Reti neurali trading system
Pode uma rede neural trocar comercialmente os mercados?
Pode uma rede neural trocar comercialmente os mercados?
Esta é uma discussão sobre a possibilidade de uma rede neural trocar os mercados efetivamente? dentro dos fóruns de Trading Systems, parte da categoria Methods; Eu pensei que compartilharia com você um pequeno experimento que eu estou fazendo para ver se uma rede neural pode ser treinada.
Essa é a teoria de qualquer maneira. Atualmente, não tenho idéia se isso funcionará e pode demorar várias configurações de rede neural antes de eu ter alguns dados consistentes. O que será interessante é ver que tipo de abordagem comercial evolui, eu vou começar a negociar com castiçais diários e será interessante ver se ele decide comprar e segurar é o melhor ou se ele tenta trocar balanços de curto prazo .
Mantenha-se informado, mais os próximos dias ...
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seguirá com interesse.
"Um cavalheiro não deve ser visto antes do meio da manhã, a menos que ele volte para casa da noite anterior".
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Neural Trading.
de Alessandro Perli.
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Le reti neurali al servizio del trading. Il confronto con le tecniche tradizionali. A composição do sistema comercial che riconosce la dinamica dei prezzi.
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Edoardo Varini Publishing, fevereiro 2013 ISBN: 9788890650772 Idioma: Italiano Opções de download: EPUB 2 (Adobe DRM)
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Reti Neurali.
Salve a tutti, com uma domanda do porre no merito alle reti neurali. Sul sito avete scritto che i valori dell'errore della rete neurale, dovrebbe diminuire in maniera esponenziale, ma spesso mi capita che in a rete neurale l'errore subisca una sorta di altalena, passando da unvalore basso, a uno maggiore ea questo proposito não compreendo a reta sia errata por qualche valore, oppure sia corretta.
Che mi dite in merito?
La rete neurale funziona com tutti gli indicatori, padrão oscillatori e?
Esiste un nemero massimo di indicator i da utiliszare per una rete neurale?
Se a taxa de errore della rete oscilla, significa que o diapasão não é benéfico e não é neurale risultante não é affidabile.
Purtroppo non c'è una regola definita, bisogna fare molte provar (e tipicamente ci vu un sacco di tempo), ma i risultati a volte sono sorprendenti.
Quando você é um parametrizador de sono correto (Neuroni interni, Velocità di apprendimento, momentum), com o andare delle Epoche di apprendimento (tipicamente tra 5000 e 10000) allora vedi che l'errore decresce senza tante oscillazioni.
A questo punto hai una rete valida.
Abbiamo notato che le reti neurali apprezzano di più gli oscillatori come analisi in input, ma si può usare di tutto.
Non abbiamo mai provato a superar i 15 indicatori na entrada. Prima di tutto perchè a quel punto met on un tempo enorme a uma tarifa que eu consigo, a um segundo, a um número certo, a um aumento de "rumore" che si ottiene dagli indicatori e rete neurale non riesce a dare un risultato stabile (l ' apêndice errore oscilla).
Em linea generale, conviene usare pochi indicatori, ma che su quel titolo ottengono dei risultati validi, parametrizzando le analisi per ottenere la migliorare identificador de punição di S / B, poi fare mais prova de aprendizagem de Neurla Net dando em input queste analisi, per ottenere il migliore errore (il più basso). A questo punto aggiungere altri indicatori è solo perdere tempo.
Scusate, io ho provato diversi modi per fare una rete neurale, ma a dire il vero non riesco a capire se a mia rete neurale sia corretta o errata, o meglio non ne ho la certezza. Venha a faccio a sapere se è realmente corretta o meno?
A me il little caler in a maniera esponentia, may not can be in in a moment of this, il numero aumenta per poi tornare più basso.
não potreste postar um registro de uma rede de correção neuronal, visualizar e criar um video venha debba essere? Ci sono delle impostazioni particolari da dare al momentum, capacità di apprendimento, finestra temporale e altro?
SnowCron.
FREE E. Mail Classes.
Neste artigo: um exemplo de uso do nosso software Neural Networks para criar um sistema completo de negociação de rede neural.
Este exemplo usa a linguagem de script incorporada do Cortex, então leia o guia de linguagem de script primeiro.
Usando Redes Neurais para criar Estratégia de Negociação FOREX.
Neste tutorial on-line gratuito, você encontrará o "ciclo completo" do uso de redes neurais (Cortex Neural Networks Software) para negociação em Forex (ou negociação no mercado de ações, a idéia é a mesma).
Você aprenderá como escolher entradas para as redes neurais artificiais e como decidir o que usar como saída.
Você vai encontrar um exemplo de um script pronto para usar que permite realizar a otimização de redes neurais tanto da estrutura da Rede Neural (número de neurônios) quanto do sistema de negociação forex (stop loss etc.)
Finalmente (a parte que não está presente na maioria dos tutoriais), você aprenderá o que fazer a seguir. Afinal, o Cortex Neural Networks Software não pode fazer negócios em tempo real, você precisa usar algo como Trade Station, MetaQuotes ou MetaTrader. Como transportar o sistema de negociação FOREX do Cortex para sua plataforma de negociação favorita? Você tem que lidar com DLLs, controles ActiveX e programação de baixo nível? A resposta é não.
O software Cortex Neural Networks vem com o recurso fácil de usar que permite que você porta facilmente a rede Neural resultante (treinada) para a linguagem de script da sua plataforma de negociação. Sem DLLs, DDE, ActiveX ou quaisquer outras soluções de baixo nível - tudo é simples e simples.
