Tutorial de negociação Forex para iniciantes.
Faça o Forex Trading simples.
Anotação.
O que é negociado no mercado Forex? A resposta é simples: moedas de vários países. Todos os participantes do mercado compram uma moeda e pagam outra por ela. Cada troca de Forex é realizada por diferentes instrumentos financeiros, como moedas, metais, etc. O mercado de câmbio é ilimitado, com o volume de negócios diário atingindo trilhões de dólares; as transações são feitas via internet em segundos.
O que é negociado no mercado Forex? A resposta é simples: moedas de vários países. Todos os participantes do mercado compram uma moeda e pagam outra por ela. Cada troca de Forex é realizada por diferentes instrumentos financeiros, como moedas, metais, etc. O mercado de câmbio é ilimitado, com o volume de negócios diário atingindo trilhões de dólares; as transações são feitas via internet em segundos.
As principais moedas são cotadas contra o dólar americano (USD). A primeira moeda do par é chamada de moeda base e a segunda - citada. Os pares de moedas que não incluem USD são chamados de taxas cruzadas.
O Forex Market abre grandes oportunidades para os recém-chegados aprender, comunicar e melhorar as habilidades comerciais através da Internet.
Este tutorial Forex destina-se a fornecer informações detalhadas sobre o comércio Forex e facilitar a participação dos iniciantes.
Confirme a teoria.
Forex Trading Basics for Beginners: Market Participants, Vantagens do Forex Market Currency Trading Características: Online forex trading técnicas Uma amostra de métodos de análise de comércio real Forex Guide: Top 5 Dicas para orientá-lo.
Trading Forex.
Qualquer atividade no mercado financeiro, como a negociação de Forex ou a análise do mercado, requer conhecimento e base forte. Qualquer um que deixa isso nas mãos da sorte ou da chance, acaba com nada, porque a negociação em linha não é sobre a sorte, mas trata-se de prever o mercado e tomar decisões corretas em momentos exatos. Os comerciantes experientes usam vários métodos para fazer previsões, como indicadores técnicos e outras ferramentas úteis.
Qualquer atividade no mercado financeiro, como a negociação de Forex ou a análise do mercado, requer conhecimento e base forte. Qualquer um que deixa isso nas mãos da sorte ou da chance, acaba com nada, porque a negociação em linha não é sobre a sorte, mas trata-se de prever o mercado e tomar decisões corretas em momentos exatos. Os comerciantes experientes usam vários métodos para fazer previsões, como indicadores técnicos e outras ferramentas úteis.
No entanto, é bastante difícil para um iniciante, porque há uma falta de prática. É por isso que trazemos à atenção deles vários materiais sobre o mercado, trading Forex, indicadores técnicos e assim por diante, de modo que eles possam usá-los em suas atividades futuras.
Um desses livros é "Make Forex trading simple", que é projetado especialmente para aqueles que não entendem o que o mercado é e como usá-lo para especulações. Aqui, eles podem descobrir quem são os participantes do mercado, quando e onde tudo acontece, confira os principais instrumentos de negociação e veja alguns exemplos de troca de memória visual. Além disso, inclui uma seção sobre análise técnica e fundamental, que é uma parte essencial da negociação e é definitivamente necessária para uma boa estratégia comercial.
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Usando o Algoritmo Genético para criar Estratégia de Negociação FOREX lucrativa. Algoritmo Genético no Sistema de Redes Neurais do Cortex Feedforward Backpropagation Neural Network Aplicação para cálculos genéticos baseados em Forex trading.
Este exemplo usa conceitos e ideias do artigo anterior, então leia Algoritmo Genético de Rede Neural em Sistemas de Negociação FOREX primeiro, embora não seja obrigatório.
Sobre este texto.
Em primeiro lugar, leia o aviso legal. Este é um exemplo de usar a funcionalidade do algoritmo de algoritmo de algoritmo de redes nervosas Cortex, não um exemplo de como fazer negociação rentável. Eu não sou seu guru, nem eu devo ser responsável por suas perdas.
O software Cortex Neural Networks possui redes neurais, e a FFBP que discutimos antes é apenas uma maneira de escolher estratégias de negociação forex. É uma boa técnica, poderosa e quando aplicada corretamente, muito promissora. No entanto, tem um problema - para ensinar a Rede Neural, precisamos saber o "resultado desejado".
É bastante fácil de fazer quando fazemos a aproximação da função, apenas tomamos o valor "real" de uma função, porque sabemos o que deveria ser.
Quando fazemos a previsão da rede neural, utilizamos a técnica (descrita em artigos anteriores) de ensinar a Rede Neural na história, novamente, se prevermos, digamos, uma taxa de câmbio, sabemos (durante a formação) qual é a previsão correta .
No entanto, quando estamos construindo um sistema comercial, não temos idéia de qual é a decisão de negociação correta, mesmo que conheçamos a taxa de câmbio! Na verdade, temos muitas estratégias de negociação forex que podemos usar em qualquer ponto do tempo, e precisamos encontrar uma boa - como? O que devemos alimentar como o resultado desejado de nossa Rede Neural?
Se você seguiu nosso artigo anterior, você sabe, que nos enganamos para lidar com esse problema. Ensinamos a Rede Neural a fazer uma previsão de taxa de câmbio (ou taxa de câmbio), e então usamos essa previsão para fazer negociação. Então, fora da parte da rede Neural do programa, tomamos uma decisão sobre a qual a Rede Neural é a melhor.
Os algoritmos genéticos podem lidar diretamente com este problema, eles podem resolver o problema afirmado como "encontrar os melhores sinais comerciais".
Neste artigo, vamos usar o software Cortex Neural Networks para criar esse programa.
Usando o Algoritmo Genético.
Algoritmos genéticos são muito bem desenvolvidos e muito diversos. Se você quer aprender tudo sobre eles, sugiro que você use a Wikipedia, pois este artigo é apenas sobre o que o Cortex Neural Networks Software pode fazer.
Com o software Cortex Neural Networks, podemos criar uma Rede Neural que leve alguns dados, digamos, valores de um indicador, e produz algum resultado, digamos, sinais de negociação (comprar, vender, manter.) E parar a perda / tomar níveis de lucro para posições para ser aberto.
Claro, se semearmos os pesos desta Rede Neural ao acaso, os resultados comerciais serão terríveis. No entanto, digamos que criamos uma dúzia de tais NNs. Então podemos testar o desempenho de cada um deles, e escolher o melhor, o vencedor.
Esta foi a "primeira geração" dos NNs. Para continuar a segunda geração, precisamos permitir que nosso vencedor "procriar", mas para evitar a obtenção de cópias idênticas, vamos adicionar um pouco aleatório aos pesos das descentinas.
Na segunda geração, temos o nosso vencedor da primeira geração e são cópias imperfeitas (mutadas). Vamos fazer testes novamente. Teremos outro vencedor, que é melhor que qualquer outra Rede Neural na geração.
E assim por diante. Nós simplesmente permitimos que os vencedores criem, e eliminem os perdedores, assim como na evolução da vida real, e obteremos nossa Rede Neural de melhor negociação, sem nenhum conhecimento prévio do que o sistema de negociação (algoritmo genético) deveria ser.
Algoritmo Genético da Rede Neural: Exemplo 0.
Este é o primeiro exemplo de algoritmo genético, e muito simples. Nós vamos passar por ele passo a passo, para aprender todos os truques que os exemplos a seguir usarão.
O código tem comentários em linha, então vamos apenas nos concentrar nos momentos-chave.
Primeiro, criamos uma rede neural. É usar pesos aleatórios, e ainda não foi ensinado.
Então, no ciclo, fazemos 14 cópias, usando MUTATION_NN fumction. Esta função faz uma cópia de uma Rede Neural de origem, adicionando valores aleatórios de 0 para (no nosso caso) 0,1 para todos os pesos.
Mantivemos alças para 15 NNs resultantes em uma matriz, podemos fazê-lo, pois o identificador é apenas um número inteiro.
A razão pela qual usamos 15 NNs não tem nada a ver com a negociação: o software Cortex Neural Networks pode traçar até 15 linhas em um gráfico simultaneamente.
Podemos usar diferentes abordagens para o teste. Primeiro, podemos usar o conjunto de aprendizagem, tudo de uma vez. Em segundo lugar, podemos testar, digamos, 12000 resords (de 100000), e caminhar através do conjunto de aprendizagem, do começo ao fim. Isso tornará o know-how diferente, pois buscaremos redes da Neural que sejam lucrativas em qualquer parte de dados, e não apenas em todo o conjunto. A segunda abordagem pode nos dar problemas, se a mudança de dados, desde o início até o fim. Em seguida, a rede irá evoluir, obtendo capacidade de trocar no final do conjunto de dados e perdendo a capacidade de trocar no seu início.
