Previsão de Forex.
Este exemplo é muito semelhante ao anterior. A única diferença é que ele mostra dados para pares de moedas estrangeiras (forex).
Como trabalhar com o applet.
Se você não viu o primeiro exemplo, por favor, explore primeiro - a descrição básica está disponível lá. Neste applet, os dados a seguir estão disponíveis. Todos eles são valores próximos ao final do dia para todo o ano de 2007, ou seja, 313 valores. Como no applet anterior, cada uma dessas séries temporais possui os seguintes valores: zero para intervalo abaixo de 0, valor próximo no intervalo 0-número de valores e novamente zero após o último valor conhecido. EURUSP - EUR USD par de moedas USDJPY - EUR USD pares de moedas par USD / USD par EUR par de moedas EURJPY - EUR par USD par dados cambiais dados Novamente note que este exemplo é fornecido apenas para ilustração. A negociação usando essa configuração simples geralmente não está longe de usar a previsão pelo último valor disponível. Observe também que, para a negociação, precisamos desenvolver regras de entrada e saída, e que elas são mais importantes do que a previsão exata.
Por favor, aguarde até que o applet seja carregado.
Applet e descrição (c) Marek Obitko, 2008; a rede neural no applet usa as classes Java BPNeuron e BPNet.
do NeuralWebspace, (c) Tombo Vehovskэ, 1998, que foram modificados para os propósitos deste applet.
Redes Neurais: Previsão de Lucros.
As redes neurais são algoritmos treináveis de última geração que emulam certos aspectos importantes no funcionamento do cérebro humano. Isso lhes dá uma capacidade única de auto-treinamento, a capacidade de formalizar informações não confidenciais e, mais importante, a capacidade de fazer previsões com base nas informações históricas que têm à sua disposição.
As redes neurais têm sido usadas cada vez mais em uma variedade de aplicações de negócios, incluindo soluções de previsão e pesquisa de marketing. Em algumas áreas, como detecção de fraudes ou avaliação de riscos, elas são líderes indiscutíveis. Os principais campos em que as redes neurais encontraram aplicação são operações financeiras, planejamento empresarial, comércio, análise de negócios e manutenção de produtos. As redes neurais podem ser aplicadas de forma vantajosa por todos os tipos de traders, então se você é um trader e ainda não foi apresentado a redes neurais, nós o levaremos através deste método de análise técnica e mostraremos como aplicá-lo a seu estilo de negociação.
Use Redes Neurais para Descobrir Oportunidades.
Assim como qualquer tipo de ótimo produto ou tecnologia, as redes neurais começaram a atrair todos aqueles que estão procurando um mercado promissor. Torrents de anúncios sobre softwares da próxima geração inundaram o mercado - anúncios que celebram o mais poderoso de todos os algoritmos de redes neurais já criados. Mesmo nos raros casos em que as declarações de propaganda se assemelham à verdade, tenha em mente que um aumento de 10% na eficiência é provavelmente o máximo que você obterá de uma rede neural. Em outras palavras, ele não produz retornos miraculosos e independentemente de quão bem ele funciona em uma situação particular, haverá alguns conjuntos de dados e classes de tarefas para os quais os algoritmos usados anteriormente permanecem superiores. Lembre-se disso: não é o algoritmo que faz o truque. Informações de entrada bem preparadas sobre o indicador alvo são o componente mais importante do seu sucesso com redes neurais.
Convergência mais rápida é melhor?
Muitos daqueles que já usam redes neurais acreditam erroneamente que quanto mais rápido sua rede fornece resultados, melhor é. Isso, no entanto, é uma ilusão. Uma boa rede não é determinada pela taxa na qual ela produz resultados e os usuários devem aprender a encontrar o melhor equilíbrio entre a velocidade na qual a rede treina e a qualidade dos resultados que ela produz.
Aplicação correta de redes neurais.
