Neural Net Forex Trading

Prediksi forex. Contoh ini sangat mirip dengan yang sebelumnya Satu-satunya perbedaan adalah bahwa hal itu menunjukkan data untuk pasangan mata uang valuta asing. Cara kerja dengan applet. Jika Anda belum melihat contoh pertama, jelajahi terlebih dahulu - deskripsi dasar adalah Tersedia di sana. Dalam applet ini, data berikut tersedia Semuanya adalah nilai tutup akhir hari untuk keseluruhan tahun 2007, yaitu 313 nilai Seperti pada applet sebelumnya, masing-masing deret waktu ini memiliki nilai nol berikut untuk interval di bawah 0, Nilai dekat dalam interval 0-jumlah nilai, dan sekali lagi nol setelah nilai terakhir yang diketahui. EURUSD - data pasangan mata uang EUR USD. USDJPY - data pasangan mata uang EUR USD. USDCHF - data pasangan mata uang EUR USD. EURJPY - EUR Data pasangan mata uang USD currency. Again perhatikan bahwa contoh ini disediakan untuk ilustrasi saja. Trading menggunakan pengaturan sederhana ini biasanya tidak jauh dari menggunakan prediksi dengan nilai terakhir yang tersedia. Perhatikan juga bahwa untuk trading kita perlu mengembangkan peraturan masuk dan keluar. , Dan bahwa itu lebih penting daripada prediksi yang tepat. Tunggu sampai applet dimuat. Plot dan deskripsi c Marek Obitko, 2008 jaringan syaraf di applet menggunakan kelas Java BPNeuron dan BPNet dari NeacedWebspace, c Tom Vehovsk, 1998, yaitu Dimodifikasi untuk keperluan applet ini. Lisens Pusat Pengguna. Gambar dengan Intelijen menggunakan TradingSolutions. TradingSolutions menggabungkan analisis teknis dengan teknologi kecerdasan buatan AI yang menggunakan jaringan syaraf tiruan dan algoritma genetika untuk mempelajari pola dari data historis dan parameter sistem yang mengoptimalkan Perangkat lunak perdagangan ini bekerja dengan persediaan, Futures, mata uang FOREX dan banyak instrumen keuangan lainnya. Hal ini juga dapat membangun sistem untuk pasar AS dan Internasional. Lebih dari 300 indikator teknis yang paling populer. Contoh dan kinerja pelanggan yang prima. Dukungan data terdepan industri dari Pialang Interaktif eSignal dan banyak lagi. Sinyal Optimal Pilihan Technology. Free Technical Support.100 Sistem Bebas dan pre-built ne Model jaringan ural. Telah berhasil digunakan di lebih dari 66 negara di seluruh dunia. Jaminan Uang Kembali 30 Hari. NeuroShell Trader dan grafik NeuroShell Day Trader dapat berisi beberapa halaman grafik, yang masing-masing merujuk pada halaman keamanan yang berbeda. Chart memungkinkan Anda melihat dan berdagang Sistem perdagangan Anda di banyak sekuritas pada saat bersamaan Indikator, strategi perdagangan dan prediksi jaringan syaraf tiruan yang ditambahkan pada bagan secara individual ditunggangi, dioptimalkan dan diterapkan di semua sekuritas secara bersamaan. Jika Anda menambahkan dan menghapus halaman grafik dengan cepat, NeuroShell Trader akan secara otomatis melakukan backtest dan mengoptimalkan sekuritas yang ditambahkan. Cepat menerapkan prediksi dan sistem perdagangan di seluruh portofolio saham, mata uang forex, dan lain-lain. Perangkat lunak trading paling kuat namun mudah digunakan tersedia untuk trading forex, saham, indeks, futures dan Lebih banyak lagi. Hak Cipta 2016. Mari sistem Anda mempelajari kebijaksanaan usia dan pengalaman. Sistem Sistem, Inc. BEBERAPA DUNIA YANG DIPERLUKAN PALING RESPECTED AL PERUSAHAAN PERCAYA TEKNOLOGI KAMI. Tidak hanya alat perdagangan paling kuat yang pernah saya temui dan saya telah mencoba sebagian besar dari mereka, ini juga yang paling mudah untuk digunakan. Dalam 15 tahun pengalaman perdagangan dan pelanggan beberapa alat selama bertahun-tahun, dukungan NeuroShell Trader melebihi harapan saya setiap saat. Kemampuan untuk membangun sistem perdagangan sangat sederhana. Strategi yang memerlukan pemrograman yang terlibat dalam perangkat lunak lain dapat dengan cepat dibangun dengan cara 1 1 2. Saya telah mencoba banyak paket lain, namun ada beberapa alat yang memberi Anda fleksibilitas untuk merancang, mengoptimalkan dan menerapkannya seperti NeuroShell Trader. Akhirnya bisa menjalankan jenis tes yang saya inginkan bertahun-tahun, tapi butuh waktu lama untuk bisa bertahan. Perangkat lunak ini memiliki kemampuan lebih dari yang mungkin akan saya gunakan, namun mudah digunakan bahkan untuk petani ini dari midwest, yang belum belajar matematika selama 35 tahun. Sistem Sistem, Inc Biarkan sistem Anda mempelajari kebijaksanaan usia dan pengalaman. Membangun pasar saham, futures, indeks dan sistem perdagangan forex TANPA coding. Neural Networks Forecasting Profits. Neural networks adalah