Trading system neural network

A User Friendly Rede Neural Trading System Stock Profeta é um propósito geral ferramenta de desenvolvimento do sistema de negociação empregando BrainMaker tecnologia de rede neural para combinar automaticamente vários indicadores em um único claro comprar / vender sinal. Ele pode ser aplicado a ações, fundos mútuos, futuros e outros instrumentos financeiros. Stock Prophet é um produto da Future Wave Software. Stock Prophet Destaques Stock Prophet auxilia os comerciantes, consolidando múltiplos fatores intermarket em um sinal de negociação claro. Muitos analistas de mercado têm um repertório de indicadores favoritos, mas a tomada de decisões é difícil devido a indicações conflitantes de direção de mercado. Stock Prophet emprega tecnologia de rede neural para combinar automaticamente vários indicadores em um único claro comprar / vender sinal. Ele faz isso, fornecendo desenvolvimento simples de sistemas de negociação com base na técnica da rede neural de inteligência artificial, bem como análise técnica convencional. O resultado é a capacidade quotinstitucional de análise de capacidade técnica / quantitativa para o astuto investidor. Destaques do Stock Profeta são: Aplicável a ações, commodities, fundos mútuos e outros mercados. A Simulação Científica Mostra Potencial Extraordinário de Lucro. Sinais claros dados dias e semanas antes da data de execução comercial. Isto contrasta com essencialmente todos os indicadores técnicos atrasados ​​devido ao uso de técnicas de alisamento. O sistema de comércio completo pode ser projetado, treinado, e testado para a rentabilidade dentro de uma fração pequena de uma hora. Mais de 35 Indicadores Mais Indicadores de Outros Indicadores para um Número Explosivo de Indicadores Compostos para Pré-Processamento. Ajuda a selecionar os melhores indicadores analisando sua escolha de indicadores para a capacidade de prever a tendência do mercado usando uma técnica de correlação múltipla. A capacidade conveniente do Intermarket dá-lhe a borda. Automação MACRO permite atualizações fáceis de indicadores. Fornece interface eficiente com BrainMaker e pode exportar para EXCEL. Computrac / Metastock, Telescan e formatos de dados ASCII suportados. Como quase todos os afficianados de rede neural concordam, o passo mais difícil na operação de uma rede neural é a coleta e pré-processamento de dados volumosos e de alta qualidade. As redes neuronais, por mais poderosas que sejam, dependem dos dados aplicáveis ​​em quantidade suficiente, e em um formato apropriado, para trabalhar sua magia. Stock Prophet automatiza muito do pré-processamento necessário para formatar dados para o BrainMaker, permitindo ao usuário incorporar uma ampla gama de indicadores técnicos bem conhecidos. Em uma edição de 1995 de Análise Técnica de Estoques e Commodities, o Editor Técnico John Sweeney observou que a integração de redes neurais é uma característica importante do Stock Prophet, dizendo que o usuário pode quotskip desenvolver regras complexas (e redesenvolvê-las conforme sua eficácia desaparece). Basta definir as séries de preços e os indicadores que você deseja usar, ea rede neural faz o resto. Além disso, como Sweeney continua a dizer, a quota maior benefício da rede neural é que você não tem que definir regras comerciais específicas. Em vez disso, a rede neural deriva as regras durante o treinamento a partir dos dados. Quando BrainMaker envia um indicador de volta de seu processamento, a única regra exigida é acima de zero é uma compra, e abaixo de zero é uma venda. Profeta estoque oferece um complemento completo de indicadores técnicos (em balanço de volume, interesse aberto, MACD, split Volume, aceleração, etc) ou o usuário pode implementar seus próprios indicadores, criando-os em outro programa e importá-los através de arquivos ASCII. Além disso, os recursos de manipulação de dados do Stock Prophets incluem detrending, soma, valores de limitação, escalonamento, transformações de Fourier e polarização. Vários destes indicadores podem ser aplicados a indicadores previamente gerados, aumentando assim as opções de pré-processamento de dados. Muitas destas opções (particularmente os recursos de pré-processamento de dados neurais de rede) podem ser automatizadas através da capacidade de macro de Stock Prophets. O valor de uma combinação Stock Prophet / BrainMaker é resumido de forma concisa por Stocks e Commodities Sweeney: Stock Prophets característica única no desenvolvimento de sinais comerciais é que seu indicador neural líquido é uma previsão de tendência futura, publicado antes da data de negociação. Se você receber bons sinais 10 dias de antecedência do comércio, você vai ser um campista encantado Se você pudesse imaginar que, tente este programa out. TRADING SYSTEMS Criando um sistema de negociação Usando redes neurais Aprendizagem de máquina tornou-se incrivelmente popular durante a última década Com o advento de melhores algoritmos e poder computacional