Muitos traders aplicam redes neurais incorretamente porque depositam muita confiança no software que usam, sem ter recebido instruções adequadas sobre como usá-lo corretamente. Para usar uma rede neural do jeito certo e, assim, de forma vantajosa, um comerciante deve prestar atenção a todos os estágios do ciclo de preparação da rede. É o comerciante e não a sua rede que é responsável por inventar uma ideia, formalizar essa ideia, testá-la e aperfeiçoá-la e, finalmente, escolher o momento certo para descartá-la quando ela não for mais útil. Vamos considerar as etapas desse processo crucial em mais detalhes:
Forex da rede neural
Técnicas modernas, como as redes neurais artificiais (ANN), são melhor utilizadas para negociação de alta frequência por várias razões. Primeiro, eles imitam a inteligência humana, mas, na maioria das vezes, não alcançam o nível de inteligência de um humano, portanto, não adianta usar essas técnicas em uma escala de tempo em que um ser humano poderia facilmente estar trabalhando. Sua vantagem vem da velocidade de operação e atividade constante.
Em segundo lugar, precisamos de muitos dados para treinar redes neurais de forma eficiente e essa quantidade de dados só será encontrada em negociações de alta frequência. O Forex tem, no total, poucos instrumentos com dados passados relevantes limitados na escala de tempo diária ou semanal.
Além disso, a negociação de alta frequência é um tipo de estratégia de escalpelamento onde identificamos ruído em torno do valor real do instrumento. Isso é diferente da negociação de longo prazo que tenta acompanhar movimentos significativos do instrumento de acordo com a análise fundamental.
Redes neurais artificiais.
Uma boa escala de tempo para trabalhar é a escala de tempo diminuta. Esta escala de tempo é cheia de ruído, que será capturado pelo algoritmo, a fim de vender em um local alto e comprar em uma baixa local.
Isso pode ser comprovado usando uma rede neural simples treinada para prever a seguinte alta de 10 minutos. Se você está interessado em saber exatamente como essas redes neurais funcionam, eu o encorajo a ler o meu artigo do mês de março: Negociando com Redes Neurais Parte 2.
No gráfico acima, a anotação (alta de 0 a -10) significa a alta no intervalo entre minuto (0) e minuto (-10) em relação ao minuto zero considerado como o "presente". O treinamento é feito usando um tipo de algoritmo genético com dados de 2012 para treinamento e dados deste ano para testes.
O que está sendo feito é o uso de sobreposição de "alto a alto". movimentos, a fim de prever um futuro alto a alto movimento. Note que isso não pode ser usado praticamente desde que nunca se sabe se a alta do período em que já passamos ou não. A mesma rede não funcionará com movimentos próximos de perto. A razão é que o alto (e o baixo) contém muito mais informação do que o próximo, pois representa um período inteiro no tempo, enquanto o fechamento representa um único momento no tempo.
Só é possível prever o movimento do anterior para o seguinte, em escalas curtas de tempo, o que mostra que algo está sendo realmente previsto sobre o futuro. A partir daí, deveria ter sido trivial prever um "próximo de fechar". movimento, mas pelo menos para mim não era o caso. Levei vários dias para descobrir o mecanismo no trabalho, mas os resultados realmente superaram minhas expectativas.
Primeiro de tudo, nós não vamos usar altos ou baixos, mas sim a média entre o alto e o baixo (AHL).
Primeiro tentei prever o movimento de perto da AHL seguinte, mas isso não funcionou. Isso era realmente estranho e parecia ilógico. Como eu poderia prever o movimento da AHL (-10 a 0) para AHL (0 a 10) até certo ponto, parecia que eu poderia simplesmente adicionar o movimento close (0) à AHL (-10 a 0) da previsão para para prever o próximo a seguir o movimento AHL, mas isso não funcionou.
Cocei a cabeça e tentei várias outras táticas, como complicadas redes neurais recorrentes, árvores de decisão e algoritmos de vizinhos mais próximos, mas nada funcionou.
