Software de rede neural forex

Software de rede neural Forex.

As técnicas modernas, como as redes neurais artificiais (ANN), são melhor usadas para negociação de alta freqüência por vários motivos. Primeiro, eles imitam a inteligência humana, mas na maioria das vezes não alcançam o nível de inteligência de um ser humano, portanto, não é útil usar essas técnicas em uma escala de tempo em que um ser humano possa trabalhar facilmente. A vantagem deles vem da velocidade de operação e da atividade constante.

Em segundo lugar, precisamos de muitos dados para treinar redes neurais de forma eficiente e essa quantidade de dados só será encontrada na negociação de alta freqüência. O Forex tem todos os poucos instrumentos com dados passados ​​relevantes limitados na escala de tempo diária ou semanal.

Além disso, o comércio de alta freqüência é um tipo de estratégia de escalação em que identificamos o ruído em torno do valor verdadeiro do instrumento. Isso é diferente do comércio de longo prazo que tenta seguir movimentos significativos do instrumento de acordo com a análise fundamental.

Redes neurais artificiais.

Uma boa escala de tempo para trabalhar é a escala de tempo minuciosa. Esta escala de tempo está cheia de ruído que será capturado pelo algoritmo para vender em um local alto e comprar em um local baixo.

Isso pode ser comprovado usando uma rede neural simples treinada para prever o seguinte 10 minutos de alta. Se você está interessado em saber exatamente como essas redes neurais funcionam, eu encorajo você a ler meu artigo no mês de março: Negociação com Neures Nets Parte 2.

No gráfico acima, a anotação (alta de 0 a -10) significa a alta no intervalo entre minutos (0) e minuto (-10) em relação ao minuto zero considerado como o & ldquo; presente & rdquo ;. O treinamento é feito usando um tipo de algoritmo genético com dados de 2012 para treinamento e dados deste ano para testes.

O que está sendo feito está usando sobreposição & ldquo; high to high & rdquo; movimentos para prever um futuro de alto a alto movimento. Note-se que isso não pode ser usado praticamente, já que nunca sabemos se o alto do período em que nos encontramos já passou ou não. A mesma rede não funcionará com movimentos próximos a próximos. A razão é que o alto (e o baixo) mantém muito mais informações do que o fechado, pois representa um período inteiro no tempo enquanto o fechamento representa um único momento no tempo.

Só é possível prever o movimento de anteriores a seguintes elevadas em escalas de tempo curtas, o que mostra que algo realmente está sendo previsto sobre o futuro. De lá, deveria ter sido trivial prever um & ldquo; perto de perto & rdquo; movimento, mas pelo menos para mim não era o caso. Levou vários dias para descobrir o mecanismo no trabalho, mas os resultados superaram minhas expectativas.

Em primeiro lugar, não iremos usar altos ou baixos, mas sim a média entre o alto e o baixo (AHL).

Primeiro tentei prever o movimento de perto da seguinte AHL, mas isso não funcionou. Isso era muito estranho e parecia ilógico. Uma vez que eu poderia prever o movimento AHL (-10 a 0) para AHL (0 a 10) de certa forma, parecia que eu poderia simplesmente adicionar o movimento de fechar (0) a AHL (-10 a 0) a partir da predição em ordem para prever o próximo movimento AHL, mas isso não funcionou.

Arcoei minha cabeça e tentei várias outras táticas, como redes neuronais recorrentes complicadas, árvores de decisão e algoritmos vizinhos mais próximos, mas nada funcionou.

O fato é que nunca poderia prever o movimento AHL para AHL com precisão. A correlação entre as previsões e os movimentos reais é apenas de cerca de 0,4. Ainda assim, se eu prever um movimento positivo de AHL (-10 a 0) para AHL (0 a 10) e o fechar (0) é menor do que o AHL (-10 a 0), eu deveria ter uma chance ainda maior de um correto previsão para perto do movimento AHL. Assim, selecionei os casos em que o fechamento (0) foi maior do que o AHL (-10 a 0) quando a rede predisse um movimento AHL negativo para AHL e, inversamente, selecionei os casos em que o fechamento (0) foi menor do que o AHL (-10 a 0) quando o movimento AHL para AHL foi previsto positivo. Finalmente, o avanço, eu poderia agora prever perto de AHL e até perto de movimentos próximos pela metade dos casos. Como esperado, a correlação entre as previsões e os movimentos atuais perto de fechados cresceu, mas eles o fizeram, mesmo mais do que o esperado. Acontece que quando o movimento AHL para AHL é previsto para aumentar, mas o fechar (0) é maior do que o AHL (-10 a 0), a previsão inversa deve ser feita para perto de AHL ou próximo ao movimento próximo.

a escala de tempo minúscula.

