بولينجر العصابات - العصبية - شبكة

ميتاترادر ​​5 - خبراء بولينجر باند حساب العرض مع الشبكة العصبية باستخدام - خبير ل ميتاتريدر 5 لقد تم البحث عن مستشار بب العرض خبير، ولكن لم أستطع العثور عليه في أي مكان. ثم قررت إنشاء بلدي، وكجزء من دراستي فعلت هذا. يتبع هذا المستشار الخبراء طريقة الشبكة العصبية. الإيداع الأولي 10000. إجمالي الربح من 36000. فترة زمنية 3.5 أشهر. ما هو عرض بولينجر باند عرض بولينجر باند هو تشكيل الفرقة في بولينجر باندز. يشير جون بولينجر في كتابه (بولينجر أون بولينجر باندز) إلى عرض بولينجر باند باعتباره واحدا من مؤشرين يمكن استخلاصهما من بولينجر باندز. والمؤشر الآخر هو B. ويقيس عرض النطاق الفرق بين النسبة المئوية للنطاق الأعلى والنطاق الأدنى. وينخفض ​​عرض النطاق الترددي كما ضيقة نطاقات البولنجر ويزداد مع توسيع نطاقات بولينجر. لأن بولينجر باندز تقوم على الانحراف المعياري، وانخفاض باندويدث يعكس التقلبات المتناقصة وارتفاع باندويدث يعكس زيادة التقلبات. الضيق: ضيق النطاق الترددي النسبي. وينبغي قياس قيم النطاق الترددي بالنسبة إلى قيم النطاق الترددي السابقة على مدى فترة من الزمن. من المهم الحصول على فترة نظرة جيدة لتحديد نطاق النطاق الترددي لرمز معين. ذي سكويز: بولينجر باندويد هو اشتهر لتحديد الضغط. يحدث هذا عندما ينخفض ​​التذبذب إلى مستوى منخفض جدا، كما يتضح من النطاقات الضيقة. وتستند النطاقات العليا والسفلى إلى الانحراف المعياري، وهو مقياس للتذبذب. نطاقات ضيقة كما يتسطح السعر أو يتحرك ضمن نطاق ضيق نسبيا. النظرية هي أن فترات التقلب المنخفض تليها فترات من التقلبات العالية. عرض النطاق الترددي الضيق نسبيا (a. k.a. ذي سكويز) يمكن أن يتنبأ بتقدم كبير أو انخفاض. بعد الضغط، ارتفاع الأسعار وفترة اللاحقة الفرقة إشارة بداية خطوة جديدة. يبدأ تقدم جديد مع ضغط وكسر لاحق فوق الشريط العلوي. يبدأ انخفاض جديد مع ضغط وكسر لاحق تحت النطاق السفلي. فكرة يمكن أن تغير حياتك -) حصلت على الإلهام للعمل على الشبكات العصبية بعد قراءة هذه المقالة. ساعدت فيرس المؤلف لي الكثير في الجزء التشطيب من الترميز. هذا المستشار خبير يأخذ قيمة آخر 14 فترات ويقلل من ذلك مع صيغة طريقة الشبكة العصبية (يرجى قراءة المقال لأفضل تنفيذ الشبكة العصبية). عرض الحساب لقد استخدمت الأسلوب الكلاسيكي: (ببوبرباند - ببلويرباند) بميدلباند. فورمولا: inputsi2 (((إيباندسوبيربوفي - إيباندسلويربوفي) إيباندسباسيبوفي) - (زمينكسمين) (d2-d1)) ((زماكسكسماكس) - (زمينكسمين)) d1 يبدو تعقيدا ولكن في الواقع هو تماما مثل A، B، C، D. المادة أعلاه يمكن أن تساعدك كثيرا. خبير مستشار نتيجة الاختبار جيدة، لقد اتخذت الفترة من 2018.01.01 إلى 2018.04.13. الرصيد: لقد أرفقت نتيجة الاختبار الكاملة في ملف مضغوط. أنا لا أوصي لاستخدام هذا المستشار الخبراء في الحساب الحقيقي. في نفس الرمز يمكنك استخدام بعض تركيبة مؤشر حجم (تسي، مفي الخ.) التنبؤ سوق الأسهم باستخدام الشبكات العصبية من قبل الدكتور فالنتين ستينهاور الكشف عن مر: لا تتحمل المسؤولية عن الدقة. اكتمال الأساليب والمعلومات الأخرى في هذا البرنامج التعليمي. هنا تعتبر اثنين من الاتجاهات التكميلية. واحد - التنبؤ السلاسل الزمنية. والثانية - طريقة بولينجر باندز. لماذا يتم اختيارهم. في وقت هادئ تسود قوانين هارمونيكاس وعند هذه النقطة هي جيدة التنبؤ سلسلة زمنية. هذه الطريقة (من مصادر مختلفة) يسمح التنبؤ صعودا وهبوطا في قيم سوق الأسهم مع حوالي 52 -53 احتمال، 50 -50 هو، لا تنسى. عشوائي. الاتجاه الثاني (بولينجر باندز) هو من منطقة مختلفة تماما. وعصبية سوق الأوراق المالية. عندما تنخفض الأسعار أو تنمو كثيرا مقارنة بالأوقات السابقة. ثم هناك غالبا ما يكون نقطة تحول. إحصاءات التنبؤات الإيجابية في هذه الحالة هي أفضل. ولكن الحالات لا تحدث في كثير من الأحيان. وسوف تكون هناك حاجة الانتظار. التنبؤ بالسلاسل الزمنية في سوق الأسهم يلعب التنبؤ بالسلسلة الزمنية دورا كبيرا في الاقتصاد. ويمكن التنبؤ بدورات سوق الأوراق المالية، فضلا عن استهلاك الطاقة لتكون قادرة على اتخاذ القرارات. هذا البرنامج التعليمي يظهر أحد النهج الممكنة كيف الشبكات العصبية يمكن استخدامها لهذا النوع من التنبؤ. فإنه يمتد البرنامج التعليمي العصبية يسمى كوت سلسلة الوقت التنبؤ التنبؤ، الذي يعطي قاعدة نظرية جيدة للتنبؤ. تستخدم لأغراضنا، تسلسل الوقت هو رصد متغير. المتغير لوحظ في فترات زمنية منفصلة. ويتضمن تحليل السلاسل الزمنية وصفا للعملية أو الظاهرة التي تولد تسلسلا. للتنبؤ بالسلسلة الزمنية. فمن الضروري تقديم سلوك