suficiente para enfrentar até mesmo os problemas mais exigentes. Hoje algoritmos de aprendizagem máquina resolver problemas em muitas áreas onde as relações complexas entre as variáveis ​​são presentes e isso torna a aprendizagem máquina uma ferramenta potencialmente viável para a criação de estratégias de negociação. Mas como podemos criar um sistema comercial usando este tipo de tecnologia Neste artigo, vamos aprender a usar um algoritmo de aprendizagem de máquina básica ndash chamado um ndash de rede neural para criar um sistema de negociação simples no EUR / USD. Todos os fragmentos de codificação são amostras retiradas da nossa estrutura de programação F4, disponível em Asirikuy. A biblioteca open source Shark é usada para a criação e treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina. No entanto, as ideias gerais e as noções algorítmicas apresentadas neste artigo podem ser traduzidas para outras bibliotecas e linguagens de programação. O que é uma rede neural Uma rede neural é um tipo de algoritmo de aprendizagem de máquina. A rede neural clássica mais simples é composta por uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída, onde cada camada contém um dado número de ldquoneuronsrdquo. Cada neurônio na camada de entrada recebe um valor, processa-o usando uma função e passa para um ou vários neurônios na camada oculta com um dado conjunto de pesos, os neurônios então repetem o processo e passam os valores para um ou vários neurônios de saída . Em essência, a rede neural toma alguns valores de entrada e fornece alguns valores de saída processando as entradas através de sua estrutura funcional. Os neurônios não são nada além de unidades funcionais de processamento que passam valores multiplicados por certos pesos para outras unidades. Fragmento de código 1. Função em C que cria 84 exemplos usando 2 devoluções como entradas e as próximas barras retornam como saída No entanto, uma rede neural não sabe como processar entradas desde o início, uma vez que não sabe os pesos que são dados a cada neurônio conexão de rede. É por isso que precisamos ldquotrainrdquo uma rede neural usando um dado conjunto de entradas e valores de saída para que os pesos que definem as conexões entre os neurônios podem ser adequadamente definidos. Nós usamos então uma rede neural treinada para prever os resultados em dados desconhecidos, que é onde nós podemos obter um benefício predizendo algum resultado relacionado com dados do preço. A rede Neural do conselheiro de MetaTrader é um dos buzzwords mais recentes na troca. Parece legal e sofisticado. Não muitas pessoas parecem entender o que são redes neurais. Neurônios no mundo real Nossos cérebros são fenomenalmente complicados. O que surpreende a maioria das pessoas, no entanto, é que o cérebro é mais ou menos uma enorme caixa de circuitos. Os neurônios são células que atuam como circuitos com fios elétricos, chamados axônios, que se esgotam e se conectam através do corpo humano. Cada movimento, percepção ou ação que você faz é a soma de todos os axônios que atiram impulsos elétricos. Mudança ocorre sempre que a freqüência de impulsos elétricos enviados a partir do neurônio varia. Mais impulsos causam uma reação, uma redução provoca outra. As redes neurais tentam emular processos do cérebro humano organizando informações em neurônios. Ao contrário das células neuronais reais, um neurônio de rede só existe na máquina. É um peso da máquina que contém informações sobre o que está sob estudo. Uma rede neural para um sistema de negociação pode decidir estudar indicadores comuns como uma média móvel, o oscilador RSI e estocástica. O valor da média móvel para a barra atual conta como seu próprio neurônio. O RSI é diferente, assim que começa a ser um neurônio separado. Se eu tiver dez indicadores na minha caixa de ferramentas, então eu tenho 10 neurônios na minha rede. Computadores tradicionalmente resolver problemas lineares, simples. Se você quiser saber o resultado de operações matemáticas como a raiz do cubo de 355, os computadores são perfeitos para a tarefa. Eles calculam rapidamente uma resposta precisa. Como nos cérebros humanos, as redes neurais formam sinapses com outros neurônios. Quando treinados, grupos de neurônios podem aprender a reconhecer padrões. É essa propriedade que torna as redes neurais tão úteis. Isso nos permite criar programas que seriam impossíveis com a computação tradicional. Criar um programa de software para reconhecer um rosto, por exemplo, seria extremamente difícil. É muito mais fácil treinar uma rede para reconhecer um rosto, mostrando repetidamente as faces da rede. O cérebro é um tema fascinante por direito próprio. Como um aparte, minha esposa e eu estamos fazendo um curso de pesquisa em neurociência através de uma série de vídeo dos Grandes Cursos. Se você tem algum interesse em tudo no assunto, eu recomendo altamente compreensão do cérebro por Jeanette Norden. Abrange em detalhes como os neurônios se conectam