Nota importante: este NÃO é um tutorial "como negociar". Em vez disso, ele diz como usar o software Cortex Neural Networks, mas você ainda precisa inventar seu próprio sistema comercial. O que usamos aqui é apenas um ponto de partida, e não deve ser usado como uma estratégia de negociação forex "como está". A idéia deste texto é ensinar você a criar sistemas de negociação baseados em NN e a portá-los para a plataforma de negociação de sua escolha. O exemplo é, no entanto, ovesimplificado, e só pode ser usado como ilustração dos princípios de negociação. Da mesma forma, o sistema de negociação MACD, que pode ser encontrado em muitos tutoriais, não está mais funcionando bem (como os mercados mudaram), mas ainda é um bom exemplo do uso de indicadores para negociações mecânicas.
Em duas palavras: faça sua própria análise.
Outra nota importante: o tutorial usa exemplos, muitos deles. Para tornar sua vida mais fácil, incluí todos eles, não apenas fragmentos. No entanto, torna o texto muito mais longo. Além disso, eu estou indo do primeiro, desajeitado, sistema de negociação forex, para mais avançado, explicando sempre o que foi melhorado e por quê. Seja paciente ou salte diretamente para a seção que você precisa.
Nota importante final: o código não é algo esculpido em pedra, ele pode mudar enquanto este texto foi escrito. As versões finais dos arquivos de script estão incluídas no arquivo Cortex.
Armadilhas de sinais FOREX BUY / SELL: O que há de errado com exemplos "simples"?
No guia do usuário do Cortex Neural Networks Software, usamos um exemplo simples de uma Rede Neural Física, prevendo o preço do estoque GENZ. Para descobrir o que há de errado com essa abordagem, vamos fazer o mesmo exemplo "simples", usando MSFT. TXT, em vez do GENZ. TXT (use 800 registros no conjunto de aprendizado, já que o MSFT. TXT é um pouco mais curto, então GENZ. TXT).
Simplesmente não funcionaria! Por quê?
O motivo se tornará evidente, se você se perguntar: "Qual é a razão pela qual a previsão da rede neural de valores futuros pode ser feita primeiro?"
A resposta é: é aprender a fazer o que é chamado de reconhecimento de padrões de redes neurais, reconhecer padrões e, se houver uma lógica oculta nesses padrões, então mesmo um novo padrão (com a mesma lógica) será reconhecido.
Isso é um truque - "com a mesma lógica". Não há nem um, mas três problemas aqui.
Primeiro de tudo, se você olhar para o preço das ações da Microsoft, você vai notar, que estava indo para baixo na parte de "aprendizagem" dos nossos dados, e para os lados - na parte de "teste". Portanto, é possível que a lógica tenha mudado.
Em segundo lugar, e ainda mais importante - O QUE É O PADRÃO? Você vê, se ensinamos a rede neural no intervalo de 10 a 100, e depois apresentamos algo na faixa de 1 a 3 - eles são padrões diferentes! 10, 20, 30 e 1, 2, 3 são similares aos humanos porque - PORQUE - temos essa capacidade de dividir por dez, quando apresentados com números que terminam com zero. É o que é chamado de pré-processamento dos dados e, por padrão, o NN não pode fazê-lo.
Podemos ensiná-lo? Claro. O que é EXACTAMENTE nós precisamos ensiná-lo?
Este é o terceiro e o mais importante. Não precisamos da previsão de preços! Nós não ligamos! O que precisamos é de sinais de venda FOREX.
Agora, espere um minuto! Nós precisamos de um) para ter nossa contribuição (aprendendo e testando) no mesmo intervalo e precisamos b) poder tomar decisões comerciais com base nela? Não é o que chamamos de indicador? Bingo?
Então, é o que vamos fazer - vamos construir um indicador, alimentá-lo ao NN como uma entrada, e tentaremos obter uma previsão do valor do indicador, e não o preço do estoque sem valor!
Em nosso primeiro exemplo, vamos carregar cotações de estoque do disco, abrir o arquivo de Rede Neural e iniciar a aprendizagem - tudo em um modo automatizado.
Crie um novo arquivo de script (ou abra o que veio com o arquivo Cortex Neural Networks Software) e ligue para stock_nn. tsc.
Antes de mais, precisamos baixar os valores de preço do arquivo MSFT. TXT. Nós vamos usar o indicador CLV (veja abaixo), mas para calcular, precisamos de valores ajustados por divisão para Alto e Baixo, não apenas para fechar. Aqui é como obtê-los.
stocks_nn. tsc, parte 1.
A primeira linha atribui o caminho para a variável strStockPath, é claro, você terá que editá-la, se seu arquivo de dados estiver localizado no diretório diferente.
Na segunda linha, especificamos que esse caminho não é relativo (o "relativo" à localização do arquivo Cortex. exe).
O TABLE_LOADER recebe o caminho, a string vazia para a "linha de partida", 1 - para pular a primeira linha (nomes das colunas), parte da linha de rodapé do arquivo (a última linha em MSFT. TXT não contém dados), é também instruído a carregar o número da coluna 0 (e chamá-lo arrDate), 2 (arrHigh), 3 (arrLow), 4 (arrC) e 6 (arrClose).
Para obter uma descrição completa do TABLE_LOADER, consulte o guia de referência SLANG.
Então, calculamos dividir, dividindo o Fechar ajustado por fechar, e use esse valor para ajustar baixo e alto.
O arquivo MSFT. TXT contém os dados mais recentes PRIMEIRAMENTE, enquanto nós os quermos ÚLTIMOS.