algoritma mutakhir yang dapat dilatih yang mengemulasikan beberapa aspek utama dalam fungsi otak manusia. Ini memberi mereka unik, Kemampuan melatih diri, kemampuan untuk memformalkan informasi yang tidak terklasifikasi dan, yang terpenting, kemampuan untuk membuat perkiraan berdasarkan informasi historis yang mereka miliki. Jaringan khusus telah digunakan semakin banyak dalam berbagai aplikasi bisnis, termasuk peramalan dan riset pemasaran. Solusi Di beberapa daerah, seperti deteksi kecurangan atau penilaian risiko, mereka adalah pemimpin yang tak terbantahkan. Bidang utama di mana jaringan syaraf tiruan menemukan aplikasi adalah f Operasi keuangan, perencanaan perusahaan, perdagangan, analisis bisnis dan perawatan produk Jaringan syaraf tiruan dapat diterapkan dengan menguntungkan oleh semua jenis pedagang, jadi jika Anda seorang pedagang dan Anda belum diperkenalkan ke jaringan syaraf tiruan, kami akan membawa Anda melalui metode ini. Analisis teknis dan menunjukkan kepada Anda bagaimana menerapkannya pada stilemon perdagangan Anda Delusi Kebanyakan orang tidak pernah mendengar tentang jaringan syaraf tiruan dan, jika mereka tidak memiliki pedagang, mereka mungkin tidak perlu tahu apa sebenarnya yang mengejutkan, bagaimanapun, adalah fakta Bahwa sejumlah besar dari mereka yang bisa mendapatkan keuntungan dari teknologi jaringan syaraf tiruan bahkan tidak pernah mendengarnya, ambillah untuk gagasan ilmiah yang tinggi atau anggap itu sebagai tipuan pemasaran yang apik Ada juga mereka yang memilah semua harapan mereka pada jaringan saraf , Membujuk jaring setelah beberapa pengalaman positif dengan mereka dan menganggapnya sebagai solusi peluru perak untuk masalah apa pun. Namun, seperti jaringan syaraf strategi perdagangan tidak ada perbaikan cepat yang akan terjadi. Anda dapat menyerangnya dengan mengklik satu atau dua tombol Sebenarnya, pemahaman yang benar tentang jaringan syaraf tiruan dan tujuan mereka sangat penting untuk keberhasilan aplikasi mereka. Sejauh menyangkut perdagangan, jaringan syaraf tiruan merupakan metode analisis teknis baru yang unik. Bagi mereka yang mengambil pendekatan berpikir terhadap bisnis mereka dan bersedia menyumbangkan waktu dan usaha untuk membuat metode ini bekerja untuk mereka. Yang terbaik dari semuanya, bila diterapkan dengan benar, jaringan syaraf tiruan dapat menghasilkan keuntungan secara teratur. Gunakan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Mengungkap Peluang Kesalahpahaman utama adalah bahwa banyak pedagang menyalahgunakan jaringan syaraf tiruan untuk alat peramalan yang dapat menawarkan saran tentang bagaimana bertindak dalam situasi pasar tertentu Jaringan syaraf tiruan tidak membuat perkiraan. Sebaliknya, mereka menganalisis data harga dan menemukan peluang Menggunakan jaringan syaraf tiruan, Anda dapat Membuat keputusan perdagangan berdasarkan data yang dianalisis secara menyeluruh, yang tidak harus terjadi jika menggunakan metode analisis teknis tradisional Untuk masalah serius, Pedagang berpikir, jaringan syaraf tiruan adalah alat generasi berikutnya dengan potensi besar yang dapat mendeteksi saling ketergantungan dan pola non linier yang tidak dapat diungkap oleh metode analisis teknis lainnya. Jaring Terbaik Sama seperti jenis produk atau teknologi hebat lainnya, jaringan syaraf tiruan Mulai menarik semua orang yang mencari pasar pemula Torrents iklan tentang perangkat lunak generasi mendatang telah membanjiri pasar - iklan yang merayakan algoritma jaringan syaraf tiruan yang paling kuat yang pernah dibuat Bahkan dalam kasus-kasus yang jarang terjadi ketika klaim iklan menyerupai kebenaran, Ingatlah bahwa 10 peningkatan efisiensi mungkin adalah yang paling banyak yang pernah Anda dapatkan dari jaringan saraf. Dengan kata lain, ini tidak menghasilkan hasil yang menakjubkan dan terlepas dari seberapa baik kerjanya dalam situasi tertentu, akan ada beberapa rangkaian data dan Kelas tugas yang algoritma yang digunakan sebelumnya tetap superior Ingat ini bukan algoritma yang melakukan trik Masukan informati yang dipersiapkan dengan baik Pada indikator yang ditargetkan adalah komponen terpenting kesuksesan Anda dengan jaringan saraf Apakah Konvergensi Lebih Cepat Lebih Banyak dari mereka yang telah menggunakan jaringan syaraf secara keliru percaya bahwa semakin cepat jaring mereka memberikan hasil, semakin baik itu, ini adalah delusi A Jaringan yang baik tidak ditentukan oleh tingkat di mana ia menghasilkan hasil dan pengguna harus belajar untuk menemukan keseimbangan terbaik antara kecepatan di mana jaringan