외환 유전자 알고리즘

+

또한 분류 신경망 알고리즘 또는 신경 네트워크의 분류로 알려져 사용 코호 넨 신경망 자기 조직지도, : SnowCron SnowCron이 신경 네트워크 소프트웨어는 당신을 수 있습니다. 모든 도구는 데이터를 가져올 데이터 변환은 (폼에 인공 신경망이 이해할 수있는) 할 필요가있다. 도구를 차트하면 네트워크 훈련 동안 진행 상황을 표시하거나 입력하여 차트 생성 - 출력 - 예측 된 출력 데이터를. 이미지 처리, 데이터베이스 엔진, 인터넷, 직접 신경망 관련이없는, 하지만 여러분의 인생을 더 쉽게 만드는 것 많은 작은 것들. 내장 스크립팅 언어입니다. 즉, 차트 및 입력 / 출력 파일, 당신은 간소화하고 신경망 학습 과정을 자동으로 미세 조정을 할 수 있고, 당신에게 데이터 변환을 통해 더 많은 제어 할 수 있습니다. 내장 스크립팅 언어가 지금이 아닌, 스크립트, 고성능 기능을 필요로하는 경우, 즉 우리의 신경 네트워크 응용 프로그램에서 사용할 수없는 것을, 그것은 의미 타사 플러그인을 지원합니다, 당신은 예를 들어, 여러분이 좋아하는 프로그래밍 언어에 쓸 수 있습니다. C에 - 코어 텍스 스크립트에서 호출합니다. 신경망 예 1 : 신경망 FOREX 무역은 설계 문제에서 당신의 선택의 거래 플랫폼에 생성 된 신경 네트워크 코드를 포팅에, 전체 사이클을 포함한다. 신경망 예 2 : FOREX 거래 시스템의 신경망 유전자 알고리즘. 그것의 매개 변수에 대한 더 이전의 knowlege과, 무역 시스템 만들기. 신경망 최적화 시장 데이터에 기초하여 자동으로 수행된다. 언제나처럼, 완성 된 훈련 신경망 후. 신경망 거래 당신이 편안 환경에서 수행되도록 그것은 당신의 choic의 거래 플랫폼에 이식된다. 신경망 예 3 : 코호 넨 신경망은 주식 및 외환 거래에 대한 네트워크를 적용. 자기 조직지도 신경망을 패턴 인식을하는 데 도움이. 피드 포워드 역 전파 신경망이라는 이들의 특정 유형 - 이 신경망에 초보자의 소개입니다. 신경 네트워크 튜토리얼은 기본적인 용어, 작업의 원칙과 신경 네트워크를 사용하여 수행 할 수있는 실제적인 신경 네트워크 응용 프로그램을 포함한다. 그것을 구현하고 이해하기 쉬운으로이 신경망 알고리즘은 가장 인기있는 중 하나입니다. 또한, 일반적으로 우수한 결과를 얻을 수 있습니다. 내장 스크립팅 언어는 두 부분이 있습니다. 첫 번째 부분은, 파일 입 / 출력을 수행 할 차트를 그릴 자동으로 작동하도록, 이 차트 웹 페이지를 만들 이미지로 저장, 자동화 된 방법으로 데이터로 작업 할 수있는 기능을 제공, 일반적인 작업을 처리 SQLite 데이터베이스와 훨씬, 훨씬 더. 두 번째 부분은 코어 텍스 신경망 소프트웨어에 따라 다릅니다. 당신은 스크립트 (미니 프로그램)을 자동으로 데이터를 처리하는 등 만들고 새로운 네트워크를 가르치고, 하기를 작성할 수 있습니다. 플러그인 (타사 DLL을 호출 기능)이 지원됩니다. FOREX 거래에 적용하면, 일반에 거래를, 코어 텍스는 유용한 도구가 될 수 있습니다. 그것은 당신이 신경망 모델을 만들 수 있습니다. 피드 포워드 역 전파 신경망을 기반으로. 또는 신경망 유전자 알고리즘을. 