A imagem acima mostra uma visão idealizada dos movimentos do mercado na escala de tempo minuciosa. Os preços oscilam em torno do valor verdadeiro do instrumento com um período médio de oscilações de cerca de dez minutos.

Na realidade, é claro, o verdadeiro valor do instrumento também muda, mas isso não tem importância, o que realmente interessa quando falamos sobre escalar é o período de ocilação. Uma vez que os preços subiram por uma quantidade suficientemente grande e estão começando a planaltar, é o momento certo para vender e inversamente para comprar.

Esta é a melhor explicação para o problema encontrado anteriormente. Embora o movimento AHL para AHL (Average High Low) seja previsível, o próximo para fechar só pode ser deduzido uma vez que sabemos onde o fechamento no momento zero é comparado ao último AHL, como mostrado nas imagens abaixo. Embora essa informação estivesse disponível para a rede neural, parece que este é um problema muito difícil de resolver para as redes neurais artificiais; resolvendo um sub-problema para resolver o final. Isso também é uma característica de animais muito inteligentes como macacos e certos pássaros.

Claro, as coisas não são tão simples e simples na vida real. O período de oscilação não é tão estável, a amplitude das oscilações muda com a hora do dia e os gráficos definitivamente não são tão simples quanto o descrito acima. Os altos e baixos são muito mais úteis do que fechar como indicadores a esse respeito, eles têm uma qualidade invariante do tempo por causa do fato de eles descreverem um período inteiro em vez de um único ponto no tempo, e também por isso que é difícil prever o perto de movimento próximo diretamente.

Finalmente, os erros serão feitos e os levantamentos ocorrerão, uma vez que a teoria não é infalível. O importante é se essa estratégia pode ser mais rentável do que o custo de comissão e propagação.

Distribuição e comissão.

Embora o spread e a comissão de oferta e solicitação sejam insignificantes para os negócios de longo prazo, eles se tornam muito importantes em negócios de alta freqüência. Considerando os movimentos médios de 10min, I & rsquo; calculou que, para ser rentável, uma estratégia trabalhando nesta escala de tempo precisará ter pelo menos 70% de negociações lucrativas com lucro igual e lucros de perda de parada. Em termos diferentes, os negócios em média devem ganhar mais de 1,5 pips para qualquer estratégia ser lucrativa. Isto é calculado usando as taxas de comissão mais pesadas da duquascopia e o spread médio de oferta e oferta no EURUSD. Isso não leva em consideração o spread que ocorre porque seu pedido não é tratado instantaneamente. No entanto, você pode fazer um pedido com um limite de tempo que deve limitar os problemas do tipo.

A estratégia de HFT atinge teoricamente 4 pips de lucro médio por comércio, mas como isso é obtido com testes de retorno que não levam em consideração vários fatores. Os resultados reais provavelmente serão pior e mais problemas certamente surgirão. No entanto, esta é uma base sólida para o desenvolvimento de uma estratégia HFT.

O robô jforex ainda não está configurado, os resultados provêm de back-tests que eu configurei sozinho com dados baixados usando a plataforma jforex. Estou escrevendo a estratégia automatizada agora. Se a estratégia oferecer resultados semelhantes com os testes anteriores do jforex, isso será um sinal muito bom, mas não vamos chamar isso do Santo Graal ainda, embora eu esteja muito entusiasmado com essa estratégia.

Software de rede neural Forex.

Estratégias de Stop-and-Reverse da Rede Neural Híbrida para Forex.

por Michael R. Bryant.

As redes de neurônios têm sido utilizadas em sistemas de negociação por muitos anos com vários graus de sucesso. Sua principal atração é que sua estrutura não linear é mais capaz de capturar as complexidades do movimento de preços do que as regras de negociação padrão, baseadas em indicadores. Uma das críticas foi que as estratégias de negociação baseadas na rede neural tendem a ser excessivas e, portanto, não funcionam bem em novos dados. Uma possível solução para este problema é combinar redes neurais com lógica de estratégia baseada em regras para criar um tipo de estratégia híbrida. Este artigo mostrará como isso pode ser feito usando o Adaptrade Builder.

