Entradas de red neural de Forex

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Finalmente una red neuronal REAL EA Free - Algo nuevo miembro comercial Se unió Sep 2008 911 Posts Hola a todos, ha sido un tiempo. Normalmente no me tomo tan largas pausas de participar en este foro, pero durante más de un año he estado trabajando en un proyecto muy intenso y después de un año de pruebas en el futuro estoy aquí para compartirlo con todos ustedes. Im amigos con muchos comerciantes profesionales y un montón de nosotros se reunió, combinó nuestra experiencia y creó un sistema automatizado de red neural para Metatrader que realmente funciona. Dado que eran conscientes de que la mayoría de los EA son absolutamente inútil o peor, las estafas, pensamos que wed estar proporcionando algo único para el comerciante minorista promedio de personas que en realidad se puede confiar. Este grupo se llama Metaneural. Hemos utilizado las redes neuronales y los ha aplicado al comercio de Forex con éxito en el pasado y decidió traducir ese método en un sistema de Metatrader. Es ampliamente conocido que las grandes empresas comerciales y los fondos de cobertura usan inteligencia artificial sofisticada y sistemas de red nueral para beneficiarse de los mercados financieros con una precisión asombrosa. Pensamos, ¿por qué no puede ese poder también estar disponibles para nosotros - los inversores de dinero pequeño Así que tomé un descanso de todas mis otras actividades y trabajó duro con Metaneural para desarrollar este sistema, que creo que es la única red neuronal REAL EA. De hecho, ni siquiera tiene que ser un EA, el código se puede escribir en C para funcionar exactamente de la misma manera en la tradestación, esignal, neuroshell, o cualquier plataforma que permita la importación de DLL y la recopilación de datos, porque la creación de redes neuronales ocurre en Neurosolutions. Ive hecho los indicadores y los sistemas de comercio para la comunidad forexfactory durante años, así que quería darles chicos la única versión gratuita de la EA Metaneural en Internet. Quiero recibir sus comentarios e impresiones. Si este hilo va bien y no se desvía, extenderé el juicio. Ive se divirtió descifrando el mercado de divisas con las grandes mentes en este foro durante años y es mi placer darle de nuevo. Las redes neuronales en EAs es el futuro, espero que ustedes puedan darse cuenta de esto y desarrollar sus propios sistemas. El primer paso para crear un cerebro de red neuronal artificial es reunir los datos alrededor de los cuales se formará la estructura del cerebro. Dado que estamos tratando de crear un cerebro que sepa cómo negociar los mercados debemos recopilar datos de mercado. Sin embargo, no podemos simplemente recoger una masa de datos y volcarlo en nuestro motor neuronal para crear la estructura de nuestro cerebro. Debemos recopilar los datos en el formato que queremos que el cerebro procese esos datos y eventualmente el mismo formato en el que queremos que genere la producción. En otras palabras, no sólo estamos diciendo a nuestro cerebro qué pensar, dándole datos en bruto, Pero debemos decirle CÓMO pensar, al formular esos datos brutos en una configuración inteligible. En este caso, nuestra configuración inteligible es patrones. Recopilamos datos en segmentos, cada segmento consiste en una serie de barras establecidas por el comerciante en nuestro indicador de colección propietaria que viene con todos nuestros paquetes. Ese agrupamiento de barras se recoge en relación con la barra siguiente que viene después de la agrupación - llamaremos esto la barra futura. Cuando se estaban recogiendo los datos de mercado de la barra de futuro se conoce, porque todos los datos históricos, es la siguiente barra después de la agrupación. La idea es que el cerebro de la red neuronal encuentre patrones complejos en el grupo de barras y utilice la información recopilada, incluida la siguiente barra después del agrupamiento, para determinar qué patrones complejos preceden al resultado de la barra siguiente. Durante el comercio actual ese resultado será la futura barra que en efecto hace posible conocer con un alto grado de precisión la dirección del mercado antes de que suceda. Los datos recopilados se extraen en una hoja de cálculo que muestra los datos de precios como abiertos, altos, bajos y cerrados (OHLC). El OHLC de cada