신경 네트워크 소프트웨어 forex

외환 신경망 소프트웨어.

인공 신경망 (ANN)과 같은 현대 기술은 여러 가지 이유로 고주파수 거래에 가장 적합합니다. 첫째, 그들은 인간 지능을 모방하지만 그들은 인간의 지능 수준에 거의 도달하지 못하기 때문에 인간이 쉽게 일할 수있는 시간 척도로 그러한 기술을 사용하는 것은 중요하지 않습니다. 그들의 장점은 작동 속도와 지속적인 활동에서 비롯됩니다.

둘째, 신경망을 효율적으로 학습하기 위해 많은 양의 데이터가 필요하며, 이 양의 데이터는 고주파수 거래에서만 발견됩니다. Forex는 모두 일일 또는 주간 시간 규모에 관한 관련성이 낮은 과거 데이터가있는 도구가 거의 없습니다.

또한, 고주파 거래는 계측기의 진정한 가치를 둘러싼 소음을 파악하는 스캘핑 전략의 한 유형입니다. 이것은 근본적인 분석에 따라 도구의 의미있는 움직임을 따르려고 시도하는 장기 거래와는 다릅니다.

인공 신경망.

작업 할 좋은 시간 규모는 분 단위의 시간 규모입니다. 이 시간 규모는 지역 고지에서 판매하고 지역 최저 가격으로 구매하기 위해 알고리즘에 의해 포착되는 잡음으로 가득 차 있습니다.

이것은 다음 10 분 최고를 예측하기 위해 훈련 된 간단한 신경 네트워크를 사용하여 증명할 수 있습니다. 신경 네트워크가 어떻게 작동하는지 정확하게 알고 싶다면 3 월 한 달 동안 내 기사를 읽는 것이 좋습니다. 신경망과의 거래 2 부.

위의 그래프에서 주석 (high 0 ~ -10)은 & ldquo; present & rdquo;로 간주되는 분 0과 관련하여 분 (0)과 분 (-10) 사이의 간격에서 가장 높음을 의미합니다. 이 훈련은 올해의 훈련과 데이터를위한 2012 년의 데이터와 함께 유전 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.

무슨 일이 일어나고있는 것은 중복되는 & ldquo; high to high & rdquo; 미래의 높은 움직임에서 높은 움직임을 예측하기위한 움직임. 이는 우리가 과거의 최고치가 이미지나 갔는지 여부를 결코 알지 못하기 때문에 실제적으로 사용될 수 없습니다. 가까운 네트워크와 가까운 네트워크는 작동하지 않습니다. 그 이유는 높음 (및 낮음)이 닫기보다 훨씬 많은 정보를 보유하기 때문입니다. 닫기는 시간의 전체 기간을 나타내며, 닫기는 단일 한 순간을 나타냅니다.

미래에 대해 진실로 예측되고있는 것을 보여주는 짧은 시간 규모에서 이전부터 다음으로 높은 움직임을 예측하는 것만 가능합니다. 거기에서 & ldquo; close & rdquo;를 예측하는 것은 사소한 일이었습니다. 운동은 적어도 나 혼자만의 경우는 아니었다. 작업에서의 메커니즘을 이해하는 데는 며칠이 걸렸지 만, 결과는 실제로 내 기대를 능가했습니다.

우선, 최고 또는 최저를 사용하지 않을 것이지만 오히려 최고 및 최저 (AHL) 사이의 평균을 사용하려고합니다.

나는 처음부터 다음 AHL에 가까운 운동을 예측하려고 시도했지만 이것은 효과가 없었습니다. 이것은 정말로 이상하고 비논리적 인 것처럼 보였다. AHL (-10 to 0)에서 AHL (0 to 10)까지 예측할 수 있었기 때문에 AHL (-10 to 0) 이동에 가까운 쪽 (0)을 순서대로 추가 할 수있는 것처럼 보였습니다. 다음 AHL 운동에 가까운 것을 예측하지만 이것은 효과가 없습니다.

내 머리를 긁고 복잡한 반복적 인 신경망, 의사 결정 트리 및 가장 가까운 이웃 알고리즘과 같은 몇 가지 다른 전술을 시도했지만 아무 것도 효과가 없었습니다.

