Fibonacci ซื้อขาย ระบบ สำหรับ Amibroker

Fibonacci ซื้อขาย ระบบ สำหรับ Amibroker

สกุลเงิน   ETF -trading- กลยุทธ์
Forex- ตัวแทน ใน ประเทศมาเลเซีย
ตัวเลือก ที่ดีที่สุด การซื้อขายออนไลน์ มีการตรวจทาน


HF- อัตราแลกเปลี่ยน Fx- ตัวเลือก XLS Forex- pips - กองหน้า ตัวบ่งชี้ ฟรีดาวน์โหลด Forex- OD - kuchni A- เฉลี่ยเคลื่อนที่ รูปแบบ งาน ที่ดีที่สุด เมื่อ เฉลี่ย ความจริง ช่วง ของ อัตราแลกเปลี่ยน คู่

วิธีการใช้ Retracement Fibonacci เพื่อเข้าสู่การค้า Forex สิ่งแรกที่คุณควรทราบเกี่ยวกับเครื่องมือ Fibonacci คือการทำงานได้ดีที่สุดเมื่อตลาดอัตราแลกเปลี่ยนมีแนวโน้มสูง ความคิดที่จะไปยาว (หรือซื้อ) อยู่ที่เส้นค่าเฉลี่ยที่ระดับ Fibonacci Support เมื่อตลาดมีแนวโน้มสูงขึ้นและจะไปขายสั้น ๆ ที่ระดับ Fibonacci เมื่อตลาดมีแนวโน้มลดลง การหาระดับการถอยกลับ Fibonacci Retracement Levels เพื่อหาค่า Fibonacci retracement ระดับนี้คุณจะต้องหา Swing Highs และ Swings Lows ที่สำคัญเมื่อเร็ว ๆ นี้ จากนั้นสำหรับ Downtrends ให้คลิกที่ Swing High และลากเคอร์เซอร์ไปที่ Swing Low ล่าสุด สำหรับ uptrends ทำตรงข้าม คลิกที่ Swing Low และลากเคอร์เซอร์ไปที่ Swing High ล่าสุด ขณะนี้ให้ดูตัวอย่างบางส่วนเกี่ยวกับวิธีการใช้ระดับการย้อนกลับ Fibonacci retracement กับตลาดสกุลเงิน นี่คือกราฟรายวันของ AUDUSD ที่นี่เราวางแผนระดับ Fibonacci retracement โดยคลิกที่ Swing Low ที่. 6955 ในวันที่ 20 เมษายนและลากเคอร์เซอร์ไปที่ Swing High ที่. 8264 ในวันที่ 3 มิถุนายน Tada ซอฟต์แวร์นี้แสดงระดับการให้ความช่วยเหลืออย่างน่าอัศจรรย์ ที่คุณสามารถดูได้จากกราฟระดับ Fibonacci retracement อยู่ที่. 7955 (23.6) 7764 (38.2) 7609 (50.0) 7454 (61.8) และ .7263 (76.4) ตอนนี้ความคาดหวังคือถ้า AUDUSD หดตัวจากระดับสูงสุดเมื่อเร็ว ๆ นี้ก็จะได้แรงหนุนจากระดับ Fibonacci retracement ที่ระดับ Fibonacci เพราะผู้ค้าจะวางคำสั่งซื้อที่ระดับนี้เมื่อราคาปรับตัวลง ตอนนี้ให้ดูที่สิ่งที่เกิดขึ้นหลังจาก Swing High เกิดขึ้น ราคาพลิกกลับมาที่ระดับ 23.6 และยังคงยิงลงในช่วง 2-3 สัปดาห์ถัดไป มันยังทดสอบระดับ 38.2 แต่ก็ไม่สามารถปิดด้านล่างได้ หลังจากนั้นประมาณ 14 กรกฏาคมตลาดกลับมาเคลื่อนไหวขึ้นและในที่สุดก็ทะลุทะลวงออกไป เห็นได้ชัดว่าการซื้อที่ระดับ Fibonacci 38.2 จะเป็นการค้าระยะยาวที่ทำกำไรได้ในขณะนี้ let8217 ดูว่าเราจะใช้เครื่องมือ Fibonacci retracement ในช่วงขาลง ตารางด้านล่างเป็น EURUSD 4 ชั่วโมง ตามที่คุณเห็นเราพบ Swing High ที่ 1.4195 ในวันที่ 25 มกราคมและ Swing Low ที่ 1.3854 ในอีก 2-3 วันต่อมาในวันที่ 1 กุมภาพันธ์โดยมีแนวรับที่ 1.3933 (23.6), 1.3983 (38.2), 1.4023 (50.0), 1.4064 61.8) และ 1.4114 (76.4) ความคาดหวังว่าแนวโน้มขาลงจะเป็นไปในทิศทางที่ว่าถ้าราคาปรับตัวลงมาจากระดับต่ำนี้อาจมีความต้านทานที่ระดับ Fibonacci เพราะผู้ค้าที่ต้องการเล่นขาลงในราคาที่ดีขึ้นอาจพร้อมรับคำสั่งขายได้ที่นี่ Let8217s ดูที่สิ่งที่เกิดขึ้นต่อไป ตลาดพยายามที่จะชุมนุมจนแต้มต่อต่ำกว่าระดับ 38.2 ก่อนที่จะทดสอบระดับ 50.0 จุด หากคุณมีคำสั่งซื้อไม่ว่าจะอยู่ที่ระดับ 38.2 หรือ 50.0 คุณจะทำบางส่วนที่บ้าในการค้านั้น ในสองตัวอย่างนี้เราจะเห็นว่าราคาดังกล่าวได้รับการสนับสนุนชั่วคราวบางส่วนหรือความต้านทานที่ระดับ Fibonacci retracement เนื่องจากทุกคนที่ใช้เครื่องมือ Fibonacci ระดับเหล่านี้จึงกลายเป็นระดับการสนับสนุนและความต้านทานในตัวเอง สิ่งหนึ่งที่คุณควรทราบก็คือราคาที่ชนะ 8217t มักจะตีกลับจากระดับเหล่านี้ พวกเขาควรจะมองว่าเป็นพื้นที่ที่น่าสนใจ หรือตามที่ Cyclopip ชอบเรียกพวกเขา 8220 KILL ZONES 8221 We8217 จะสอนคุณเกี่ยวกับเรื่องนี้ในภายหลัง ตอนนี้มีบางสิ่งที่คุณควรจดจำเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือ Fibonacci และ it8217s ว่าพวกเขาไม่ได้ใช้งานง่ายเสมอไปหากพวกเขาเข้าใจง่ายนักค้ามักจะวางคำสั่งซื้อของพวกเขาที่ระดับ Fibonacci retracement และตลาดจะมีแนวโน้มตลอดไป ในบทเรียนต่อไป we8217 จะแสดงให้คุณทราบว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อระดับ Fibonacci retracement ลดลง บันทึกความคืบหน้าของคุณด้วยการลงชื่อเข้าใช้และทำเครื่องหมายบทเรียนว่าเสร็จสมบูรณ์อย่างไรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบการซื้อขายหมายเหตุ: นี่เป็นหัวข้อที่ค่อนข้างสูง โปรดอ่านบทแนะนำ AFL ก่อนหน้านี้ แนวคิดเบื้องหลังการเพิ่มประสิทธิภาพทำได้ง่าย อันดับแรกคุณต้องมีระบบการซื้อขายซึ่งอาจเป็นแบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยที่เคลื่อนที่อย่างง่ายตัวอย่างเช่น ในเกือบทุกระบบมีพารามิเตอร์บางอย่าง (เป็นระยะเวลาเฉลี่ย) ที่จะตัดสินว่าระบบทำงานได้ดี (เช่นเหมาะสำหรับระยะยาวและระยะสั้น แต่จะตอบสนองต่อความผันผวนของหุ้น) การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นกระบวนการในการค้นหาค่าที่ดีที่สุดของพารามิเตอร์เหล่านั้น (ให้ผลกำไรสูงสุดจากระบบ) สำหรับสัญลักษณ์ที่กำหนด (หรือกลุ่มของสัญลักษณ์) AmiBroker เป็นหนึ่งในไม่กี่โปรแกรมที่ช่วยให้คุณปรับระบบของคุณให้เป็นไปตามสัญลักษณ์หลาย ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบของคุณคุณต้องกำหนดจากพารามิเตอร์ไม่เกินสิบตัวที่จะปรับให้เหมาะสม คุณตัดสินใจว่าอะไรคือค่าที่อนุญาตต่ำสุดและสูงสุดของพารามิเตอร์และในสิ่งที่เพิ่มขึ้นค่านี้ควรได้รับการปรับปรุง จากนั้น AmiBroker จะทำการทดสอบระบบด้วยการใช้ค่าพารามิเตอร์ทั้งหมดที่เป็นไปได้ เมื่อกระบวนการนี้เสร็จสิ้น AmiBroker จะแสดงรายการผลการค้นหาตามกำไรสุทธิ คุณสามารถดูค่าของพารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด การเขียนสูตร AFL การเพิ่มประสิทธิภาพในการทดสอบหลังได้รับการสนับสนุนผ่านฟังก์ชันใหม่ที่เรียกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพ ไวยากรณ์ของฟังก์ชันนี้มีดังนี้: การเพิ่มประสิทธิภาพตัวแปร (คำอธิบาย quot, ค่าเริ่มต้น min. max step) ตัวแปร - เป็นตัวแปร AFL ตามปกติที่ได้รับค่าที่ส่งคืนโดยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ด้วยฟังก์ชัน backtesting, scanning, exploration และ comentary ฟังก์ชันการเพิ่มประสิทธิภาพจะส่งกลับค่าดีฟอลต์ดังนั้นการเรียกฟังก์ชันดังกล่าวจะเทียบเท่ากับค่าเริ่มต้นตัวแปรในโหมดการปรับให้เหมาะสมเพิ่มประสิทธิภาพจะให้ค่าที่ต่อเนื่องตั้งแต่นาทีถึงสูงสุด (รวม) ด้วย step steping quot Descriptionquot คือสตริงที่ใช้เพื่อระบุตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพและแสดงเป็นชื่อคอลัมน์ในรายการผลการเพิ่มประสิทธิภาพ ค่าดีฟอลต์คือค่าดีฟอลต์ที่เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของผลตอบแทนในการสำรวจ, ตัวบ่งชี้, ความเห็น, การสแกนและโหมดการทดสอบหลังปกติ min เป็นค่าต่ำสุดของตัวแปรที่ถูกเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดคือค่าสูงสุดของตัวแปรที่ถูกปรับให้เหมาะสมคือช่วงเวลาที่ใช้สำหรับการเพิ่ม ค่าจากนาทีถึงสูงสุด AmiBroker สนับสนุน 64 สายสูงสุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (ดังนั้นไม่เกิน 64 ตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพ) โปรดทราบว่าถ้าคุณใช้การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างละเอียดถี่ถ้วนแล้วเป็นความคิดที่ดีจริงๆในการ จำกัด จำนวนตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพให้เหลือเพียงไม่กี่ การเรียกใช้การเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด (สูงสุด - นาที) ลูปเพิ่มประสิทธิภาพและการเรียกหลายครั้งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการคูณจำนวนการเรียกใช้ที่ต้องการ ตัวอย่างเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพสองพารามิเตอร์โดยใช้ 10 ขั้นตอนจะต้องมีการเพิ่มประสิทธิภาพ 1010 100 ลูป เรียกฟังก์ชันเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานเพียงครั้งเดียวต่อตัวแปรที่จุดเริ่มต้นของสูตรของคุณเนื่องจากการโทรแต่ละครั้งสร้างลูปเพิ่มประสิทธิภาพใหม่การเพิ่มประสิทธิภาพของหลายสัญลักษณ์ได้รับการสนับสนุนอย่างเต็มที่โดย AmiBroker Maximum search space คือชุดการค้นหา 2 64 (10 19 10,000,000,000,000,000,000) 1. การเพิ่มประสิทธิภาพตัวแปรเดี่ยว: sigavg Optimize (Signal (12. 