العملية في شكل نموذج رياضي يمكن تمديده في المستقبل. لفعل هذا. النموذج هو تمثيل جيد من الملاحظات في أي جزء محلي من الوقت على مقربة من الحاضر. وعادة ما لا تكون هناك حاجة إلى نموذج يمكن أن يمثل ملاحظات قديمة جدا. لأنها ربما لن تميز اللحظة. كما أنه ليس هناك حاجة لتقديم الملاحظات في المستقبل البعيد، جي بعد فترة زمنية أكبر من الأفق. وبمجرد إنشاء النموذج الصحيح للتعامل مع التسلسل الزمني، يمكننا تطوير وسائل مناسبة للتنبؤ. لإظهار كيف يعمل، قمنا بتدريب الشبكة مع داكس (مؤشر الأسهم الألمانية) البيانات لمدة شهر (03.2009: من 02 إلى 30) - للتنبؤ القيمة في 31.03.2009. كاستراتيجية نأخذ تسلسل من 4 أيام للتنبؤ كل يوم 5TH. في مجموعة التدريب اليوم الخامس هو قيمة تحت الإشراف. يمكن تحميل البيانات داكس من عنوان ورل التالي (واحد من الاحتمالات): download. finance. yahoodquotes. csvsGDAXIampfsl1d1t1c1ohgvampe. cs تراينينغسيتجيتر هو متاح للتحميل كجزء من مشروع نيتبانز، إلا أنها ليست سوى البيانات سبيل المثال مشفرة الثابت مع التطبيع. كما أن الخطوة الأولى هي تطبيع بيانات التدريب في المنطقة (0-1). المعادلة التالية تقدم على النحو التالي: نورم. فالو 0.8 (فالو v1) (v2 v1) 0.1، وهنا 0.8 و 0.1 هي القيم لتصحيح مجموعة البيانات من الحدود 0 و 1، v2 هو أقصى قيمة المتوسع و v1 الحد الأدنى فالويكساندر. يلعب التطبيع دورا هاما في إعداد البيانات للتدريب على الشبكة. يتم إدخال معامل التوسيع هذا للضغط أو التمدد عند التطبيع. في كل حالة من التنبؤات من المرغوب فيه لتحديد هذا المعامل من نقاط التحكم. بعد ذلك، يتم تعريف طوبولوجيا الشبكة. ما هو نوع الشبكة، كم عدد الطبقات وعدد الخلايا العصبية المستخدمة في كل طبقة. في الواقع، لا توجد قاعدة لهذا، وعادة ما يتم تحديدها تريوسالي. ومع ذلك فإن النوع المشترك للشبكة المستخدمة للتنبؤ هو بيرسيبترون متعدد الطبقات. التوصية هي أن يكون العقد 2n1 للطبقة الخفية، حيث n هو عدد العقد المدخلات. طبقة الإخراج لديها عقدة واحدة فقط في هذه الحالة. وقد تم الحصول على نتائج جيدة مع الطوبولوجيا ومجموعة المعلمة التالية: maxIteration10000، maxerror0.0001 ويتم تنظيم مجموعة التدريب على النحو التالي: داتاسيت جيتراينينغسيت العامة (إنت n، إنت م) تراينينغسيت داتاسيت جديد (ن، م) trainingSet. addRow (في ، خارج الشبكة المقابلة هي: إنت ماكسيتيراتيونس 10000 نيورالنيتورك نيورالنيت جديد مولتيلايربرسيبترون (4، 9، 1) ((لمز) neuralNet. getLearningRule ()) سيتماكسيرور (0.0001) ((لمز) neuralNet. getLearningRule ()) سيتماكسيتراتيونس ماكسيتيراتيونس) عند هذه النقطة، ونحن على استعداد لتدريب واختبار الشبكة. للاختبار استخدام we39ll إعداد مجموعة البيانات التي يتم إعطاء بيانات داكس من 27، 28،29 و 30.03.09 للتنبؤ القيمة في 31.03.09 شبكة مزدوجةأوتبوت neuralNet. getOutput () تنبأ مزدوجنظام الشبكةمؤشر 0 منذ يتم إنيتياليزد الشبكة مع عشوائي وقيم الوزن، فإن نتائج الاختبار تختلف من حساب إلى حساب. بعد خمسة اختبارات خرجت بالتنبؤات التالية - نتائج 31.31.2009: 4084.61 4081.28 4073.08 4075.22 4087.42. كانت مدة الوقت 3 ثانية (2 وحدة المعالجة المركزية، 3.3GHZ، 2GB رام، وينكسب). وهذا ما يسمى لجنة - مجموعة من الشبكات العصبية المختلفة، التي تقدم معا المثال، مع 1.30D المتوسع. أنه يعطي نتيجة أفضل بكثير بالمقارنة مع غيرها من الإجراءات الشبكات العصبية. والقيمة التي أعلن عنها رسميا في ذلك اليوم هي 4084.76. لذلك في اتجاه الحصول على نتائج كمية أفضل هو تغيير تسلسل الحسابات، التي قمنا بها في المثال السابق. يمكننا استخدام الحسابات المتزامنة لإنشاء اللجنة. ولا تميل اللجنة إلى تحقيق الاستقرار فحسب، بل إنها تتيح أيضا رقابة نسبية فعالة على ظروف التدريب. الانتثار النسبي لنتائج اللجنة هو رقم الجدارة في هذه الحالة. لإنشاء التزامن استخدمنا حزمة جيتلانغ. وتشمل اللجنة الوحدات التالية في المثال: ممثل، قنوات، رسالة وسيتم التحكم من الوحدة الرئيسية. تسود الإشارات الدورية في هذا النموذج (الفرضية). أي إشارة دورية كبيرة أين هو تحت تركيب أو أكثر من المناسب من بيرسيبترون هل من الممكن التنبؤ تلقائيا في هذا النموذج we39ll تظهر خوارزمية مع التصحيح التلقائي الذي يدل على بعض الأفكار التنمية الأساسية (الحصص أكبر وافيركوت هارمونيكاس): 1. لدينا أكثر (انظر كوتكوميتيكوت) 2. وتعطي الدائرة الرئيسية تباين عدد النقاط (N) في نافذة التنبؤ الزمني. يتم تحديد فترة الرأس من قبل N في كل الاختلاف من الحصة أكبر وافيكوت هارمونيكاس. عدد الطبقات المخفية هو 2N1 التلقائي. كما سيتم استخدام الشكل الجدارة R 8721F أوبس - F كالك 8721 F أوبس. ما يسمى R - عامل من خلال البيانات سلسلة زمنية كاملة. 