Em particular, este artigo irá ilustrar o seguinte:

Combinando rede neural e lógica baseada em regras para entradas de comércio.

Segmentação múltipla de plataformas simultaneamente (MetaTrader 4 e TradeStation)

Desenvolvendo uma estratégia com lógica de parada e inversa assimétrica.

Usando dados forex intraday.

Será utilizada uma abordagem de dados de três segmentos, com o terceiro segmento usado para validar as estratégias finais. O código de estratégia resultante para MetaTrader 4 e TradeStation será mostrado, e será demonstrado que os resultados de validação são positivos para cada plataforma.

Redes Neurais como Filtros de Entrada Comercial.

Matematicamente, uma rede neural é uma combinação não linear de uma ou mais entradas ponderadas que gera um ou mais valores de saída. Para negociação, uma rede neural geralmente é usada de duas maneiras: (1) como previsão de movimento futuro de preços, ou (2) como indicador ou filtro para negociação. Aqui, será usado como indicador ou filtro comercial.

Como um indicador, uma rede neural age como uma condição ou filtro adicional que deve ser satisfeito antes que uma troca possa ser inserida. As entradas para a rede normalmente são outros indicadores técnicos, tais como dinâmica, estocástica, ADX, médias móveis, etc., bem como preços e combinações dos anteriores. As entradas são dimensionadas e a rede neural é projetada para que a saída seja um valor entre -1 e +1. Uma abordagem é permitir uma entrada longa se a saída for maior ou igual a um valor limiar, como 0,5 e uma entrada curta, se a saída for menor ou igual ao negativo do limite; por exemplo, -0,5. Esta condição seria adicional a quaisquer condições de entrada existentes. Por exemplo, se houvesse uma condição de entrada longa, teria que ser verdadeira e a saída da rede neural teria que ser pelo menos igual ao valor limite para uma entrada longa.

Ao configurar uma rede neural, um comerciante normalmente seria responsável por escolher as entradas e a topologia da rede e para "treinamento" a rede, que determina os melhores valores de pesos. Como será mostrado abaixo, o Adaptrade Builder executa essas etapas automaticamente como parte do processo de compilação evolutiva no qual o software se baseia. Usar a rede neural como um filtro de comércio permite que ele seja facilmente combinado com outras regras para criar uma estratégia de negociação híbrida, que combine as melhores características das abordagens tradicionais baseadas em regras e as vantagens das redes neurais. Como um exemplo simples, o Builder pode combinar uma regra de cruzamento média móvel com uma rede neural de modo que uma posição longa seja tomada quando a média móvel rápida cruza acima da média lenta e a saída da rede neural está em ou acima do seu limite.

Estratégias de negociação Stop-and-Reverse.

Uma estratégia de negociação de parada e reversa é uma que está sempre no mercado, seja longa ou curta. Estritamente falando, "stop-and-reverse" significa que você inverte o comércio quando sua ordem de parada é atingida. No entanto, uso-o como uma mão curta para qualquer estratégia de negociação que reverte de longo para curto para longo e assim por diante, para que você esteja sempre no mercado. Por esta definição, não é necessário que as ordens sejam pedidos de parada. Você pode entrar e reverter usando pedidos de mercado ou limite também. Também não é necessário que cada lado use a mesma lógica ou mesmo o mesmo tipo de ordem. Por exemplo, você pode entrar em um período longo (e sair curto) em uma ordem de parada e digitar curto (e sair por muito tempo) em uma ordem de mercado, usando diferentes regras e condições para cada entrada / saída. Este seria um exemplo de uma estratégia de parada e inversão assimétrica.

A principal vantagem de uma estratégia de parar e reverter é que, sempre no mercado, você nunca perca nenhuma grande jogada. Outra vantagem é a simplicidade. Quando existem regras e condições separadas para entrar e sair de negócios, há mais complexidade e mais que podem dar errado. A combinação de entradas e saídas significa que há menos decisões de tempo, o que pode significar menos erros.