O fato é que eu nunca poderia prever o movimento da AHL para a AHL com precisão. A correlação entre as previsões e os movimentos reais é apenas de cerca de 0,4. Ainda assim, se eu prever um movimento positivo de AHL (-10 a 0) para AHL (0 a 10) e o fechamento (0) for menor que o AHL (-10 a 0), devo ter uma chance ainda maior de corrigir previsão para perto do movimento AHL. Assim, selecionei os casos em que o fechamento (0) foi maior que o AHL (-10 a 0) quando a rede previu um movimento negativo de AHL para AHL e inversamente, selecionei os casos em que próximo (0) foi menor que o AHL (-10 a 0) quando o movimento AHL to AHL foi previsto como positivo. Finalmente, o avanço, eu poderia agora prever perto de AHL e até perto de fechar movimentos para metade dos casos. Como esperado, a correlação entre as previsões e os próximos a movimentos próximos cresceu, mas eles o fizeram mais do que o esperado. Acontece que quando o movimento AHL to AHL está previsto para subir, mas o fechamento (0) é maior do que o AHL (-10 a 0), a previsão oposta deve ser feita para perto de AHL ou perto de fechar o movimento.
a escala de tempo minuto.
A imagem acima mostra uma visão idealizada dos movimentos do mercado na escala de tempo. Os preços oscilam em torno do valor real do instrumento com um meio período de oscilações de cerca de dez minutos.
Na realidade, é claro, o verdadeiro valor do instrumento também muda, mas isso não tem importância, o que realmente importa quando falamos de escalpelamento é o período de conciliação. Uma vez que os preços subiram bastante e estão começando a estabilizar, é hora de vender e inversamente para comprar.
Essa é a melhor explicação para o problema encontrado anteriormente. Embora o movimento AHL to AHL (Average High Low) seja previsível, o fechamento próximo só pode ser deduzido uma vez que sabemos onde está o fechamento no tempo zero comparado com o último AHL, conforme mostrado nas imagens abaixo. Embora essa informação estivesse disponível para a rede neural, parece que este é um problema muito difícil de resolver para redes neurais artificiais; resolver um subproblema para resolver o final. Esta é também uma característica de animais muito inteligentes, como macacos e certos pássaros.
Claro, as coisas não são tão limpas e simples na vida real. O período de oscilação não é tão estável, a amplitude das oscilações muda com a hora do dia e os gráficos definitivamente não são tão suaves como descrito acima. Altos e baixos são muito mais úteis do que fecham como indicadores a esse respeito, eles têm uma qualidade invariável no tempo, porque descrevem um período inteiro em vez de um único ponto no tempo, e é também por isso que é difícil prever o perto de fechar o movimento diretamente.
Finalmente, erros serão cometidos e rebaixamentos ocorrerão, já que a teoria não é infalível. O importante é se essa estratégia pode ser mais lucrativa do que o custo da comissão e do spread.
Propagação e comissão.
Enquanto o spread bid-ask e a comissão são insignificantes para negócios de longo prazo, eles se tornam muito importantes em negociações de alta frequência. Considerando os movimentos médios de 10min, calculamos que, para ser rentável, uma estratégia que funcione nessa escala de tempo precisará ter pelo menos 70% de negociações lucrativas com margem de lucro igual e margem de perda. Em termos diferentes, os negócios, em média, devem ganhar mais de 1,5 pips para que qualquer estratégia seja lucrativa. Isso é calculado usando as taxas de comissão mais altas da dukascopy e o spread médio de compra e venda no EURUSD. Isso não está levando em conta o spread que ocorre porque o seu pedido não é tratado instantaneamente. No entanto, você pode fazer um pedido com um limite de tempo que deve limitar os problemas do tipo.
A estratégia HFT teoricamente alcança 4 pips de lucro médio por negociação, mas como isso é obtido com back tests que não levam vários fatores em consideração. Os resultados reais provavelmente serão piores e mais problemas certamente surgirão. No entanto, esta é uma base sólida para o desenvolvimento de uma estratégia de HFT.