Em seguida, precisamos criar um indicador. Digamos que será um indicador de Close Location Value, embora na "vida real" eu provavelmente use mais de um indicador como entrada NN.
O indicador de Valor de localização está calculado como.
CLV = ((Close - Low) - (High - Close)) / (Alto - Baixo), onde Close, Low e High são para o intervalo, não necessariamente para uma única barra. Note-se que queremos no intervalo de 0 a 1, para facilitar a normalização no alcance do NN's (o que é, mais uma vez, 0-1).
stocks_nn. tsc, parte 3.
Em seguida, precisamos criar um arquivo de atraso. Vamos usar atrasos iguais a 1, 2. 9 (Para obter detalhes sobre as funções do arquivo, consulte o guia de referência SLANG). Note que a caixa de diálogo NN do Cortex pode produzir defasagens simples automaticamente (você pode usar um botão "Gerar atraso"). Mas, mais tarde, neste texto, vamos trabalhar com atrasos complexos (o que significa que não são 1, 2, 3. mas 1, 3, 64), então precisamos criar o código que pode lidar com essa tarefa em de forma mais flexível.
stocks_nn. tsc, parte 4.
Tendo o arquivo de atraso, estamos prontos para criar nossa primeira rede neural. Esta função requer muitos parâmetros, por isso tenha cuidado. No entanto, o código é muito simples.
By the way, a maior parte deste código pode ser removido, se você acha que pode manipular números, em vez de nomes significativos em seu código, no entanto, isso seria uma prática muito ruim de codificação.
stocks_nn. tsc, parte 5.
Agora, depois de ter uma rede neural e o arquivo atrasado com dados, precisamos ensinar a rede. O arquivo de latência (msft_ind. lgg) tem 1074 registros, portanto, é razoável usar 800 como um conjunto de aprendizado e os demais 274 como um conjunto de testes.
Você pode, claro, abrir um arquivo de rede e clicar no botão "Executar" na guia "Aprender". Mas, como esta é uma introdução à programação avançada do software Cortex Neural Networks, vamos usar SLANG built_in linguagem de script.
O código a seguir exibe a caixa de diálogo modal com as configurações do ann NN. Observe que, se você quiser ter um privilégio de clicar no botão "Executar", você precisa alterar o.
stocks_nn. tsc, parte 6.
O bStartLearning pode ser 0, caso em que a caixa de diálogo aguardará sua entrada, ou 1, então a aprendizagem começará de forma automática.
O bResumeScript, se for igual a 1, retomará o script, se você fechar a caixa de diálogo clicando no botão OK.
O bReset é usado para redefinir a rede antes que a aprendizagem comece.
Execute o script e aguarde até que o contador de época exceda 1.000 e clique em "Parar". Vá para a guia "Aplicar" e clique em "Aplicar". Isso executará todo o conjunto de dados (aprendendo e testando) por meio do NN e criará o arquivo. APL, contendo tanto a entrada-saída original quanto a previsão gerada pelo NN, assim você poderá facilmente plotá-los e compilar uns contra os outros. .
Vá para a guia "Saída", selecione o arquivo msft_ind. apl, clique em "Procurar arquivo", "Selecionar campos", selecione "Não" na caixa de lista à esquerda e (mantendo pressionada a tecla CTRL enquanto seleciona com o mouse ) Clv e NN: Clv na caixa de listagem direita. Clique em "Gráfico" para ver quão boa é a nossa previsão. Bem. É mais ou menos bom, do que podemos dizer olhando para ele. Ainda assim, nada extraordinário.
Este foi apenas um exemplo do que você pode fazer com o script SLANG e como automatizar as tarefas de rotina do Cortex. No entanto, até agora, não fizemos nada que você não pudesse fazer "à mão". Bem. quase nada, porque se você quiser criar um arquivo de atraso personalizado, com, digamos, Clv-100, Clv-50, Clv-25. colunas, então você terá que usar SLANG (ou Excel.), porque você não pode fazer no Cortex sem scripts.
Estratégia de Negociação de FOREX: o que otimizar?
Aqui está o nosso próximo problema. Precisamos de uma boa previsão, ou precisamos do que podemos usar para negociar com lucro? A pergunta parece estranha, mas pense por um momento. Digamos que temos uma ótima previsão de 1 hora. 95% de precisão. Ainda assim, até que ponto o preço pode ir em uma hora? Não muito longe, estou com medo. Compare isso com a situação, quando você tem uma previsão de 10 horas bastante imprecisa. Será melhor?
Para responder a esta pergunta, precisamos realmente negociar, uma comparação simples dos erros médios produzidos pelos dois NNs não ajudará.
A segunda parte (do mesmo problema) está na maneira como definimos uma "boa previsão". Digamos que tenhamos uma rede, que produza a previsão, que é 75% precisa. Compará-lo com o NN, que está produzindo uma previsão 100% precisa. O último é melhor. Agora, DIVIDE a saída (predição) do NN 100% preciso em 10. Teremos uma rede MUITO imprecisa, pois seu sinal está longe do sinal que usamos como "saída desejada". E, no entanto, pode ser usado da mesma forma que usamos 100% de precisão NN, tudo o que temos a fazer é multiplicá-lo para 10!
Veja, o NN é criado, ajustando o erro quadrático médio e não a correlação, portanto, ao menos em teoria, um NN melhor pode mostrar resultados ruins, quando usado para o estoque real / negociação Forex.
Para resolver esse problema, precisamos testar nossos NNs usando negociação e usar os resultados dessa negociação (lucro e rebaixamentos) para decidir se esse NN é melhor que o outro.