26. sigarg), MACD (12. 26)) ขาย Cross (สัญญาณ 12. 26. sigarg) MACD (12.26) 2. การเพิ่มประสิทธิภาพสองตัวแปร (เหมาะสำหรับการสร้างแผนภูมิ 3D) ต่อการเพิ่มประสิทธิภาพ (ต่อ 2. 5 50 1) การเพิ่มประสิทธิภาพระดับ (ระดับ 2. 2. 150. 4) ซื้อ Cross (CCI (ต่อ), -Level) Sell (MACD Slow. 26. 17. 30. 1) sigavg Optimize (Signal) (เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด (MACD Slow. 26. 17. 30. 1) sigavg Optimize โดยเฉลี่ย 9. 2. 20. 1) ซื้อ Cross (MACD (mfast, mslow) สัญญาณ (Mfast, mslow, sigavg)) Sell Cross (สัญญาณ Mfast, mslow, sigarg), MACD (mfast, mslow)) หลังจากเข้า f ormula เพียงแค่คลิกที่ปุ่มเพิ่มประสิทธิภาพในหน้าต่างการวิเคราะห์ quotAutomatic Analysis AmiBroker จะเริ่มทดสอบตัวแปรผสมผสานที่เป็นไปได้ทั้งหมดและรายงานผลในรายการ หลังจากเพิ่มประสิทธิภาพเสร็จแล้วรายการผลการค้นหาจะถูกจัดเรียงตามกำไรสุทธิ เมื่อคุณสามารถเรียงลำดับผลการค้นหาตามคอลัมน์ใด ๆ ในรายการผลการค้นหาได้ค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการเบิกเงินกู้ต่ำสุดจำนวนการซื้อขายที่ต่ำที่สุดปัจจัยการทำกำไรที่ใหญ่ที่สุดโอกาสทางการตลาดต่ำสุดและผลตอบแทนรายปีที่มีความเสี่ยงสูงสุด คอลัมน์สุดท้ายของรายการผลลัพธ์แสดงค่าของตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการทดสอบที่กำหนด เมื่อคุณตัดสินใจว่าชุดพารามิเตอร์ใดเหมาะสมกับความต้องการของคุณสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณต้องทำก็คือแทนที่ค่าเริ่มต้นในการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียกฟังก์ชันด้วยค่าที่เหมาะสม ในขั้นตอนปัจจุบันคุณต้องพิมพ์ด้วยมือในหน้าต่างแก้ไขสูตร (พารามิเตอร์ที่สองของการเรียกฟังก์ชันเพิ่มประสิทธิภาพ) การแสดงแผนภูมิการเพิ่มประสิทธิภาพแบบ 3 มิติในการแสดงผลกราฟการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D คุณต้องใช้การเพิ่มประสิทธิภาพสองตัวแปรก่อน การเพิ่มประสิทธิภาพสองตัวแปรต้องการสูตรที่มี 2 Optimize () function calls ตัวอย่างสูตรการเพิ่มประสิทธิภาพสองตัวแปรมีลักษณะดังนี้: ต่อการเพิ่มประสิทธิภาพ (ต่อ 2. 5 50 1) ระดับการเพิ่มประสิทธิภาพ (ระดับ 2. 2. 150. 4) ซื้อ Cross (CCI (ต่อ), Level) ขาย Cross (ระดับ, CCI (ต่อ)) หลังจากป้อนสูตรคุณต้องคลิกปุ่ม quotedizequot เมื่อการเพิ่มประสิทธิภาพเสร็จสมบูรณ์แล้วคุณควรคลิกที่ลูกศรลงบนปุ่มเพิ่มประสิทธิภาพและเลือกดูกราฟการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D ในไม่กี่วินาทีพล็อตพื้นผิวสามมิติที่มีสีสันจะปรากฏในหน้าต่างมุมมองกราฟ 3D ตัวอย่างแผนภูมิ 3D ที่สร้างโดยใช้สูตรข้างต้นแสดงไว้ด้านล่าง แผนภูมิ 3D แสดงค่าของกำไรสุทธิเทียบกับตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพโดยค่าเริ่มต้น คุณสามารถวางแผนแผนภูมิพื้นผิว 3 มิติสำหรับคอลัมน์ใดก็ได้ในตารางผลการเพิ่มประสิทธิภาพ เพียงคลิกที่ส่วนหัวของคอลัมน์เพื่อจัดเรียง (ลูกศรสีน้ำเงินจะปรากฏขึ้นเพื่อระบุว่าผลการเพิ่มประสิทธิภาพถูกจัดเรียงตามคอลัมน์ที่เลือก) แล้วเลือกดูกราฟการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D อีกครั้ง การแสดงผลว่าพารามิเตอร์ระบบของคุณมีผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของการซื้อขายอย่างไรคุณสามารถตัดสินใจได้ว่าค่าพารามิเตอร์ใดที่จะสร้างผลกำไรได้อย่างรวดเร็วและทำให้ประสิทธิภาพของระบบเพิ่มขึ้นอย่างมาก การตั้งค่าที่มีประสิทธิภาพคือส่วนต่างๆในกราฟ 