Menu Principal.
Deixe que as Redes Neurais sejam trocadas por você.
Esta é a lista de corretores.
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Abaixo lista selecionada de provedores de sinal de negociação forex recomendados:
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Negociar Forex com Indicadores Técnicos.
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INDICADORES TÉCNICOS FOREX.
INDICADORES TÉCNICOS FOREX Os indicadores técnicos aplicam uma fórmula matemática para precificar dados de séries temporais para produzir dados de séries temporais derivadas. Eles são ferramentas vitais da análise técnica para prever tendências e ações futuras de preços. Indicadores técnicos podem ser usados Leia mais & # 8230;
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Outras opções de negociação.
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Negociação de palavras de zumbido.
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Aspectos da negociação.
Aspectos da negociação Agora você está familiarizado com a funcionalidade do mercado de ações e decidiu que está disposto a aceitar os fatores de risco envolvidos. No entanto, você quer saber tudo o que puder sobre como equilibrar esse risco. Leia mais & # 8230;
Forex da rede neural
Estratégias de Stop-and-Reverse de rede neural híbrida para Forex.
por Michael R. Bryant.
Redes neurais têm sido usadas 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 capturar as complexidades do movimento de preços do que as regras comerciais padrão baseadas em indicadores. Uma das críticas tem sido que as estratégias de negociação baseadas em redes neurais tendem a ser excessivamente ajustadas e, portanto, não apresentam bom desempenho em novos dados. Uma possível solução para esse problema é combinar as redes neurais com a lógica de estratégia baseada em regras para criar um tipo híbrido de estratégia. Este artigo mostrará como isso pode ser feito usando o Adaptrade Builder.
Em particular, este artigo ilustrará o seguinte:
Combinando lógica neural e lógica baseada em regras para entradas de comércio.
Segmentando várias plataformas simultaneamente (MetaTrader 4 e TradeStation)
Desenvolvendo uma estratégia com lógica de parada e reversão assimétrica.
Usando dados forex intraday.
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 o MetaTrader 4 e TradeStation será mostrado, e será demonstrado que os resultados da 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 negociar, uma rede neural é geralmente usada de duas maneiras: (1) como uma previsão de movimento futuro de preços, ou (2) como um indicador ou filtro para negociação. Aqui, seu uso como indicador ou filtro de negociação será considerado.
Como um indicador, uma rede neural atua como uma condição adicional ou filtro que deve ser satisfeita antes que uma negociação possa ser inserida. As entradas para a rede são tipicamente outros indicadores técnicos, como momentum, stochastics, ADX, médias móveis e assim por diante, bem como preços e combinações dos precedentes. As entradas são dimensionadas e a rede neural é projetada para que a saída seja um valor entre -1 e +1. Uma abordagem é permitir uma entrada longa se a saída for maior ou igual a um valor limite, como 0,5, e uma entrada curta se a saída for menor ou igual ao negativo do limite; por exemplo, -0,5. Essa condição seria adicional a qualquer condição de entrada existente. Por exemplo, se houvesse uma condição de entrada longa, ela teria que ser verdadeira e a saída da rede neural teria que ser pelo menos igual ao valor limite para uma entrada longa.
Ao configurar uma rede neural, um comerciante seria tipicamente responsável por escolher as entradas e a topologia de rede e por "treinamento". a rede, que determina os valores ideais de pesos. Como será mostrado abaixo, o Adaptrade Builder executa essas etapas automaticamente como parte do processo de criação evolucionário no qual o software é baseado. O uso da rede neural como um filtro comercial permite que ela seja facilmente combinada com outras regras para criar uma estratégia de negociação híbrida, que combina as melhores características das abordagens tradicionais baseadas em regras com as vantagens das redes neurais. Como um exemplo simples, o Builder 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 ultrapassar a média de movimento lento e a saída da rede neural for igual ou superior ao seu limite.
