั้งค่าที่อธิบายไว้ในบทความนี้ บทความนี้กล่าวถึงกระบวนการสร้างกลยุทธ์เครือข่ายแบบใช้กฎแบบผสมสำหรับ EURUSD โดยใช้วิธีการหยุดและย้อนกลับ (ในตลาด) กับ Adaptrade Builder แสดงให้เห็นว่าสามารถสร้างรหัสกลยุทธ์สำหรับหลายแพลตฟอร์มได้โดยการเลือกเซตย่อยร่วมของตัวบ่งชี้ที่ทำงานในลักษณะเดียวกันในแต่ละแพลตฟอร์ม การตั้งค่าที่จำเป็นในการสร้างกลยุทธ์ที่ย้อนกลับจากระยะยาวไปเป็นระยะสั้นและด้านหลังได้รับการอธิบายไว้และแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ที่เกิดขึ้นมีผลในเชิงบวกต่อการแยกส่วนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล นอกจากนี้ยังได้รับการยืนยันว่ากลยุทธ์นี้สร้างผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันกับข้อมูลและตัวเลือกโค้ดสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม ดังที่ได้กล่าวไปแล้วข้างต้นวิธีการหยุดและทำกลับมีข้อบกพร่องหลายประการและอาจไม่ดึงดูดทุกคน อย่างไรก็ตามวิธีการตลาดแบบตลอดเวลาอาจมีความน่าสนใจยิ่งขึ้นกับข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยนเนื่องจากตลาดอัตราแลกเปลี่ยนซื้อขายตลอดเวลา ดังนั้นจึงไม่มีช่องว่างในการเปิดเซสชั่นและคำสั่งซื้อขายจะมีการใช้งานอยู่ตลอดเวลาและพร้อมสำหรับการกลับรายการการค้าเมื่อตลาดมีการเปลี่ยนแปลง การใช้ข้อมูลในวัน (แถบ 4 ชั่วโมง) ทำให้มีข้อมูลจำนวนมากขึ้นสำหรับใช้ในกระบวนการสร้าง แต่ในทางกลับกันลักษณะโดยทั่วไปของกลยุทธ์หมายถึงการค้าที่ดำเนินการข้ามคืน กระบวนการสร้างได้รับอนุญาตให้พัฒนาเงื่อนไขที่ต่างกันสำหรับการป้อนข้อมูลแบบยาวและแบบสั้นทำให้เกิดกลยุทธ์หยุดและย้อนกลับแบบไม่สมมาตร แม้จะมีชื่อกลยุทธ์ที่เกิดขึ้นจะเข้าสู่ธุรกิจการค้าระยะยาวและระยะสั้นในใบสั่งซื้อของตลาดแม้ว่าคำสั่งซื้อในตลาดหยุดและขีด จำกัด ทั้งหมดได้รับการพิจารณาโดยกระบวนการสร้างโดยอิสระสำหรับแต่ละด้าน ในทางปฏิบัติการย้อนกลับจากระยะยาวเป็นระยะสั้นจะหมายถึงการขายสั้น ๆ สองเท่าของจำนวนหุ้นในตลาดเนื่องจากปัจจุบันมีกลยุทธ์ในระยะยาวเช่น ถ้าสถานะปัจจุบันของหุ้นมีจำนวน 100,000 หุ้นคุณจะขายหุ้น 200,000 หุ้นในตลาด ในทำนองเดียวกันหากอันดับเครดิตในปัจจุบันมีจำนวน 100,000 หุ้นคุณจะซื้อหุ้น 200,000 หุ้นในตลาดเพื่อย้อนกลับไปในระยะสั้น ๆ มีการใช้ประวัติราคาที่สั้นกว่าจะเป็นแบบอย่าง อย่างไรก็ตามผลการวิจัยพบว่าเป็นบวกในส่วนของการตรวจสอบซึ่งชี้ให้เห็นว่ายุทธศาสตร์ไม่ได้พอดี นี้สนับสนุนความคิดที่ว่าเครือข่ายประสาทสามารถนำมาใช้ในกลยุทธ์การค้าโดยไม่จำเป็นต้องพอดีกับกลยุทธ์ในการตลาด กลยุทธ์ที่นำเสนอนี้ไม่ได้มีไว้สำหรับการซื้อขายตามจริงและไม่ได้มีการทดสอบในการติดตามหรือซื้อขายตามเวลาจริง อย่างไรก็ตามบทความนี้สามารถใช้เป็นแม่แบบสำหรับการพัฒนากลยุทธ์ที่คล้ายกันสำหรับ EURUSD หรือตลาดอื่น ๆ และเช่นเคยกลยุทธ์การซื้อขายที่คุณพัฒนาควรได้รับการทดสอบอย่างละเอียดในการติดตามเรียลไทม์หรือข้อมูลแยกต่างหากเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์และเพื่อทำความคุ้นเคยกับลักษณะการซื้อขายของกลยุทธ์ก่อนการซื้อขายหลักทรัพย์สด บทความนี้ปรากฏในจดหมายข่าว Adaptrade Software ฉบับเดือนกุมภาพันธ์ 2015 ผลการดำเนินงานที่สมมุติหรือผลการดำเนินงานที่จำลองขึ้นมีข้อ จำกัด บางอย่างที่ยังคงเหลืออยู่ ไม่ว่าจะเป็นบันทึกผลการดำเนินงานที่แท้จริงผลลัพธ์ที่จำลองไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายตามปกติ นอกจากนี้เนื่องจากการค้าที่ยังไม่ได้มีการดำเนินการผลลัพธ์อาจมีอยู่ภายใต้หรือมากกว่าที่ได้รับการชดเชยสำหรับผลกระทบหากมีปัจจัยบางอย่างในตลาดเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมเทรดดิ้งที่จำลองในเรื่องทั่วไปจะต้องเป็นไปตามข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาพร้อมกับประโยชน์ของยุคเีดียว ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใด ๆ จะมีความสามารถในการทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน หากคุณต้องการรับทราบข่าวสารล่าสุดและข้อเสนอพิเศษจาก Adaptrade Software โปรดเข้าร่วมรายการอีเมลของเรา ขอบคุณแบนด์เลอร์แบนด์เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่ใช้ในการวัดและแสดงความผันผวนของหลักทรัพย์ วงดนตรีเหล่านี้ประสบความสำเร็จโดยแสดงให้เห็นว่าราคาสูงหรือไม่โดยใช้แถบด้านบนและไม่ว่าจะเป็นวงเล็กหรือต่ำกว่า วงเงินอ้างอิงจากความผันผวน (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน) ของข้อมูลราคาในอดีต ตัวบ่งชี้นี้สามารถช่วยในการจดจำรูปแบบที่เข้มงวดและมีประโยชน์ในการเปรียบเทียบการดำเนินการด้านราคาในปัจจุบันกับสัญญาณซื้อและขายที่เป็นไปได้ช่วยให้สามารถตัดสินใจซื้อขายได้อย่างเป็นระบบ อย่างไรก็ตามเนื่องจากลักษณะโดยนัยของตัวบ่งชี้อาจทำให้เกิดสัญญาณผิดพลาดในระหว่างการซื้อขายในตลาดที่มีแนวโน้ม งานวิจัยในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้พัฒนาโมเดลดัดแปลง 2 รูปแบบซึ่งรวมเครือข่ายประสาทเทียมด้วยตัวบ่งชี้ทางเทคนิคของ Bollinger Bands และอีกตัวหนึ่งเป็นแบบจำลอง GARCH ที่มีตัวบ่งชี้ทางเทคนิค Bollinger Bands เพื่อทำนายและเทรดกับแนวโน้มด้านความปลอดภัย สมมติฐานของระบบรวมคือเครือข่ายประสาทเทียมหรือแบบจำลอง GARCH จะช่วยในการเอาชนะด้านที่ล่าช้าของตัวบ่งชี้ Bollinger Bands โดยให้การคาดการณ์ในวันถัดไปซึ่งจะช่วยให้ผู้ประกอบการค้าตัดสินใจซื้อขายได้ถูกต้อง ความสามารถในการทำกำไรของแบบจำลองนี้ได้รับการทดสอบโดยใช้ดัชนีหุ้นและดัชนีประเทศสหรัฐอเมริกาจำนวน 10 หุ้น - บทคัดย่อใบ iii ภาควิชาวิศวกรรมการจัดการและระบบวิศวกรรมชื่อปริญญา M.S. การจัดการด้านวิศวกรรมมหาวิทยาลัยมิสซูรี - Rolla วันที่ตีพิมพ์การจัดกลุ่มหมายเหตุเกี่ยวกับบรรณานุกรมรวมถึงการอ้างอิงบรรณานุกรม (หน้า 39) 2005 Yanqiong Dong, สงวนลิขสิทธิ์ ประเภทของเอกสาร Library of Congress หัวเรื่องการวิเคราะห์การลงทุนหุ้น - ราคา - แบบจำลองทางคณิตศาสตร์การคาดคะเนราคาหุ้นเครือข่ายประสาทเทียม (วิทยาการคอมพิวเตอร์) จำนวนวิทยานิพนธ์พิมพ์ OCLC เชื่อมโยงไปยัง Catalogue ฉบับเต็มไม่มีตัวตน: ขอหนังสือเล่มนี้โดยตรงจาก Missouri ST Library หรือที่ติดต่อ ห้องสมุดท้องถิ่นของคุณ แนะนำ Citation Dong, Yanqiong การใช้เครือข่ายประสาทเทียมรุ่น GARCH และตัวบ่งชี้ทางเทคนิค Bollinger Bands สำหรับการตัดสินใจในการซื้อขายหุ้น (ปีพศ. 2548) วิทยานิพนธ์ระดับปริญญาโท 5847. scholarsmine.mst.edumasterstheses5847
Forex   การเรียนรู้ แอป
Forex- กำไร เพิ่ม ฟรีดาวน์โหลด