kereta api dan kualitas hasil yang dihasilkannya. Penerapan Neural Nets yang benar Banyak pedagang menerapkan jaring saraf secara tidak benar. Karena mereka menaruh terlalu banyak kepercayaan pada perangkat lunak yang mereka gunakan semua tanpa diberi instruksi yang tepat tentang cara menggunakannya dengan benar Untuk menggunakan jaringan syaraf dengan cara yang benar dan, dengan demikian, dengan menguntungkan, seorang pedagang harus memperhatikan semua tahap Siklus persiapan jaringan Ini adalah pedagang dan bukan jaringnya yang bertanggung jawab untuk menemukan ide, memformalkan gagasan ini, menguji dan meningkatkannya, dan, final Jika memilih saat yang tepat untuk membuangnya saat tidak berguna lagi Mari kita pertimbangkan tahapan proses krusial ini secara lebih rinci.1 Menemukan dan Merumuskan Ide Perdagangan Seorang pedagang harus sepenuhnya memahami bahwa jaringan syaraf tiruannya tidak dimaksudkan. Untuk menemukan gagasan dan konsep perdagangan yang menang Hal ini dimaksudkan untuk memberikan informasi yang paling dapat dipercaya dan tepat mengenai seberapa efektif ide atau konsep trading Anda Oleh karena itu, Anda harus mengemukakan ide perdagangan asli dan dengan jelas menentukan tujuan dari ide ini dan apa yang Anda inginkan. Berharap untuk mencapainya dengan menggunakannya Ini adalah tahap yang paling penting dalam siklus persiapan jaringan Untuk bacaan terkait, lihat Pelajaran Dari Buku Harian Pedagang 2 Memperbaiki Parameter Model Anda Selanjutnya, Anda harus mencoba untuk meningkatkan kualitas keseluruhan model dengan memodifikasi data. Set digunakan dan menyesuaikan parameter yang berbeda. Gambar 1 Menentukan algoritma optimasi dan propertinya.3 Membuang Model Saat Menjadi Obsole Setiap model berbasis jaringan syaraf tiruan memiliki rentang hidup dan tidak dapat digunakan tanpa batas lama Umur panjang rentang umur model tergantung pada situasi pasar dan seberapa lama interdependensi pasar tercermin di dalamnya tetap topikal Namun, cepat atau lambat model menjadi usang Bila ini terjadi, Anda dapat melatih kembali model menggunakan data yang benar-benar baru yaitu mengganti semua data yang telah digunakan, menambahkan beberapa data baru ke kumpulan data yang ada dan melatih model lagi, atau hanya menunda model sama sekali. Banyak pedagang membuat Kesalahan mengikuti jalan yang paling sederhana - mereka sangat bergantung pada dan menggunakan pendekatan yang perangkat lunak mereka menyediakan fungsionalitas yang paling mudah digunakan dan otomatis Pendekatan yang paling sederhana ini meramalkan harga beberapa bar di depan dan mendasarkan sistem perdagangan Anda pada perkiraan ini Ramalan pedagang lainnya Perubahan harga atau persentase perubahan harga Pendekatan ini jarang menghasilkan hasil yang lebih baik daripada meramalkan harga secara langsung. Kedua pendekatan sederhana tersebut gagal dilakukan. O Mengungkap dan memanfaatkan sebagian besar interdependensi jangka panjang yang penting dan, sebagai hasilnya, model dengan cepat menjadi usang karena kekuatan pendorong global berubah. Pendekatan Keseluruhan Optimal untuk Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Seorang pedagang yang sukses akan fokus dan menghabiskan cukup sedikit Waktu memilih item masukan yang mengatur untuk jaringan syaraf tiruannya dan menyesuaikan parameternya Dia akan menghabiskan setidaknya beberapa minggu - dan terkadang sampai beberapa bulan - menggelar jaringan Seorang pedagang yang sukses juga akan menyesuaikan jaringnya dengan Mengubah kondisi sepanjang masa hidupnya Karena setiap jaringan syaraf hanya dapat mencakup aspek pasar yang relatif kecil, jaringan syaraf tiruan juga harus digunakan dalam komite Gunakan sebanyak mungkin jaringan syaraf yang sesuai - kemampuan untuk mempekerjakan beberapa sekaligus merupakan keuntungan lain dari hal ini. Strategi Dengan cara ini, masing-masing jaring ganda ini dapat bertanggung jawab untuk beberapa aspek spesifik dari pasar, memberi Anda keuntungan besar di seluruh dunia. Namun, disarankan agar Anda menyimpan jumlah jaring yang Anda gunakan dalam kisaran lima sampai 10 Akhirnya, jaringan syaraf tiruan harus digabungkan dengan salah satu pendekatan klasik Ini akan memungkinkan Anda memanfaatkan hasil yang dicapai dengan lebih baik sesuai dengan keinginan Anda. Preferensi trading. Kesimpulan Anda akan mengalami kesuksesan nyata dengan jaring saraf hanya ketika Anda berhenti mencari jaring terbaik. Bagaimanapun, kunci kesuksesan Anda dengan jaringan syaraf tidak terletak pada jaringan itu sendiri, namun dalam strategi trading Anda