Estratégias de Negociação Stop-and-Reverse.
Uma estratégia de negociação stop-and-reverse é aquela que está sempre no mercado, seja longa ou curta. Estritamente falando, & quot; stop-and-reverse & quot; significa que você reverta a negociação quando sua ordem de parada é atingida. No entanto, eu uso isso como um shorthand para qualquer estratégia de negociação que inverte de longo para curto para longo e assim por diante, para que você esteja sempre no mercado. Por esta definição, não é necessário que as ordens sejam ordens de parada. Você pode entrar e reverter usando ordens de mercado ou limite também. Também não é necessário que cada lado use a mesma lógica ou até mesmo o mesmo tipo de pedido. Por exemplo, você pode entrar com um valor longo (e sair curto) em uma ordem de parada e entrar com um valor curto (e sair longo) em uma ordem de mercado, usando regras e condições diferentes para cada entrada / saída. Este seria um exemplo de estratégia de parada e reversão assimétrica.
A principal vantagem de uma estratégia de parar e reverter é que, por estar sempre no mercado, você nunca perde grandes movimentos. Outra vantagem é a simplicidade. Quando há regras e condições separadas para entrar e sair de negociações, há mais complexidade e mais coisas que podem dar errado. Combinar entradas e saídas significa que menos decisões de tempo têm que ser tomadas, o que pode significar menos erros.
Por outro lado, pode-se argumentar que as melhores condições para sair de uma negociação raramente são as mesmas que as de entrar na direção oposta; que entrar e sair de negociações são decisões inerentemente separadas que devem, portanto, empregar regras e lógica separadas. Outra possível desvantagem de estar sempre no mercado é que a estratégia será negociada em todas as lacunas de abertura. Um grande intervalo de abertura contra a posição pode significar uma grande perda antes que a estratégia seja capaz de reverter. Estratégias que entram e saem de forma mais seletiva ou que saem no final do dia podem minimizar o impacto da abertura de lacunas.
Como o objetivo é construir uma estratégia forex, o MetaTrader 4 (MT4) é uma escolha óbvia para a plataforma de negociação, pois o MetaTrader 4 é projetado principalmente para forex e é amplamente usado para negociar esses mercados (ver, por exemplo, MetaTrader vs. TradeStation : Uma comparação de idiomas). No entanto, nos últimos anos, a TradeStation tem visado os mercados forex de forma muito mais agressiva. Dependendo do seu volume de negociação e / ou nível de conta, é possível negociar os mercados cambiais através da TradeStation sem incorrer em qualquer taxa de plataforma ou pagar comissões. Os spreads são supostamente apertados com boa liquidez nos principais pares de moedas estrangeiras. Por estas razões, ambas as plataformas foram direcionadas para este projeto.
Vários problemas surgem quando segmentam várias plataformas simultaneamente. Primeiro, os dados podem ser diferentes em plataformas diferentes, 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 em ambas as séries de dados simultaneamente. 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 Builder são mostradas abaixo na Figura 1. Como pode ser inferido a partir da tabela Market Data na figura, o mercado forex Euro / dólar foi direcionado (EURUSD) com um tamanho de barra de 4 horas (240 minutos). Outros bar tamanhos ou mercados teriam servido tão bem. 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), então o mesmo intervalo de datas foi usado para obter a série de dados equivalente da TradeStation 1). 80% dos dados foram utilizados para Building (combinados in-sample e "out-of-sample"), com 20% (6/20/14 a 2/10/15) reservados para validação. 80% dos 80% originais foram então definidos para & quot; na amostra & quot; com 20% configurado para & quot; fora da amostra & quot; como mostrado na Fig. 1. O spread bid / ask foi definido para 5 pips, e os custos de negociação de 6 pips ou US $ 60 por lote de tamanho normal (100.000 ações) foram assumidos por turno. Ambas as séries de dados foram incluídas na compilação, conforme indicado pelas marcas de seleção na coluna à esquerda da tabela Market Data.