사실은 AHL을 AHL 운동으로 정확하게 예측할 수 없다는 것입니다. 예측과 실제 움직임 간의 상관 관계는 약 0.4에 불과합니다. 그래도 AHL (-10 to 0)과 AHL (0 ~ 10) 운동의 양성 AHL (0 ~ 10)이 AHL (-10 ~ 0)보다 낮다고 예측하면 올바른 기회가 있어야합니다 AHL 운동에 가까운 예측. 따라서 네트워크가 AHL에서 AHL 로의 부정적인 움직임을 예측할 때 AHL (-10 ~ 0)보다 근접한 경우 (0)를 선택하고 반대로 AHL보다 가까운 값 (0) 인 경우를 선택했습니다. (-10에서 0), AHL에서 AHL 로의 이동이 양성으로 예측되었다. 마지막으로, 획기적인 결과로, 이제는 AHL에 가까운 것으로 예상 할 수 있으며 경우의 절반에 가까운 동작까지도 예측할 수 있습니다. 예측과 가까운 움직임에 가까운 실제와의 상관 관계는 예상대로 증가했지만 기대했던 것보다 훨씬 많았습니다. AHL에서 AHL 로의 움직임이 증가 할 것으로 예상되지만 가까운 (0)이 AHL (-10에서 0)보다 높을 때, AHL에 가깝게 또는 가까운 운동에 가까운 반대 예측이 이루어져야합니다.

분 시간 규모.

위의 이미지는 분 단위의 시장 이동에 대한 이상적인 전망을 보여줍니다. 가격은 진동의 반주기가 약 10 분의 실제 값 주변에서 진동합니다.

현실적으로 악기의 진정한 가치도 바뀌지 만 그다지 중요하지 않습니다. 스컬 핑에 대해 이야기 할 때 실제로 중요한 것은 우발적 인시기입니다. 일단 가격이 충분히 많이 올라가고 고원하기 시작하면, 구매할 때와 반대로 팔 때가 있습니다.

이것은 이전에 발생한 문제에 대한 가장 좋은 설명입니다. AHL에서 AHL 로의 이동 (평균 높음 낮음)은 예측 가능하지만, 닫기 이미지는 아래 이미지와 같이 시간 0에서의 닫기가 마지막 AHL과 비교하여 어디에 있는지 알게 된 후에 만 ​​추론 할 수 있습니다. 이 정보가 신경망에 사용 가능했지만 인공 신경망을 해결하는 것은 매우 어려운 문제인 것 같습니다. 마지막 문제를 풀기 위해 하위 문제를 푸는 것. 이것은 유인원과 특정 새와 같은 매우 지적인 동물의 특성이기도합니다.

물론, 사물은 너무 깨끗하고 단순하지 않습니다. 진동의주기는 그리 안정적이지 않으며 진동의 진폭은 시간대에 따라 변하고 차트는 분명히 위에 묘사 된 것처럼 부드럽 지 않습니다. 상한과 하한은 그 점에서 지표로 사용하는 것보다 훨씬 도움이됩니다. 단일 시점이 아닌 전체 기간을 기술한다는 사실 때문에 시간이 변하지 않는 품질을 가지고 있습니다. 왜 예측할 수 없는지에 대한 이유는 무엇입니까? 가깝게 움직임을 닫습니다.

마지막으로, 이론이 완벽하지 않기 때문에 오류가 발생하고 약화가 발생합니다. 중요한 것은 이러한 전략이 커미션 및 스프레드 비용보다 더 많은 수익을 창출 할 수 있는지 여부입니다.

전파와 위임.

매도 호가 스프레드와 수수료는 장기 거래에 중요하지 않지만 고주파 거래에서는 매우 중요합니다. 평균 10 분간의 움직임을 감안할 때 수익이 발생하려면이 시간 규모에 맞춰 전략을 세우는 것이 수익 창출과 손실 마진을 동등하게 유지하면서 최소 70 %의 수익성있는 거래가 필요할 것이라고 계산했습니다. 달리 말하자면, 평균적인 거래는 수익성이있는 전략을 위해 1.5 pips 이상을 벌어야합니다. 이것은 dukascopy의 가장 큰 커미션 율과 EURUSD의 평균 bid-ask spread를 사용하여 계산됩니다. 이것은 주문이 즉시 처리되지 않기 때문에 발생하는 확산을 고려하지 않습니다. 그러나 시간 제한이있는 주문을하면 정렬 문제를 제한 할 수 있습니다.

HFT 전략은 이론적으로 거래 당 평균 4 pips의 이익을 달성하지만, 몇 가지 요인을 고려하지 않은 역 테스트를 통해 얻을 수 있습니다. 실제 결과는 더 나빠질 것이고 더 많은 문제가 발생할 것입니다. 그러나 이것은 HFT 전략을 더 발전시키기위한 견고한 토대입니다.

jforex 로봇은 아직 설정되지 않았습니다. 결과는 jforex 플랫폼을 사용하여 다운로드 한 데이터로 직접 설정 한 백 테스트 결과입니다. 나는 지금 자동화 된 전략을 쓰고있다. 이 전략이 jforex 백 테스트와 비슷한 결과를 보여 주면 아주 좋은 징조가 될 것입니다. 그러나이 전략에 대해 매우 흥분하기는하지만 성배를 아직 성지라고 부르지 마십시오.

외환 신경망 소프트웨어.

Forex를위한 하이브리드 신경망 정지 및 역전 전략.