Oleh karena itu, untuk menemukan keuntungan Strategi yang sesuai untuk Anda, Anda harus mengembangkan gagasan yang kuat tentang bagaimana membuat sebuah komite jaringan syaraf tiruan dan menggunakannya dalam kombinasi dengan saringan klasik dan peraturan pengelolaan uang. Untuk bacaan terkait, lihat Neural Trading Biological Keys To Profit and the Trading Systems Tutorial Pengodean. Interview dengan Leonid Velichkovsky Mitos Terbesar tentang Neural Networks adalah Super Profitabilitas. Pahlawan wawancara kami Leonid Velichkovski LeoV memiliki Saya telah berpartisipasi dalam Kejuaraan Perdagangan Otomatis Pada tahun 2008, jaringan saraf multicurrencynya seperti kilasan cahaya terang di langit, menghasilkan 110.000 pada momen tertentu, namun akhirnya menjadi korban pengelolaan uang agresifnya sendiri Dua tahun lalu, dalam wawancaranya Leonid berbagi sendiri Pengalaman trading dan memberi tahu kami tentang fitur Expert Advisor-nya Pada malam ATC 2010, Leonid berbicara tentang mitos dan kesalahpahaman yang paling umum yang terkait dengan jaringan syaraf tiruan.- Leonid, Anda adalah perwakilan langka dari komunitas pedagang, yang menggunakan saraf Jaringan untuk perdagangan Ini adalah perkembangan yang cukup rumit, namun tentara penggemar mereka terus tumbuh. Apa yang menarik Anda dalam jaringan syaraf. - Enam tahun yang lalu, pada awalnya, jaringan syaraf tiruan menarik perhatian saya dengan hal baru, karakter misterius yang tidak biasa dan profitabilitas yang tampaknya tinggi. Tahun, banyak mitos telah hilang, namun jaringan syaraf tiruan masih menarik saya dengan kemampuan mereka untuk menyesuaikan diri dengan kurva apapun dan menemukan pola dimana tidak. Hing dan tidak ada orang lain yang bisa menemukannya. - Bisakah Anda menceritakan lebih lanjut tentang mitos yang terkait dengan jaringan syaraf? Pernahkah Anda mengalami kekecewaan dalam bidang ini. - Mitos terbesar yang terkait dengan jaringan syaraf tiruan adalah keuntungan super mereka Tetapi ini tidak hanya berlaku untuk jaringan syaraf tiruan , Tapi untuk Forex secara keseluruhan Pada awalnya sepertinya mudah untuk mendapatkan - membeli dan menjual, tidak ada yang rumit di dalamnya Kemudian, bagaimanapun, beberapa faktor muncul, yang bahkan tidak Anda ketahui - baru kemudian Anda mulai memahami Dan memahami mereka Dalam jaringan syaraf tiruan, mengecewakan adalah hal yang menarik perhatian Anda - kemampuan mereka untuk melatih dan menyesuaikan diri dengan pasar dengan data apa pun. Keuntungan besar mereka adalah kerugian yang signifikan bila diterapkan pada pasar keuangan Ini adalah metamorfosis yang menakjubkan.- Bagaimana cara Anda datang untuk memahami bahwa jaringan syaraf tiruan tidak membawa keuntungan super Apakah ada pengalaman pribadi. Tidak ada keuntungan super di Forex juga, tidak hanya di jaringan saraf. Sebenarnya, jaringan saraf Orks adalah sistem perdagangan yang sama selanjutnya - TS Mereka hanya menggunakan neuronet dan bukan indikator umum Dan kemudian aspek yang paling penting adalah pengelolaan uang, yaitu keserakahan trader. Ketika Anda memulai trading, Anda tidak memiliki konsep pengelolaan uang seperti itu. Tapi kemudian Anda menyadari perlunya alat ini Bekerja di Forex, dan umumnya di pasar keuangan, selalu terhubung dengan risiko Anda harus sadar bahwa risiko 100 dan 100.000 adalah dua hal yang berbeda Ketika saya melakukan perdagangan dengan deposit awal 100 , 500 dan bahkan 1.000 dolar, ada risiko tertentu, dan keseluruhan pendekatan untuk perdagangan sangat spesifik. Dan ketika saya mulai melakukan perdagangan dalam jumlah yang lebih besar, sikap terhadap perdagangan menjadi sangat berbeda - tingkat risiko meningkat, dan saya dengan cepat mengerti bahwa saya Bisa kehilangan segalanya Tanggung jawab tertentu datang bersamaan dengan ini. Misalnya, saat melakukan trading di deposit 100, keuntungan 100 per tahun hampir tidak bisa memuaskan, saya rasa Tapi trading di deposit 100.000 Keuntungan 100 per tahun tidak buruk sama sekali Jadi, ada semacam konflik psikologis - pedagang yang berdagang dengan simpanan kecil, berusaha untuk mendapatkan secepat dan secepatnya Hal ini mendorong pedagang untuk melampaui semua risiko yang mungkin timbul Hasilnya adalah Hilangnya simpanan alami Oleh karena itu, saya percaya, berdagang di simpanan kecil pasti akan gagal karena keinginan alami seorang pedagang untuk mendapatkan secepat dan semaksimal mungkin Dan 100, misalnya, bukan jumlah yang cukup besar untuk menjauhkan Anda dari Risiko .