Figura 1. Configurações de dados de mercado para construir uma estratégia de forex para o MetaTrader 4 e TradeStation.
Outro possível problema ao segmentar 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 do indicador serão diferentes dependendo de qual plataforma está selecionada. Para evitar essa possível fonte de discrepância, quaisquer indicadores que avaliem diferentemente no MetaTrader 4 do que na TradeStation devem ser eliminados da compilação, o que significa que os seguintes indicadores devem ser evitados:
Estratégias de Stop-and-Reverse de rede neural híbrida para Forex.
por Michael R. Bryant.
Redes neurais têm sido usadas 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 capturar as complexidades do movimento de preços do que as regras comerciais padrão baseadas em indicadores. Uma das críticas tem sido que as estratégias de negociação baseadas em redes neurais tendem a ser excessivamente ajustadas e, portanto, não apresentam bom desempenho em novos dados. Uma possível solução para esse problema é combinar as redes neurais com a lógica de estratégia baseada em regras para criar um tipo híbrido de estratégia. Este artigo mostrará como isso pode ser feito usando o Adaptrade Builder.
Em particular, este artigo ilustrará o seguinte:
Combinando lógica neural e lógica baseada em regras para entradas de comércio.
Segmentando várias plataformas simultaneamente (MetaTrader 4 e TradeStation)
Desenvolvendo uma estratégia com lógica de parada e reversão assimétrica.
Usando dados forex intraday.
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 o MetaTrader 4 e TradeStation será mostrado, e será demonstrado que os resultados da 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 negociar, uma rede neural é geralmente usada de duas maneiras: (1) como uma previsão de movimento futuro de preços, ou (2) como um indicador ou filtro para negociação. Aqui, seu uso como indicador ou filtro de negociação será considerado.
Como um indicador, uma rede neural atua como uma condição adicional ou filtro que deve ser satisfeita antes que uma negociação possa ser inserida. As entradas para a rede são tipicamente outros indicadores técnicos, como momentum, stochastics, ADX, médias móveis e assim por diante, bem como preços e combinações dos precedentes. As entradas são dimensionadas e a rede neural é projetada para que a saída seja um valor entre -1 e +1. Uma abordagem é permitir uma entrada longa se a saída for maior ou igual a um valor limite, como 0,5, e uma entrada curta se a saída for menor ou igual ao negativo do limite; por exemplo, -0,5. Essa condição seria adicional a qualquer condição de entrada existente. Por exemplo, se houvesse uma condição de entrada longa, ela teria que ser verdadeira e a saída da rede neural teria que ser pelo menos igual ao valor limite para uma entrada longa.
Ao configurar uma rede neural, um comerciante seria tipicamente responsável por escolher as entradas e a topologia de rede e por "treinamento". a rede, que determina os valores ideais de pesos. Como será mostrado abaixo, o Adaptrade Builder executa essas etapas automaticamente como parte do processo de criação evolucionário no qual o software é baseado. O uso da rede neural como um filtro comercial permite que ela seja facilmente combinada com outras regras para criar uma estratégia de negociação híbrida, que combina as melhores características das abordagens tradicionais baseadas em regras com as vantagens das redes neurais. Como um exemplo simples, o Builder 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 ultrapassar a média de movimento lento e a saída da rede neural for igual ou superior ao seu limite.
Estratégias de Negociação Stop-and-Reverse.