Por outro lado, pode-se argumentar que as melhores condições para sair de um comércio raramente são as mesmas para entrar na direção oposta; que entrar e sair trades são decisões inerentemente separadas que, portanto, deveriam empregar regras e lógica separadas. Outra desvantagem potencial de estar sempre no mercado é que a estratégia irá trocar todo o intervalo de abertura. Um grande intervalo de abertura contra a posição pode significar uma grande perda antes que a estratégia seja capaz de reverter. Estratégias que entram e saem mais seletivamente ou que saem ao final do dia podem minimizar o impacto das brechas de abertura.

Uma vez que o objetivo é construir uma estratégia forex, o MetaTrader 4 (MT4) é uma escolha óbvia para a plataforma de negociação, dado que o MetaTrader 4 foi projetado principalmente para o forex e é amplamente utilizado para comercializar esses mercados (veja, por exemplo, MetaTrader vs. TradeStation : Uma comparação de linguagem). No entanto, nos últimos anos, a TradeStation segmentou os mercados de divisas de forma muito mais agressiva. Dependendo do seu volume de negociação e / ou nível da conta, é possível negociar os mercados de divisas através da TradeStation sem incorrer em taxas de plataforma ou pagar comissões. Spreads são supostamente apertado com boa liquidez nos principais pares de divisas. Por estas razões, ambas as plataformas foram direcionadas para este projeto.

Várias questões surgem ao direcionar várias plataformas simultaneamente. Primeiro, os dados podem ser diferentes em diferentes plataformas, com diferenças em fusos horários, cotações de preços para algumas barras, volume e faixas de datas disponíveis. Para suavizar essas diferenças, os dados foram obtidos de ambas as plataformas, e as estratégias foram construídas em ambas as séries de dados simultaneamente. As melhores estratégias foram, portanto, as que funcionaram bem em ambas as séries de dados, apesar das diferenças nos dados.

As configurações de dados usadas no Builder são mostradas abaixo na Fig. 1. Como se pode inferir da tabela Market Data na figura, o mercado de Forex Euro / dólar foi segmentado (EURUSD) com um tamanho de barra de 4 horas (240 minutos). Outros tamanhos de barras ou mercados teriam servido também. Eu só consegui obter tantos dados através da minha plataforma MT4 como indicado pelo intervalo de datas mostrado na Fig. 1 (série de dados nº 2), de modo que o mesmo intervalo de datas foi usado na obtenção de séries de dados equivalentes da TradeStation (data series # 1). 80% dos dados foram utilizados para construção (combinado na amostra e "fora da amostra"), com 20% (6/20/14 a 2/10/15) reservado para validação. 80% dos 80% originais foram então ajustados para "na amostra" com 20% definido para "out-of-sample", & quot; como mostrado na Fig. 1. O spread de oferta / solicitação foi fixado em 5 pips, e os custos de negociação de 6 pips ou US $ 60 por lote completo (100.000 ações) foram assumidos por rodada. Ambas as séries de dados foram incluídas na compilação, conforme indicado pelas marcas de seleção na coluna da esquerda da tabela de dados do mercado.

Figura 1. Configurações de dados do mercado para construir uma estratégia forex para MetaTrader 4 e TradeStation.

Outro problema potencial ao direcionar várias plataformas é que o Builder foi projetado para duplicar a forma como cada plataforma suportada calcula seus indicadores, o que pode significar que os valores dos indicadores serão diferentes dependendo da plataforma selecionada. Para evitar esta possível fonte de discrepância, todos os indicadores que avaliem de forma diferente no MetaTrader 4 do que na TradeStation devem ser eliminados da compilação, o que significa que os seguintes indicadores devem ser evitados:

Slow D estocástico.

Fast estocástico D.

Todos os outros indicadores que estão disponíveis para ambas as plataformas são calculados da mesma maneira em ambas as plataformas. O TradeStation inclui todos os indicadores que estão disponíveis no Builder, enquanto o MetaTrader 4 não. Portanto, para incluir apenas indicadores que estão disponíveis em ambas as plataformas, a plataforma MetaTrader 4 deve ser selecionada como o tipo de código no Builder. Isso eliminará automaticamente qualquer indicador do conjunto de compilação que não esteja disponível para MT4, o que deixará os indicadores disponíveis em ambas as plataformas. Além disso, como notei diferenças nos dados de volume obtidos de cada plataforma, removi todos os indicadores dependentes do volume do conjunto de compilação. Por fim, o indicador do horário do dia foi removido devido a diferenças nos fusos horários entre os arquivos de dados.