Vamos fazer isso. Vamos criar um programa, que pode ser usado para afinar a NN, e desta vez, por ajuste fino, vamos significar resultados comerciais.
Neural Network Trading: poucas notas curtas.
Em primeiro lugar, no nosso exemplo acima, o aprendizado "automático" nunca irá parar, porque não especificamos nenhum critério de parada. No diálogo, ou na função CREATE_NN, você pode fornecer o min. erro (quando o NN o atinge, ele pára e, se bResumeScript estiver definido como 1, a caixa de diálogo será fechada e o script será retomado). Também pode fornecer o número máximo de épocas, ou ambos. Não estou usando isso no exemplo abaixo, pelo menos nem sempre, porque estou planejando assistir a aprendizagem e clicar em STOP quando penso que o NN está pronto. Se quiser fazê-lo no modo totalmente automático, preste atenção a esses parâmetros.
Segundo. Uma das maneiras de tornar a rede menor, mais rápida e precisa é começar a pequena rede e aumentar seu tamanho, o neurônio pelo neurônio. Obviamente, o número de neurônios de entrada é determinado pelo número de colunas de dados de entrada (mas podemos também variá-las) e o número de neurônios de saída deve ser igual ao número de colunas de dados de saída (geralmente um, mas não necessariamente ). Isso significa que precisamos otimizar o número de neurônios na (s) camada (s) oculta (s).
Além disso, como mencionei, não sabemos quais dados usar. O Clv-15 (15 dias atrasado) aumentará a precisão de nossa previsão? Precisamos de Clv-256? Será melhor usar os dois no mesmo NN, ou adicionar Clv-256 arruinará nosso desempenho?
Usando ciclos aninhados para experimentar diferentes parâmetros de entrada, você pode:
Crie o NN, da mesma forma que fizemos para os dados de estoque (deixe-me repassar, para o NN, não há diferença entre estoques e FOREX, só aconteceu que eu tenho alguns arquivos de dados de alta qualidade para FOREX que eu quero processar , enquanto escreve este texto). Experimente diferentes combinações de atrasos. Experimente diferentes números de neurônios na camada oculta. . e diferentes combinações de diferentes indicadores. . e assim por diante.
No entanto, se você tentar todas as combinações possíveis de todos os parâmetros possíveis, você NUNCA obterá seus resultados, independentemente da rapidez com que seu computador esteja. Abaixo, usaremos alguns truques para reduzir os cálculos ao mínimo possível.
A propósito, pode parecer que, se você começar a partir de um neurônio escondido, aumente-o para 2, 3 e assim por diante, e em algum momento o erro (qualidade da previsão) ou o lucro (se você testar o NN por negociação usando) começará a diminuir, então você terá seu vencedor. Infelizmente, não posso provar que após o primeiro "pico de desempenho" não pode haver um segundo. Isso significa que o erro pode ir como 100, 30, 20, 40, 50 (foi apenas no mínimo, certo?) E, em seguida, 30, 20, 10, 15,. (o segundo mínimo). Nós apenas temos que testar todos os números razoáveis.
Terceiro. A otimização é uma espada de dois gumes. Se você otimizar demais o seu código, pode não funcionar fora dos dados que você usou para ajustá-lo. Eu farei o meu melhor para evitar essa armadilha. Se você quiser fazer otimizações adicionais para o seu código ou NN, aconselho você a fazer uma pesquisa na Internet, para saber mais sobre os problemas ocultos dessa abordagem. Além disso, prestarei atenção à suavidade da curva de lucro. O lucro que parece 0, -500, 1000, -100, 10000 pode ser grande, mas o lucro 0, 100, 200, 300, 400. é melhor, pois é menos arriscado. Podemos conversar sobre isso mais tarde.
Finalmente, para este exemplo, vamos usar FOREX, em vez de preços de ações. Do ponto de vista do NN não há diferença, e do meu ponto - Forex é muito mais divertido de negociar. Se você preferir ações, o código pode ser facilmente modificado.
Uma estratégia de negociação FOREX para jogar.
Em primeiro lugar, vamos criar um protótipo do nosso código, que pode ser facilmente otimizado no futuro. Vai ser um sistema de negociação, que usa uma rede neural para negociar e produz um gráfico (lucro contra o número do comércio). Também calculará a redução, como medida de robustez do nosso sistema comercial.
forex_nn_01.tsc, parte 1.
A principal diferença aqui é que usamos funções, em vez de colocar todo o código no bloco principal do programa. Desta forma, é muito mais fácil de gerenciar.
Em segundo lugar, temos uma função TestNet. Estou usando um algoritmo de negociação muito simples. O indicador CLV é limitado ao intervalo de 0 a 1 (nossa versão do CLV é), então, quando o indicador cruza o dBuyLevel (veja o código acima), estou comprando, quando está cruzando o dSellLevel, estou vendendo.
Obviamente, não é a melhor estratégia de negociação, mas fará para o nosso propósito (apenas por enquanto). Se você quiser melhorá-lo, aqui estão algumas dicas. Primeiro, você pode querer ter um sistema que não esteja SEMPRE no mercado. Em segundo lugar, você pode querer usar mais de um indicador como entradas e, talvez, mais de um NN, para que a decisão de negociação seja feita com base em poucos indicadores previstos. Vamos adicionar algumas melhorias ao algoritmo de negociação mais tarde.
Usamos alguns pressupostos padrão da negociação FOREX: spread é de 5 pontos, leverade é 100, min. lote é de US $ 100 (mini-FOREX).