Para resolver esse problema, vamos levar aleatoriamente 12.000 fragmentos de registros de dados e alimentá-lo para a Rede Neural.
Abaixo, adicionamos uma criança para cada rede, com pesos ligeiramente diferentes. Note-se que 0,1 para mutação tange não é a única escolha, como fato de fato, mesmo este parâmetro pode ser otimizado usando o algoritmo genético.
Os NNs recém-criados são adicionados após 15 existentes. Desta forma, temos 30 NNs em uma matriz, 15 antigos e 15 novos. Então vamos fazer o próximo ciclo de testes e matar perdedores, de ambas as gerações.
Para fazer testes, aplicamos a Rede Neural aos nossos dados, para produzir saídas, e depois chamar a função Test, que usa essas saídas para simular a negociação. Os resultados da negociação são usados para desidir, quais NNs são melhores.
Usamos um intervalo de registros nLearn, de nStart a nStart + nLearn, onde nStart é um ponto aleatório dentro do conjunto de aprendizado.
O código abaixo é um truque. A razão pela qual usamos é ilustrar o fato de que o algoritmo genético pode criar algoritmos genéticos, mas não será necessariamente o melhor e, também, sugerir que podemos melhorar o resultado, se implicarmos algumas limitações à aprendizagem processo.
É possível que nosso sistema comercial funcione muito bem em negócios longos, e muito pobre em curto, ou vice-versa. Se, digamos, os negócios longos são muito bons, esse algoritmo genético pode ganhar, mesmo com grandes perdas em transações curtas.
Para evitá-lo, atribuímos mais peso aos negócios longos em trocas ímpares e curtas em ciclos pares. Este é apenas um exemplo, não há garantia, que irá melhorar alguma coisa. Mais sobre isso abaixo, em discussão sobre correções. Tecnicamente, você não precisa fazê-lo, ou pode fazê-lo de forma diferente.
Adicione lucro a uma matriz ordenada. Ele retorna uma posição de inserção, então usamos essa posição para adicionar identificador de rede Neural, aprendendo e testando lucros para arrays não classificados. Agora, temos dados para a Rede Neural atual no mesmo índice de matrizes que seu lucro.
A idéia é chegar a uma série de NNs, ordenados por rentabilidade. Como a matriz é classificada por lucro, para remover metade das redes, que são menos lucrativas, precisamos apenas remover NNs de 0 a 14.
As decisões de negociação são baseadas no valor do sinal da Rede Neural, desde este ponto de vista o programa é idêntico aos exemplos do artigo anterior.
FOREX Estratégia de Negociação: Discussing example 0.
Em primeiro lugar, vamos dar uma olhada nos gráficos. O primeiro gráfico de lucro durante a primeira iteração não é bom, como seria de esperar, a Rede Neural perde dinheiro (imagem evolution_00_gen_0.png copiada após a primeira iteração da pasta "imagens"):
A imagem com lucro no ciclo 15 é melhor, às vezes, o algoritmo genético pode aprender muito rápido:
No entanto, observe a saturação em uma curva de lucro.
É interessante também olhar para a forma como os lucros individuais mudam, tendo em mente, esse número de curva, digamos, 3 nem sempre é para a mesma Rede Neural, pois eles estão nascendo e terminaram o tempo todo:
Além disso, note que o pequeno sistema de negociação automatizado forex é pobre em transações curtas e muito melhor em longos, que pode ou não estar relacionado ao fato de que o dólar estava caindo em comparação com o euro durante esse período. Também pode ter algo a ver com parâmetros do nosso indicador (talvez, precisamos de um período diferente para shorts) ou a escolha de indicadores.
Aqui está o histórico após 92 e 248 ciclos:
Para nossa surpresa, o algoritmo genético falhou completamente. Vamos tentar descobrir o porquê, e como ajudar a situação.
Em primeiro lugar, cada geração não deve ser melhor do que a anterior? A resposta é não, pelo menos não dentro do modelo que usamos. Se tomarmos TODAS as aprendizagens definidas de uma vez, e usamos repetidamente para ensinar nossos NNs, então sim, eles melhorarão em cada geração. Mas, em vez disso, tomamos fragmentos aleatórios (12000 registros no tempo) e os usamos.