Michael R. Bryant.

뉴럴 네트워크는 수년간 거래 시스템에서 다양한 수준의 성공으로 사용되어 왔습니다. 그들의 주요 매력은 비선형 구조가 표준 지표 기반 거래 규칙보다 가격 이동의 복잡성을 더 잘 포착 할 수 있다는 것입니다. 비판 중 하나는 신경망 기반 거래 전략이 지나치게 적합하기 때문에 새로운 데이터에서 잘 수행되지 않는다는 것입니다. 이 문제에 대한 가능한 해결책은 신경망과 규칙 기반 전략 논리를 결합하여 하이브리드 유형의 전략을 만드는 것입니다. 이 기사에서는 Adaptrade Builder를 사용하여이 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.

특히이 기사에서는 다음을 설명합니다.

거래 항목에 대한 신경망과 규칙 기반 논리를 결합합니다.

동시에 여러 플랫폼 타겟팅 (MetaTrader 4 및 TradeStation)

비대칭 정지 - 및 - 역 논리를 사용하여 전략 개발.

intraday forex 데이터 사용.

마지막 전략을 검증하는 데 사용되는 세 번째 세그먼트 데이터 접근 방식이 사용됩니다. MetaTrader 4 및 TradeStation에 대한 결과 전략 코드가 표시되며 각 플랫폼에 대해 검증 결과가 긍정적임을 입증합니다.

무역 진입 필터로서의 신경망.

수학적으로 신경망은 하나 이상의 출력 값을 생성하는 하나 이상의 가중 입력의 비선형 조합입니다. 거래의 경우, 신경망은 일반적으로 (1) 미래 가격 움직임의 예측 또는 (2) 거래를위한 지표 또는 필터의 두 가지 방법 중 하나로 사용됩니다. 여기에서 지표 또는 거래 필터로 사용하는 것이 고려됩니다.

지표로서, 신경망은 거래가 시작되기 전에 만족 되어야만하는 추가 조건 또는 필터 역할을합니다. 네트워크에 대한 입력은 전형적으로 모멘텀, 스토캐스틱, ADX, 이동 평균 등과 같은 다른 기술 지표와 이전 가격의 가격 및 조합입니다. 입력은 크기가 조정되고 신경망은 출력이 -1과 +1 사이의 값이되도록 설계되었습니다. 한 가지 방법은 출력이 0.5와 같은 임계 값보다 크거나 같으면 긴 입력을 허용하고 출력이 임계 값의 음보다 작거나 같은 경우 짧은 입력을 허용하는 것입니다. 예 : -0.5. 이 조건은 기존 입력 조건에 추가됩니다. 예를 들어, 긴 입력 조건이있는 경우, 참이어야하고 신경망 출력은 긴 입력에 대한 임계 값과 적어도 같아야합니다.

뉴럴 네트워크를 설정할 때, 통상적으로 상인은 입력 및 네트워크 토폴로지를 선택하고 "트레이닝 (training)"을 담당 할 것이다. 최적의 가중치를 결정하는 네트워크 아래에 나와있는 것처럼 Adaptrade Builder는 소프트웨어가 기반으로하는 진화 적 빌드 프로세스의 일부로 이러한 단계를 자동으로 수행합니다. 신경망을 거래 필터로 사용하면 다른 규칙과 쉽게 결합하여 기존의 규칙 기반 방식의 최상의 기능과 신경망의 장점을 결합한 하이브리드 거래 전략을 만들 수 있습니다. 간단한 예를 들어, 빌더는 이동 평균 크로스 오버 규칙을 신경망과 결합하여 빠른 이동 평균이 느린 이동 평균을 초과하고 신경망 출력이 임계 값 이상인 경우 긴 위치가 취해질 수 있습니다.

Stop-and-Reverse 거래 전략.

stop-and-reverse 거래 전략은 항상 길거나 짧은 시장에 존재하는 전략입니다. 엄밀히 말하면, "정지 및 역전" 정지 주문에 도달했을 때 거래를 취소한다는 의미입니다. 그러나, 나는 그것을 장단점에서 장단기로 전환하는 모든 거래 전략에 대한 단문으로 사용하므로 항상 시장에 나와 있습니다. 이 정의에 따라 주문이 중지 명령 일 필요는 없습니다. 시장을 이용하여 진입하거나 역으로 전환하거나 주문을 제한 할 수 있습니다. 또한 각면에서 동일한 논리 또는 동일한 주문 유형을 사용할 필요는 없습니다. 예를 들어, 중지 주문에 long (그리고 exit short)을 입력하고 각 entry / exit에 대해 다른 규칙과 조건을 사용하여 시장 주문에 short (그리고 long exit)를 입력 할 수 있습니다. 이것은 비대칭 정지 - 및 역방향 전략의 한 예입니다.

stop-and-reverse 전략의 가장 큰 장점은 항상 시장에 나와 있으면 큰 움직임을 놓치지 않는 것입니다. 또 다른 장점은 단순성입니다. 거래를 시작하고 종료하기위한 별도의 규칙과 조건이있는 경우 더 복잡하고 더 많은 것이 잘못 될 수 있습니다. 항목과 종료를 결합하면 타이밍 결정이 줄어들며 실수가 줄어들 수 있습니다.