Vamos dar uma olhada no nosso sistema "comercial". Mais uma vez, é uma simplificação excessiva. Uma observação importante: o TestNn () é chamado last e tem acesso a todas as variáveis que foram criadas até esse ponto. Então, se você vir uma variável que eu estou usando, sem inicializar, isso provavelmente significa que foi inicializado em NewNn (), TeachNn () ou alguma outra função que foi chamada antes de TestNn ().
Para tornar as coisas mais fáceis, os comentários são colocados no código.
forex_nn_01.tsc, parte 2.
Poucas palavras sobre o levantamento. Existem poucas maneiras de calculá-lo e estamos usando o que considero mais "honesto". O rebaixamento é uma medida de instabilidade do nosso sistema. Qual é a chance de perder dinheiro? Vamos dizer que o valor inicial é de $ 1000. Se o lucro for 100, 200, 300, 400, a retirada é 0. Se for 100, 200, 100, então a retirada é 0.1 (10%), já que acabamos de perder um valor, igual a 1/10 de o depósito inicial (de 1200 a 1100).
Eu recomendaria fortemente contra o uso de sistemas de negociação com grandes rebaixamentos.
Além disso, aqui eu uso um drawdown, que é para ser usado com tamanho de lote variável. No entanto, nas amostras reais, que vêm com o eBook, você verá outra versão:
Como você pode ver, aqui sempre usamos 1000 (o valor inicial) para calcular a redução. O motivo é simples: sempre usamos o mesmo tamanho de lote (sem gerenciamento de dinheiro ainda), então não há diferença, quanto dinheiro já acumulamos em nossa conta, um lucro médio deve ser constante. O pior cenário possível neste caso é o seguinte: desde o início ($ 1000 por conta) estamos perdendo dinheiro. Se usarmos 1000 $ para calcular a retirada, obteremos a pior redução. Isso nos ajudará a não nos enganarmos. Por exemplo, digamos, negociamos por algum tempo e temos $ 10.000 em nossa conta. Então perdemos algum dinheiro, e agora temos US $ 8.000. Então recuperamos e obteve US $ 12.000. Bom sistema comercial? Provavelmente não.
Repita a lógica novamente, pois é muito importante (e será ainda mais importante, quando começarmos a gerir dinheiro). Nós trocamos usando lotes de tamanho fixo. Então, estatisticamente, não há garantia de que a perda máxima não acontecerá no início, quando apenas temos $ 1000. E se isso acontecer, teremos -1.000 $ (10.000 - 8.000), então o sistema de negociação é provavelmente muito arriscado.
Quando falamos sobre a gestão do dinheiro (provavelmente, não neste texto), teremos que usar uma abordagem diferente para o cálculo do drawdown.
Note que neste sistema de negociação, estou usando o pior cenário possível: estou comprando usando High e vendendo, usando Low. Muitos testadores não seguem essas regras e criam sistemas de negociação, que funcionam bem em dados históricos. Mas na vida real, esses sistemas de negociação têm um desempenho muito ruim. Por quê?
Dê uma olhada na barra de preços. Tem Aberto, Alto, Baixo e Fechado. Você sabe, como o preço estava se movendo dentro do bar? Não. Então, digamos, o seu sistema de negociação gerou um sinal de "compra", na parte inferior da barra de preços (se dLow.
Observe que estou usando dLotSize igual a 0.1 lot ($ 100). Obviamente, na negociação "real", você se beneficiará muito, se o tamanho do lote for calculado dependendo do dinheiro que você possui, algo como:
forex_nn_01.tsc, parte 3.
No entanto, estamos fazendo testes aqui, não negociando. E para testes, precisamos, entre outras coisas, de ver quão suave é a curva de lucro. Isto é muito mais fácil de fazer se o tamanho do lote for o mesmo (em situação ideal, para dLotSize = 100 nós obteremos uma linha reta, com alguma inclinação positiva, enquanto no caso do tamanho do lote ajustável teremos um expoente, isto é muito mais difícil de analisar).
Mais adiante neste texto, aplicaremos regras de gerenciamento de dinheiro ao nosso sistema comercial, mas ainda não.
Depois de terminar com a última parte da nossa função de teste, vamos passar pelo resto do código.
A seguinte função cria um indicador CLV. Ele toma o intervalo como um parâmetro, o que significa que podemos chamá-lo muitas vezes, durante a otimização, passando números diferentes.
Observe que estou usando o NN que funciona no intervalo de 0 a 1. Os dados podem ser normalizados, é claro, mas optei por dividir o indicador em 2 e adicionar 0,5, de modo que esteja no intervalo de 0 a 1.
forex_nn_01.tsc, parte 4.
Para criar um arquivo com atraso, podemos usar a função CREATE_LAG_FILE. Alternativamente, podemos fazê-lo fornecendo explicitamente todo o código necessário. Nesse caso, temos mais controle, e vamos precisar disso, se começarmos a variar o número de colunas atrasadas e assim por diante.
forex_nn_01.tsc, parte 5.
O parâmetro nRemoveFirst é importante. Muitas funções, como indicadores, médias móveis, geradores de atraso, para esse assunto, não funcionam bem dentro dos primeiros registros do conjunto de dados. Digamos que temos MA (14) - o que irá colocar nos registros 1 a 13? Então, escolhemos simplesmente remover os primeiros registros (não confiáveis).
Para o NewNn, bem como para todas as funções deste programa, precisamos passar como parâmetros apenas o que pode ser alterado durante o processo de otimização. Por exemplo, não é necessário passar um parâmetro "pular antes", pois é sempre o mesmo.
forex_nn_01.tsc, parte 6.
A função TeachNn simplesmente exibe o diálogo NN.
forex_nn_01.tsc, parte 7.