Na Fig. 2, abaixo, a lista de indicadores utilizados no conjunto de compilação é mostrada ordenada por se o indicador foi ou não considerado pelo processo de compilação ("Considere" coluna). Os indicadores removidos da consideração pelos motivos discutidos acima são mostrados no topo da lista. Os indicadores restantes, começando com "Simple Mov Ave", foram todos parte do conjunto de compilação.

Figura 2. Seleções de indicadores no Builder, mostrando os indicadores removidos do conjunto de compilação.

As opções de avaliação usadas no processo de compilação são mostradas na Fig. 3. Conforme discutido, o MetaTrader 4 foi selecionado como a escolha de saída do código. Depois que as estratégias são criadas no Builder, qualquer uma das opções na guia Opções de avaliação, incluindo o tipo de código, pode ser alterada e as estratégias reavaliadas, que também reescreverão o código em qualquer idioma selecionado. Esse recurso foi usado para obter o código da TradeStation para a estratégia final depois que as estratégias foram criadas para o MetaTrader 4.

Figura 3. Opções de avaliação no Builder para a estratégia forex EURUSD.

Para criar estratégias de parada e reversão, todos os tipos de saída foram removidos do conjunto de compilação, conforme mostrado abaixo na Figura 4. Todos os três tipos de pedidos de entrada - mercado, parada e limite - foram deixados como "considerar" , o que significa que o processo de compilação poderia considerar qualquer um deles durante o processo de compilação.

Figura 4. Tipos de ordem selecionados no Builder para criar uma estratégia de parada e reversão.

O software Builder gera automaticamente condições lógicas baseadas em regras para entrada e / ou saída. Para adicionar uma rede neural à estratégia, basta selecionar a opção "Incluir uma rede neural nas condições de entrada" na guia Opções de Estratégia, como mostrado abaixo na Fig. 5. As configurações de rede neural foram deixadas em seus padrões. Como parte da lógica stop-and-reverse, a opção Market Sides foi definida para Long / Short e a opção para "Wait for exit before enter new trade". estava desmarcado. O último é necessário para habilitar a ordem de entrada para sair da posição atual em uma inversão. Todas as outras configurações foram deixadas nos padrões.

Figura 5. Opções de estratégia selecionadas no Builder para criar uma estratégia híbrida usando condições de rede baseadas em regras e neurais.

A natureza evolutiva do processo de construção no Builder é orientada pela aptidão, que é calculada a partir dos objetivos e condições definidos na guia Metrics, conforme mostrado abaixo na Figura 6. Os objetivos de construção foram mantidos simples: maximizando o lucro líquido e minimizando a complexidade, que recebeu um pequeno peso em relação ao lucro líquido. Mais ênfase foi colocada nas condições de construção, que incluíram o coeficiente de correlação e significância para a qualidade geral da estratégia, bem como as barras médias nos negócios e a quantidade de negócios.

Inicialmente, apenas as barras médias em negociações foram incluídas como condição de construção. No entanto, em algumas das construções iniciais, o lucro líquido foi favorecido ao longo do prazo comercial, de modo que a métrica do número de negociações foi adicionada. O intervalo especificado para o número de trades (entre 209 e 418) é equivalente ao comprimento médio de comércio entre 15 e 30 barras com base no número de barras no período de compilação. Como resultado, a adição desta métrica colocou mais ênfase no objetivo de longo prazo, o que resultou em mais membros da população com o intervalo desejado de comprimentos comerciais.

Figura 6. Construir objetivos e condições definidos na guia Métrica determinar como a aptidão é calculada.

As "condições para selecionar estratégias superiores" duplicar as condições de compilação, exceto que as principais condições de estratégias são avaliadas em toda a gama de dados (não incluindo o segmento de validação, que é separado), em vez de apenas ao longo do período de compilação, como é o caso das condições de construção. As principais condições de estratégias são usadas pelo programa para deixar de lado quaisquer estratégias que atendam a todas as condições em uma população separada.

As configurações finais são feitas na guia Configurações de Configuração, como mostrado abaixo na Figura 7. As opções mais importantes aqui são o tamanho da população, o número de gerações ea opção para redefinir com base no "out-of-sample" desempenho. O tamanho da população foi escolhido para ser grande o suficiente para obter uma boa diversidade na população, enquanto ainda é pequeno o suficiente para construir em uma quantidade razoável de tempo. O número de gerações foi baseado em quanto tempo levou durante algumas compilações preliminares para que os resultados começassem a convergir.