반면에, 거래를 종료하기위한 최적의 조건은 반대 방향으로 진입하는 조건과 거의 동일하다고 주장 할 수있다. 진입 및 퇴출 거래는 본질적으로 분리 된 결정이므로 별도의 규칙과 논리를 사용해야합니다. 항상 시장에 존재한다는 또 다른 잠재적 인 단점은 전략이 모든 오프닝 갭을 통해 거래 될 것이라는 점입니다. 포지션과의 커다란 격차는 전략이 반전되기 전에 막대한 손실을 의미 할 수 있습니다. 보다 선택적으로 출입하는 전략이나 하루가 끝날 때 퇴장하는 전략은 공백을 메우는 영향을 최소화 할 수 있습니다.

목표는 외환 전략을 수립하는 것이므로 MetaTrader 4 (MT4)는 MetaTrader 4가 주로 외환을 위해 설계되었으며 해당 시장을 거래하는 데 널리 사용된다는 점에서 거래 플랫폼에 대한 확실한 선택입니다 (예 : MetaTrader vs. TradeStation : 언어 비교). 그러나 최근 몇 년간 TradeStation은 외환 시장을보다 공격적으로 타깃으로 삼았습니다. 귀하의 거래량 및 / 또는 계정 수준에 따라 플랫폼 수수료를받지 않고 커미션을 지불하지 않고도 TradeStation을 통해 외환 시장을 거래 할 수 있습니다. 스프레드는 주요 외환 쌍에 좋은 유동성으로 타이트하게 보도되고있다. 이러한 이유로 두 플랫폼 모두이 프로젝트의 대상이었습니다.

여러 플랫폼을 동시에 타겟팅 할 때 몇 가지 문제가 발생합니다. 첫째, 시간대, 일부 막대의 가격 견적, 수량 및 사용 가능한 날짜 범위가 서로 다른 플랫폼에 따라 데이터가 다를 수 있습니다. 이러한 차이를 완화하기 위해 두 플랫폼에서 모두 데이터를 얻었으며이 전략은 두 데이터 시리즈에 동시에 적용되었습니다. 따라서 최상의 전략은 데이터의 차이에도 불구하고 두 데이터 시리즈 모두에서 잘 작동하는 전략이었습니다.

그림 1의 Market Data 테이블에서 추측 할 수있는 바와 같이 유로 / 달러 외환 시장은 4 시간 (240 분)의 막대 크기를 가진 EURUSD를 목표로했습니다. 다른 바 크기 나 시장도 마찬가지였습니다. 필자는 MT4 플랫폼을 통해 그림 1 (데이터 시리즈 # 2)에 표시된 날짜 범위로 표시된만큼의 데이터를 얻을 수 있었기 때문에 동일한 날짜 범위가 TradeStation에서 동일한 데이터 시리즈를 얻는 데 사용되었습니다 (데이터 시리즈 # 1). 데이터의 80 %는 검증을 위해 따로 보관되는 20 % (6/20/14에서 2/10/15)와 함께 Building (샘플 내 및 "out-of-sample"결합)에 사용되었습니다. 이어서, 원래의 80 %의 80 %가 "샘플 내"로 설정되었다. 20 %가 "샘플 밖"으로 설정된 경우, 매도 / 매도 스프레드는 5 pips로 설정되었고, 라운드 컷 당 6 pips 또는 풀 사이즈 로트 (100,000 주) 당 60 달러의 거래 비용이 가정되었다. 두 데이터 시리즈는 Market Data 테이블의 왼쪽 열에있는 확인 표시에 표시된대로 빌드에 포함되었습니다.

그림 1. MetaTrader 4 및 TradeStation의 외환 전략을 수립하기위한 마켓 데이터 설정.

여러 플랫폼을 대상으로 할 때 또 다른 잠재적 인 문제점은 지원되는 각 플랫폼이 해당 표시기를 계산하는 방식을 복제하도록 설계 되었기 때문에 선택되는 플랫폼에 따라 표시기 값이 달라질 수 있다는 것입니다. 이러한 불일치의 원인을 피하기 위해 MetaTrader 4에서 TradeStation보다 다르게 평가되는 지표는 빌드에서 제거되어야합니다. 이는 다음과 같은 지표를 피해야한다는 것을 의미합니다.

천천히 D 확률 적.

빠른 확률론.