3. لكل N سوف تكون متنوعة مجموعات التدريب: سيتم إزالة العناصر على التوالي لتحقيق الحد الأدنى من R - عامل وتحقيق العلاقة المثلى بين تحت تركيب وأكثر من المناسب. 4. القيمة المتوسطة من خلال اللجنة هي نتيجة لهذا التدفق التلقائي البسيط. كيف جيدة هي هذه الحصة نموذج أكبر وافيركوت هارمونيكاس للمهام الخاصة بك، يجب أن تقرر نفسك. أظهرت اختبارات داكس البسيطة نتائج رياضية جيدة. هذا التصفية للنموذج مماثلة للنوم البشري: يتم تقليل التدريبات أودلز الحد الأقصى. ولكن عندما يتم تحسين الاعتراف. من خلال التنبؤ السلاسل الزمنية تم الحصول على أفضل النتائج عند تحليل نمو وسقوط قيم الأسهم 82038203. ليس لتوقع القيم 8203 نفسك. بولينجر باندز في سوق الأوراق المالية مع العصبية بولينجر باندز اخترعه جون بوليجر. تشير فرق بولينجر إلى اختلاف سعر الأداة المالية مع مرور الوقت. ويحدث الخروج من حدود النطاقات مع احتمال كبير للعودة إلى النطاقات. والصعوبة الرئيسية هي العثور على: عندما لا يحدث العودة للتنبؤ هذه العودة نستخدم العصبية. تعكس البولنجر باند درجة من العصبية وهي مناسبة بشكل جيد لسوق الأوراق المالية لا ستابيل. يمكنك قراءة المزيد عن بولينجر باندز في وثائق أخرى ويكي. فمثلا. ونحن سوف تركز على استخدام تقنية مع العصبية. والمعلمات الرئيسية لنطاقات بولينجر هي متوسط ​​عمر متحرك للنطاق العلوي فوق المتوسط ​​المتحرك لنطاق أدنى للمتوسط ​​المتحرك حيث سيتم استخدام بيانات الاختبار داكس. النظر في العمل التدريبي لهذه الطريقة كمثال. في ملف معد. الذي يحتوي على القيم 82038203 من داكس ليوم واحد مع فترات 5 دقائق سيكون البحث عن الوضع يتجاوز قيمة المتوسط. لمتوسط ​​يتم الكشف عن عدد من 21 القيم الأخيرة تجريبيا. الإخراج هو 1، إذا كانت القيمة الحالية داكس هو أعلى 2 سيغما متوسط ​​أو أقل من 2 سيغما من المتوسط ​​وفي 15 دقيقة هو السلوك الصحيح، في حالات أخرى هو 0. صحيح يعني قيمة يعود إلى الفرقة. سيغما هو الانحراف المعياري وسيتم احتسابه في طريقة الأسلوب أبويتشونغ حيوي. يتم تنفيذ الخوارزمية في برنامج بولينجيراناليز انظر الملحق (حزمة المشروع). والتطبيع مشابه لما هو مبين أعلاه. انظر طريقة تطبيع في BollingerAnalyze. java. في برنامج التدريب سيتم تقدير (من أجل السيطرة) وتيرة التشغيل الصحيح للطريقة: كم عدد الحالات الصحيحة من جميع الحالات. يمكنك محاولة المعلمات الأخرى للفحم الخاص بك. يتم عرض استخدام شبكة المدربين في طريقة الحصول على توصية. تعطي الطريقة 1 أو -1 إذا كان لديك وضع بولينجر باندز (صعودا أو هبوطا) وفي غضون 15 دقيقة سيعود داكس في النطاق. في حالة سيئة هو 0 أو لا يمكن توقع قيمة. بالطبع مشكلة كبيرة هي الحصول على القيم 82038203 في الوقت الحقيقي. ومع ذلك، وهذا هو مشكلة تنظيمية ويمكن أن يتم مع التعرف على قيمة العصب الديناميكي من الصور في الوقت الحقيقي على الأرجح. الرسالة بعد التدريب والاختبار هي كما يلي: أقصى عدد 4707 بولينجرز عدد المتطرفة. 1006 عدد كامل من النقاط 21136 العيوب 1. في حالة العيوب يعني كم عدد بولينجر الوضع لم يكن من المتوقع الصحيح. الخاتمة وأخيرا، هناك عاملان مهمان في التنبؤ بالمشاكل - إمكانيات ومصالح الأشخاص الذين يستخدمون التنبؤات ويستخدمونها. مثالي. يتم تحليل المعلومات التاريخية تلقائيا، والتنبؤ هو مدير لتعديل ممكن. إن إدخال خبير في عملية التنبؤ أمر مهم، ولكنه يتطلب تعاون المديرين ذوي الخبرة. التوقعات التالية أرسلت إلى المديرين، الذين يستخدمونها لاتخاذ القرارات. وحتى لو كانوا يقولون أن الطقس هو مجرد حديث، يمكنهم الحصول على فوائد حقيقية من استخدامه. تحميل المشاريع نيتبانز مع المصدر إذا كان لديك أوامر خاصة أو كنت ترغب في دعم لي ببساطة (باي بال)، استخدم من فضلك: tec. de (في) تي-online. deBollinger العصابات هي مؤشر تقني يستخدم على نطاق واسع لقياس وعرض تقلب ضمانات. وتتحقق هذه النطاقات من خلال إظهار ما إذا كانت الأسعار مرتفعة باستخدام نطاق أعلى، وما إذا كانت منخفضة مع استخدام نطاق أدنى. وتستند النطاقات إلى التقلب (الانحراف المعياري) في بيانات الأسعار السابقة. هذا المؤشر يمكن أن يساعد في التعرف على نمط صارم ومفيد في مقارنة العمل الحالي السعر إلى احتمال شراء وبيع إشارات، مما يساعد على التوصل إلى قرار التداول المنهجي بذاتها. ومع ذلك، نظرا لخصائصه المتأصلة، يمكن للمؤشر أن يوفر إشارات خاطئة أثناء التداول في بعض الأسواق المتجهة. ويطور البحث في هذه الأطروحة نموذجين معدلين