Duas perguntas: por que o sistema falhou em fragmentos aleatórios de conjunto de aprendizado e por que não usamos conjunto de aprendizado completo? Bem. Para responder a segunda pergunta, eu fiz. NNs apresentaram um grande desempenho - no aprendizado definido. E eles falharam no conjunto de testes, pelo mesmo motivo que falha quando usamos o aprendizado da FFPB. Para dizer de maneira diferente, nossos NNs se especializaram demais, eles aprenderam a sobreviver no ambiente ao qual eles estão acostumados, mas não fora dele. Isso acontece muito na natureza.
A abordagem que tomamos foi destinada a compensar isso, ao obrigar NNs a realizar bons em qualquer fragmento aleatório do conjunto de dados, de modo que, com sorte, eles também poderiam realizar em um conjunto de testes desconhecido. Em vez disso, eles falharam tanto no teste quanto no conjunto de aprendizado.
Imagine animais, vivendo em um deserto. Muito sol, sem neve. Este é um mercado de metafor para rizing, pois os nossos dados NNs desempenham o papel de meio ambiente. Os animais aprenderam a viver em um deserto.
Imagine animais, que vivem em clima frio. Neve e sem sol. Bem, eles se ajustaram.
No entanto, em nosso experimento, colocamos aleatoriamente nossos NNs em um deserto, na neve, na água, nas árvores. apresentando-lhes diferentes fragmentos de dados (aumentando aleatoriamente, caindo, plano). Os animais morreram.
Ou, de modo diferente, selecionamos a melhor Rede Neural para o conjunto de dados aleatórios 1, que, digamos, era para o aumento do mercado. Então, apresentamos, aos vencedores e seus filhos, uma queda dos dados do mercado. NNs funcionaram mal, nós melhoramos os melhores artistas, talvez, uma das crianças mutantes, que perdemos a capacidade de negociar no mercado em expansão, mas conseguiu alguma habilidade para lidar com a queda de um.
Em seguida, voltamos a mesa novamente e, novamente, conseguimos o melhor desempenho - mas melhor entre os mais pobres. Nós simplesmente não damos a nossos NNs chances de se tornarem universais.
Existem técnicas que permitem ao algoritmo genético aprender novas informações sem perder o desempenho em informações antigas (afinal, os animais podem viver no verão e no inverno, certo? Então, a evolução é capaz de lidar com mudanças repetitivas). Podemos discutir essas técnicas mais tarde, embora este artigo seja mais sobre o uso do software Cortex Neural Networks, do que sobre a construção de um sistema de negociação automatizado forex bem sucedido.
Algoritmo Genético da Rede Neural: Exemplo 1.
Agora é hora de falar sobre correções. Um algoritmo genético simples que criamos durante o passo anterior tem duas grandes falhas. Primeiro, não conseguiu negociar com lucro. Está tudo bem, podemos tentar usar o sistema parcialmente treinado (foi lucrativo no início). A segunda falha é mais grave: não temos controle sobre as coisas, que esse sistema faz. Por exemplo, pode aprender a ser rentável, mas com grandes remessas.
É um fato bem conhecido, que na vida real, a evolução pode otimizar mais de um parâmetro simultaneamente. Por exemplo, podemos obter um animal, que pode correr rápido E ser resistente ao frio. Por que não tentar fazer o mesmo no nosso sistema de negociação automatizado forex?
É quando usamos as correções, que são apenas o conjunto de punições adicionais. Digamos, nosso sistema é negociado com drawdown 0.5, enquanto queremos confirmá-lo para 0 a 0.3 intervalo. Para "dizer" ao sistema que cometeu um erro, diminuímos o lucro (um usado para determinar, qual algoritmo genético ganhou) ao grau, que é proporcional ao tamanho do DD. Então, o algoritmo de evolução cuida do resto.
Existem alguns outros fatores que queremos levar em consideração: talvez queiramos ter um número de operações de compra e venda mais ou menos igual, queremos ter mais operações rentáveis, então de falhas, podemos querer que o gráfico de lucro ser linear e assim por diante.
Em evolution_01.tsc implementamos um conjunto simples de correções. Em primeiro lugar, usamos algum número grande para um valor de correção inicial. Multiplicamos isso para valores pequenos (geralmente, entre 0 e 1), dependendo da "punição" que queremos aplicar. Então, multiplicamos nosso lucro por esta correção. Como resultado, o lucro é corrigido, para refletir o quanto o algoritmo genético corresponde aos nossos outros critérios. Então usamos o resultado para encontrar uma Rede Neural de vencedores.