Finalmente, precisamos de uma função de gráficos. Não é obrigatório, mas é sempre uma boa idéia ver como é a nossa linha de lucro. O código a seguir usa o XML para produzir um gráfico, então é uma boa idéia ler o tutorial. Alternativamente, você pode desenhar o gráfico, em vez de salvá-lo em um arquivo. Para fazer isso, use uma das amostras, que estão no diretório samples / scripts. Finalmente, você pode modificar o código, produzir HTML, em vez de XML. O HTML é mais fácil de aprender, mas o próprio código será um pouco menos legível.
forex_nn_01.tsc, parte 8.
Compile and Run the script.
Bem. Como esperado, o uso de 7 horas como intervalo para o CLV produziu resultados muito fracos:
FOREX Trading Strategies and Optimization.
A razão para os resultados ruins é bastante óbvia: usamos o Intervalo, Stop Loss, níveis de compra e venda e outros parâmetros, que eram puramente aleatórios - nós escolhemos primeiro o que veio em mente! E se tentarmos poucas combinações?
Sinais de negociação FOREX: o que otimizar?
Em primeiro lugar, ao superestimar os níveis de compra e venda, podemos arruinar nossa performance futura. No entanto, ainda podemos sintonizá-los, especialmente, se o desempenho for próximo de valores próximos de limites de compra e venda. Por exemplo, se tivermos -10% de lucro no limite de compra igual a 0,3 e + 1000% de lucro quando é igual a 0,35, então provavelmente há uma coincidência afortunada, e não devemos usar 0,35 para o nosso sistema de negociação, já que no futuro provavelmente não acontecer novamente. Se, em vez disso, temos -10% e + 10% (em vez de + 1000%), pode ser mais seguro usar.
Geralmente, nosso sistema comercial deve ser construído para o cenário WORSE possível, como se durante a negociação "real" o desempenho fosse melhor, então, durante o teste, vamos sobreviver, mas não o contrário.
Podemos variar o valor do intervalo do indicador, desde que possamos trocas suficientes, para que possamos estar confiantes, em termos de estatísticas, no desempenho de um sistema.
Certamente, podemos variar o número de neurônios, não acho que possa ser superoptimizado facilmente.
Podemos variar o número de entradas e atrasos para insumos. É possível superoptimizar isso, mas não é muito provável que isso aconteça.
E, claro, podemos tentar diferentes indicadores.
Sinais Accurate FOREX: Como otimizar?
Como já foi mencionado, se começarmos a tentar todas as combinações possíveis, isso levará uma eternidade. Então vamos trapacear. Vamos criar conjuntos de parâmetros pré-definidos, que pensamos serem razoáveis, e passá-los para o programa.
Para fazer o menor número possível de cálculos, note-se que o Clv-1 e o Clv-2 são, provavelmente, importantes, e o Clv-128? E - se já temos o Clv-128, precisamos do Clv-129? Provavelmente não. Então, vamos ter algo como Clv-1, Clv-2, Clv-4, Clv-8,. Clv-128 com apenas algumas variações, o que tornará nosso tempo de cálculo milhares de vezes menor.
FOREX Professional System Trading: Isso pode funcionar?
O que exatamente queremos prever? Até este ponto, usamos um gráfico de 1 hora para o EURUSD, e estávamos prevendo o CLV da próxima barra. O CLV + 2 será melhor? E quanto ao CLV + 3?
Além disso, especialmente considerando o fraco desempenho do nosso primeiro sistema de negociação, seria bom saber que - pelo menos no mundo "ideal", o objetivo (negociação lucrativa) pode ser alcançado.
Para responder a essas perguntas, vamos criar um programa de teste simples. Nós assumimos que nossa previsão é 100% precisa e, com base nessa suposição, usaremos CLV + N, e não o NN previsto. Isso mesmo - vamos tirar dados do futuro e usá-los em vez da previsão NN. Essa abordagem não funcionaria na vida real, é claro, mas em breve, isso nos dará algumas idéias sobre o que esperar.
Ao analisar os resultados, lembre-se de que não estamos usando nenhum gerenciamento avançado de dinheiro, nosso tamanho de lote é definido para um mínimo de $ 100. Se você usa tamanhos de lote variáveis, os resultados serão dramaticamente diferentes. Mas mesmo em um tamanho muito definido para 0.1, podemos ver (abaixo) que obter a informação do futuro é o "selly graal" de um comerciante final.
forex_nn_02.tsc, parte 1.
Você já conhece esse código, ele foi usado em FOREX_NN_01.TSC. Ele lida com o carregamento de dados. A única diferença é na parte que obtém a lista de arquivos no diretório "imagens" e exclui todos os arquivos com a extensão. PNG. A razão para este código é simples: durante nossos testes, vamos criar muitos - podem ser, milhares - arquivos de imagem. Nós não queremos que eles fiquem por perto depois que terminarmos. Portanto, no início do script, estamos excluindo imagens criadas por outros scripts.
forex_nn_02.tsc, parte 2.
Apenas alguns comentários. Não queremos tentar todos os valores possíveis para, por exemplo, o intervalo CLV. Em vez disso, podemos criar uma matriz, que contém apenas os valores que queremos testar. Então (veja abaixo) iremos atravessar esta matriz.
As perdas de parada são parte importante de qualquer estratégia de negociação, então decidi também alterá-las. É uma idéia perigosa, no entanto, como é fácil superestimar o sistema.
Estou planejando testar diferentes valores para os níveis de compra e venda, mas isso será feito em ciclo, sem usar matrizes.