Figura 7. As opções de construção incluem o tamanho da população, o número de gerações e as opções para redefinir a população com base em "out-of-sample" desempenho.

A opção para & quot; Reset on Out-of-Sample (OOS) Performance & quot; inicia o processo de compilação após o número especificado de gerações se a condição especificada for atendida; neste caso, a população será redefinida se o "out-of-sample" O lucro líquido é inferior a US $ 20.000. Esse valor foi escolhido com base em testes preliminares para ser um valor suficientemente alto que provavelmente não seria alcançado. Como resultado, o processo de compilação foi repetido a cada 30 gerações até parar manualmente. Esta é uma maneira de permitir que o programa identifique estratégias com base nas condições de Top Strategies durante um longo período de tempo. Periodicamente, a população Top Strategies pode ser verificada e o processo de compilação é cancelado quando são encontradas estratégias adequadas.

Observe que eu coloco "out-of-sample" entre citações. Quando o "fora da amostra" O período é usado para redefinir a população desta maneira, a "saída de amostra" O período não é mais verdadeiramente fora da amostra. Uma vez que esse período agora está sendo usado para orientar o processo de compilação, é efetivamente parte do período de exibição. É por isso que é aconselhável reservar um terceiro segmento para validação, conforme discutido acima.

Após várias horas de processamento e uma série de reconstruções automáticas, uma estratégia adequada foi encontrada na população Top Strategies. A curva de equidade comercial fechada é mostrada abaixo na Figura 8. A curva de equidade demonstra um desempenho consistente em ambos os segmentos de dados com um número adequado de negócios e, essencialmente, os mesmos resultados em ambas as séries de dados.

Figura 8. Curva de equidade de comércio fechado para a estratégia de paragem e reversão do EURUSD.

Para verificar a estratégia durante o período de validação, a data controlada na guia Mercados (veja a Fig. 1) foi alterada para a data final dos dados (2/11/2015) e a estratégia foi reavaliada selecionando a opção Avaliar comando no menu Estratégia no Builder. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 9. Os resultados de validação na caixa vermelha demonstram que a estratégia mantida em dados não utilizados durante o processo de compilação.

Figura 9. Curva de equidade de comércio fechado para a estratégia de paragem e reversão do EURUSD, incluindo o período de validação.

A verificação final é ver como a estratégia realizada em cada série de dados separadamente usando a opção de saída de código para essa plataforma. Isso é necessário porque, como explicado acima, pode haver diferenças nos resultados dependendo (1) do tipo de código, e (2) das séries de dados. Precisamos verificar se as configurações escolhidas minimizaram essas diferenças, conforme pretendido. Para testar a estratégia do MetaTrader 4, a série de dados da TradeStation foi desmarcada na guia Mercados e a estratégia foi reavaliada. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 10, que duplica a curva inferior na Fig. 9.

Figura 10. Curva de equidade de comércio fechado para a estratégia de paragem e reversão do EURUSD, incluindo o período de validação, para o MetaTrader 4.

Finalmente, para testar a estratégia para a TradeStation, a série de dados da TradeStation foi selecionada e a série para o MetaTrader 4 foi desmarcada na aba Mercados, a saída do código foi alterada para "TradeStation", "quot; e a estratégia foi reavaliada. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 11 e parecem ser muito semelhantes à curva do meio na Fig. 9, conforme esperado.

Figura 11. Curva de equidade de comércio fechado para a estratégia de paragem e reversão do EURUSD, incluindo o período de validação, para a TradeStation.

O código para ambas as plataformas é fornecido abaixo na Fig. 12. Clique na imagem para abrir o arquivo de código para a plataforma correspondente. Examinar o código revela que a parte baseada em regras da estratégia usa diferentes condições relacionadas à volatilidade para os lados longo e curto. As entradas da rede neural consistem em uma variedade de indicadores, incluindo o dia-semana, a tendência (ZLTrend), o intraday high, osciladores (InvFisherCycle, InvFisherRSI), as bandas de Bollinger e o desvio padrão.