يجمعان بين الشبكات العصبية والمؤشر الفني لبولينجر باند، وآخر يتضمن نموذج غارتش في المتوسط ​​مع المؤشر الفني بولينجر باند للتنبؤ بالاتجاه الأمني ​​والاتجار به. افتراض النظام الموحد هو أن الشبكة العصبية أو نموذج غارتش سوف تساعد على التغلب على الجوانب المتخلفة من مؤشر بولينجر باند من خلال توفير توقعات اليوم التالي، مما يسمح للتاجر لاتخاذ القرارات التجارية الصحيحة. يتم اختبار ربحية النموذج باستخدام 10 أسهم ومؤشرات أمريكية - ملخص، ورقة إي. قسم هندسة الهندسة وهندسة النظم اسم الدرجة M. S. في إدارة الهندسة جامعة ميسوري - الرولا تاريخ النشر ترقيم الصفحات ملاحظة حول المراجع تتضمن المراجع الببليوغرافية (صفحة 39). 2005 يانشيونغ دونغ، جميع الحقوق محفوظة. نوع الوثيقة مكتبة الكونغرس عناوين الموضوعات تحليل الاستثمار الأسهم - الأسعار - النماذج الرياضية التنبؤ بأسعار الأسهم الشبكات العصبية (علوم الحاسوب) الرسالة العدد طباعة أوكلك لينك تو كاتالوغ ريكورد النص الكامل غير متوفر: طلب هذا المنشور مباشرة من ميسوري ست مكتبة أو الاتصال مكتبتك المحلية. أوصى الاقتباس دونغ، يانكيونغ، واستخدام الشبكات العصبية، نماذج غارتش، ومؤشر الفني بولينجر باند لاتخاذ قرار تداول الأسهم (2005). رسائل الماجستير. 5847. scholarsmine. mst. edumasterstheses5847Hypbrid الشبكة العصبية وقف واستراتيجيات عكس فوركس من قبل مايكل R. براينت الشبكات العصبية استخدمت في أنظمة التداول لسنوات عديدة مع درجات متفاوتة من النجاح. جاذبيتها الأساسية هي أن هيكلها غير الخطية هو أكثر قدرة على التقاط تعقيدات حركة السعر من قواعد التداول القياسية القائمة على المؤشرات. وكان أحد الانتقادات أن استراتيجيات التداول المستندة إلى الشبكة العصبية تميل إلى أن تكون أكثر ملاءمة، وبالتالي لا أداء جيدا على البيانات الجديدة. والحل الممكن لهذه المشكلة هو الجمع بين الشبكات العصبية والمنطق الاستراتيجي القائم على القواعد لخلق نوع هجين من الاستراتيجية. هذه المقالة سوف تظهر كيف يمكن القيام بذلك باستخدام أدابتريد بيلدر. على وجه الخصوص، سوف توضح هذه المقالة ما يلي: الجمع بين الشبكة العصبية والمنطق القائم على القواعد لإدخالات التجارة سيتم استخدام نهج البيانات من ثلاث قطاعات، مع الجزء الثالث تستخدم للتحقق من صحة الاستراتيجيات النهائية. سيتم عرض رمز الاستراتيجية الناتج لكل من ميتاتريدر 4 و ترادستاتيون، وسيتم إثبات أن نتائج التحقق هي إيجابية لكل منصة. الشبكات العصبية كمرشحات دخول التجارة رياضيا، شبكة عصبية هي مزيج غير خطية من واحد أو أكثر من المدخلات المرجحة التي تولد واحد أو أكثر من قيم الإخراج. بالنسبة للتداول، يتم استخدام الشبكة العصبية بشكل عام بطريقتين: (1) كتنبؤ بحركة السعر المستقبلية، أو (2) كمؤشر أو عامل تصفية للتداول. هنا، سيتم النظر في استخدامه كمؤشر أو مرشح التجارة. كمؤشر، الشبكة العصبية تعمل كشرط إضافي أو مرشح يجب أن يكون راضيا قبل التجارة يمكن إدخالها. المدخلات إلى الشبكة هي عادة مؤشرات فنية أخرى، مثل الزخم، ستوشاستيك، أدكس، المتوسطات المتحركة، وهلم جرا، فضلا عن الأسعار ومجموعات من السابقة. يتم تحجيم المدخلات وتم تصميم الشبكة العصبية بحيث يكون الناتج قيمة بين -1 و 1. نهج واحد هو السماح بدخول طويل إذا كان الناتج أكبر من أو يساوي قيمة عتبة مثل 0.5 و دخول قصير إذا كان الناتج أقل من أو يساوي السلبي للعتبة على سبيل المثال -0.5. هذا الشرط سيكون بالإضافة إلى أي شروط دخول موجودة. على سبيل المثال، إذا كان هناك شرط دخول طويل، فإنه يجب أن يكون صحيحا، ويجب أن يكون خرج الشبكة العصبية مساويا على الأقل لقيمة العتبة للدخول الطويل. عند إعداد الشبكة العصبية، فإن المتداول عادة يكون مسؤولا عن اختيار المدخلات و طوبولوجيا الشبكة و كوترينينغكوت الشبكة، والذي يحدد القيم الأوزان المثلى. كما سيظهر أدناه، يقوم أدابتريد بيلدر بتنفيذ هذه الخطوات تلقائيا كجزء من عملية بناء التطور التي يقوم البرنامج على أساسها. استخدام الشبكة العصبية كمرشح تجاري يسمح لها أن تكون جنبا إلى جنب بسهولة مع قواعد أخرى لخلق استراتيجية التداول الهجين، واحد الذي يجمع بين أفضل ميزات النهج التقليدية القائمة على قواعد مع مزايا الشبكات العصبية. وكمثال بسيط، قد يجمع بيلدر قاعدة كروس أوفر المتوسطة مع شبكة عصبية بحيث يتم اتخاذ موقف طويل عندما يعبر المتوسط ​​المتحرك السريع فوق المتوسط ​​المتحرك البطيء ويكون خرج الشبكة العصبية عند أو فوق عتبة. استراتيجيات التداول المتوقفة والعكس إستراتيجية التداول المتوقفة والعكسية هي دائما في السوق سواء كانت طويلة أو قصيرة. بالمعنى الدقيق