3D ที่แสดงการเปลี่ยนแปลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปมากกว่าการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในพล็อตพื้นผิว แผนภูมิการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการป้องกันการโค้งงอ Curve-fitting (หรือ over-optimization) เกิดขึ้นเมื่อระบบมีความซับซ้อนมากกว่าที่ต้องการและความซับซ้อนทั้งหมดนั้นมุ่งเน้นไปที่สภาวะตลาดที่อาจไม่เกิดขึ้นอีก การเปลี่ยนแปลงที่รุนแรง (หรือแหลม) ในแผนภูมิการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D แสดงพื้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปอย่างชัดเจน คุณควรเลือกภูมิภาคพารามิเตอร์ที่สร้างที่ราบกว้างและกว้างบนแผนภูมิ 3 มิติสำหรับการซื้อขายในชีวิตจริงของคุณ พารามิเตอร์ที่สร้างกำไรจะไม่สามารถทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในการซื้อขายจริง โปรแกรมดูแผนภูมิ 3 มิติควบคุมโปรแกรมดูกราฟ 3 มิติของ AmiBrokers มีความสามารถในการรับชมทั้งหมดพร้อมกับการหมุนเวียนภาพและภาพเคลื่อนไหวเต็มรูปแบบ ตอนนี้คุณสามารถดูผลลัพธ์ของระบบได้จากมุมมองที่เป็นไปได้ทุกอย่าง คุณสามารถควบคุมตำแหน่งและพารามิเตอร์อื่น ๆ ของแผนภูมิโดยใช้เมาส์แถบเครื่องมือและแป้นพิมพ์ลัดไม่ว่าคุณจะพบอะไรง่ายขึ้น ด้านล่างนี้คุณจะพบรายการ - เพื่อหมุน - กดปุ่มซ้ายเมาส์และย้ายไปในทิศทาง XY - เพื่อซูมเข้าซูมออก - กดปุ่มเมาส์ขวาและย้ายไปในทิศทาง XY - เพื่อย้าย (แปล) - กดปุ่มเมาส์ซ้ายและปุ่ม CTRL และ ย้ายไปในทิศทาง XY - เพื่อ Animate - ค้างไว้ปุ่มเมาส์ซ้ายลากอย่างรวดเร็วและปล่อยปุ่มในขณะที่ลากพื้นที่ - เคลื่อนไหว (หมุนอัตโนมัติ) ซ้าย - ซ้ายปุ่มลูกศร ซ้ายขวาแป้นลูกศร - หมุนสีเขียว ขวาขึ้นแป้นลูกศร - หมุนมุม ขึ้นลงแป้นลูกศร - หมุนมุม ลด NUMPAD (PLUS) - ใกล้ (ซูมเข้า) NUMPAD - (MINUS) - ไกล (ซูมออก) NUMPAD 4 - เลื่อนไปทางซ้าย NUMPAD 6 - เลื่อนไปทางขวา NUMPAD 8 - เลื่อนขึ้น NUMPAD 2 - เลื่อนลง PAGE UP - ระดับน้ำขึ้น PAGE DOWN - ระดับน้ำลดลงการเพิ่มประสิทธิภาพแบบอัจฉริยะ (ไม่ครอบคลุม) AmiBroker มีการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างชาญฉลาด (ไม่ใช่ส่วนที่ละเอียดถี่ถ้วน) นอกเหนือจากการค้นหาทั่วไปและละเอียดถี่ถ้วน การค้นหาที่ไม่ครอบคลุมจะมีประโยชน์หากจำนวนชุดพารามิเตอร์ทั้งหมดของระบบการซื้อขายที่ระบุมีขนาดใหญ่เกินไปที่จะเป็นไปได้สำหรับการค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วน การค้นหาอย่างละเอียดสมบูรณ์ดีตราบเท่าที่เหมาะสมกับการใช้งาน สมมติว่าคุณมีพารามิเตอร์ 2 พารามิเตอร์ตั้งแต่ 1 ถึง 100 (ขั้นตอนที่ 1) Thats 10000 ชุด - สมบูรณ์แบบสำหรับการค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วน ตอนนี้มี 3 พารามิเตอร์ที่คุณได้รับ 1 ล้านชุดแล้วยังคงเป็นข้อตกลงสำหรับการค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วน (แต่อาจยาวได้) ด้วยพารามิเตอร์ 4 ตัวคุณมี 100 ล้านชุดและมี 5 พารามิเตอร์ (1..100) คุณมีชุดค่าผสม 10 พันล้านชุด ในกรณีนี้อาจใช้เวลานานเกินไปในการตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดและนี่คือพื้นที่ที่วิธีการค้นหาสมาร์ทที่ไม่ละเอียดสมบูรณ์สามารถแก้ปัญหาที่ไม่สามารถแก้ไขได้ในเวลาอันสมควรโดยใช้การค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วน ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำที่ง่ายที่สุดในการใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่ใช้ความระมัดระวังแบบใหม่ (ในกรณีนี้คือ CMA-ES) 1. เปิดสูตรของคุณในตัวแก้ไขสูตร 2. เพิ่มบรรทัดเดียวนี้ที่ด้านบนของสูตร: OptimizerSetEngine (quotcmaequot) คุณสามารถใช้ quotspsoquot หรือ quottribquot ได้ที่นี่ 3. (ไม่บังคับ) เลือกเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณใน Automatic Analysis, Settings, quotWalk - แท็บถัดไปการเพิ่มประสิทธิภาพฟิลด์เป้าหมาย