Ao contrário do nosso exemplo anterior, queremos ter um grande arquivo XML, contendo muitas imagens. Para fazê-lo, movi o código, que está formando o cabeçalho e o rodapé XML fora da função Gráfico. Leia um dos tutoriais XML online para obter detalhes.
Note-se que eu estou usando 0 como o primeiro atraso, o que significa que primeiro estou testando o indicador (CLV) que não foi "deslocado" do futuro. Apenas para ter uma idéia, o quão bom "sistema comercial" seria sem NN (horrível, é a palavra certa. Está perdendo todo o dinheiro).
O Cortex usa o controle do Internet Explorer para exibir páginas XML. Quando as páginas crescem, é preciso muita memória. Se o seu computador não puder lidar com isso, considere criar várias páginas XML ou HTML, em vez disso. No caso de forex_nn_02, não deve ser um problema, pois a página é relativamente curta. Como alternativa (é o que estou fazendo em scripts mais adiante neste texto), crie um arquivo XML, mas não o abra no Cortex. Abra-os usando o Internet Explorer - ao contrário do controle do IE, o Internet Explorer não tem o problema de memória.
Agora, o código que está tentando diferentes combinações de parâmetros.
forex_nn_02.tsc, parte 3.
Aqui, estamos usando ciclos aninhados. Em cada ciclo, estamos assidindo alguma variável (por exemplo, nInterval para o ciclo externo). Desta forma, o ciclo atribuirá valores de todos os elementos de um array correspondente, um de cada vez. Então, dentro dela, o ciclo interno é usado, e assim por diante, para que todas as combinações de todos os elementos da matriz sejam testadas.
No ciclo mais íntimo, eu chamo a função Test (), "test trade" e Chart () para adicionar uma nova imagem a uma lista de imagens salvas no disco. Observe que este gráfico () não mostra nenhuma imagem, até que todos os ciclos sejam concluídos.
As funções Test () e CreateClv () são quase iguais às do exemplo anterior. The only real difference is due to the fact that it is called more then once. To do it, I am calling ARRAY_REMOVE to cleanup arrays.
Also, notice, that we are only creating charts for the combinations of parameters, that produce trading system with positive profit. Otherwise, we call "continue", to skip the Chart() function.
Finally, we have Take Profit now, so our trading system can be a bit more flexible.
forex_nn_02.tsc, part 4.
The Chart() function was broken into two pieces. The header and the footer should be written to the XML file only once, so they were moved to the main part of the program.
Also, I am using the counter, to save files under the different names. The information about parameters is written to the header of an image, so we can easily see which one it is. Finally, images are only saved for winning configurations, meaning the balance at the end should be more, then at the beginning.
forex_nn_02.tsc, part 5.
Run the program (it will take some time to complete). You will end up with a large XML page with images, one for each winning configuration.
Some of the results are great, however, as we used data "from the future", this system will not work in the real life. Actually, if you look at the Test() function, you will notice, that the cycle stops before we reach the last element of arrClose:
for(nBar = nRemoveFirst + 1; nBar.
THIS IS C++, just an example.
As you can see, the code is really simple. Now lets do the same using the SLANG script. As in examples before, we will keep the overall structure of the code, so that this example looks familiar. The only difference is that instead of using the built-in APPLY_NN function, we call the function of our own. The code that we do not use (such as cycles) is commented, but not removed.
Note, that the logic behind it was discussed in Neural Networks and Stock / Forex Trading article already. Briefly, the output of this script is formated to be compatible with the MQL, MetaTrader's scripting engine. MetaTrader is a trading platform we use, if you want something different, like TradeStation, for example, you will have to alter the code to comply to its syntax.
Then, in the following chapters, we are going to insert this code in the MetaTrader's indicator, and to use it to trade.
Porting script to trading platform.
The next step is not really required, but it is something, that may be useful. We are going to create a version of a tsc file (one above), but this time, we will use SLANG (Cortex scripting language) to emulate APPLY_NN function. The reason is, in the next chapter we are going to port it to the scripting language of a MetaTrader trading platform, so it is a good idea to make sure everything works.
After we run this function, we discover, that the result it produces is the same, as the forex_nn_05a produced, which means the code works fine. :
Note, that there is a difference at the beginning of the charts, as "our" NN does not try to process the data at the beginning (where lag is incomplete), while the built-in NN does not "know" about this problem. Of course, it doesn't affect the result, as the beginning of the chart is ignored by using the nRemoveFirst parameter in our script (set to 200, which is guaranteed to be larger, then our lag).
Using third-party trading platform.
We have the NN that (more or less) can be used. We have the script, implementing this NN without calls to the Cortex-specific NN functions. Now we are going to port it to the trading platform that can be used for the real trading, which means it can contact brocker, place orders and earn (or loose) money.
As a trading platform, I am going to use MetaTrader.
Disclaimer: I am not related to MetaQuotes in any way. I do not work for them, I am not their affiliate and so on. I use MetaTrader, ONLY because I like it.
I find this program user-friendly, flexible and powerful, and "not a monster". Also, it is free (compare to other packages of this class).
The only (minor) problem is that it is not always easy to find the dealer using MT in your area. Then, when you do a research, you may find couple of brockers, with screenshots on their web sites, that look suspiciously familiar. Yes, they use MetaTrader, but they don't call it MetaTrader!
I have asked for clarification at the company's forum, and they have told me, that they don't reveal brockers using their services. Very strange.
One of the brockers that is not hiding the fact they use MT, is Alpari. They will allow you to open a Demo account, so that you can trade in a real time, but without risking your money.
I am not going to recommeng services of Alpari. Once again, I am not being paid for that. Try their Demo account, and use your own judgement. Or you can start your own research at Internet forums.