또는 코호 넨 분류 신경망. 또는 이들의 조합, 플러스 전통적인 기술적 분석 도구를 제공합니다. 신경 네트워크 시스템이 완료되면, 당신은 코어 텍스 내장 된 스크립트 언어에서 선택의 거래 플랫폼의 스크립트 언어에 포트 (그것은 자세한 단계별 형태로, 이 사이트에서 사용할 예제에서 설명합니다) 할 수 있습니다 . 그 시점에서, 당신은 당신은 단순히 당신의 마음에 드는 거래 환경을 사용하여 거래하기 위해 코어 텍스 필요하지 않습니다. 자신의 인공 신경 네트워크 응용 프로그램에서 코어 텍스 프로그램에 의해 훈련 된 신경망을 사용하여. 자신의 데이터 분석 도구에 인공 신경망의 기능을 추가합니다. 그들이 기록으로, 기록을 도착하는 데이터를 처리 할 수​​있는 인터랙티브 소프트웨어를 만듭니다. 여기에서 관련 질문을하거나 버그를보고 할 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩은 너 한테 거래 및 블랙 박스 거래, 고급 복잡한 수학적 모델 및 수식은 금융 시장에서 고속 의사 결정과 거래를하기 위해 활용하는 거래 시스템이다라고 알고리즘 트레이딩 알고리즘 거래, 무엇입니까. 알고리즘 트레이딩 최적 반품 거래 전략을 생성하고 결정하기 위해 빠른 컴퓨터 프로그램과 복잡한 알고리즘의 사용을 포함한다. 차익 거래와 같은 일부 투자 전략 및 무역 전략 알고리즘 거래를 분해. 확산 intermarket, 시장 결정, 투기는 알고리즘 트레이딩을 통해 향상 될 수있다. 전자 플랫폼은 완전히 알고리즘 트레이딩을 통해 투자와 무역 전략을 작동 할 수 있습니다. 이와 같이, 알고리즘은 가격, 볼륨 및 타이밍 특정 조건 하에서 무역 명령을 실행 할 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩의 사용은 가장 일반적으로 인해 그들은 매일 구매 주식의 많은 양의 대형 기관 투자자에 의해 사용된다. 복잡한 알고리즘이 투자가 크게 주식의 가격에 영향을 구입하고 비용을 증가시키지 않고, 최적의 가격을 획득 할 수있다. 차익 거래 차익은 두 개의 서로 다른 개체 사이의 시장 가격의 차이입니다. 차익 거래는 일반적으로 글로벌 기업에서 실시된다. 예를 들어, 기업이 다른 나라에서 싸게 공급하거나 노동을 활용할 수 있습니다. 이 회사는 비용과 이익을 증가 절단 할 수 있습니다. 차익 거래는 차익 거래의 기회를 제공, 무역 S의 P 선물에 이용 될 수있다. 고속 알고리즘 트레이딩은 가격 차이에서 이러한 움직임과 이익을 추적 할 수 있습니다. 무역 연금 펀드와 같은 인덱스 펀드 리 밸런싱 은퇴 저축은 대부분 뮤추얼 펀드에 투자하기 전에. 뮤추얼 펀드의 인덱스 펀드는 정기적으로 펀드의 기초 자산의 새로운 가격을 일치하도록 조정됩니다. 이런 일이 발생하기 전에 미리 프로그램 거래 지침은 알고리즘 상인 투자자의 이익을 전송할 수 있습니다 알고리즘 트레이딩 지원 전략에 의해 트리거됩니다. 평균 복귀 평균 복귀는 보안의 임시 높고 낮은 가격의 평균을 계산하는 수학적 방법이다. 그것에서 멀리되거나 평균 가격을 향해가는 중 하나로 알고리즘 트레이딩은 보안의 가격의 움직임에서이 평균 잠재적 이익을 계산한다. 