للكلمة، كوتستوب و-ريفرسيكوت يعني أنك عكس التجارة عندما يتم ضرب طلبك وقف. ومع ذلك، يمكنني استخدامه بمثابة اختصار لأي استراتيجية التداول الذي ينعكس من طويلة إلى قصيرة إلى طويلة وهلم جرا، بحيث كنت دائما في السوق. من خلال هذا التعريف، وليس من الضروري لأوامر أن تكون أوامر وقف. هل يمكن أن تدخل وعكس باستخدام أوامر السوق أو الحد كذلك. ليس من الضروري أيضا أن كل جانب استخدام نفس المنطق أو حتى نفس نوع النظام. على سبيل المثال، يمكنك إدخال فترة طويلة (والخروج قصيرة) على أمر إيقاف وإدخال قصيرة (والخروج طويلة) على أمر السوق، وذلك باستخدام قواعد وشروط مختلفة لكل إنتيريكسيت. ومن شأن ذلك أن يكون مثالا على استراتيجية غير متناظرة للتوقف والعكس. الميزة الرئيسية لاستراتيجية وقف والعكس هو أنه من خلال يجري دائما في السوق، وأنت لا تفوت أي خطوات كبيرة. ميزة أخرى هي البساطة. عندما يكون هناك قواعد وشروط منفصلة للدخول والخروج من الصفقات، وهناك أكثر تعقيدا وأكثر من ذلك يمكن أن تسوء. الجمع بين الإدخالات والمخارج يعني اتخاذ قرارات توقيت أقل، والتي يمكن أن تعني أخطاء أقل. ومن ناحية أخرى، يمكن القول بأن أفضل الظروف للخروج من التجارة نادرا ما تكون نفس الشروط للدخول في الاتجاه المعاكس أن الدخول والخروج من الصفقات هي قرارات منفصلة بطبيعتها وبالتالي يجب أن توظف قواعد ومنطق منفصلين. هناك عيب محتمل آخر يتمثل دائما في السوق في أن الاستراتيجية سوف تتداول من خلال كل فجوة فتح. فجوة فتح كبيرة ضد الموقف يمكن أن تعني خسارة كبيرة قبل استراتيجية قادرة على عكس. الاستراتيجيات التي تدخل وتخرج بشكل أكثر انتقائية أو الخروج من نهاية اليوم يمكن أن تقلل من تأثير فتح الثغرات. وبما أن الهدف هو بناء استراتيجية الفوركس، فإن ميتاترادر ​​4 (MT4) هو خيار واضح لمنصة التداول نظرا لأن ميتاترادر ​​4 مصمم بشكل أساسي لفوركس ويستخدم على نطاق واسع لتداول تلك الأسواق (انظر على سبيل المثال ميتاترادر ​​مقابل ترادستاتيون : مقارنة اللغة). ومع ذلك، في السنوات الأخيرة، وقد استهدف ترادستاتيون أسواق الفوركس أكثر من ذلك بكثير بقوة. اعتمادا على حجم التداول الخاص بك مستوى حساب أندور، من الممكن للتداول في أسواق الفوركس من خلال ترادستاتيون دون تكبد أي رسوم منصة أو دفع أي عمولات. وتفيد التقارير بأن فروق أسعار الفائدة محدودة مع وجود سيولة جيدة على أزواج العملات الأجنبية الرئيسية. ولهذه الأسباب، تم استهداف كلا المنبرين لهذا المشروع. تنشأ العديد من القضايا عند استهداف منصات متعددة في وقت واحد. أولا، قد تكون البيانات مختلفة على منصات مختلفة، مع الاختلافات في المناطق الزمنية، ونقلت الأسعار لبعض الحانات، وحجم، ونطاقات التاريخ المتاحة. وللتغلب على هذه الاختلافات، تم الحصول على البيانات من كلا المنصتين، وتم بناء الاستراتيجيات على كل من سلسلة البيانات في وقت واحد. ولذلك كانت أفضل الاستراتيجيات هي تلك التي عملت بشكل جيد على كل من سلسلة البيانات على الرغم من أي اختلافات في البيانات. يتم عرض إعدادات البيانات المستخدمة في منشئ أدناه في الشكل 1. كما يمكن الاستدلال من جدول بيانات السوق في الشكل، واستهدفت سوق الفوركس دولار يورو دولار (وروس) مع شريط حجم 4 ساعات (240 دقيقة). أحجام شريط أخرى أو الأسواق قد خدمت كذلك. لم أستطع سوى الحصول على أكبر قدر ممكن من البيانات من خلال منصة MT4 كما هو موضح في النطاق الزمني الموضح في الشكل 1 (سلسلة البيانات 2)، لذا تم استخدام نفس النطاق الزمني في الحصول على سلسلة البيانات المعادلة من ترادستاتيون (سلسلة البيانات 1) . تم استخدام 80 من البيانات للبناء (مجتمعة في العينة و كوتوت-سامبلكوت)، مع 20 (62018 إلى 21015) جانبا للتحقق من صحة. 80 من أصل 80 ثم تم تعيين إلى كوتين-سامبلكوت مع 20 مجموعة إلى كوتوت من العينة، كما هو مبين في الشكل 1. تم تعيين انتشار بيداسك إلى 5 نقاط، وتكاليف التداول من 6 نقطة أو 60 في كامل-- (100.000 سهم) في كل دورة. تم تضمين كل من سلسلة البيانات في البناء، كما هو موضح في علامات الاختيار في العمود الأيمن من جدول بيانات السوق. الشكل 1. إعدادات بيانات السوق لبناء استراتيجية الفوركس ل ميتاترادر ​​4 و ترادستاتيون. هناك مشكلة محتملة أخرى عند استهداف الأنظمة الأساسية المتعددة هي أن بيلدر تم تصميمه لتكرار الطريقة التي تحسب بها كل منصة مدعومة مؤشراتها، مما قد يعني أن قيم المؤشرات ستكون مختلفة اعتمادا على النظام الأساسي المحدد. ولتجنب هذا المصدر المحتمل للتناقض، ينبغي إزالة أي مؤشرات تقيم بشكل مختلف في ميتاتريدر 4 من ترادستاتيون من المبنى، مما يعني أنه ينبغي تجنب المؤشرات التالية: يتم حساب