두 플랫폼 모두에서 사용할 수있는 다른 모든 표시기는 두 플랫폼에서 같은 방식으로 계산됩니다. TradeStation에는 Builder에서 사용할 수있는 모든 표시기가 포함되어 있지만 MetaTrader 4에서는 사용할 수 없습니다. 따라서 두 플랫폼 모두에서 사용할 수있는 지표 만 포함하려면 Builder에서 코드 유형으로 MetaTrader 4 플랫폼을 선택해야합니다. 그러면 빌드 세트에서 MT4에 사용할 수없는 지표가 자동으로 제거되므로 두 플랫폼 모두에서 사용할 수있는 지표가 남습니다. 또한 각 플랫폼에서 얻은 볼륨 데이터의 차이점을 발견 했으므로 빌드 세트에서 모든 볼륨 종속적 인디케이터를 제거했습니다. 마지막으로 데이터 파일 간의 시간대가 다르기 때문에 시간 표시기가 제거되었습니다.

아래의도 2에서, 빌드 세트에서 사용되는 인디케이터리스트는 빌드 프로세스 ( "고려"컬럼)에 의해 인디케이터가 고려되었는지 여부에 따라 정렬되어 도시된다. 위에서 논의 된 이유로 지표가 제거되면 목록 상단에 표시됩니다. "Simple Mov Ave"로 시작하는 나머지 표시기는 모두 빌드 세트의 일부였습니다.

그림 2. 빌드 세트에서 제거 된 지표를 보여주는 Builder의 표시기 선택.

빌드 프로세스에서 사용 된 평가 옵션은 그림 3과 같습니다. 앞서 설명한 것처럼 MetaTrader 4가 코드 출력 선택으로 선택되었습니다. Builder에서 전략을 작성한 후에는 코드 유형을 포함하여 평가 옵션 탭의 옵션을 변경하고 전략을 재평가 할 수 있으며 선택한 언어로 코드를 재 작성합니다. 이 기능은 MetaTrader 4를위한 전략을 수립 한 후 최종 전략을위한 TradeStation 코드를 얻는 데 사용되었습니다.

그림 3. EURUSD forex 전략을위한 빌더의 평가 옵션.

정지 및 후진 전략을 생성하기 위해 아래 그림 4와 같이 모든 출구 유형이 빌드 세트에서 제거되었습니다. 세 가지 유형의 진입 명령 (시장, 정지 및 제한)은 모두 "고려하십시오"로 남았습니다. 이는 빌드 프로세스가 빌드 프로세스 중에 고려할 수 있음을 의미합니다.

그림 4. Builder에서 선택한 주문 유형을 사용하여 중지 및 후진 전략을 작성하십시오.

Builder 소프트웨어는 항목 및 / 또는 종료에 대한 규칙 기반 논리 조건을 자동으로 생성합니다. 전략에 신경망을 추가하기 위해, "진입 조건에서 신경망을 포함"옵션을 선택하는 것만으로 충분하다. Strategy Options (전략 옵션) 탭에서 아래 그림 5와 같이 신경망 설정이 기본값으로 유지됩니다. 정지 및 역 논리의 일부로서, Market Sides 옵션은 Long / Short로 설정되고, & quot; 새로운 거래를 시작하기 전에 종료를 기다리는 & quot; 확인되지 않았습니다. 후자는 반전시 현재 오더를 종료하도록 엔트리 오더를 활성화하는 데 필요합니다. 다른 모든 설정은 기본값으로 두었습니다.

그림 5. 규칙 기반 및 신경 네트워크 조건을 모두 사용하여 하이브리드 전략을 작성하기 위해 Builder에서 선택된 전략 옵션.

Builder에서 빌드 프로세스의 진화 적 특성은 그림 6에서와 같이 메트릭 탭에 정의 된 목표 및 조건에 따라 계산 된 적합성에 따라 결정됩니다. 빌드 목표는 간단하게 유지됩니다. 최소 이익을 극대화하면서 순이익 최대화 복잡성, 순이익에 비해 상대적으로 작은 가중치를 부여했습니다. 일반적인 전략 품질에 대한 상관 계수 및 중요성뿐만 아니라 거래의 평균 막대 및 거래 수를 포함하는 구축 조건에 중점을 두었습니다.

처음에는 거래의 평균 막대 만 구축 조건으로 포함되었습니다. 그러나 일부 초기 빌드에서는 당기 순이익이 거래 기간보다 선호되어 거래 수 메트릭이 추가되었습니다. 거래 횟수 (209 ~ 418)의 지정된 범위는 빌드 기간의 막대 수에 따라 15 ~ 30 바 사이의 평균 거래 길이와 같습니다. 결과적으로, 이 측정 기준을 추가하는 것은 무역 길이 목표에 더 많은 중점을 두었고, 결과적으로 원하는 무역 범위의 범위를 가진 인구가 더 많아졌습니다.