거래에서 암표 이익을 스캘핑 하루에 가능한 많은 시간만큼 빠르게 확산 입찰을-부탁드립니다. 가격 움직임은 보안의 확산보다 작아야합니다. 이 운동은, 분 이내에 알고리즘 트레이딩 식으로 최적화 할 수 있습니다 빠른 의사 결정을 위해 이렇게 필요성을 발생합니다. 알고리즘 트레이딩 최적화 다른 전략은 거래 비용 감소와 어두운 풀에 관련된 다른 전략을 포함한다. 년의 평균 수있는 대출 또는 담보 대출에 미납 원금의 각 달러는 뛰어난 남아있다. 일단 계산. 연간 비율 수익률은 인플레이션 등으로 인해 가격 변동에 대한 조정 투자에 깨달았다. 봄베이 거래소 민감 지수의 약어가 (센 섹스) - 봄베이 증권 거래소 (BSE)의 벤치 마크 인덱스입니다. 더 만기일과 채권. 영구 채권은 상환하지 않지만 영원히 관심의 꾸준한 스트림을 지불합니다. 의 일부. 경제 또는 금융 지수 년 시리즈의 첫 번째. 베이스 년 통상 대개의 수명 동안 어떤 시점 동사 지분 일정량으로 변환 할 수 1 본드의 임의의 레벨로 설정된다. 통계적으로 내 유전하기 Algoritm으로 모든 지표를 2013 10월 가입 테스트 상태 : 외환 주술사 1468 게시물 그래 제목, 메신저 또한 바람직하게는 (BUY / SELL 신호를 제공하는 사람들을 사용자 지정 사람을 제출할 수는 MT4 플랫폼에서 모든 주요 지표를 테스트하는 것 제안처럼 기계가 될 수 피벗 포인트처럼 나) 그런 물건 수 없습니다. 나는 또한 확인하고 공공 장소에서 내 AI를 넣어하지 않을 각 지표의 validity. Now 메신저를 비교할 수 있습니다, 마지막 4 개월 만에 수익성 지표에 따라 거래 할 수있는 복잡한 인공 지능을 구축했습니다 없으며, 모든 정보는 그것을 만든 방법 하지만 난 당신 중 일부는 표시가 BS 말하는 당신의 일부가 성배 말하는, 그것으로 일정한 이익을 기운 다, 사라지다해야 표시기에 대한 trading. Certain 신화에 대한 지표를 사용하는 사람에게 사람들을 돕기 위해 그것을 사용 것 엄청난 이익을 만들 수 있습니다. 나는 당신이 1970 년 USEN 있던 MACD 12,26,9에서와 같은 동일한 매개 변수를 사용하지 못할 것을 의미 정적을 사용할 수 없습니다, 당신은 기계적으로 그들을 거래로 돈을 벌 수있는, 말을하지만, 시장은 그 이후 많이 바뀌었다. 내 유전자 알고리즘은 너무 것과 학습, 그리고 가장 피팅 환경에 최적의 매개 변수에 적응하려고, 세그먼트는 무작위로 클러스터로 가격, 새로운 클러스터 / 데이터를 제공 한 후 후, 클러스터에 최적의 매개 변수를 계산한다. 그것은이 일을 꽤 지적인입니다. 그래서 내가하지 자신의 매개 변수로 자신의 공식에 의해, 그 지표를 비교, 그래서 그나마 같은 건 없기 때문에 다른 조건에서 다른 매개 변수가 좋다, 나에게 매개 변수 / 최고 지표의 설정을 요청하지만 난 말할 것이다 것 당신이어야 손익분기로 사용되어야이어야 최소 매개 변수, 하지만 당신은 여전히​​ 거래의 모든 거래 또는 클러스터 후 표시를 최적화해야합니다. 그는 market. Thats 넌센스에 이르기까지 2010 년과 동일한 succes에 2002 경향 시장에서 MACD 12,26,9을 사용할 수 있습니다 좋아하지. 