جميع المؤشرات الأخرى المتاحة لكلا المنظمين بنفس الطريقة في كلا المنصات. يتضمن ترادستاتيون جميع المؤشرات المتوفرة في بيلدر، في حين أن ميتاترادر ​​4 لا. لذلك، لتضمين المؤشرات المتوفرة في كلا النظامين فقط، يجب اختيار منصة ميتاترادر ​​4 كنوع الرمز في بيلدر. سيؤدي ذلك تلقائيا إلى إزالة أي مؤشرات من مجموعة الإنشاء غير المتوفرة ل MT4، مما سيترك المؤشرات المتوفرة في كلا النظامين الأساسيين. بالإضافة إلى ذلك، منذ لاحظت الاختلافات في حجم البيانات التي تم الحصول عليها من كل منصة، وأنا إزالة كافة المؤشرات تعتمد على وحدة التخزين من مجموعة البناء. وأخيرا، تمت إزالة مؤشر الوقت من اليوم بسبب الاختلافات في المناطق الزمنية بين ملفات البيانات. في الشكل 2 أدناه، يتم عرض قائمة المؤشرات المستخدمة في مجموعة البناء مرتبة حسب ما إذا كان المؤشر قد تم النظر فيه من خلال عملية البناء (عمود كوتونسيدركوت). وترد المؤشرات التي أزيلت من الدراسة للأسباب التي نوقشت أعلاه في أعلى القائمة. المؤشرات المتبقية، بدءا من كوتسيمبل موف أفيكوت، كانت كلها جزء من مجموعة البناء. الشكل 2. تحديدات مؤشر في البناء، والتي تبين المؤشرات إزالتها من مجموعة البناء. وترد خيارات التقييم المستخدمة في عملية البناء في الشكل 3. كما تم مناقشته، تم اختيار ميتاترادر ​​4 كخيار إخراج الشفرة. بعد أن يتم بناء الاستراتيجيات في بيلدر، يمكن تغيير أي من الخيارات في علامة التبويب خيارات التقييم، بما في ذلك نوع التعليمات البرمجية، وإعادة تقييم الاستراتيجيات، والتي سوف أيضا إعادة كتابة التعليمات البرمجية في أي لغة يتم تحديدها. تم استخدام هذه الميزة للحصول على رمز ترادستاتيون للاستراتيجية النهائية بعد أن تم بناء الاستراتيجيات ل ميتاترادر ​​4. الشكل 3. خيارات التقييم في البناء لاستراتيجية الفوركس اليورو مقابل الدولار الأميركي. ولإعداد استراتيجيات الإيقاف والعكس، تمت إزالة جميع أنواع الخروج من مجموعة الإنشاء، كما هو موضح أدناه في الشكل 4. وقد تركت جميع الأنواع الثلاثة من أوامر الدخول - السوق، والتوقف، والحد - ك كوتونسيدركوت، مما يعني يمكن لعملية البناء أن تنظر في أي منها أثناء عملية البناء. الشكل 4. أنواع الأوامر المحددة في بيلدر لإنشاء إستراتيجية الإيقاف والعكس. يقوم برنامج بيلدر تلقائيا بإنشاء الشروط المنطقية المستندة إلى قواعد الإدخال أندور إكسيت. لإضافة الشبكة العصبية إلى الاستراتيجية، من الضروري فقط لتحديد الخيار كوت تضمين الشبكة العصبية في شروط دخولكوت على علامة التبويب خيارات استراتيجية، كما هو مبين أدناه في الشكل 5. تركت إعدادات الشبكة العصبية في افتراضياتهم. وكجزء من منطق التوقف والعكس، تم تحديد الخيار "سوق السوق" إلى "لونغ شورت"، وكان خيار التخلي عن الخروج قبل دخول التجارة الجديدة دون تحديد. هذا الأخير ضروري لتمكين أمر الدخول للخروج من الوضع الحالي على عكس. تم ترك جميع الإعدادات الأخرى في الإعدادات الافتراضية. الشكل 5. الخيارات الاستراتيجية المختارة في منشئ لإنشاء استراتيجية هجينة باستخدام كل من القواعد المستندة إلى القواعد وشبكة الشبكة العصبية. وتسترشد الطبيعة التطورية لعملية البناء في بيلدر من قبل اللياقة البدنية. والتي يتم احتسابها من الأهداف والشروط المحددة في علامة التبويب المقاييس، كما هو مبين أدناه في الشكل 6. وأبقيت أهداف البناء بسيطة: تعظيم صافي الربح مع التقليل من التعقيد الذي أعطى وزنا صغيرا بالنسبة إلى صافي الربح. وقد تم التركيز بشكل أكبر على ظروف البناء، والتي تضمنت معامل الارتباط وأهميته بالنسبة لجودة الإستراتيجية العامة، وكذلك متوسط ​​القضبان في الصفقات وعدد الصفقات. في البداية، لم يتم تضمين سوى متوسط ​​القضبان في الصفقات كشرط للبناء. ومع ذلك، في بعض المباني المبكرة، كان صافي الربح يفضل على طول التجارة، وبالتالي تم إضافة عدد من المتري. ويعادل المدى المحدد لعدد الصفقات (بين 209 و 418) متوسط ​​أطوال التجارة بين 15 و 30 بارا استنادا إلى عدد الحانات في فترة الإنشاء. ونتيجة لذلك، أضافت إضافة هذا المقياس مزيدا من التركيز على هدف طول التجارة، مما أدى إلى زيادة عدد السكان من السكان مع المدى المطلوب من أطوال التجارة. الشكل 6. تحديد الأهداف والشروط المحددة في علامة التبويب المقاييس تحدد كيفية حساب اللياقة البدنية. كوكيكونديتيونس لاختيار أعلى ستراتيجيسكوت تكرار ظروف البناء إلا أن يتم تقييم أعلى الشروط الاستراتيجية على مجموعة كاملة من البيانات (وليس بما في ذلك قطاع التحقق من صحة، وهو منفصل)، وليس فقط خلال فترة البناء، كما هو الحال بالنسبة ل بناء الظروف. ويستخدم البرنامج أهم استراتيجيات