A natureza híbrida da estratégia pode ser vista diretamente na declaração de código (do código da TradeStation):

Se EntCondL e NNOutput & gt; = 0.5 então começarem.

Compre (& quot; EnMark-L & quot;); NShares compartilha a próxima barra no mercado;

A variável "EntCondL" representa as condições de entrada baseadas em regras, e "NNOuput & quot; é o resultado da rede neural. Ambas as condições devem ser verdadeiras para colocar a ordem de entrada longa. A condição de entrada curta funciona da mesma maneira.

Figura 12. Código de estratégia de negociação para a estratégia de parada e reversa do EURUSD (à esquerda, MetaTrader 4, à direita, TradeStation). Clique na figura para abrir o arquivo de código correspondente.

Este artigo analisou o processo de construção de uma estratégia de rede baseada em regras híbridas / neural para o EURUSD usando uma abordagem stop-and-reverse (sempre no mercado) com o Adaptrade Builder. Foi mostrado como o código da estratégia pode ser gerado para várias plataformas, selecionando um subconjunto comum dos indicadores que funcionam da mesma maneira em cada plataforma. As configurações necessárias para gerar estratégias que se revertem de longo para curto e para trás foram descritas, e foi demonstrado que a estratégia resultante foi realizada positivamente em um segmento separado de validação de dados. Verificou-se também que a estratégia gerou resultados semelhantes com a opção de dados e código para cada plataforma.

Conforme discutido acima, a abordagem de parar e reverter tem várias desvantagens e pode não atrair a todos. No entanto, uma abordagem sempre no mercado pode ser mais atraente com os dados de divisas, porque os mercados de divisas são comercializados 24 horas por dia. Como resultado, não há lacunas de abertura de sessão e as ordens de negociação sempre estão ativas e disponíveis para reverter o comércio quando o mercado muda. O uso de dados intradía (barras de 4 horas) proporcionou mais barras de dados para uso no processo de compilação, mas foi de outra forma bastante arbitrário, na medida em que a natureza sempre dentro do mercado da estratégia significa que os negócios são transportados durante a noite.

O processo de compilação permitiu evoluir diferentes condições para inserção longa e curta, resultando em uma estratégia de parada e inversão assimétrica. Apesar do nome, a estratégia resultante entra em negociações longas e curtas em ordens de mercado, embora as ordens de mercado, parada e limite fossem consideradas pelo processo de construção de forma independente para cada lado. Na prática, a reversão de longo a curto significaria vender curto o dobro do número de ações no mercado, já que a estratégia era longa; por exemplo, se a posição longa atual fosse de 100.000 ações, você venderia 200.000 ações curtas no mercado. Da mesma forma, se a posição curta atual fosse de 100.000 ações, você compraria 200.000 ações no mercado para reverter de curto para longo.

Foi usado um histórico de preços mais curto do que seria ideal. No entanto, os resultados foram positivos no segmento de validação, sugerindo que a estratégia não estava em excesso. Isso apóia a idéia de que uma rede neural pode ser usada em uma estratégia comercial sem necessariamente superar a estratégia para o mercado.

A estratégia apresentada aqui não se destina a negociação real e não foi testada em rastreamento ou negociação em tempo real. No entanto, este artigo pode ser usado como um modelo para o desenvolvimento de estratégias similares para o EURUSD ou outros mercados. Como sempre, qualquer estratégia de negociação que você desenvolver deve ser testada completamente no rastreamento em tempo real ou em dados separados para validar os resultados e familiarizar-se com as características de negociação da estratégia antes da negociação ao vivo.

Este artigo apareceu na edição de fevereiro de 2015 do boletim informativo do Adaptrade Software.

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Depois que o sistema de rede neural for concluído, você pode (é coberto em exemplos disponíveis neste site, no formulário passo a passo detalhado) porta-o de Cortex Idioma de script embutido para uma linguagem de script de uma plataforma de negociação de sua escolha . A partir desse momento, você não precisa do Cortex para negociar! Você simplesmente usa seu ambiente comercial favorito.

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O objetivo do consultor especialista em Forex Visual Robot é executar trades com base em alguns objetos de gráfico: linhas de tendência, linhas horizontais ou canais equidistantes. A principal vantagem do conselheiro especialista em Forex Visual Robot é a sua capacidade de definir e ajustar ordens de acordo com uma variedade de objetos gráficos colocados no gráfico Forex.

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