- Selama enam tahun terakhir, Anda telah bekerja dengan jaringan syaraf tiruan dalam perdagangan Bagaimana Anda menciptakan jaringan syaraf misterius ini Apa yang Anda gunakan.- Saya bukan pemrogram, saya adalah pedagang pemrograman Jaringan Syaraf Tiruan dan menggunakannya di pasar keuangan Adalah hal yang sama sekali berbeda Programmer membantu saya untuk mengembangkan Expert Advisors - batu bara Kramar, Yuri Zaitsev YuraZ, Victor Nikolaev Vinin dan Dmitriy Fedoseev Integer Semuanya profesional di bidangnya, saya tidak perlu banyak menjelaskan - Mereka tahu segalanya dengan sangat baik Dan saya sangat berterima kasih kepada mereka semua atas pekerjaan dan profesionalisme mereka. Juga, saya telah bekerja sama dan terus bekerja dengan Steve Ward Ward Systems Group dan Sergei Dolenko Neuroproject yang memberi saya informasi yang tak ternilai tentang penerapan jaringan syaraf tiruan Di pasar keuangan Selain itu, saya bekerja sama dengan Dennis Meyers Meyers Analytics, Philippe Lonjoux Noxa Analytics, Inc dan Mark Simpson Bowfort Technologies Inc, dengan siapa saya menguji sistem dan indikator baru. Saya ingin mencatat bahwa penerapan jaringan syaraf tiruan di pasar keuangan Memiliki banyak fitur dan konsep dan teknik yang inovatif, dan berbeda jauh dari penggunaannya di daerah lain. Saya menggunakan MetaTrader 4, tentu saja sekarang saya mencoba berteman dengan MetaTrader 5 Alat lain yang sangat diperlukan untuk pekerjaan ini adalah NeuroShell, yang tanpanya saya tidak dapat melakukannya. Saya menggunakan MTFeed sebagai jembatan antara MetaTrader 4 dan NeuroShell.- Ada banyak metode pelatihan jaringan saraf Leonid, bagaimana Anda melatihnya Dan akhirnya, Pertanyaan yang menyiksa banyak pemula dalam jaringan syaraf tiruan Bagaimana menghindari apa yang disebut over-training.- Ini adalah pertanyaan yang rumit, yang mana saya dan bukan hanya saya tidak memiliki jawaban dan yang tidak mungkin untuk sistematisasi yang jelas. Namun demikian, saya akan mencoba untuk Sentuh inti masalah pelatihan dan cara-cara untuk menghindari over-training Karena sifatnya yang nonlinier dan kemampuan untuk beradaptasi dengan data apapun, jaringan syaraf tiruan sangat disesuaikan, dilatih dan sebagai konsekuensinya - dilatih secara berlebihan Jaringan syaraf tiruan dengan hanya Beberapa neuron di lapisan dalamnya dengan mudah mengingat sejarah beberapa ribu bar Perlu dicatat bahwa pelatihan berlebihan melekat pada jaringan syaraf tiruan hanya bila diterapkan pada pasar keuangan Apa artinya ini Kita semua tahu bahwa pasar berubah dari waktu ke waktu - apa Terjadi di masa lalu akan hilang di masa depan Nah, itu akan ada, tapi agak berbeda, tidak akan ada 100 persen yang cocok Pola, hukum, area pasar - semua ini akan berbeda pada berbagai bagian ma Rket. Sebagai gantinya, jika jaringan saraf mempelajari contoh pelajaran di masa lalu dengan baik saat dilatih data sejarah, pada akhirnya mungkin saja gagal memperhatikan atau mengidentifikasi pola dan area pasar baru di masa depan Karena mereka semua telah mengalami Beberapa perubahan Artinya, jaringan syaraf tiruan telah terlalu menyesuaikan diri dengan kondisi pasar, yang ada di masa lalu, namun tidak dapat mengenali pola baru dalam kondisi pasar yang berubah. Adakah cara untuk menghindari over-training Ada banyak cara untuk menghindari over-training Ada banyak Cara, tapi yang utama adalah dua di antaranya pemberhentian awal pelatihan dan peningkatan interval pelatihan. Namun, kedua metode tersebut memiliki kerugian serius mereka. Pada awal pemberhentian, ada beberapa pertanyaan sulit, yang tidak dapat dijawab. Pada titik mana saya harus Berhenti pelatihan Kriteria apa yang harus digunakan untuk itu Ada banyak jawaban untuk pertanyaan ini - gunakan kesalahan, tingkat keuntungan, penarikan dan kriteria matematis lainnya Tapi mereka tidak memberikan jaminan seratus persen dari pemberhentian tepat waktu Ada Kedepan, perhentian pelatihan yang tepat waktu ini hanya bergantung pada keahlian trader. Ada kesalahpahaman bahwa semakin baik di masa lalu, semakin baik di masa depan Atau semakin kecil kesalahan pada interval latihan, semakin baik Jaringan akan beroperasi di masa depan Namun, itu tidak benar - pasar berubah, dan terlalu terlatih dalam data historis, jaringan syaraf tiruan dapat gagal melihat masa depan yang saya ketahui dari pengalaman saya sendiri bahwa rasio kesalahan pada Bagian dari pelatihan dan keuntungan dari OOS Out Of Sample - di luar interval pengoptimalan atau pada akun sebenarnya adalah sebagai berikut - kesalahan menurun secara bertahap seiring dengan meningkatnya waktu pelatihan, namun keuntungan pertama