الاستراتيجيات لتخصيص أي استراتيجيات تستوفي جميع الشروط في مجتمع منفصل. يتم إجراء الإعدادات النهائية على علامة التبويب خيارات البناء، كما هو موضح أدناه في الشكل 7. أهم الخيارات هنا هي حجم السكان وعدد الأجيال وخيار إعادة تعيين استنادا إلى أداء كوتوت-سامبلكوت. تم اختيار حجم السكان ليكون كبيرا بما فيه الكفاية للحصول على تنوع جيد في السكان في حين لا تزال صغيرة بما فيه الكفاية لبناء في فترة معقولة من الزمن. واستند عدد الأجيال إلى المدة التي استغرقها عدد قليل من البنيات الأولية لكي تبدأ النتائج في التقارب. الشكل 7. وتشمل خيارات البناء حجم السكان وعدد الأجيال والخيارات لإعادة تعيين السكان استنادا إلى أداء كوتوت-سامبلكوت. الخيار ل كوتريسيت على خارج العينة (أوس) بيرفورمانسكوت يبدأ عملية البناء على بعد عدد محدد من الأجيال إذا تم استيفاء الشرط المحدد في هذه الحالة، سيتم إعادة تعيين السكان إذا كان صافي الربح كوتوت-أوف-سامبلكوت هو أقل من 20،000. تم اختيار هذه القيمة على أساس الاختبارات الأولية لتكون قيمة عالية بما فيه الكفاية أنه ربما لن يتم التوصل إليها. ونتيجة لذلك، تم تكرار عملية البناء كل 30 أجيال حتى توقف يدويا. هذا هو وسيلة للسماح للبرنامج بتحديد الاستراتيجيات على أساس أفضل الاستراتيجيات الظروف على مدى فترة طويلة من الزمن. بشكل دوري، يمكن التحقق من السكان أعلى الاستراتيجيات وإلغاء عملية البناء عند العثور على استراتيجيات مناسبة. لاحظ أن أضع كوتوت-أوف-سامبلكوت في علامات الاقتباس. عندما يتم استخدام فترة كوتوت-أوف-سامبلكوت لإعادة تعيين السكان بهذه الطريقة، فإن فترة كوتوت-سامبلكوت لم تعد حقا خارج العينة. ومنذ ذلك الوقت، تستخدم الآن لتوجيه عملية البناء، وهي جزء فعال من فترة العينة. ولهذا السبب من المستحسن تخصيص جزء ثالث للتحقق من الصحة، كما تمت مناقشته أعلاه. بعد عدة ساعات من المعالجة وعدد من إعادة البناء التلقائي، تم العثور على استراتيجية مناسبة في السكان الاستراتيجيات العليا. ويظهر منحنى الأسهم التجارية المغلق أدناه في الشكل 8. ويبين منحنى الأسهم أداء ثابت في كل من قطاعات البيانات مع عدد كاف من الصفقات والنتائج نفسها أساسا على كل من سلسلة البيانات. الشكل 8: منحنى الأسهم التجارية المغلقة لاستراتيجية وقف اليورو مقابل الدولار الأمريكي والعكس. ولتحقق من الاستراتیجیة خلال فترة التحقق، تم تغییر ضوابط التاریخ علی علامة تبویب الأسواق (انظر الشکل 1) إلی تاریخ انتھاء البیانات (2112018)، وتم إعادة تقییم الاستراتیجیة عن طریق اختیار أمر القیاس من الاستراتیجیة القائمة في منشئ. وتظهر النتائج أدناه في الشكل 9. وتبين نتائج التحقق من صحة في المربع الأحمر أن الاستراتيجية التي عقدت على البيانات التي لم تستخدم أثناء عملية البناء. الشكل 9: منحنى رأس المال المقفل من أجل إستراتيجية الإيقاف والعكس مقابل اليورو مقابل الدولار الأميركي، بما في ذلك فترة التحقق. الفحص النهائي هو معرفة كيفية تنفيذ الاستراتيجية على كل سلسلة بيانات بشكل منفصل باستخدام خيار إخراج الشفرة لهذا النظام الأساسي. وهذا ضروري لأنه، كما هو موضح أعلاه، قد تكون هناك اختلافات في النتائج اعتمادا على (1) نوع التعليمات البرمجية، و (2) سلسلة البيانات. نحن بحاجة للتحقق من أن الإعدادات المختارة تقلل من هذه الاختلافات، كما هو مقصود. لاختبار استراتيجية ميتاترادر ​​4، تم إلغاء تحديد سلسلة البيانات من ترادستاتيون على علامة التبويب الأسواق، وتم إعادة تقييم الاستراتيجية. وتظهر النتائج أدناه في الشكل 10 الذي يكرر المنحنى السفلي في الشكل 9. الشكل 10. منحنى أسهم التجارة المغلقة لاستراتيجية الإيقاف والعكس مقابل اليورو مقابل الدولار الأميركي، بما في ذلك فترة التحقق، بالنسبة إلى ميتاتريدر 4. وأخيرا، واختبار استراتيجية ترادستاتيون، تم اختيار سلسلة البيانات من ترادستاتيون وتم إلغاء تحديد سلسلة ميتاتريدر 4 في علامة التبويب "الأسواق"، وتم تغيير مخرجات الشفرة إلى كوترادستاتيون، حيث تم إعادة تقييم الاستراتيجية. وتظهر النتائج أدناه في الشكل 11 وتبدو مشابهة جدا للمنحنى المتوسط ​​في الشكل 9، كما هو متوقع. الشكل 11. منحنى الأسهم التجارية المغلقة لاستراتيجية وقف و عكس اليورو مقابل الدولار الأميركي، بما في ذلك فترة التحقق، ل ترادستاتيون. يتم توفير التعليمات البرمجية لكلا النظامين أدناه في الشكل 12. انقر فوق الصورة لفتح ملف التعليمات البرمجية لمنصة المقابلة. فحص التعليمات البرمجية يكشف أن الجزء القائم على القاعدة من الاستراتيجية يستخدم مختلف الظروف المتعلقة بالتقلب للجانبين الطويل والقصير. تتكون مدخلات الشبكة العصبية من مجموعة متنوعة