하지만 내가 보여 갈거야하는 매개 변수가 다를 수 있지만, 특정 지표는 여전히 다른 사람보다 전반적으로 더 나은 것입니다. 이들 화학식 때문에 가격이 다른 지표보다 모든 파라미터와보다 정확하게 흐름 추측. 우리는 단지 그들을 테스트 할 수 있습니다 첫 번째 수행하지만, 후 그래서 내가 톱 10리스트를 만들 수 있습니다. 또한 그와 같은 그 자본과 물건은 그것이 그 표시가 가격을 예측하는 매우 하트 시간이 아마 것 다음의 경우 특정 지표, 다른 사람보다 더 위험하다, 하지만 통상보다 높은 25 것을 할 수 있도록 측정되지 않습니다하지 어쨌든 수익성이 없습니다. 단순, 이 숫자는 내가 많이 핍 / 피펫 그것은 각각의 신호에 무역을 열고에서 반대를 닫아, 시간의 지난 12 년에 acumulate 수있는 방법, 각 지표를 측정 할 것이다, 여기에 열쇠입니다. 자본 감소가 두 번째 측정되지 않도록 없음 TP와 SL은 사용되지 않습니다. 나는 가격 흐름을 예측하는 방법을 정확하게, 정확성 속도를 측정 할 것이다. 난 단지 EUR / USD를 사용하고, M30 timeframe. I는 M30에 매우 정확한 기록 데이터의 12 년 있습니다. 난 당신이 이러한 지표 30에서 TF들에 장기적으로 돈을 벌 기운을 얻거나, 효율적 M30에서 소음을 필터링 할 수있는 MT4 지표의 매우 limited. None 될 것이라고 발견 있기 때문에 내가 M30를 선택했다. 지금은 특정 지표 USD / JPY 또는 AUD / USD, 특히 트렌드 감시인에 더 잘 수행 할 것이라고 할 수있다. 하지만 난은 EUR / USD는 여전히 좋은 벤치 마크, 많은 사람들이 거래를하기 때문에, 나는 영원히 걸릴 것 모든 쌍에서 테스트한다면 난 단지 here. Also 테스트되며, 또한에 많은 컴퓨팅 파워를 필요 생각 단 1 다른 번호가 거래의 NR, 표본의 크기가 될 것이다 EUR / USD 그래서, 이렇게. 왜 내가 그것을 할. 단순 자유, 그리고 난 아직 초보자있는 사람들을 당신을 도울하고 나는 고전적인 것보다 더 나은 방법 지표가 아무것도 망치지 말아 있지만 고전 MT4 지표가있는 사람들 indicators. Also에 대한 의심을 갖고 싶어, 이입니다 이들의 뛰어난 성능 분석 - PT 바넘​​ 우수 아이디어는 항상 당신이, 당신이 매일 TF에서 테스트 할 수있는 경우 또한 내장 된 지표 사람들의 승리 비율의 호기심 및 테스트 할 때 이동 평균은 5 기간, 10 (20) (50) 100 지수 (200) 것을 테스트 확인합니다. (5, 10) (10, 20) 및 (50, 200)의 평균 크로스 오버 테스트 그룹을 이동하는 동안 나는 지수 이동 평균의 자동 팬을 생각하지만, 마지막의 이동 평균을 떠나 그들에게 조금 사용이 때문에 내가 그룹을 테스트 봐봐 많은 조합을합니다. 이 작은 가장 TF. No가 매일 높은 시간대는 모든 표시등이 수익을 만들 것입니다 의심 때문에 나는 M30을 선택하지만, 문제는 이익이 느린 것입니다. 당신 4 개월 또는 그와 같은 개방형 거래를 개최합니다. 당신이 이익 화합물 등을 할 수 있기 때문에 그것의 더 나은, 다음 사개월 1 큰 무역에서 100 작은 거래를 가지고 있기 때문에 나는 그렇게 생각하지 말아. 