meningkat dan kemudian turun, membentuk maksimum dalam tertentu. Saat ini adalah sangat maksimal yang perlu kita tangkap. Selanjutnya, seiring bertambahnya waktu latihan, kesalahan juga akan berangsur-angsur menurun, dan keuntungan pada OOS dapat menghasilkan beberapa maksimum lebih banyak, namun biasanya kurang dari yang pertama sekalipun. Saya mengalami situasi di mana yang kedua dan bahkan maksimal ketiga lebih tinggi dari yang pertama. Tetapi diyakini bahwa jumlah maksimal pertama lebih baik daripada yang lain dalam hal profitabilitas dan efisiensi Sebenarnya, tugas kita adalah menangkap pertama ini maksimal Dan itu Tergantung pada keterampilan dan pengalaman trader - saya tidak tahu kriteria lain yang lebih akurat Meskipun, tentu saja, kita mungkin dan harus dipandu oleh persentase profitabilitas, kesalahan, penarikan, rasio Sharpe, dan banyak parameter lainnya Tapi pada akhirnya, Itu tergantung hanya pada trader apa kriteria untuk menggunakan Dan itu tergantung pada bagaimana dia memahami TS-nya dan tahu bagaimana berperilaku. Sementara pada interval pelatihan, hal-hal yang sama sekali berbeda terjadi Kesalahan dan keuntungan berperilaku persis berlawanan - kesalahan secara bertahap menurun, dan Keuntungan meningkat dengan lancar Jika keuntungan meningkat selama pengoptimalan, ini berarti Expert Advisor hanya sesuai dengan kurva pasar, mengubah harga menjadi kurva yang mulus Kurva ini harus naik D disebut ekuitas Sebenarnya, pengoptimalan ini juga untuk mengurangi kesalahan Dan kita mendapatkan hal berikut keuntungan yang lebih besar pada bagian pelatihan atau pengoptimalannya, semakin besar kemungkinan Anda akan memiliki kelebihan pelatihan atau pengoptimalan berlebih dan, seperti Sebuah konsekuensi - kerugian di masa depan. Cara kedua untuk menghindari over-training adalah dengan meningkatkan interval pelatihan, yaitu untuk meningkatkan jumlah data, dimana jaringan dilatih. Tapi metode ini juga memiliki jebakannya Meningkatkan jumlah data. Di pasar keuangan mengarah pada fakta bahwa jaringan mungkin saja gagal untuk melihat atau mengenali pola dan area pasar tersebut, yang ada pada bagian pelatihan yang diberikan Bagian ini terlalu besar untuk itu Hal ini karena pasar berubah seiring waktu Dan pola tertentu muncul Terlalu berbeda dalam interval besar ini, dan jaringan tidak dapat menentukan bahwa ini adalah pola yang sama, yang hanya telah berubah seiring waktu. Kemudian muncul pertanyaan alami Bagian pasar apa yang harus diberikan ke jaringan untuk t Hujan Berikut adalah jawaban di mana jaringan berhasil mengenali pola dan area pasar yang diperlukan untuk TS dan pedagang Hal ini tergantung pada keahlian trader - cara dia melihat pasar dan seberapa baik dia dapat memilih bagian yang tepat untuk pelatihan Di dalam Pengalaman ini dari 500 sampai 2000 bar tergantung pada kerangka waktu dan keadaan pasar. Ada beberapa cara untuk menghindari over-training, tapi tidak begitu signifikan. Anda lihat, banyak tergantung pada seberapa terampil dan berpengalaman trader. Jadi saya pikir Bahwa profesi ini tidak hanya membutuhkan pengetahuan matematika tapi juga beberapa kreativitas. Juga jelas bahwa semua fitur dan nuansa penggunaan jaringan syaraf tiruan, dan juga TS biasa, berasal dari kenyataan bahwa pasar berubah dari waktu ke waktu, dan masa lalu tidak pernah Berulang kali tepat di masa depan Fitur ini hanya ada di pasar keuangan Ada mitos populer yang Anda butuhkan untuk memberi banyak data ke jaringan saraf dan membiarkannya melatih - ia akan belajar secara mandiri apa yang dibutuhkannya Untuk keadaan normal. Penggunaan jaringan syaraf tiruan ini mungkin benar, namun pasar keuangan memiliki kekhasan tersendiri, yang saya jelaskan di atas, jadi tidak mudah dalam kasus ini. Menurut pendapat saya, kedua cara ini untuk menghindari over-training juga berlaku untuk optimalisasi. Penasihat Ahli yang umum, tanpa jaringan syaraf tiruan Overoptimalisasi, atau penyesuaian, hanya spesifik untuk pasar keuangan saja. Dan cara untuk menghindarinya sama. Esensi pengoptimalan terlalu banyak juga terletak pada kenyataan bahwa sifat pasar keuangan berubah dalam waktu Ketat Berbicara, pasar tidak stasioner.- Apa kesalahan umum yang bisa dihadapi seorang trader saat mulai bekerja dengan jaringan syaraf tiruan. Khayalan populer pedagang yang mulai menggunakan jaringan syaraf tiruan dan menggunakan data yang tidak dinormalisasi pada masukan, mencoba mendapatkan Harga bar berikutnya, Hari ini akan seperti kemarin, dan besok akan seperti hari ini jika kita mempertimbangkan bar harian Ini adalah latihan over-network yang umum Sementara data di Forex tidak berbeda jauh satu sama lain 100 poin hanya membuat 0 7 dari harga, maka kesalahan pelatihan juga akan kecil, dan jaringan akan segera menemukan minimum pelatihan lokal ini.