من المؤشرات، بما في ذلك يوم من أيام الأسبوع، الاتجاه (زلترند)، ارتفاع خلال اليوم، مؤشرات التذبذب (إنفشيريسيكل، إنفشيرسي)، البولنجر باند، والانحراف المعياري. يمكن رؤية الطبيعة الهجينة للاستراتيجية مباشرة في كشف التعليمات البرمجية (من رمز ترادستاتيون): إذا كان إنتكوندل و ننوتبوت غ 0.5 ثم ابدأ بوي (كوتنمارك-لكوت) سهم سهم نيكستس التالي في السوق متغير كوتنتكوندلكوت يمثل الإدخال القائم على قاعدة الظروف، و كوتنوبوتكوت هو إخراج الشبكة العصبية. يجب أن يكون كلا الشرطين صحيحا لوضع أمر الدخول الطويل. يعمل شرط الدخول القصير بنفس الطريقة. الشکل 12. رمز إستراتیجیة التداول لاستراتیجیة الإیقاف والعکس مقابل الدولار الأسترالي مقابل الدولار الأمريکي (یسار، حق تداول ميتاترادر ​​4، ترادستاتيون). انقر فوق الشكل لفتح ملف التعليمات البرمجية المطابق. قم بتنزيل ملف مشروع بناء (.gpstrat) يحتوي على الإعدادات الموضحة في هذه المقالة. وقد تناولت هذه المقالة عملية بناء استراتيجية شبكة هجينة قائمة على القاعدة لليورو مقابل الدولار الأمريكي باستخدام نهج وقف والعكس (دائما في السوق) مع أدابتريد بيلدر. وقد تبين كيف يمكن إنشاء رمز الاستراتيجية لمنصات متعددة عن طريق اختيار مجموعة فرعية مشتركة من المؤشرات التي تعمل بنفس الطريقة في كل منصة. تم وصف الإعدادات اللازمة لتوليد استراتيجيات عكس من طويلة إلى قصيرة وظهر، وقد ثبت أن الاستراتيجية الناتجة يؤدي إيجابيا على جزء منفصل، التحقق من صحة البيانات. كما تم التحقق من أن الاستراتيجية ولدت نتائج مماثلة مع البيانات وخيار التعليمات البرمجية لكل منصة. كما نوقش أعلاه، نهج وقف والعكس لديها العديد من السلبيات وربما لا نداء الى الجميع. ومع ذلك، قد يكون النهج دائما في السوق أكثر جاذبية مع بيانات الفوركس لأن أسواق الفوركس التجارة على مدار الساعة. ونتيجة لذلك، لا توجد فجوات افتتاح الجلسة، وأوامر التداول هي دائما نشطة ومتاحة لعكس التجارة عندما يتغير السوق. وأتاح استخدام البيانات اللحظية (القضبان التي تستغرق 4 ساعات) مزيدا من الحانات من البيانات لاستخدامها في عملية البناء ولكنه كان تعسفيا إلى حد ما لأن الطابع الدائم للاستراتيجية يعني أن الصفقات تتم بين عشية وضحاها. وقد سمح لعملية البناء بتطوير ظروف مختلفة للدخول طويلة وقصيرة، مما أدى إلى استراتيجية غير متناظرة وقف والعكس. على الرغم من الاسم، فإن الاستراتيجية الناتجة تدخل كل من الصفقات الطويلة والقصيرة على أوامر السوق، على الرغم من أن السوق، ووقف، وأوامر الحد كلها النظر فيها من قبل عملية البناء بشكل مستقل لكل جانب. ومن الناحية العملية، فإن الانعكاس من فترة طويلة إلى قصيرة يعني بيع ما يقرب من ضعف عدد الأسهم في السوق لأن الاستراتيجية كانت طويلة في الوقت الراهن. إذا كان الموقف الحالي الحالي 100،000 سهم، وكنت بيع قصيرة 200،000 سهم في السوق. وبالمثل، إذا كان الوضع القصير الحالي 100،000 سهم، يمكنك شراء 200،000 سهم في السوق لعكس من قصيرة إلى طويلة. تم استخدام تاريخ أقصر للسعر من شأنه أن يكون مثاليا. ومع ذلك، كانت النتائج إيجابية على قطاع التحقق من الصحة، مما يشير إلى أن الاستراتيجية لم تكن مناسبة. وهذا يدعم فكرة أن الشبكة العصبية يمكن استخدامها في استراتيجية التداول دون بالضرورة الإفراط في تركيب الاستراتيجية للسوق. الاستراتيجية المعروضة هنا ليست مخصصة للتجارة الفعلية ولم يتم اختبارها في الوقت الحقيقي تتبع أو التداول. ومع ذلك، يمكن استخدام هذه المقالة كقالب لوضع استراتيجيات مماثلة ل يوروس أو الأسواق الأخرى. كما هو الحال دائما، يجب اختبار أي استراتيجية التداول التي تقوم بتطويرها بدقة في تتبع الوقت الحقيقي أو على بيانات منفصلة للتحقق من صحة النتائج والتعرف على خصائص التداول للاستراتيجية قبل التداول المباشر. ظهرت هذه المقالة في عدد فبراير 2018 من النشرة الإخبارية أدابتريد سوفتوار. نتائج الأداء البدني أو المحاكاة لها بعض القيود المتراكمة. لا سجل الأداء الفعلي، النتائج المحاكاة لا تمثل التداول الفعلي. أيضا، وبما أن التجارة لم تكن قد تم تنفيذها بشكل فعلي، فقد تكون النتائج قد تم تعويضها أو تعويضها بشكل أكبر عن التأثيرات، إن وجدت، لبعض عوامل السوق، مثل عدم وجود السيولة. برامج التداول المحاكاة بشكل عام هي أيضا تخضع لحقيقة أنها تم تصميمها مع الاستفادة من الأذهان. لا يتم تمثيل أي حساب أو سيكون من المرجح تحقيق الأرباح أو الخسائر مماثلة لتلك التي تظهر. إذا كنت ترغب في أن تكون على علم بالتطورات الجديدة، والأخبار، والعروض الخاصة من أدابتريد البرمجيات، يرجى الانضمام إلى قائمة البريد الإلكتروني لدينا. شكرا لكم.