barra se recoge por separado y se coloca en su propia columna. En el ejemplo anterior cada fila representa 3 barras en total. Por lo tanto, las columnas representan cientos o miles de barras recolectadas que se remontan a la historia. Además de OHLC también puede recoger los valores de casi cualquier indicador que seleccione, que esencialmente le dará a ese indicador la capacidad de pensar basado en condiciones cambiantes del mercado y predecir El siguiente valor. Construcción de redes neuronales y entrenamiento Ahora que tenemos nuestros datos recopilados, extraídos en un archivo de hoja de cálculo en una configuración inteligible, podemos cargarla en nuestro motor de red neural que creará la estructura del cerebro artificial, la entrenará y probará su precisión antes Guardando la estructura. Una vez que los datos recogidos se importan en el programa de construcción de la red se le da la opción de seleccionar qué bits de datos que desea utilizar para construir su cerebro. Esta es una característica importante porque permite al usuario crear muchas estrategias diferentes basadas en lo que se considera necesario. Lo que esencialmente estaba haciendo en este paso es determinar lo que el motor utilizará para crear los patrones complejos mencionados anteriormente, lo que finalmente decidirá la capacidad de proyección de la red neuronal EA. Por ejemplo, digamos que quería decirle a la red neuronal que sólo busque patrones en los precios abiertos de barras en relación con los valores de indicador de su indicador favorito. A continuación, seleccione el indicador en el colector y elija sólo las entradas abiertas y de datos en el software de construcción descrito anteriormente. También puede seleccionar todas las entradas, excepto la columna output1, que significa su valor de salida: seleccionar todas las entradas creará el patrón de aprendizaje más complejo posible y, de este modo, permitirá que su cerebro responda a muchos escenarios diferentes. Una vez que las entradas y salidas deseadas se seleccionan el software creará la estructura de su cerebro de la red neuronal y usted puede comenzar a entrenarlo. Una parte de los datos recopilados se deja a un lado y se utiliza para entrenar y probar la precisión de su cerebro artificial, verá que la salida deseada comienza a ajustarse a los datos de la prueba a medida que aprende. Una vez que este proceso es completo usted podrá exportar el cerebro artificial estructurado en la forma de un DLL que sea utilizado por el MetaNeural EA. Una vez que el cerebro es construido, entrenado, probado y exportado como un DLL puede comenzar a operar con un cerebro de red neuronal automatizado que verá patrones complejos que son imposibles para un ser humano para lograr. Obtenga el Metaneural EA GRATIS ahora financiando una cuenta en FinFX con cualquier cantidad y utilizando nuestro servicio de copiadora comercial para reflejar nuestras operaciones ganadoras profesionales en su cuenta. Después de que 50 lotes llenos sean negociados usted recibirá el EA Metaneural con la funcionalidad completa para las cuentas LIBRES debe ser financiado con el acoplamiento proporcionado en la sección de tasación del sitio de Metaneural. Coloque estos archivos en las carpetas siguientes en Metatrader: Expert Expert - Metatrader 4experts Indicador de Colector (DatacollectorV2a) - Metatrader 4expertsindicators Indicador de Red Neural (Metaneural NN Indicator) - Metatrader 4expertsindicators MQLLock y MT4NSAdapter Archivos DLL - Metatrader 4expertslibraries Necesitará instalar Neurosolutions 6 y Visual Studio 6 para su trabajo, las instrucciones sobre estas instalaciones se pueden encontrar en el manual muy detallado adjunto a esta publicación. USTED DEBE LEER EL MANUAL Sí, se puede aplicar a múltiples monedas simultáneamente porque puede ser entrenado en cada moneda individualmente y se puede crear una estructura de red neural para cada moneda. Yo diría que la dependencia sólo corredor sería la integridad de su precio de alimentación, el más estable y coherente de su alimentación, mejor serán los datos de formación y, posteriormente, los oficios. No eran scalping necesariamente así que la velocidad de la ejecución no es muy importante. Gracias por su interés. Felicitaciones por el desarrollo de un sistema que brinda beneficios saludables. Siempre es mejor que preguntar EAs que por lo