Opção binária forex da rede neural

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Características do Indicador de Previsão de Opções Binárias.
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Opção binária Forex da rede neural
As técnicas modernas, como as redes neurais artificiais (ANN), são melhor usadas para negociação de alta freqüência por vários motivos. Primeiro, eles imitam a inteligência humana, mas na maioria das vezes não alcançam o nível de inteligência de um ser humano, portanto, não é útil usar essas técnicas em uma escala de tempo em que um ser humano possa trabalhar facilmente. A vantagem deles vem da velocidade de operação e da atividade constante.
Em segundo lugar, precisamos de muitos dados para treinar redes neurais de forma eficiente e essa quantidade de dados só será encontrada na negociação de alta freqüência. O Forex tem todos os poucos instrumentos com dados passados ​​relevantes limitados na escala de tempo diária ou semanal.
Além disso, o comércio de alta freqüência é um tipo de estratégia de escalação em que identificamos o ruído em torno do valor verdadeiro do instrumento. Isso é diferente do comércio de longo prazo que tenta seguir 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 minuciosa. Esta escala de tempo está cheia de ruído que será capturado pelo algoritmo para vender em um local alto e comprar em um local baixo.
Isso pode ser comprovado usando uma rede neural simples treinada para prever o seguinte 10 minutos de alta. Se você está interessado em saber exatamente como essas redes neurais funcionam, eu encorajo você a ler meu artigo no mês de março: Negociação com Neures Nets Parte 2.
No gráfico acima, a anotação (alta de 0 a -10) significa a alta no intervalo entre minutos (0) e minuto (-10) em relação ao minuto zero considerado como o & ldquo; presente & rdquo ;. 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 está usando sobreposição & ldquo; high to high & rdquo; movimentos para prever um futuro de alto a alto movimento. Note-se que isso não pode ser usado praticamente, já que nunca sabemos se o alto do período em que nos encontramos já passou ou não. A mesma rede não funcionará com movimentos próximos a próximos. A razão é que o alto (e o baixo) mantém muito mais informações do que o fechado, pois representa um período inteiro no tempo enquanto o fechamento representa um único momento no tempo.
Só é possível prever o movimento de anteriores a seguintes elevadas em escalas de tempo curtas, o que mostra que algo realmente está sendo previsto sobre o futuro. De lá, deveria ter sido trivial prever um & ldquo; perto de perto & rdquo; movimento, mas pelo menos para mim não era o caso. Levou vários dias para descobrir o mecanismo no trabalho, mas os resultados superaram minhas expectativas.
Em primeiro lugar, não iremos usar altos ou baixos, mas sim a média entre o alto e o baixo (AHL).
Primeiro tentei prever o movimento de perto da seguinte AHL, mas isso não funcionou. Isso era muito estranho e parecia ilógico. Uma vez que eu poderia prever o movimento AHL (-10 a 0) para AHL (0 a 10) de certa forma, parecia que eu poderia simplesmente adicionar o movimento de fechar (0) a AHL (-10 a 0) a partir da predição em ordem para prever o próximo movimento AHL, mas isso não funcionou.
Arcoei minha cabeça e tentei várias outras táticas, como redes neuronais recorrentes complicadas, árvores de decisão e algoritmos vizinhos mais próximos, mas nada funcionou.
O fato é que nunca poderia prever o movimento AHL para 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 fechar (0) é menor do que o AHL (-10 a 0), eu deveria ter uma chance ainda maior de um correto previsão para perto do movimento AHL. Assim, selecionei os casos em que o fechamento (0) foi maior do que o AHL (-10 a 0) quando a rede predisse um movimento AHL negativo para AHL e, inversamente, selecionei os casos em que o fechamento (0) foi menor do que o AHL (-10 a 0) quando o movimento AHL para AHL foi previsto positivo. Finalmente, o avanço, eu poderia agora prever perto de AHL e até perto de movimentos próximos pela metade dos casos. Como esperado, a correlação entre as previsões e os movimentos atuais perto de fechados cresceu, mas eles o fizeram, mesmo mais do que o esperado. Acontece que quando o movimento AHL para AHL é previsto para aumentar, mas o fechar (0) é maior do que o AHL (-10 a 0), a previsão inversa deve ser feita para perto de AHL ou próximo ao movimento próximo.
a escala de tempo minúscula.
A imagem acima mostra uma visão idealizada dos movimentos do mercado na escala de tempo minuciosa. Os preços oscilam em torno do valor verdadeiro do instrumento com um período médio 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 interessa quando falamos sobre escalar é o período de ocilação. Uma vez que os preços subiram por uma quantidade suficientemente grande e estão começando a planaltar, é o momento certo para vender e inversamente para comprar.
Esta é a melhor explicação para o problema encontrado anteriormente. Embora o movimento AHL para AHL (Average High Low) seja previsível, o próximo para fechar só pode ser deduzido uma vez que sabemos onde o fechamento no momento zero é comparado ao último AHL, como mostrado nas imagens abaixo. Embora essa informação estivesse disponível para a rede neural, parece que este é um problema muito difícil de resolver para as redes neurais artificiais; resolvendo um sub-problema para resolver o final. Isso também é uma característica de animais muito inteligentes como macacos e certos pássaros.
Claro, as coisas não são tão simples 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 simples quanto o descrito acima. Os altos e baixos são muito mais úteis do que fechar como indicadores a esse respeito, eles têm uma qualidade invariante do tempo por causa do fato de eles descreverem um período inteiro em vez de um único ponto no tempo, e também por isso que é difícil prever o perto de movimento próximo diretamente.
Finalmente, os erros serão feitos e os levantamentos ocorrerão, uma vez que a teoria não é infalível. O importante é se essa estratégia pode ser mais rentável do que o custo de comissão e propagação.
Distribuição e comissão.
Embora o spread e a comissão de oferta e solicitação sejam insignificantes para os negócios de longo prazo, eles se tornam muito importantes em negócios de alta freqüência. Considerando os movimentos médios de 10min, I & rsquo; calculou que, para ser rentável, uma estratégia trabalhando nesta escala de tempo precisará ter pelo menos 70% de negociações lucrativas com lucro igual e lucros de perda de parada. Em termos diferentes, os negócios em média devem ganhar mais de 1,5 pips para qualquer estratégia ser lucrativa. Isto é calculado usando as taxas de comissão mais pesadas da duquascopia e o spread médio de oferta e oferta no EURUSD. Isso não leva em consideração o spread que ocorre porque 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 de HFT atinge teoricamente 4 pips de lucro médio por comércio, mas como isso é obtido com testes de retorno que não levam em consideração vários fatores. Os resultados reais provavelmente serão pior e mais problemas certamente surgirão. No entanto, esta é uma base sólida para o desenvolvimento de uma estratégia HFT.
O robô jforex ainda não está configurado, os resultados provêm de back-tests que eu configurei sozinho com dados baixados usando a plataforma jforex. Estou escrevendo a estratégia automatizada agora. Se a estratégia oferecer resultados semelhantes com os testes anteriores do jforex, isso será um sinal muito bom, mas não vamos chamar isso do Santo Graal ainda, embora eu esteja muito entusiasmado com essa estratégia.

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Pós-navegação.
26 pensamentos sobre & ldquo; Previsão de rede neural Forex & rdquo;
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