ถ้าคุณข้ามขั้นตอนนี้จะเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ CARMDD (ผลตอบแทนรายปีผสมโดยการเบิกสูงสุด) ตอนนี้ถ้าคุณเรียกใช้การเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้สูตรนี้จะใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ CMA-ES ที่มีวิวัฒนาการ (ไม่ถี่ถ้วน) ทำงานอย่างไรการเพิ่มประสิทธิภาพเป็นกระบวนการหาค่าต่ำสุด (หรือสูงสุด) ของฟังก์ชันที่ให้ ระบบการซื้อขายใด ๆ สามารถถือเป็นหน้าที่ของอาร์กิวเมนต์บางจำนวน อินพุทเป็นพารามิเตอร์และข้อมูลใบเสนอราคา ผลลัพธ์คือเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ (พูด CARMDD) และคุณกำลังมองหาฟังก์ชั่นสูงสุดที่กำหนดไว้ อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพอัจฉริยะบางส่วนขึ้นอยู่กับลักษณะ (พฤติกรรมของสัตว์) - อัลกอริธึม PSO หรือกระบวนการทางชีววิทยา - อัลกอริทึมทางพันธุกรรมและบางส่วนขึ้นอยู่กับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่ได้จากมนุษย์ - CMA-ES อัลกอริทึมเหล่านี้ใช้ในหลายพื้นที่รวมถึงการเงิน ใส่คำสั่ง quotPSO financequot หรือ quotCMA-ES financequot ใน Google และคุณจะพบข้อมูลจำนวนมาก วิธีการที่ไม่ครอบคลุม (หรือ quotsmartquot) จะเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดในระดับโลกหรือระดับท้องถิ่น เป้าหมายก็คือการค้นหาโลกหนึ่ง แต่ถ้ามีจุดยอดที่คมชัดเพียงอย่างเดียวจากการผสมผสานพารามิเตอร์ zillions วิธีการที่ไม่ละเอียดอ่อนอาจไม่สามารถหาจุดยอดเดี่ยวนี้ได้ แต่การสร้างรูปแบบนี้เป็นรูปแบบของผู้ค้าที่มองเห็นเพียงจุดเดียว (เปราะบางเกินไป) และไม่สามารถทำซ้ำได้ในการซื้อขายจริง ในขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพเราค่อนข้างจะมองหาที่ราบสูงที่มีค่าคงที่และเป็นพื้นที่ที่มีการใช้วิธีฉลาด ขั้นตอนวิธีที่ใช้โดยการค้นหาที่ไม่ครอบคลุมจะมีลักษณะดังนี้ a) ตัวเพิ่มประสิทธิภาพจะสร้างจำนวนประชากรเริ่มต้นของชุดพารามิเตอร์ b) การทำ backtest ดำเนินการโดย AmiBroker สำหรับแต่ละพารามิเตอร์ที่กำหนดจากประชากร c) ผลการทดสอบย้อนกลับเป็น ประเมินผลตามลอจิกของอัลกอริทึมและสร้างประชากรใหม่ขึ้นอยู่กับวิวัฒนาการของผลการค้นหา d) ถ้าค้นพบสิ่งใหม่ ๆ ที่ดีที่สุด - บันทึกและไปที่ขั้นตอนข) จนกว่าจะถึงเกณฑ์ที่หยุดได้เกณฑ์การหยุดตัวอย่างสามารถรวมถึง a) การทำซ้ำสูงสุด b) หยุดถ้าช่วงของค่าเป้าหมายที่ดีที่สุดของรุ่น X ล่าสุดเป็นศูนย์ c) หยุดถ้าเพิ่ม 0.1 เวกเตอร์การเบี่ยงเบนมาตรฐานในทิศทางหลักแกนใด ๆ จะไม่เปลี่ยนค่าของมูลค่าเป้าหมาย d) อื่น ๆ ใช้สมาร์ท (non - หมดจด) ใน AmiBroker คุณต้องระบุเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่คุณต้องการใช้ในสูตร AFL โดยใช้ฟังก์ชัน OptimizerSetEngine ฟังก์ชันจะเลือกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพภายนอกที่กำหนดโดยชื่อ AmiBroker ปัจจุบันมีเครื่องยนต์ 3 เครื่อง: Standard Particle Swarm Optimizer (quotspsoquot), Tribes (quottribquot) และ CMA-ES (quotcmaequot) - ชื่อในเครื่องหมายวงเล็บจะถูกใช้ในสาย OptimizerSetEngine นอกเหนือจากการเลือกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคุณอาจต้องการตั้งค่าพารามิเตอร์ภายในของพารามิเตอร์เหล่านี้ เมื่อต้องการใช้ฟังก์ชัน OptimizerSetOption ฟังก์ชัน OptimizerSetOption (quotnamequot, value) ฟังก์ชันตั้งค่าพารามิเตอร์เพิ่มเติมสำหรับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพภายนอก พารามิเตอร์ขึ้นอยู่กับเครื่องยนต์ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพทั้งสามตัวที่มาพร้อมกับ AmiBroker (SPSO, Trib, CMAE) สนับสนุนสองพารามิเตอร์ ได้แก่ quotRunsquot (จำนวนการเรียกใช้) และ quotMaxEvalquot (การประเมินผลสูงสุด (การทดสอบ) ต่อการรันครั้งเดียว) พฤติกรรมของแต่ละพารามิเตอร์ขึ้นอยู่กับเครื่องยนต์ดังนั้นค่าเดียวกันจึงอาจและโดยปกติจะให้ผลต่างกับเครื่องยนต์ที่แตกต่างกันที่ใช้ ความแตกต่างระหว่างรันและ MaxEval มีดังนี้ การประเมินผล (หรือการทดสอบ) คือการทำ backtest แบบเดี่ยว (หรือการประเมินค่าฟังก์ชันวัตถุประสงค์) RUN ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพของอัลกอริทึม (หาค่าที่ดีที่สุด) - มักเกี่ยวข้องกับการทดสอบจำนวนมาก (การประเมิน) การเรียกใช้แต่ละครั้งจะเริ่มต้นกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพใหม่ทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้นใหม่ (จำนวนประชากรสุ่มเริ่มต้นใหม่) ดังนั้นการดำเนินการแต่ละครั้งอาจนำไปสู่การหา maxmin ท้องถิ่นที่แตกต่างกัน (ถ้าไม่พบ global หนึ่ง) ดังนั้นพารามิเตอร์ Runs กำหนดจำนวนของอัลกอริธึมที่ตามมาทำงาน MaxEval คือจำนวนการประเมินสูงสุด (bactests) ในการทำงานครั้งเดียว หากปัญหามีความเรียบง่ายและการทดสอบ 1,000 ครั้งสามารถหาค่าสูงสุดได้สูงสุด 5x1000 มีแนวโน้มที่จะหาค่าสูงสุดของโลกได้เนื่องจากมีโอกาสน้อยที่จะติดขัดในค่าสูงสุดของท้องถิ่นเนื่องจากการเริ่มต้นทำงานต่อไปจะเริ่มต้นจากจำนวนประชากรสุ่มเริ่มต้นที่แตกต่างกันการเลือกค่าพารามิเตอร์สามารถ เป็นเรื่องยุ่งยาก ขึ้นอยู่กับปัญหาที่เกิดขึ้นภายใต้การทดสอบความซับซ้อน ฯลฯ ฯลฯ วิธีใดก็ตามที่ไม่ครบถ้วนแบบสุ่มไม่ได้ทำให้คุณมั่นใจในการค้นหา maxmin ทั่วโลกโดยไม่คำนึงถึงจำนวนการทดสอบหากมีขนาดเล็กกว่าที่ละเอียดถี่ถ้วน คำตอบที่ง่ายที่สุดคือ ระบุเป็นจำนวนมากของการทดสอบตามที่เหมาะสมสำหรับคุณในแง่ของเวลาที่ต้องกรอก อีกหนึ่งคำแนะนำง่ายๆคือการคูณด้วยจำนวน 10 การทดสอบที่มีการเพิ่มมิติใหม่ ที่อาจนำไปสู่การประเมินค่าเกินจำนวนที่ต้องใช้ แต่ค่อนข้างปลอดภัย เครื่องยนต์ที่จัดส่งได้รับการออกแบบให้ง่ายต่อการใช้งานดังนั้นจึงมีการใช้ค่าเริ่มต้นอัตโนมัติอย่างเหมาะสมเพื่อให้การเพิ่มประสิทธิภาพโดยทั่วไปสามารถทำได้โดยไม่ต้องระบุอะไร (ยอมรับค่าเริ่มต้น) สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบบสมาร์ททั้งหมดทำงานได้ดีที่สุดในช่องว่างพารามิเตอร์อย่างต่อเนื่องและฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ที่ราบรื่น หากพื้นที่พารามิเตอร์เป็นขั้นตอนวิวัฒนาการแบบไม่ต่อเนื่องอาจมีปัญหาในการหาค่าที่เหมาะสม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับพารามิเตอร์ไบนารี (onoff) - ไม่เหมาะสำหรับวิธีการค้นหาใด ๆ ที่ใช้การเปลี่ยนแปลงจุดประสงค์ในการไล่ระดับสี (เป็นวิธีที่ชาญฉลาดที่สุด) หากระบบการซื้อขายของคุณมีพารามิเตอร์ไบนารีจำนวนมากคุณไม่ควรใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอัจฉริยะโดยตรง แทนที่จะพยายามเพิ่มพารามิเตอร์อย่างต่อเนื่องเพียงอย่างเดียวโดยใช้โปรแกรมเพิ่มประสิทธิภาพอัจฉริยะและเปลี่ยนค่าไบนารีด้วยตนเองหรือผ่านทางสคริปต์ภายนอก SPSO - Standard Particle Swarm Optimizer Standard มาตรฐาน Particle Swarm Optimizer ใช้รหัส SPSO2007 ที่ควรจะได้ผลลัพธ์ที่ดีหากมีการระบุพารามิเตอร์ที่ถูกต้อง (เช่น Run, MaxEval) สำหรับปัญหาเฉพาะ การเลือกตัวเลือกที่ถูกต้องสำหรับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ PSO อาจเป็นเรื่องที่ยุ่งยากเพราะฉะนั้นผลลัพธ์อาจแตกต่างกันออกไปในแต่ละกรณี SPSO.dll มาพร้อมกับรหัสแหล่งที่มาเต็มภายในโฟลเดอร์ย่อย quotADKquot ตัวอย่างรหัสสำหรับ Standard Sword Optimizer Swarm: (ค้นหาค่าที่เหมาะสมใน 1000 การทดสอบภายในพื้นที่การค้นหาของชุดค่าผสม 10000) OptimizerSetEngine (quotspsoquot) OptimizerSetOption (quotRunsquot, 1) OptimizerSetOption (quotMaxEvalquot, 1000) sl เพิ่มประสิทธิภาพ (quotsquot, 26, 1, 100, 1 (MACD (fa, sl)) TRIBES - Adaptive Parameter-less Particle Swarm Optimizer Tribes สามารถปรับตัวได้ , รุ่นพารามิเตอร์น้อยของ PSO (การเพิ่มประสิทธิภาพการจับกลุ่มอนุภาค) เพิ่มประสิทธิภาพไม่ถี่ถ้วน สำหรับเหตุผลทางวิทยาศาสตร์ดูที่: particleswarm.infoTribes2006Cooren.pdf