general terminan soplando la cuenta. Soy un miembro comercial que comparte mi sistema Fibonacci Makeover (ForexFibs) aquí para que pueda entender por qué está ofreciendo un EA gratuito. Mi pregunta es ¿se puede aplicar esta EA a múltiples monedas, ya que se basa en redes neuronales reales es dependiente de la velocidad de corretaje y ejecución? Una de las mayores fuentes de confusión para los nuevos en el mercado de divisas es el estándar para las monedas de cotización. En esta sección, we8217ll revisar las cotizaciones de divisas y cómo funcionan en operaciones de par de divisas. Lectura de una cotización Cuando una divisa se cotiza, se hace en relación con otra moneda, de modo que el valor de una se refleja a través del valor de otra. Por lo tanto, si usted está tratando de determinar el tipo de cambio entre el dólar estadounidense (USD) y el yen japonés (JPY), la cotización de la divisa se vería así: Esto se conoce como un par de divisas. La moneda a la izquierda de la barra es la moneda base, mientras que la moneda de la derecha se llama cotización o moneda de contador. La moneda base (en este caso, el dólar estadounidense) es siempre igual a una unidad (en este caso, US1), y la moneda cotizada (en este caso, el yen japonés) es lo que esa unidad base es equivalente a la Otra moneda. La cotización significa que US1 119,50 yenes japoneses. En otras palabras, US1 puede comprar 119,50 yenes japoneses. La cotización de la divisa incluye las abreviaturas de divisas para las monedas en cuestión. Cita de divisa directa vs. cotización de divisa indirecta Hay dos maneras de cotizar un par de divisas, directa o indirectamente. Una cotización en moneda directa es simplemente un par de divisas en el que la moneda nacional es la moneda cotizada mientras que una cotización indirecta, es un par de divisas donde la moneda nacional es la moneda base. Por lo tanto, si estuviera considerando el dólar canadiense como la moneda nacional y el dólar estadounidense como moneda extranjera, una cotización directa sería USD / CAD, mientras que una cotización indirecta sería CAD / USD. La cotización directa varía la moneda nacional, y la base, o moneda extranjera, permanece fija en una unidad. En la cotización indirecta, por otra parte, la moneda extranjera es variable y la moneda nacional se fija en una unidad. Por ejemplo, si Canadá es la moneda nacional, una cotización directa sería 1,18 USD / CAD y significa que USD1 comprará C1.18. La cotización indirecta para esto sería la inversa (1 / 1.18), 0.85 CAD / USD, lo que significa que con C1, usted puede comprar US0.85. En el mercado spot de divisas, la mayoría de las monedas se negocian contra el dólar estadounidense, y el dólar estadounidense es con frecuencia la moneda base en el par de divisas. En estos casos, se denomina cita directa. Esto se aplicaría al par de divisas USD / JPY anterior, que indica que US1 es igual a 119,50 yenes japoneses. Sin embargo, no todas las monedas tienen como base el dólar estadounidense. Las monedas de la Reina 8211 aquellas monedas que históricamente han tenido un empate con Gran Bretaña, como la libra esterlina, el dólar australiano y el dólar neozelandés 8211 están todas cotizadas como la moneda base frente al dólar estadounidense. El euro, que es relativamente nuevo, se cita de la misma manera también. En estos casos, el dólar estadounidense es la moneda contraria, y el tipo de cambio se denomina cotización indirecta. Esta es la razón por la que la cotización EUR / USD se da como 1,25, por ejemplo, porque significa que un euro equivale a 1,25 dólares de los EE.UU. La mayoría de los tipos de cambio se cotizan a cuatro dígitos después del punto decimal, con la excepción del yen japonés (JPY), que se cita con dos decimales. Moneda cruzada Cuando una cotización en divisas se da sin el dólar estadounidense como uno de sus componentes, se denomina moneda cruzada. Los pares de divisas más comunes son el EUR / GBP, EUR / CHF y EUR / JPY. Estos pares de divisas expanden las posibilidades de negociación en el mercado de divisas, pero es importante tener en cuenta que no tienen tanto de un seguimiento (por ejemplo, no tan activamente negociado) como pares que incluyen el dólar de EE.UU., que también se llaman Grandes Ligas. (Para más información sobre la divisa cruzada, vea Hacer que la divisa cruce a su jefe.) Oferta y preguntar Como