- Beberapa pedagang saraf menggunakan preprocessing data masukan Apakah Anda menggunakan hal seperti ini di jaringan syaraf Anda.- Secara umum , Saya tidak pernah menggunakan deret waktu murni untuk input jaringan saraf Seri waktu selalu ditransformasikan oleh beberapa indikator, yang menormalkan data menjadi baris tertentu Misalnya, dari -100 sampai 100 atau dari -1 ke 1 Normalisasi lebih lanjut tidak diperlukan, Karena jika nilai indikator lebih besar dari 1, mereka selalu dapat dibagi dengan jumlah yang sesuai, untuk mencapai nilai yang tidak melebihi 1 Saya mencoba melakukan sedikit perubahan data masukan sebanyak mungkin, karena setiap transformasi membawa distorsi nonlinier tambahan pada input Sinyal Hal ini menyebabkan pelatihan salah dari jaringan syaraf tiruan, karena distorsi dapat salah ditafsirkan oleh jaringan. Apalagi, dengan transformasi yang kuat, dan akibatnya distorsi nonlinier yang besar, Jaringan dapat dilatih bukan pada sinyal masukan yang sebenarnya, namun pada distorsi nonlinier, yang dapat menyebabkan operasi dan kehilangan deposit yang salah. Berikut adalah beberapa contoh distorsi nonlinier yang terlihat pada mata telanjang. Ambil, misalnya yang biasa Stochastics Tampaknya indikator sederhana semacam itu tidak akan membawa distorsi. Tetapi pada beberapa saat, ini membuat distorsi nonlinier yang kuat, yang dapat menyesatkan jaringan saraf dalam proses pelatihan dan dalam pekerjaan selanjutnya pada akun sebenarnya. Daerah ini ditandai dengan oval putih. Pada grafik Pada kasus pertama harga naik, dan indikator stochastic hampir bertahan dalam nilai maksimumnya. Dalam kasus kedua, harga hampir sama satu dan tingkat yang sama, dan indikator stochastic turun tajam dari maksimum ke Nilai minimum Dalam kasus pertama, indikator stokastik tidak akan membawa informasi ke jaringan, sementara pada kasus terakhir, hal itu akan membingungkannya. Dalam kedua kasus tersebut, perilaku indikator stochastic akan menjadi Ada dampak negatif baik pada pelatihan dan kerja jaringan saraf pada akun nyata Dan itu bisa menyebabkan kerugian finansial. Perlu dicatat bahwa kedua contoh ini cukup mencolok distorsi sehingga Anda dapat dengan mudah melihat Dan masih banyak lagi. Distorsi yang tidak dapat kita lihat dan analisis Percayalah kepada saya Dan semua distorsi ini besar dan kecil digabungkan bersama Oleh karena itu, berhati-hatilah saat melakukan dengan pra-pengolahan data masukan. Tentu saja, ada indikator yang membuat distorsi lebih kuat Ada Juga yang membuat yang kurang kuat Namun, faktanya tetap - distorsi dibuat oleh indikator apapun Meskipun, Anda dapat memilih parameter spesifik untuk indikator apa pun bahkan stokastik, sehingga akan membawa distorsi minimum pada sinyal asli dengan kondisi pasar yang spesifik. Tentu, Sifat pasar dapat berubah, dan Anda harus mengubah parameter indikator untuk mengurangi distorsi yang diperkenalkan Dan dalam situasi ini, tepat Pemilihan parameter indikator dan penyesuaian tepat waktu mereka baik secara otomatis maupun manual juga sangat bergantung pada keahlian dan pengalaman trader.- Bagaimana Anda menilai hasil jaringan syaraf tiruan setelah pelatihan atau TS setelah pengoptimalan Apa kriteria untuk menggunakannya pada Real account. Saat ini, saya hampir tidak pernah memperhitungkan hasil TS, yang telah diperoleh dalam interval optimasi pelatihan saya menganalisis hasil pada OOS atau nyata, karena saya percaya bahwa pada periode optimasi pelatihan, hasil TS Tidak tahu apa-apa Ini bisa pas atau over-training dan hampir tidak mungkin untuk menentukan apakah itu sesuai atau tidak Anda hanya bisa mendefinisikannya dengan mengujinya di OOS atau lebih baik di akun nyata Terkadang, saya cukup membandingkan hasilnya dengan yang sebenarnya. OOS akun dan optimasi pelatihan Oleh karena itu, angka menunjukkan ekuitas pada akun sebenarnya dengan leverage perdagangan 1 1 penggunaan deposit adalah 1 dengan leverage 1 100 yang diberikan oleh dealing center Jika kita Ncrease leverage, kisaran ekuitas juga akan meningkat. Sebenarnya, saya menganalisa hasil TS hanya dengan leverage 1 1, yaitu dengan manajemen uang penyandang cacat Karena manajemen uang bisa memberi ide yang salah tentang penarikan yang sebenarnya dari TS. Oleh karena itu, sebuah margin tak terduga dan masalah lainnya. Angka-angka ini, Anda dapat