Finally, if you do not like the MT, you can probably follow the example below using TS, MS or some other trading platform. This is just an example.
Our MT-based trading system will include two files, the indicator and an expert. This is the way they call it in MQL (scripting language of MT), and I am going to follow this naming convention.
The indicator implements the neural network and draws a chart. An expert takes these data and does trading. As MetaTrader has a "strategy tester", we will be able to test our strategy, to see how good it is.
I will assume, that you are familiar with MQL programming, it is quite close to SLANG and tutorials can be found both at MetaQuotes and Alpari.
Finally, I am using the code structure, that is borrowed from MetaQuotes forum, permission to use it the author of the corresponding posts had granted me permission to use fragments of his code.
Also, as some of our MetaTrader code is the same for all experts and indicators, we moved it to a separate library file. MetaTrader's libraries are nothing but includable files. This library takes care of synhronization, when two or more expert are trying to run in the same time, as well as of few other things. If you use MetaTrader, it will help you to create robust experts, in any case, the MQL language is easy to understand.
mylib. mql, a helper library.
The code should look familiar, all I did was re-writing it, using slightly different language syntax of MQL.
This indicator has two buffers, and draws two lines, one for the original NOC, and one for the NN-predicted NOC. For trading, you don't have to draw both indicator lines, of course (see MQL tutorials to learn how to do it), but I have decided to show them together, so you can compare.
Another difference, that you should know about, is the way MT performs testing. It may, in some cases, be more accurate, then one we did (we did the worse case scenario). Of course, you can always to change the SLANG script from the examples above, to implement any logic you want.
The result of our testing in MT is a bit better, then in Cortex, due to all these reasons.
Keep in mind, that MT calculates the DD in a different way. I still think, that my way is better.
In should be especially noted, that no additional optimization had been performed using MetaTrader's optimizer. We have just plugged our MTS (mechanical trading system) in, and it worked as expected.
É isso. You can now create Cortex Neural Network, optimize it to do trading, and to port it to the trading platform of your choice.
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Project.
What I propose is an experiment, the result of an idea developed observing the financial markets since the mid 90's.
In summary, I started experimenting and with time to improve a system of neural networks capable of generating daily forecasts, divided into specific time slots, two European stock indexes, the German Dax and the French Cac, and two US stock indexes, the DJ Industrial Average and the Nasdaq-100.
The aim pursued here is to submit to a test this particular neural network system, verifying its ability to predict with reasonable accuracy and in time the daily movements of an stock indexes.
With this goal the percentages of profit and loss obtained by simulating activity determined by trading long/short signals generated by the system will be reported on a daily basis in a summary table. They will also be marked as invalid, or equal to zero, all the days in which it is not possible to obtain for the equity indices of observation, neural network systems that can predict reliable forecasts. In the calculation of the results and performance the costs of employees fees and expenses will not be taken into account: the reason is described in the Disclaimer, which I invite you to read carefully.
After a reasonable period, as in every trial, there will be a verified result and outcome.
From the 1st march 2017, Ibex 35 will be included in European indexes.
Chart analysis and interpretation of the signals.
The graph used to represent the daily trend of the stock indexes is bar; each bar - composed of opening, closing, minimum and maximum - refers to a precise time interval defined below also as "time slot."
The neural network emits Long or Short signals, depicted on the chart respectively with blue or red arrows , determined by the processing of the data stream received during the day.
The signals represent the time at which the neural system provides a change of trend. The signals are always present at the opening of the first hour of the scope zone in which they occur, indicating the start of operations to the upside or the downside.
In case of absence of signals in the following time slots, the last emitted signal remains effective. This rule is valid until the end of the day when the open position, Long or Short, must be closed: for the next day neural networks perform a new processing, and therefore you will have to wait for the new chart to know the first operational signal, which could therefore not be the one with which it ended the previous day.
The system of neural networks is subjected to a new processing every day, to closed markets.
Sometimes the system issues a warning of rising or falling during the formation of the bar on the time slot in progress. This alert, reported the time frame immediately following, however, may disappear or be confirmed by the opening value of the next time slot; this depends on the flow of the received data and then by the movements of the index values. It should be stressed that the real signal relating to operations, is always valid only if confirmed in the opening.
For European stock indexes, Dax, Ibex and Cac, the first daily time slot coincides with the bar in the graph begins to form at h.9.00 and ends at 12.00 pm, the second covers the period from 12.00 pm to h.16.00, the third starts at h.16.00 and ends at the close of official trading, before h.18.00. The first bar is the date of the day placed on the horizontal axis, the other two are identified both with 00.00.
For US stock indexes, DJ 30 and Nasdaq-100, the daily time slot coincides with the bar in the graph which begins to form at h.15.30 Italian time - h.9.30 morning in N. Y. - and ends at h.16.00, therefore encompasses a very short time interval, the second covers the period from h.16.00 to h.20.00 and the third starts at h.20.00 ending at 22.00 hrs - h.16.00 pm in N. Y . Also in this case the first bar corresponds to the date of the day placed on the abscissa axis, the other two are identified both with 00.00.
The y-axis always shows the index values which the daily chart refers.
Normally, unless impediments , the published chart will be updated three times during the day at the opening value of each time slot, with the simultaneous representation of any Long or Short signals. When it is possible the updating of the graph can also be proposed moments after the opening, during the formation of the time slot. The chart published daily will be the one relative to the stock index whose system of neural networks is a more reliable result in preview for that specific day. At the end of the day a full daily chart will be stored in the dedicated section and the results will be visible in the summary tables.
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