sucede con la mayoría de los mercados financieros, cuando se negocia un par de divisas hay un precio de compra (compra) . Una vez más, estos son en relación con la moneda base. Cuando se compra un par de divisas, el precio de venta se refiere a la cantidad de moneda cotizada que se tiene que pagar para comprar una unidad de la moneda base o cuánto vendrá el mercado una unidad de la moneda base para En relación con la moneda cotizada. El precio de la oferta se utiliza cuando se vende un par de divisas y se refleja la cantidad de moneda cotizada que se obtendrá al vender una unidad de la divisa base o cuánto el mercado pagará por la moneda cotizada en relación con la base moneda. La cotización antes de la barra es el precio de la oferta, y los dos dígitos después de la barra representan el precio de venta (sólo los dos últimos dígitos del precio completo se citan normalmente). Tenga en cuenta que el precio de la oferta es siempre menor que el precio de venta. USD / CAD 1.2000 / 05 Oferta 1.2000 Pregunte 1.2005 Si desea comprar este par de divisas, significa que tiene la intención de comprar la divisa base y por lo tanto está viendo el precio de venta para ver cuánto Dólares) el mercado cobrará por dólares estadounidenses. De acuerdo con el precio de venta, usted puede comprar un dólar estadounidense con 1.2005 dólares canadienses. Sin embargo, con el fin de vender este par de divisas, o vender la moneda base a cambio de la moneda cotizada, se vería el precio de la oferta. Le dice que el mercado comprará moneda base US1 (vendrá el mercado la moneda base) por un precio equivalente a 1.2000 dólares canadienses, que es la moneda cotizada. Cualquiera que sea la moneda que se cotice primero (la moneda base) es siempre la que se está llevando a cabo la transacción. Usted compra o vende la moneda base. Dependiendo de qué moneda desea utilizar para comprar o vender la base con, se refieren a la par de divisas correspondiente al tipo de cambio al contado para determinar el precio. Spreads y Pips La diferencia entre el precio de la oferta y el precio de venta se denomina spread. Si nos fijáramos en la siguiente cotización: EUR / USD 1.2500 / 03, el diferencial sería de 0,0003 o 3 pips, también conocidos como puntos. Aunque estos movimientos pueden parecer insignificantes, incluso el cambio de punto más pequeño puede resultar en miles de dólares que se hacen o se pierden debido al apalancamiento. Una vez más, esta es una de las razones por las que los especuladores están tan atraídos por el mercado de divisas, incluso el menor movimiento de precios puede resultar en enormes beneficios. El pip es la cantidad más pequeña que un precio puede mover en cualquier cotización de divisa. En el caso del dólar, el euro, la libra esterlina o el franco suizo, un pip sería 0.0001. Con el yen japonés, un pip sería 0.01, porque esta moneda se cotiza a dos decimales. Así pues, en una cotización de la divisa de USD / CHF, el pip sería 0.0001 francos suizos. La mayoría de las monedas operan en un rango de 100 a 150 pips al día. Pares de divisas en los mercados de futuros y futuros Una de las principales diferencias técnicas entre los mercados de divisas es la forma en que se cotizan las monedas. En los mercados de futuros o de futuros, los tipos de cambio siempre se cotizan frente al dólar de los Estados Unidos. Esto significa que el precio se hace en términos de cuántos dólares de los EE.UU. se necesitan para comprar una unidad de la otra moneda. Recuerde que en el mercado spot algunas monedas se cotizan frente al dólar estadounidense, mientras que para otros, el dólar estadounidense se cotiza contra ellas. Por lo tanto, el mercado de futuros / futuros y las cotizaciones en el mercado spot no siempre serán paralelas entre sí. Por ejemplo, en el mercado spot, la libra esterlina se cotiza frente al dólar estadounidense como GBP / USD. Esta es la misma manera que sería cotizada en los mercados de futuros y futuros. Por lo tanto, cuando la libra esterlina se fortalece frente al dólar estadounidense en el mercado spot, también aumentará en los mercados de futuros y futuros. Por otra parte, al considerar el tipo de cambio del dólar estadounidense y el yen japonés, el primero se cotiza contra el último. En el mercado al contado, la cotización sería 115 por ejemplo, lo que significa que un dólar estadounidense compraría 115 