ในทางทฤษฎีควรทำงานได้ดีกว่า PSO ทั่วไปเนื่องจากสามารถปรับขนาดและกลยุทธ์ของอัลกอริทึมให้ตรงกับปัญหาที่แก้ไขได้โดยอัตโนมัติ การปฏิบัติแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพการทำงานของมันค่อนข้างคล้ายกับ PSO ปลั๊กอิน Tribes.DLL ใช้ตัวแปร quotTribes-Dquot (i.e. dimensionless) อ้างอิงจาก clerc.maurice.free.frpsoTribesTRIBES-D.zip โดย Maurice Clerc รหัสแหล่งต้นฉบับที่ใช้โดยได้รับอนุญาตจากผู้แต่ง Tribes.DLL มาพร้อมกับรหัสต้นฉบับเต็ม (ภายในโฟลเดอร์ quotADKquot) พารามิเตอร์ที่สนับสนุน: quotMaxEvalquot - จำนวนการประเมินสูงสุด (backtests) ต่อการรัน (ค่าเริ่มต้น 1000) คุณควรเพิ่มจำนวนการประเมินด้วยจำนวนที่เพิ่มขึ้นของมิติข้อมูล (จำนวนของพารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ) ค่าเริ่มต้น 1000 เหมาะสำหรับขนาด 2 หรือ 3 มิติ quotRunsquot - จำนวนการเรียกใช้ (เริ่มระบบใหม่) (เริ่มต้น 5) คุณสามารถปล่อยให้จำนวนของการทำงานที่ค่าเริ่มต้นของ 5 โดยจำนวนเริ่มต้นของการทำงาน (หรือรีสตาร์ท) ถูกกำหนดเป็น 5 เมื่อต้องการใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเผ่าคุณเพียงแค่ต้องเพิ่มบรรทัดหนึ่งไปยังรหัสของคุณ: OptimizerSetOption (quotMaxEvalquot , 5000) 5000 การประเมินผลสูงสุด CMA-ES - การปรับเปลี่ยนความแปรปรวนของเมทริกซ์การเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์เชิงวิวัฒนาการ CMA-ES (ยุทธศาสตร์วิวัฒนาการของการปรับเปลี่ยนความแปรปรวนร่วม) เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ไม่ละเอียดอ่อนขั้นสูง สำหรับพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ดูที่: bionik.tu-berlin.deusernikocmaesintro.html ตามมาตรฐานทางวิทยาศาสตร์มีประสิทธิภาพดีกว่าเก้ากลยุทธ์วิวัฒนาการยอดนิยมอื่น ๆ (เช่น PSO, วิวัฒนาการทางพันธุกรรมและอนุพันธ์) bionik.tu-berlin.deusernikocec2005.html ปลั๊กอิน CMAE.DLL ใช้ตัวแปร quotGlobalquot ของการค้นหาด้วยรีสตาร์ทหลายครั้งพร้อมด้วยจำนวนประชากรที่เพิ่มขึ้น CMAE.DLL มาพร้อมกับรหัสต้นฉบับเต็ม (ภายในโฟลเดอร์ quotADKquot) ตามค่าดีฟอลต์ที่รัน (หรือรีสตาร์ท) ถูกตั้งค่าไว้ เป็น 5 ขอแนะนำให้ปล่อยหมายเลขเริ่มต้นการรีสตาร์ท คุณอาจเปลี่ยนแปลงได้โดยใช้การเรียก OptimizerSetOption (quotRunsquot, N) โดยที่ N ควรอยู่ในช่วง 1..10 ไม่แนะนำให้ระบุการดำเนินการมากกว่า 10 ครั้งแม้ว่าจะเป็นไปได้ก็ตาม โปรดทราบว่าการเรียกใช้แต่ละครั้งจะใช้ TWICE ขนาดของประชากรที่ทำงานก่อนหน้านี้ดังนั้นจึงมีจำนวนเพิ่มขึ้นอย่างมาก ดังนั้นด้วย 10 วิ่งที่คุณจะจบลงด้วยประชากร 210 มากกว่า (1024 ครั้ง) กว่าครั้งแรกที่ทำงาน มีพารามิเตอร์อื่นคือ quotMaxEvalquot ค่าเริ่มต้นคือ ZERO ซึ่งหมายความว่าปลั๊กอินจะคำนวณ MaxEval โดยอัตโนมัติ แนะนำให้อย่ากำหนด MaxEval ด้วยตัวเองเนื่องจากค่าเริ่มต้นทำงานได้ดี อัลกอริธึมฉลาดพอที่จะลดจำนวนของการประเมินที่จำเป็นและทำให้เกิดการรวมตัวกันอย่างรวดเร็วในจุดโซลูชันดังนั้นจึงมักพบโซลูชันเร็วกว่ากลยุทธ์อื่น ๆ เป็นเรื่องปกติที่ปลั๊กอินจะข้ามขั้นตอนการประเมินผลบางส่วนหากตรวจพบโซลูชันดังกล่าวคุณจึงไม่ควรแปลกใจที่แถบความคืบหน้าของการเพิ่มประสิทธิภาพอาจเคลื่อนที่ได้รวดเร็วในบางจุด ปลั๊กอินยังมีความสามารถในการเพิ่มจำนวนขั้นตอนเหนือค่าประมาณเบื้องต้นเมื่อจำเป็นต้องหาวิธีแก้ปัญหา เนื่องจากลักษณะการปรับตัวของมัน leftquot เวลาที่คาดการณ์ไว้และหรือจำนวนตัวเลขของ stepsquot ที่แสดงโดย dialog ความคืบหน้าเป็นเพียง quotbest เดาที่ timequot และอาจแตกต่างกันไปในระหว่างหลักสูตรการเพิ่มประสิทธิภาพ ในการใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ CMA-ES คุณจำเป็นต้องเพิ่มบรรทัดเดียวในโค้ดของคุณ: การดำเนินการนี้จะเรียกใช้การเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้การตั้งค่าเริ่มต้นซึ่งเหมาะสำหรับกรณีส่วนใหญ่ ควรสังเกตด้วยเช่นกันกับอัลกอริธึมการค้นหาแบบ continouos ซึ่งการลดพารามิเตอร์ quotstepquot ในการเรียกฟังก์ชัน Funciton ของ Optimize () จะไม่ส่งผลต่อเวลาในการเพิ่มประสิทธิภาพมากนัก สิ่งเดียวที่สำคัญคือปัญหา quotdimensionquot คือจำนวนพารามิเตอร์ที่ต่างกัน (จำนวนการเรียกฟังก์ชันเพิ่มประสิทธิภาพ) จำนวน quotstepsquot ต่อพารามิเตอร์สามารถตั้งค่าได้โดยไม่มีผลต่อเวลาการเพิ่มประสิทธิภาพดังนั้นคุณจึงควรใช้ความละเอียดที่ดีที่สุด ในทางทฤษฎีอัลกอริธึมควรจะสามารถหาทางออกได้ในการทดสอบย้อนกลับมากที่สุด 900 (N3) (N3) ที่ quotNquot คือมิติข้อมูล ในทางปฏิบัติมัน converges LOT ได้เร็วขึ้น ตัวอย่างเช่นการแก้ปัญหาในพื้นที่พารามิเตอร์มิติ 3 (N3) (กล่าวคือ 100100100 ขั้นตอนที่ละเอียดครบถ้วน 1 ล้านขั้นตอน) สามารถพบได้ในไม่กี่ขั้นตอนเพียง 500-900 CMA-ES การเพิ่มประสิทธิภาพแบบมัลติเธรดตั้งแต่เริ่มต้นจาก AmiBroker 5.70 นอกเหนือจาก multithreading หลายรูปแบบ คุณสามารถดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพแบบสัญลักษณ์แบบมัลติเธรด หากต้องการเข้าถึงฟังก์ชันนี้ให้คลิกที่ลูกศรแบบเลื่อนลงถัดจากปุ่ม quotOptimizequot ในหน้าต่างการวิเคราะห์ใหม่และเลือก "เพิ่มประสิทธิภาพส่วนบุคคล" คำสั่ง Optimizequot จะใช้แกนประมวลผลทั้งหมดที่มีอยู่เพื่อทำการเพิ่มประสิทธิภาพของสัญลักษณ์แบบเดียวซึ่งทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นไปอย่างรวดเร็วกว่าปกติ ในโหมดสัญลักษณ์ quotCurrent symbolquot จะทำการเพิ่มประสิทธิภาพในหนึ่งสัญลักษณ์ ในรูปแบบ quotAll symbolsquot และ quotFilterquot จะประมวลผลสัญลักษณ์ทั้งหมดตามลำดับคือการเพิ่มประสิทธิภาพของ first first สำหรับสัญลักษณ์แรกและการเพิ่มประสิทธิภาพของสัญลักษณ์ที่สองเป็นต้นข้อ จำกัด : 1. ไม่รองรับ backtester แบบกำหนดเอง (ยัง) 2. ไม่สนับสนุนเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแบบสมาร์ท - เฉพาะการเพิ่มประสิทธิภาพ EXHAUSTIVE ทำงาน ในที่สุดเราอาจกำจัดข้อ จำกัด (1) - เมื่อ AmiBroker มีการเปลี่ยนแปลงดังนั้น backtester แบบกำหนดเองจะไม่ใช้ OLE อีกต่อไป แต่สำหรับ Fibonacci AFL สำหรับ Amibroker 8211 Fibonacci Afl สำหรับ Amibroker เป็นคำที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคซึ่งหมายถึงพื้นที่ที่ได้รับการสนับสนุน (2) อาจอยู่ที่นี่นาน. Fibonacci AFL for amibroker (Internal Retracements ภายนอก) Bymehedi on April 27, ราคาจะลดลง) หรือความต้านทาน (ราคาจะสูงขึ้น) การอ้างอิง Fibonacci retracement เป็นการปรับค่าเสื่อมราคาของสินทรัพย์ทางการเงินที่เคลื่อนไหวได้เดิม 8217 การย้อนกลับของฟีโบนัชชีใช้เส้นแนวนอนเพื่อระบุพื้นที่ของแนวรับหรือแนวต้านที่ระดับ Fibonacci คีย์ก่อนที่จะดำเนินต่อไปในทิศทางเดิม ระดับเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นโดยการวาดเส้นแนวโน้มระหว่างจุดสูงสุดสองจุดและหารระยะแนวตั้งตามอัตราส่วน Fibonacci สำคัญของ 23, 38, 50, 62, 78 และ 100 นี่คือภาพรวมของ Fibonacci afl สำหรับ amibroker โชคดีและมีความสุขในการซื้อขาย ตอนนี้คือ AFL ดาวน์โหลด Fibonacci afl สำหรับ amibroker ตอนนี้คัดลอกไฟล์ afl และวางโปรแกรม Program FilesAmiBrokerFormulasCustom ตอนนี้ไปที่ส่วนสูตรของ Amibroker และคุณจะได้รับ afl ในโฟลเดอร์ Custom Fibonacci afl for amibroker - Fibonacci afl สำหรับ amibroker เป็นคำที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคซึ่งหมายถึงพื้นที่การสนับสนุน (ราคาจะลดลงไป) หรือความต้านทาน (ราคาจะสูงขึ้น) การอ้างอิง Fibonacci retracement เป็นการปรับค่าเสื่อมราคาของสินทรัพย์ทางการเงินเดิม การย้อนกลับของฟีโบนัชชีใช้เส้นแนวนอนเพื่อระบุพื้นที่ของแนวรับหรือแนวต้านที่ระดับ Fibonacci คีย์ก่อนที่จะดำเนินต่อไปในทิศทางเดิม ระดับเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นโดยการวาด a.
Forex- ดีเจ
Forexpros - EUR- CHF   แผนภูมิ