그림 6. 메트릭 탭에서 설정 한 빌드 목표 및 조건에 따라 적합성 계산 방법이 결정됩니다.

& quot; 인기 전략 선택 조건 & quot; 빌드 조건의 경우와 같이 빌드 기간 동안이 아니라 전체 데이터 범위 (별도의 유효성 검사 세그먼트 제외)에서 최상위 전략 조건을 평가한다는 점을 제외하고는 빌드 조건을 복제하십시오. 최상위 전략 조건은 프로그램이 별도의 모집단에서 모든 조건을 충족시키는 전략을 따로 설정하는 데 사용됩니다.

최종 설정은 아래 그림 7과 같이 [빌드 옵션] 탭에서 수행됩니다. 여기에서 가장 중요한 옵션은 모집단 크기, 세대 수 및 "샘플 외"를 기반으로 재설정 할 수있는 옵션입니다. 공연. 인구 규모는 인구의 다양성을 충분히 확보 할 수있을 정도로 커지도록 선택되었으며 합리적인 시간 내에 구축하기에 충분히 작습니다. 세대 수는 결과가 수렴하기 시작하기 위해 몇 가지 예비 빌드를 수행하는 데 걸린 시간을 기준으로합니다.

그림 7. 빌드 옵션에는 모집단 크기, 세대 수, & quot; 샘플 외 & quot;를 기반으로 모집단을 재설정하는 옵션이 포함됩니다. 공연.

& quot; OOS (Out-of-Sample) 성능에서 초기화 & quot; 옵션은 지정된 조건이 충족되면 지정된 세대 수 이후에 빌드 프로세스를 시작합니다. 이 경우에, 모집단은 "샘플 밖"(out-of-sample) 순이익은 20,000 달러 미만입니다. 이 값은 사전 테스트를 기준으로 선택 되었기 때문에 충분히 도달 할 수 없을만큼 높은 값입니다. 결과적으로 빌드 프로세스는 수동 중지 될 때까지 30 세대마다 반복되었습니다. 이것은 프로그램이 오랜 기간 동안 최고 전략 조건에 기반한 전략을 식별하게하는 방법입니다. 정기적으로 상위 전략 인구를 확인하고 적절한 전략을 찾으면 구축 프로세스를 취소 할 수 있습니다.

나는 "out-of-sample"을 넣는다. 따옴표 안에. "아웃 오브 샘플" 기간이 이러한 방식으로 모집단을 재설정하는데 사용되는 경우, "샘플 밖" 기간은 더 이상 진정한 표본이 아닙니다. 이 기간은 현재 빌드 프로세스를 안내하는 데 사용되고 있으므로 샘플 기간의 일부분이됩니다. 위에서 설명한 것처럼 유효성 검사를 위해 세 번째 세그먼트를 따로 설정하는 것이 좋습니다.

몇 시간의 처리 및 자동 재 구축 횟수를 거친 후 Top Strategies 인구에 적합한 전략이 발견되었습니다. 폐쇄 형 무역 주식 곡선은 아래 그림 8에 나와 있습니다. 이 주식형 곡선은 두 거래에서 일정한 실적을 보였으며 두 거래에서 동일한 결과를 나타 냈습니다.

그림 8. EURUSD stop-and-reverse 전략에 대한 비공개 주식 거래 곡선.

유효성 검사 기간 동안 전략을 확인하기 위해 시장 탭 (그림 1 참조)의 날짜 컨트롤이 데이터 종료 날짜 (2015 년 2 월 11 일)로 변경되고 전략은 평가를 선택하여 재평가되었습니다 명령을 사용하십시오. 결과는 아래 그림 9와 같습니다. 빨간색 상자의 유효성 검사 결과는 전략이 빌드 프로세스 중에 사용되지 않은 데이터를 유지하고 있음을 보여줍니다.

그림 9. 유효 기간을 포함하여 EURUSD stop-and-reverse 전략에 대한 비공개 주식 거래 곡선.

최종 점검은 해당 플랫폼에 대한 코드 출력 옵션을 사용하여 각 데이터 시리즈에서 전략을 수행하는 방법을 개별적으로 확인하는 것입니다. 위에서 설명한 것처럼 (1) 코드 유형 및 (2) 데이터 계열에 따라 결과에 차이가있을 수 있기 때문에 이는 필요합니다. 선택한 설정이 이러한 차이를 최소화했는지 확인해야합니다. MetaTrader 4의 전략을 테스트하기 위해 Markets 탭에서 TradeStation의 데이터 시리즈를 선택 해제하고 전략을 재평가했습니다. 그 결과를도 10에 아래에 나타내 었으며, 이는도 9의 하부 곡선과 동일하다.

그림 10. MetaTrader 4의 유효 기간을 포함하여 EURUSD 중지 및 역전 전략에 대한 비공개 주식 거래 곡선.