yenes japoneses. En el mercado de futuros, sería cotizado como (1/115) o .0087, lo que significa que 1 yen japonés compraría .0087 dólares de los EE.UU. Como tal, un alza en la tasa spot de USD / JPY equivaldría a una disminución en la tasa de futuros de JPY porque el dólar estadounidense se habría fortalecido frente al yen japonés y por lo tanto un yen japonés compraría menos dólares de los Estados Unidos. Leer más: Tutorial de Forex: Leer una cotización de divisas y entender la jerga Investopedia en la universidad / forexmarket / forex2.aspixzz3rKu2uznT Este artículo no tiene ninguna estrategia de Stop-and-Reverse de la red neuronal de tagHybrid para Forex por Michael R. Bryant Las redes neuronales se han utilizado en los sistemas de comercio durante muchos años con diversos grados de éxito. Su principal atractivo es que su estructura no lineal es capaz de captar mejor las complejidades del movimiento de precios que las normas comerciales estándar basadas en indicadores. Una de las críticas ha sido que las estrategias de comercio basadas en redes neuronales tienden a ser excesivas y por lo tanto no funcionan bien en los nuevos datos. Una posible solución a este problema es combinar las redes neuronales con la lógica basada en reglas para crear un tipo de estrategia híbrida. En este artículo se mostrará cómo se puede hacer esto utilizando Adaptrade Builder. En particular, este artículo ilustrará lo siguiente: Combinación de red neural y lógica basada en reglas para entradas comerciales Se utilizará un enfoque de datos de tres segmentos, con el tercer segmento utilizado para validar las estrategias finales. El código de estrategia resultante para MetaTrader 4 y TradeStation se mostrará, y se demostrará que los resultados de la validación son positivos para cada plataforma. Las redes neuronales como filtros de entrada comercial Matemáticamente, una red neuronal es una combinación no lineal de una o más entradas ponderadas que genera uno o más valores de salida. Para el comercio, una red neuronal se utiliza generalmente en una de dos maneras: (1) como una predicción del movimiento futuro de precios, o (2) como un indicador o filtro para la negociación. Aquí se considerará su uso como indicador o filtro comercial. Como indicador, una red neural actúa como una condición o filtro adicional que debe satisfacerse antes de que se pueda introducir un comercio. Las entradas a la red son típicamente otros indicadores técnicos, tales como impulso, estocástico, ADX, promedios móviles, y así sucesivamente, así como precios y combinaciones de los anteriores. Las entradas son escaladas y la red neural está diseñada de tal manera que la salida es un valor entre -1 y 1. Una aproximación es permitir una entrada larga si la salida es mayor o igual a un valor de umbral, tal como 0,5 y una Entrada corta si la salida es menor o igual que la negativa del umbral, por ejemplo -0,5. Esta condición se sumaría a cualquier condición de entrada existente. Por ejemplo, si hubiera una condición de entrada larga, tendría que ser verdadera y la salida de red neural tendría que ser al menos igual al valor de umbral para una entrada larga. Al configurar una red neuronal, un comerciante sería típicamente responsable de elegir las entradas y la topología de red y para quottrainingquot la red, que determina los valores de pesos óptimos. Como se muestra a continuación, Adaptrade Builder realiza estos pasos automáticamente como parte del proceso de construcción evolutiva en el que se basa el software. El uso de la red neuronal como un filtro de comercio permite combinarlo fácilmente con otras reglas para crear una estrategia de comercio híbrida, que combine las mejores características de los enfoques tradicionales basados ​​en reglas con las ventajas de las redes neuronales. Como un ejemplo simple, Builder podría combinar una regla de crossover promedio móvil con una red neuronal de modo que una posición larga se tome cuando el promedio de movimiento rápido cruza por encima de la media móvil lenta y la salida de la red neural está en o por encima de su umbral. Estrategias de negociación Stop-and-Reverse Una estrategia de negociación stop-and-reverse es una que siempre está en el mercado, ya sea largo o corto. Estrictamente hablando, quotstop-y-reversequot significa que usted invierte el comercio cuando su orden de stop es alcanzado. Sin