à anatomia em todo o cérebro e todo o corpo. Neural Networks e Forex Trading redes neurais entrar em jogo quando a resposta não é tão precisa. Furar com este tema de blogs de negociação forex, não há resposta certa para o que torna o sistema de comércio perfeito. Um investidor de varejo típico pode dizer que o melhor sistema de negociação é o que faz mais dinheiro. Outro pode dizer que o melhor sistema de negociação é aquele com o maior índice de Sharpe. Muitos querem algo no meio. O melhor problema do sistema de negociação é ambíguo, o que o torna um candidato ideal para atacar com redes neurais. O designer descreve conjuntos de regras que, na opinião dos comerciantes, formam uma maneira numérica de medir o melhor sistema. Os cérebros humanos hospedam aproximadamente 100 bilhões de neurônios. Apesar dos melhores esforços de muitos de nossos clientes, eu ainda tenho que encontrar alguém com 100 bilhões de indicadores de mercado à sua disposição. Uma maneira de ampliar o efeito dos neurônios em nossa caixa de ferramentas é criar camadas ocultas. Uma rede é composta de múltiplas camadas, cada uma composta por múltiplos neurônios. Cada neurônio é conectado a cada neurônio na próxima camada. Cada conexão carrega então seu próprio valor ponderado original. Um neurônio transmitirá seu valor multiplicando o valor do neurônio e pelo peso da conexão de saída. O neurônio no final da conexão de saída irá somar todas as suas conexões de entrada e propagar esse resultado para a próxima camada através de todas as suas conexões de saída. Imagens tornam a idéia muito mais intuitiva. A Figura 1 contém um pequeno exemplo. Os 2 e 3 à esquerda são as entradas na rede. Essas entradas são multiplicadas pelo peso da conexão com a próxima camada. O 2 é multiplicado por 0,5 dando-nos 1 e 3 por 2 dando-nos 6. A segunda camada contém um nó que resume os resultados da camada anterior, dando-nos 7. O próximo passo seria multiplicar 7 pelos pesos em As conexões de saída e passá-lo para a próxima camada. Figura 1: Um exemplo de uma rede neural propagando resultados para a frente. O pequeno exemplo acima pode ser repetido e encadeado em conjunto para formar uma rede maior. Abaixo, na Figura 2, temos um exemplo de uma rede maior. A rede exemplo tem 3 entradas que estão conectadas a uma camada oculta. A camada oculta é então conectada a uma única saída. As camadas ocultas são para facilitar o treinamento. Quanto mais complexo o problema, mais camadas e nós precisam. Figura 2: Um exemplo de uma rede neural maior. A rede aprende atualizando os pesos de suas muitas conexões. Existem muitos algoritmos de software que são usados ​​para realizar o aprendizado em redes neurais. Eles se dividem em duas categorias: aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada. A aprendizagem supervisionada é realizada com o usuário informando a rede se suas previsões estão corretas ou não. A rede então calcula seu erro e usa um dos algoritmos para corrigir o erro. Um exemplo disso é a propagação reversa, que calcula o erro de uma previsão de redes. A rede usa um algoritmo rápido para atualizar cada um dos pesos de conexão com esse erro. A propagação reversa é uma das estratégias de treinamento mais comuns. Aprendizagem não supervisionada utiliza algum tipo de aptidão ou algoritmo de pontuação em que a rede vai marcar-se com e tentar melhorar em cada tentativa subseqüente. Um exemplo de treinamento não supervisionado é o algoritmo genético. Este algoritmo cria uma população de redes neurais e usa um algoritmo de pontuação projetado pelo usuário para classificar a população. Depois disso, é a sobrevivência do mais apto. As redes mais bem classificadas conseguem ficar e se reproduzir e a classificação inferior é descartada. As redes se reproduzem misturando e combinando pesos de conexão. As redes neurais podem auxiliar substancialmente os operadores de sistemas em seu projeto de algoritmo explorando bilhões de combinações entre uma caixa de ferramentas relativamente pequena de indicadores. Isso difere da otimização padrão, que envolve a conexão de números em vários indicadores à procura de qualquer combinação retorna mais dinheiro. O fato de que as redes podem considerar múltiplas medidas (equilíbrio, Sharpe Ratio, etc) para determinar o melhor sistema de comércio ajuda a reduzir a probabilidade de que enfatiza demais uma determinada medida. Um bom exemplo disso é o saldo da conta. Se um sistema pesa o dar e receber entre o retorno líquido e o retorno ajustado ao risco, ele começa a se afastar do número crunching para descobrir os melhores números para usar e cabeça para aprendizagem real e reconhecimento de padrões. As redes neurais estão se provando muito úteis em uma ampla gama de aplicações, desde o reconhecimento facial às previsões do mercado cambial. Eles se destacam onde existem padrões que são difíceis de reconhecer. Essa capacidade torna as redes inestimáveis ​​na resolução de problemas difíceis envolvendo múltiplas variáveis.