마지막으로 TradeStation의 전략을 테스트하기 위해 TradeStation의 데이터 시리즈를 선택하고 MetaTrader 4의 시리즈를 Markets 탭에서 선택 취소하고 코드 출력을 "TradeStation"으로 변경했습니다. 그 전략은 재평가되었다. 그 결과는도 11에 아래에 도시되어 있고 예상대로도 9의 중간 곡선과 매우 유사하게 나타난다.

그림 11. TradeStation의 유효 기간을 포함하여 EURUSD 중지 및 역전 전략에 대한 비공개 주식 거래 곡선.

두 플랫폼의 코드는 아래 그림 12에 나와 있습니다. 이미지를 클릭하면 해당 플랫폼의 코드 파일이 열립니다. 코드를 검토하면 전략의 규칙 기반 부분이 장기 및 단기에 대해 다양한 변동성 관련 조건을 사용한다는 것을 알 수 있습니다. 신경망 입력은 요일, 추세 (ZLTrend), 일중 최고, 오실레이터 (InvFisherCycle, InvFisherRSI), 볼린저 밴드 및 표준 편차를 비롯한 다양한 지표로 구성됩니다.

이 전략의 하이브리드 성은 TradeStation 코드의 코드 구문에서 직접 볼 수 있습니다.

EntCondL 및 NNOutput & gt; = 0.5 인 경우, 시작한다.

구매 ( "EnMark-L") NShares는 시장에서 다음주를 공유합니다.

변수 "EntCondL" 는 룰 - 기반 엔트리 조건을 나타내고, "NNOut"는 룰 - 기반 엔트리 조건을 나타낸다. 신경망의 출력입니다. 긴 입력 순서를 지정하려면 두 조건이 모두 true 여야합니다. 짧은 입력 조건은 동일한 방식으로 작동합니다.

그림 12. EURUSD stop-and-reverse 전략을위한 거래 전략 코드 (왼쪽, MetaTrader 4, 오른쪽, TradeStation). 그림을 클릭하면 해당 코드 파일이 열립니다.

이 기사에서는 Adaptrade Builder로 stop-and-reverse (항상 시장에 나와있는) 접근법을 사용하여 EURUSD를위한 하이브리드 규칙 기반 / 신경망 전략을 구축하는 과정을 살펴 보았습니다. 각 플랫폼에서 동일한 방식으로 작동하는 지표의 공통 하위 집합을 선택하여 여러 플랫폼에서 전략 코드를 생성하는 방법을 보여주었습니다. 장단기에서 후퇴로 역전되는 전략을 생성하는 데 필요한 설정이 기술되었으며 결과적인 전략이 별도의 유효성 검증 세그먼트에서 긍정적으로 수행 되었음이 입증되었습니다. 또한이 전략이 각 플랫폼에 대해 데이터 및 코드 옵션을 사용하여 비슷한 결과를 생성했음을 확인했습니다.

위에서 언급했듯이 정지 및 역 접근에는 몇 가지 단점이 있으며 모든 사람에게 호소력이 없을 수 있습니다. 그러나 외환 시장은 24 시간 내내 거래되기 때문에 항상 시장 접근 방식이 외환 데이터에 더 매력적일 수 있습니다. 결과적으로 세션 오프닝 갭이 없으며 거래 주문은 항상 활성화되어 시장 변화에 따라 거래를 되돌릴 수 있습니다. 하루 동안의 데이터 (4 시간 막대)를 사용하면 빌드 프로세스에서 더 많은 데이터 막대가 제공되었지만 전략의 항상 시장 특성으로 인해 거래가 밤새도록 수행된다는 점에서 상당히 임의적이었습니다.

빌드 프로세스는 길고 짧은 진입을위한 다양한 조건을 전개 할 수 있었기 때문에 비대칭 스톱 앤드 리버스 전략이 가능했습니다. 이름에도 불구하고 시장, 정지 및 제한 주문은 모두 각 측면에 대해 독립적으로 구축 프로세스에 의해 고려되었지만 결과적인 전략은 시장 주문에 대한 장기 및 단기 거래를 시작합니다. 실제로 장기간에서 단기로 반전하는 것은 전략이 현재 길기 때문에 시장에서 주식의 수를 두 배로 줄이는 것을 의미합니다. 예를 들어, 현재의 긴 포지션이 100,000 주라면, 시장에서 200,000 주를 판매 할 수 있습니다. 마찬가지로, 현재 짧은 포지션이 100,000 주라면, 시장에서 20 만 주를 사면서 단기에서 장기로 반전 할 수 있습니다.

이상적인 것보다 더 짧은 가격 내역이 사용되었습니다. 그럼에도 불구하고 그 결과는 밸리데이션 부문에서 긍정적이었고 과도한 전략이 아니었다. 이는 전략을 시장에 과도하게 적용하지 않고도 신경망을 거래 전략에 사용할 수 있다는 생각을 뒷받침합니다.