embargo, lo uso como un corto-mano para cualquier estrategia comercial que invierte de largo a corto a largo y así sucesivamente, de modo que youre siempre en el mercado. Por esta definición, no es necesario que las órdenes sean órdenes de stop. Usted podría entrar y revertir utilizando órdenes de mercado o limitar también. También no es necesario que cada lado utilice la misma lógica o incluso el mismo tipo de orden. Por ejemplo, puede introducir largos (y salir de corto) en una orden de detención e introducir corto (y salir de largo) en un pedido de mercado, utilizando diferentes reglas y condiciones para cada entrada / salida. Esto sería un ejemplo de una estrategia asimétrica de "stop-and-reverse". La principal ventaja de una estrategia de stop-and-reverse es que al estar siempre en el mercado, nunca pierdes ningún gran movimiento. Otra ventaja es la simplicidad. Cuando hay reglas y condiciones separadas para entrar y salir de los oficios, hay más complejidad y más que pueden salir mal. La combinación de entradas y salidas significa que hay que tomar menos decisiones de tiempo, lo que puede significar menos errores. Por otra parte, se puede argumentar que las mejores condiciones para salir de un comercio rara vez son las mismas que para entrar en la dirección opuesta a que entrar y salir de los oficios son decisiones inherentemente separadas que deberían por lo tanto emplear reglas y lógica separadas. Otro inconveniente potencial de estar siempre en el mercado es que la estrategia de comercio a través de cada brecha de apertura. Un hueco de abertura grande contra la posición puede significar una gran pérdida antes de que la estrategia sea capaz de revertir. Las estrategias que entran y salen de forma más selectiva o que salen al final del día pueden minimizar el impacto de abrir brechas. Dado que el objetivo es construir una estrategia de Forex, MetaTrader 4 (MT4) es una opción obvia para la plataforma de negociación dado que MetaTrader 4 está diseñado principalmente para la divisa y es ampliamente utilizado para el comercio de esos mercados (ver, por ejemplo, MetaTrader vs TradeStation : Una comparación de idiomas). Sin embargo, en los últimos años, TradeStation ha apuntado a los mercados de divisas de manera mucho más agresiva. Dependiendo de su volumen de negociación y / o nivel de cuenta, es posible negociar los mercados de divisas a través de TradeStation sin incurrir en ninguna cuota de plataforma o pagar ninguna comisión. Se dice que los spreads están apretados con buena liquidez en los principales pares de divisas. Por estas razones, ambas plataformas fueron apuntadas para este proyecto. Varios problemas surgen al seleccionar múltiples plataformas simultáneamente. En primer lugar, los datos pueden ser diferentes en diferentes plataformas, con diferencias en las zonas horarias, cotizaciones de precios para algunas barras, volumen y rangos de fechas disponibles. Para suavizar estas diferencias, los datos se obtuvieron de ambas plataformas, y las estrategias se construyeron sobre ambas series de datos simultáneamente. Por lo tanto, las mejores estrategias fueron las que funcionaron bien en ambas series de datos a pesar de las diferencias en los datos. Los ajustes de datos utilizados en Builder se muestran a continuación en la Fig. 1. Como puede deducirse de la tabla de datos de mercado de la figura, el mercado de divisas Euro / dólar fue apuntado (EURUSD) con un tamaño de barra de 4 horas (240 minutos). Otros tamaños de barra o los mercados habrían servido tan bien. Sólo pude obtener tantos datos a través de mi plataforma MT4 como lo indica el intervalo de fechas que se muestra en la Fig. 1 (serie de datos 2), por lo que se utilizó el mismo intervalo de fechas para obtener las series de datos equivalentes de TradeStation (serie de datos 1). 80 de los datos se utilizaron para la construcción (combinado en la muestra y quotout de la muestra), con 20 (6/20/14 a 2/10/15) reservado para la validación. 