평균의 모든 무역은 10 ~ 15 주사위를 포기하고 1 년에 천 거래는 일년 내내 지속 한 무역 15000 주사위보다이어야 더 많은 이익을 1000 배나 만들 것 가지고 싶다면. 왜. 만 1 무역이 있다면 당신이 당신의 주식 grows. While로 그 동안의 많은 크기를 증가하기 때문에, 스왑은 아마 모든 이익을 먹을 것이고, 당신은 무역에 대한 전체 년 걱정했다. 나쁜 생각. 매일 TF에서의 쉬운 무역, 하지만 우리는 빠른 이익 권리를 원하는 - 태평양 표준시를 바넘​​ 편집 : 그냥 생각, 당신은 가장 높은 월간 최저뿐만 아니라 또한 월 평균 수익을 넣을 수 있었다. 죄송합니다 그 같은 AI 나던 작품은, 그 세그먼트 임의의 패킷, 또는 클러스터로 전체 기록 데이터를하고는 최고의 선택, 최고의 매개 변수를 계산하고 이동한다, 그리고 그것은 단지 아이가수록, 더 많은 데이터와 더 나은 가져옵니다 자세한 내용을 학습하여 스마트 배울 휴리스틱 알고리즘으로를 사용하여 지능의 인공. 나는 내 주 내 달 이익은, 내가 왜 그것의 더 나은, 마이너스에서 한 달을하지 않도록 가능한 한 많은 거래를 가지고 그의 것 CK 매우이다 끝에 전체 통계를 알고 알 방법이 없습니다 심하게. 그것은 다른 설정이 좋은 다른 시간에, 밤은 때문에 나는, 189은 RSI의 가장 적합한 설정이라고 말할 기운, 하지만 난 (100) 아래에 아무것도 나쁜 말한다면, 이되도록 논리적, 최소 설정을 측정 할 수있는 이유입니다 알고리즘으로 100 이하의 값을 포착하지 않기 때문에 그래서 그들은 모든 매개 변수를 잃고해야하지만이 여전히 100 위의 모든 매개 변수가 좋은 것을 의미 나던. 당신은 최적화 할 수있다, 그러나 당신이어야은 벤치 마크를 - 태평양 표준시를 외환 주술사 1468 게시물 10) RVI 상대 활기 지수 (30 BUY / 아래 70 SELL) 쌍 위 : EURUSD 기준 시간 : M30 년 시험 : 12 순 피펫은 (윈 - 손실) acumulated : 42040 총 거래 : 1,529 정확도 바넘은 2013 상태 시월 가입 속도 : 34.401 최소 매개 변수 / 가격 클러스터 : (150)보다도 수익성이 될 수 있음 댓글 : 조금 나쁜 필터링에서, 그것은 높은 설정이 필요하지만, 차선 표시 정지 후 DeMarker 11) WPR 윌리엄스 비율 범위 (/ 아래 -80 구입 위 - 20 판매) 쌍 : EURUSD 기준 시간은 : M30 년 시험 : -33321 총 거래 : 3,351 정확도 비율 : 57.20 최소 매개 변수 / 가격 클러스터 : 없음, 이 수익성 TF이어야하지 않는 : 아니 댓글 (12) 순 피펫은 (윈 - 손실) acumulated : 첫 번째 엉터리 표시 지금까지, 그것은 더 높 시간대 위해 설계 또는 그 정확성이 매우 높기 때문에이 전부다에서 나던 작품은 놀라운 비트, 아직 이익을 기운, 지금까지 상관없이 다른 모든 지표 반면에 얼마나 나쁜하지만되었다 이익, 이 didnt한다. 