melihat ekuitas dengan pengaruh 1 1.Dengan caranya, sistem perdagangannya sama dengan yang berpartisipasi di ATC 2008, meskipun dengan parameter yang sedikit dimodifikasi. Baru-baru ini, saya perhatikan hal berikut jika faktor keuntungan sangat besar dalam interval optimasi pelatihan dengan leverage 1 1, kita dapat mengatakan dengan pasti bahwa itu adalah over-training over-optimization Dan di masa depan, pada data yang tidak diketahui, Sistem perdagangan dengan parameter seperti itu akan bekerja dengan buruk yaitu akan kehilangan deposit Orang dapat mencatat bahwa dalam gambar, ekuitas naik dengan lancar dan bukan tajam Anda bisa menyimpulkan bahwa profitabilitas sistem perdagangan semacam itu tidak begitu kecil Meskipun jika Anda meningkatkan leverage perdagangan atau menggunakan pengelolaan uang yang lebih agresif, keuntungan dapat meningkat manifold Semuanya tergantung pada penarikan, yang muncul dengan leverage 1 1, dan penarikan yang diperbolehkan oleh trader.- Hampir dua tahun telah berlalu sejak ATC 2008 Pelajaran apa yang telah Anda pelajari dari hasil Kejuaraan itu Mengapa Pak Penasihat Anda memenangkan kontes ini. Kejuaraan adalah sebuah kompetisi Tidak ada yang berani, tidak ada yang berhasil saya berani dan saya melampaui semua risiko yang mungkin karena pengelolaan uang saya berhasil menghasilkan 110.000 Dan kemudian turun menjadi 14.749 karena pengelolaan uang terlalu agresif Selama 3 bulan, keuntungannya hampir mencapai 50, yang cukup bagus Tapi penarikannya adalah 92, yang tidak dapat diterima dalam kehidupan nyata Kemudian, setelah menjalankan EA saya dengan pengelolaan uang yang wajar selama Pada periode yang sama, saya mendapat hasil yang hampir sama dari 14.000, namun dengan penarikan sekitar 25 - ini adalah hasil yang bagus untuk kehidupan nyata Kesimpulannya adalah bahwa Anda seharusnya tidak mengejar kelebihan prof Itu, jika tidak, Anda bisa kalah Tapi Kejuaraan membuat peraturan sendiri dan, tentu saja, Anda perlu mengambil risiko untuk menang.- Apakah ada sesuatu yang berubah secara mendasar dalam perkembangan Anda selama periode ini? Mungkin, sudahkah Anda menemukan pengetahuan dan menerapkannya di Prakteknya. Tidak, sebenarnya semuanya tetap sama Tidak ada yang baru terjadi Selain itu, Expert Advisor yang sama dengan parameter yang sama masih bisa bekerja, walaupun saya menemukan parameter lain yang lebih menguntungkan Inti pasar tidak berubah - hanya karakternya yang berubah. , Yang harus dipantau oleh trader berpengalaman, menyesuaikan TSnya dengan kondisi pasar yang baru dan berubah. - Penasihat Ahli Alexander Topchylo, pemenang ATC 2007, terdiri dari tiga subsistem independen. Namun, pengarang tersebut akan maju dalam Arah ini dan buat sebuah komite jaringan saraf Apakah Anda menggunakan komite semacam itu dalam perkembangan Anda.- Tidak, saya menolak untuk menggunakan komite karena mereka sulit untuk menerapkan dan memelihara Selama bertahun-tahun, saya telah com Untuk menggunakan TS sederhana, karena TS yang terlalu kompleks, dan juga dengan komite, tidak dapat menjamin keuntungan yang lebih stabil dan lebih besar dibandingkan dengan yang sederhana. - Penulis satu-satunya Expert Advisor multicurrency di antara para pemenang ATC , Nikolay Kositsin percaya bahwa peraturan Kejuaraan yang akan datang menguntungkan bagi EA multikurrency dan membiarkan sedikit kesempatan untuk robot mata uang tunggal Apakah Anda menggunakan multicurrency di Expert Advisors Pasangan Anda melakukan perdagangan EAs Anda. - Tentu saja saya menggunakannya. Ini memungkinkan perdagangan lindung nilai dan mendapatkan Ekuitas yang lebih baik Selain itu, jika Anda menggunakan multicurrency untuk analisis, ini membantu menciptakan sistem perdagangan yang lebih stabil dan dapat diandalkan Di Kejuaraan, saya berniat untuk melakukan perdagangan EUR USD, USD JPY dan AUD USD - bergantung pada bagaimana situasi pasar berubah mendekati Kejuaraan .- Leonid, terima kasih atas wawancara Good luck di Championship. How untuk Menulis Expert Advisor dan Tidak Melanggar Aturan Kejuaraan. Pada artikel ini kita akan menunjukkan bagaimana menulis sebuah exper T penasihat dan untuk menghindari kesalahan yang dapat mencegah Anda berpartisipasi dalam Kejuaraan Perdagangan Otomatis mendatang 2010. Manajemen laba adalah komponen penting dari setiap sistem perdagangan Tanpa itu, hampir tidak mungkin untuk membayangkan perdagangan yang menguntungkan Pada artikel ini, pengembang berpengalaman dari perdagangan otomatis Sistem berbagi tip mereka tentang manajemen risiko dengan peserta Kejuaraan.