FOREX Estratégia de Negociação: Discutir o exemplo 1.
O exemplo 1 funciona muito melhor do que o exemplo 0. Durante os primeiros 100 ciclos, ele aprendeu muito, e os gráficos de lucro parecem tranquilizadores. No entanto, como no exemplo 0, os negócios longos são muito mais rentáveis, o que provavelmente significa que há um problema em nossa abordagem. No entanto, o sistema encontrou um equilíbrio entre algumas das condições iniciais contraditórias:
Existem algumas dinâmicas positivas, tanto no conjunto de aprendizado como, mais importante, no conjunto de testes.
Quanto ao aprendizado adicional, no ciclo 278 podemos ver, que nosso sistema foi superado. Isso significa que ainda temos progresso no aprendizado definido:
Mas o conjunto de testes mostra fraqueza:
Este é um problema comum com NNs: quando ensinamos isso no aprendizado definido, ele aprende a lidar com isso e, às vezes, ele aprende muito bem - até o grau, quando perde o desempenho no conjunto de testes.
Para lidar com esse problema, uma solução "tradicional" é usada: continuamos procurando a Rede Neural, que executa o melhor no conjunto de testes, e salve-o, substituindo o melhor possível, cada vez que o novo pico é alcançado. Esta é a mesma abordagem, que usamos no treinamento FFBP, exceto, desta vez, temos que fazê-lo nós mesmos (adicionando código, que procura uma melhor Rede Neural em um conjunto de testes e ligando para SAVE_NN ou exportando pesos da Rede Neural para um Arquivo). Desta forma, quando você parar seu treinamento, você terá o melhor desempenho ON TESTING SET salvo e esperando por você.
Observe também que não é o máximo. lucro que você está procurando, mas ótimo desempenho, então considere usar correções, ao procurar o melhor desempenho em um conjunto de testes.
Algoritmo Genético para Análise Técnica FOREX: Onde agora?
Depois de ter sua Rede Neural de vencedor, você pode seguir as etapas, descritas no artigo anterior, para exportar pesos da Rede Neural e depois usá-los em sua plataforma de negociação em tempo real, como Meta Trader, Trade Station e assim por diante.
Alternativamente, você pode se concentrar em outras formas de otimizar a Rede Neural, ao contrário do algoritmo FFBP, aqui você pode obter avay usando conjuntos de aprendizagem e teste e mover a aprendizagem seqüencial.
Um sistema de negociação Forex baseado em um algoritmo genético.
Luís Mendes Pedro Godinho Joana Dias autor.
Neste artigo, será descrito um algoritmo genético que visa otimizar um conjunto de regras que constituem um sistema de negociação para o mercado Forex. Cada indivíduo na população representa um conjunto de dez regras comerciais comerciais (cinco para entrar em uma posição e cinco outras para sair). Essas regras têm 31 parâmetros no total, que correspondem aos genes dos indivíduos. A população evoluirá em um determinado ambiente, definido por uma série temporal de um par de moedas específico. A adequação de um determinado indivíduo representa o quão bem ele conseguiu se adaptar ao meio ambiente e é calculado aplicando as regras correspondentes às séries temporais e calculando a relação entre o lucro e a redução máxima (a relação Stirling) . Dois pares de moedas foram utilizados: EUR / USD e GBP / USD. Foram utilizados dados diferentes para a evolução da população e para testar os melhores indivíduos. Os resultados alcançados pelo sistema são discutidos. Os melhores indivíduos conseguem alcançar resultados muito bons nas séries de treinamento. Na série de testes, as estratégias desenvolvidas mostram alguma dificuldade em obter resultados positivos, se você levar em consideração os custos de transação. Se você ignorar os custos de transação, os resultados são principalmente positivos, mostrando que os melhores indivíduos possuem alguma capacidade de previsão.
Notas.
Agradecimentos.
Gostaríamos de agradecer os árbitros anônimos, cujos comentários nos ajudaram a melhorar este artigo.
Referências.
Informações sobre direitos autorais.
Autores e afiliações.
Luís Mendes 1 Pedro Godinho 2 Joana Dias 3 autor 1. Faculdade de Economia Universidade de Coimbra Coimbra Portugal 2. Faculdade de Economia e GEMF Universidade de Coimbra Coimbra Portugal 3. Faculdade de Economia e Inesc-Coimbra Universidade de Coimbra Coimbra Portugal.
Sobre este artigo.
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