Uma estratégia de negociação stop-and-reverse é aquela que está sempre no mercado, seja longa ou curta. Estritamente falando, & quot; stop-and-reverse & quot; significa que você reverta a negociação quando sua ordem de parada é atingida. No entanto, eu uso isso como um shorthand para qualquer estratégia de negociação que inverte de longo para curto para longo e assim por diante, para que você esteja sempre no mercado. Por esta definição, não é necessário que as ordens sejam ordens de parada. Você pode entrar e reverter usando ordens de mercado ou limite também. Também não é necessário que cada lado use a mesma lógica ou até mesmo o mesmo tipo de pedido. Por exemplo, você pode entrar com um valor longo (e sair curto) em uma ordem de parada e entrar com um valor curto (e sair longo) em uma ordem de mercado, usando regras e condições diferentes para cada entrada / saída. Este seria um exemplo de estratégia de parada e reversão assimétrica.
A principal vantagem de uma estratégia de parar e reverter é que, por estar sempre no mercado, você nunca perde grandes movimentos. Outra vantagem é a simplicidade. Quando há regras e condições separadas para entrar e sair de negociações, há mais complexidade e mais coisas que podem dar errado. Combinar entradas e saídas significa que menos decisões de tempo têm que ser tomadas, o que pode significar menos erros.
Por outro lado, pode-se argumentar que as melhores condições para sair de uma negociação raramente são as mesmas que as de entrar na direção oposta; que entrar e sair de negociações são decisões inerentemente separadas que devem, portanto, empregar regras e lógica separadas. Outra possível desvantagem de estar sempre no mercado é que a estratégia será negociada em todas as lacunas de abertura. Um grande intervalo de abertura contra a posição pode significar uma grande perda antes que a estratégia seja capaz de reverter. Estratégias que entram e saem de forma mais seletiva ou que saem no final do dia podem minimizar o impacto da abertura de lacunas.
Como o objetivo é construir uma estratégia forex, o MetaTrader 4 (MT4) é uma escolha óbvia para a plataforma de negociação, pois o MetaTrader 4 é projetado principalmente para forex e é amplamente usado para negociar esses mercados (ver, por exemplo, MetaTrader vs. TradeStation : Uma comparação de idiomas). No entanto, nos últimos anos, a TradeStation tem visado os mercados forex de forma muito mais agressiva. Dependendo do seu volume de negociação e / ou nível de conta, é possível negociar os mercados cambiais através da TradeStation sem incorrer em qualquer taxa de plataforma ou pagar comissões. Os spreads são supostamente apertados com boa liquidez nos principais pares de moedas estrangeiras. Por estas razões, ambas as plataformas foram direcionadas para este projeto.
Vários problemas surgem quando segmentam várias plataformas simultaneamente. Primeiro, os dados podem ser diferentes em plataformas diferentes, 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 em ambas as séries de dados simultaneamente. 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 Builder são mostradas abaixo na Figura 1. Como pode ser inferido a partir da tabela Market Data na figura, o mercado forex Euro / dólar foi direcionado (EURUSD) com um tamanho de barra de 4 horas (240 minutos). Outros bar tamanhos ou mercados teriam servido tão bem. 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), então o mesmo intervalo de datas foi usado para obter a série de dados equivalente da TradeStation 1). 80% dos dados foram utilizados para Building (combinados in-sample e "out-of-sample"), com 20% (6/20/14 a 2/10/15) reservados para validação. 80% dos 80% originais foram então definidos para & quot; na amostra & quot; com 20% configurado para & quot; fora da amostra & quot; como mostrado na Fig. 1. O spread bid / ask foi definido para 5 pips, e os custos de negociação de 6 pips ou US $ 60 por lote de tamanho normal (100.000 ações) foram assumidos por turno. Ambas as séries de dados foram incluídas na compilação, conforme indicado pelas marcas de seleção na coluna à esquerda da tabela Market Data.
Figura 1. Configurações de dados de mercado para construir uma estratégia de forex para o MetaTrader 4 e TradeStation.
Outro possível problema ao segmentar 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 do indicador serão diferentes dependendo de qual plataforma está selecionada. Para evitar essa possível fonte de discrepância, quaisquer indicadores que avaliem diferentemente no MetaTrader 4 do que na TradeStation devem ser eliminados da compilação, o que significa que os seguintes indicadores devem ser evitados:
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