80 de los 80 originales se ajustó entonces a quotin-sample con 20 ajustado a quotout-of-sample, tal como se muestra en la Fig. 1. El spread de oferta / demanda se fijó en 5 pips, y los costos de negociación de 6 pips o 60 por lote de tamaño completo (100.000 acciones) se asumieron por turno. Ambas series de datos se incluyeron en la compilación, como lo indican las marcas de verificación en la columna izquierda de la tabla Datos del mercado. Figura 1. Ajustes de datos de mercado para crear una estrategia de Forex para MetaTrader 4 y TradeStation. Otro problema potencial al orientar múltiples plataformas es que Builder está diseñado para duplicar la forma en que cada plataforma soporta los indicadores, lo que puede significar que los valores de los indicadores serán diferentes dependiendo de la plataforma que se seleccione. Para evitar esta posible fuente de discrepancia, deben eliminarse de la compilación los indicadores que evalúen de forma diferente en MetaTrader 4 que en TradeStation, lo que significa que se deben evitar los siguientes indicadores: Todos los demás indicadores disponibles para ambas plataformas se calculan de la misma forma en Ambas plataformas. TradeStation incluye todos los indicadores que están disponibles en Builder, mientras que MetaTrader 4 no lo hace. Por lo tanto, para incluir sólo los indicadores que están disponibles en ambas plataformas, la plataforma MetaTrader 4 debe seleccionarse como el tipo de código en Builder. Esto eliminará automáticamente los indicadores del conjunto de compilación que no están disponibles para MT4, lo que dejará los indicadores disponibles en ambas plataformas. Además, como noté diferencias en los datos de volumen obtenidos de cada plataforma, eliminé todos los indicadores dependientes del volumen del conjunto de compilación. Por último, el indicador de la hora del día se eliminó debido a las diferencias en las zonas horarias entre los archivos de datos. En la Fig. 2, a continuación, la lista de indicadores utilizados en el conjunto de construcción se muestra ordenada por si el indicador fue considerado o no por el proceso de construcción (quotConsiderquot columna). Los indicadores retirados de la consideración por las razones expuestas anteriormente se muestran en la parte superior de la lista. Los indicadores restantes, comenzando con quotSimple Mov Avequot, formaban parte del conjunto de compilación. Figura 2. Selecciones de indicadores en Builder, mostrando los indicadores eliminados del conjunto de compilación. Las opciones de evaluación utilizadas en el proceso de construcción se muestran en la Fig. 3. Como se comentó, MetaTrader 4 fue seleccionado como la opción de salida de código. Una vez construidas las estrategias en Builder, se puede cambiar cualquiera de las opciones de la pestaña Opciones de evaluación, incluido el tipo de código, y reevaluar las estrategias, que también volverán a escribir el código en el idioma seleccionado. Esta característica se utilizó para obtener el código TradeStation para la estrategia final después de que se construyeran las estrategias para MetaTrader 4. Figura 3. Opciones de evaluación en Builder para la estrategia de divisas EURUSD. Para crear estrategias de stop-and-reverse, todos los tipos de salida se eliminaron del conjunto de compilación, como se muestra a continuación en la Fig. 4. Todos los tres tipos de órdenes de entrada - mercado, stop y límite - se dejaron como quotconsiderquot, lo que significa que el proceso de construcción podría considerar cualquiera de ellos durante el proceso de construcción. Figura 4. Tipos de pedido seleccionados en Builder para crear una estrategia de stop-and-reverse. El software Builder genera automáticamente condiciones lógicas basadas en reglas para la entrada y / o salida. Para añadir una red neuronal a la estrategia, sólo es necesario seleccionar la opción quotIncluir una red neuronal en condiciones de entrada en la pestaña Opciones de estrategia, como se muestra a continuación en la Fig. 5. Las configuraciones de red neural se dejaron en sus valores predeterminados. Como parte de la lógica stop-and-reverse, la opción Market Sides se estableció en Long / Short, y la opción de quotWait para salir antes de entrar en nueva tradequot fue desmarcada. Esta última es necesaria para permitir que la orden de entrada salga de la posición actual en una inversión. Todos los demás ajustes se dejaron en los valores predeterminados. Figura 5. Opciones de estrategia seleccionadas en Builder para crear una estrategia híbrida utilizando condiciones de red basada en reglas y neuronas. La naturaleza evolutiva del proceso de construcción en Builder se guía por la aptitud. Que se calcula a partir de los objetivos y condiciones definidas en