여기 제시된 전략은 실제 거래를위한 것이 아니며 실시간 추적 또는 거래에서 테스트되지 않았습니다. 그러나이 기사는 EURUSD 또는 기타 시장에 대한 유사한 전략을 개발하기위한 템플릿으로 사용할 수 있습니다. 항상 그렇듯이 개발하는 모든 거래 전략은 실시간 추적 또는 개별 데이터로 철저히 테스트하여 결과를 확인하고 실시간 거래에 앞서 전략의 거래 특성을 익히도록해야합니다.

이 기사는 Adaptrade Software 뉴스 레터의 2015 년 2 월호에 실렸습니다.

HYPOTHETICAL 또는 SIMULATED PERFORMANCE 결과는 특정 제한이 있습니다. 실제 성과 기록과 달리, 시뮬레이션 된 결과는 실제 거래를 나타내지 않습니다. 또한 거래가 실제로 실행되지 않았기 때문에 결과가 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인에 영향을 미치거나 과다 또는 과소 보상을받을 수 있습니다. 시뮬레이션 된 거래 프로그램은 일반적으로 통보의 이익을 고려하여 설계되었다는 사실을 인정합니다. 어떠한 계정도 이익이나 손실을 달성 할 가능성이있는 것으로 나타나지 않습니다.

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신경망 예 1 :

여기에는 디자인 문제에서 결과 신경 네트워크 코드를 원하는 거래 플랫폼으로 이식하는 것과 같은 "전체주기"가 포함됩니다.

신경망 예제 2 :

그것의 매개 변수에 대한 사전 지식없이 무역 시스템 만들기. 신경망 최적화는 시장 데이터를 기반으로 자동으로 수행됩니다.

언제나 그렇듯이, 완성 된 트레이닝 신경 네트워크 이후, 그것은 당신의 choic의 거래 플랫폼에 이식되므로, Neural 네트워크 거래는 당신이 편한 환경에서 수행됩니다.

신경망 예제 3 :

주식 및 외환 거래를위한 네트워크 적용.

신경망 패턴 인식을 돕는 데 사용되는 자체 구성지도.

신경망 소개.

이것은 신경 회로망에 대한 초보자의 소개로서, Feedforward Backpropagation Neural Networks라고 불리는 특별한 유형의 신경 회로망입니다.

뉴럴 네트워크 튜토리얼은 기본 용어, 작업 원칙 및 신경망을 사용하여 수행 할 수있는 실용적인 신경 네트워크 애플리케이션을 다룹니다. 이 신경망 알고리즘은 구현하기 쉽고 이해하기 쉽기 때문에 가장 대중적인 알고리즘 중 하나입니다. 또한, 일반적으로 우수한 결과를 산출합니다.

내장 스크립팅 언어.

내장 스크립팅 언어에는 두 가지 "부분"이 있습니다. 첫 번째 부분은 일반적인 작업을 처리하며 자동화 된 방식으로 데이터를 처리하고 파일 입출력을 수행하며 차트를 그려 이미지로 저장하고 이러한 차트가있는 웹 페이지를 자동으로 만들고 작업 할 수있는 기능을 제공합니다. SQLite 데이터베이스와 훨씬 더.

두 번째 "부분"은 Cortex 신경망 소프트웨어에만 해당됩니다. 자동으로 데이터를 처리하고, 새로운 네트워크를 만들고 가르치는 등의 스크립트 (미니 프로그램)를 작성할 수 있습니다.

이제 플러그인 (타사 DLL에서 호출 된 함수)이 지원됩니다.

FOREX 거래 및 일반 거래에 적용될 때 Cortex는 유용한 도구가 될 수 있습니다. 그것은 당신이 feedforward backpropagation 신경 네트워크, 또는 신경 네트워크 유전 알고리즘, 또는 Kohonen 분류 신경 네트워크, 또는 이들의 조합, 전통적인 기술 분석 도구를 기반으로 신경 네트워크 모델을 만들 수 있습니다.

신경 네트워크 시스템이 완성 된 후에는 Cortex 내장 스크립팅 언어에서 원하는 거래 플랫폼의 스크립팅 언어로 포트 할 수 있습니다 (자세한 단계별 양식으로이 사이트에서 사용할 수있는 예제에서 다룰 수 있음) . 그 시점부터, 당신은 교역하기 위해 Cortex가 필요하지 않습니다! 당신은 단순히 당신이 좋아하는 거래 환경을 사용합니다.

신경망 프로그래밍 API.

자신의 인공 신경망 응용 프로그램에서 Cortex 프로그램에 의해 훈련 된 신경망을 사용합니다. 자신의 데이터 분석 도구에 인공 신경망의 힘을 추가하십시오. 도착한대로 데이터를 처리하고 레코드별로 기록 할 수있는 대화식 소프트웨어를 만듭니다.

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