그것은 확인 AUDUSD에 그것 정말 작동하지, sorry. Chaos 이론 전략은 무용지물 aswell 수 있습니다, -69862했다. - 태평양 표준시 EURUSD 기간을 : M30 년 테스트 : 외환 주술사 1468 게시물 11) MFI 돈 흐름 지수 80 판매) 쌍 이하 / 20 구매 위 (시장 촉진 지수와 혼동하지 말아 : 12 순 피펫은 acumulated (윈 - 잃을 바넘은 상태 2013 시월 가입 ) : 47,802 총 거래 : 46 정도의 비율 : 42.3 최소 매개 변수 / 가격 클러스터 : 수익성 기본습니다 : 예 댓글 : 언뜻 무역의 샘플입니다, 그것은 Demarker 후 2 차 장소로 만든 것처럼 보이지만 실제로는 일부러 EURUSD 기간을 : M30 년 시험 : 12 순 피펫은 acumulated (윈 - 잃을 거대한 DD. So 2 위 너무 작고 아마 신뢰할 수없는 너무 오래 거래는 여전히 RVI 12) 가속기 발진기 (0) 쌍 아래 / 위의 판매 / 구매하기 위해 예약되어 있습니다 ) -352618 총 거래 : 16,134 정확도 비율 : 38.94 최소 매개 변수 / 가격 클러스터 : 아니 댓글 : 그것은 더 수익성이 매개 변수가없는, 완벽한 재해와 시간의 낭비는 매개 변수가 없기 때문에, 당신은 시장 가격으로 조정하고, 은어 EURUSD 기간을 : M30 년 시험 : 12 순 피펫은 acumulated () 승패 : 초기 식 자체는 가격이 매우 수익성 지표 13) (NOT) 최고 발진기 (0) 쌍 아래 / 위의 판매 / 구매를 수행 doenst -102321 총 거래 : 6,075 정확도 속도 : 33.33 (3) 최소 매개 변수 / 가격 클러스터 : 아니 댓글 : 그것은 더 수익성이 매개 변수가없는 이름에 총 반대, 그하지 멋진 전혀, 대신 자사의 bullsh의 t - PT 외환 주술사 1468 게시물의 조금을 정리해 보자 바넘 시월 2013 상태를 가입. 우리는 사용자 정의 지표를 발진기 및 볼륨 지표 만 그룹 왼쪽의 모든 그룹을 완료, 물론. 우리는 OMG 6 매개 변수를했다 게이터는, 도 3 매개 변수와 함께 총 순열이 같은 것, 예를 들어, 여기 저기 몇 가지 지표를 건너 500 3 내 최대 매개 변수 캡 지표가 500 개 이상을 필요로하기 때문에 경우가 합리적이다 (500)이기 때문에 다음은 아마도 M30의 기간을 위해 설계되지 않은, 그래서 왜 더 계산 귀찮게. 제 8 코어 프로세서의 PC가이 3 개의 매개 변수가 M30 데이터의 12 년 125,000,000 조합을 계산하기에 그래서, 200.000 촛대 지표는 각 계산 인공 지능 배우고 클러스터를 결합하는 데 필요한 CPU에 대한 요구 개별 프로세서 작업 등을들 수있다. 지금이 매개 변수를 사용하여 일반적으로 계산은 8 시간이어야한다 3 개의 매개 변수로 단 5-15 분 정도 걸립니다. 게이터 오실레이터는 더 많은 매개 변수를 추가하면 CPU 요구 사항이 지수보다 더 빨리 성장 문제를 벗어 그래서 6 매개 변수와 함께 300 년이 걸릴 수 있습니다. 나는 내가이 작업에 대해이 같은 PC 있었으면 좋겠다. 그리고 도형 표시가 바로 지옥 같은 laggs, 나는 몇 가지 사용자 지정 사람이 있지만, 그냥 AI 거래에 대한 적합하지 않지만 2-3 바 lagg 경우이를 사용하는 이유는 이해되지 않습니다.