la pestaña Métricas, como se muestra a continuación en la Fig. 6. Los objetivos de construcción se mantuvieron simples: maximizar el beneficio neto mientras se minimizaba la complejidad, que se le dio un pequeño peso en relación con el beneficio neto. Se hizo más hincapié en las condiciones de construcción, que incluyeron el coeficiente de correlación y la importancia para la calidad de la estrategia general, así como el promedio de barras en las operaciones y el número de operaciones. Inicialmente, sólo las barras promedio en operaciones se incluyó como una condición de construcción. Sin embargo, en algunas de las primeras construcciones, el beneficio neto se estaba favoreciendo sobre la longitud del comercio, por lo que la métrica de número de oficios se añadió. El rango especificado para el número de operaciones (entre 209 y 418) es equivalente a las medias de longitudes comerciales entre 15 y 30 barras sobre la base del número de barras en el período de construcción. Como resultado, la adición de esta métrica puso más énfasis en el objetivo de longitud comercial, lo que dio lugar a más miembros de la población con el rango deseado de longitudes comerciales. Figura 6. Los objetivos y condiciones de construcción establecidos en la pestaña Métricas determinan cómo se calcula la aptitud. Las condiciones para la selección de las estrategias principales duplican las condiciones de construcción, salvo que las condiciones de las estrategias superiores se evalúan en toda la gama de datos (sin incluir el segmento de validación, que es independiente), y no sólo sobre el período de construcción, como ocurre con el Condiciones de construcción. Las principales condiciones de las estrategias son utilizadas por el programa para dejar a un lado las estrategias que cumplan todas las condiciones en una población separada. Los ajustes finales se realizan en la pestaña Opciones de construcción, como se muestra a continuación en la Fig. 7. Las opciones más importantes aquí son el tamaño de la población, el número de generaciones, y la opción de restablecer basado en el rendimiento de quotout-of-samplequot. El tamaño de la población se eligió para ser lo suficientemente grande como para obtener una buena diversidad en la población mientras sigue siendo lo suficientemente pequeño para construir en una cantidad razonable de tiempo. El número de generaciones se basó en cuánto tiempo tomó durante unas pocas compilaciones preliminares para que los resultados empiecen a converger. Figura 7. Las opciones de construcción incluyen el tamaño de la población, el número de generaciones y las opciones para restablecer la población basándose en el rendimiento de quotout-of-samplequot. La opción de quotReset en OutOver (OOS) Performancequot inicia el proceso de generación después del número especificado de generaciones si se cumple la condición especificada en este caso, la población se restablecerá si el beneficio neto de quotout-of-samplequot es Menos de 20.000. Este valor fue elegido basado en pruebas preliminares para ser un valor suficientemente alto que probablemente no se alcanzaría. Como resultado, el proceso de construcción se repitió cada 30 generaciones hasta que se detuvo manualmente. Esta es una manera de permitir que el programa identifique estrategias basadas en las condiciones de Top Strategies durante un período prolongado de tiempo. Periódicamente, se puede comprobar la población Top Strategies y anular el proceso de construcción cuando se encuentran estrategias adecuadas. Observe que pongo quotout-of-samplequot entre comillas. Cuando se utiliza el período de quotout-of-samplequot para reiniciar la población de esta manera, el período quotout-of-samplequot ya no es verdaderamente fuera de la muestra. Dado que ese período se está utilizando ahora para guiar el proceso de construcción, es efectivamente parte del período de la muestra. Por eso es aconsejable dejar de lado un tercer segmento para la validación, como se discutió anteriormente. Después de varias horas de procesamiento y una serie de reconstrucciones automáticas, se encontró una estrategia adecuada en la población de Top Strategies. Su curva cerrada de equidad comercial se muestra a continuación en la Fig. 8. The equity curve demonstrates consistent performance across both data segments with an adequate number of trades and essentially the same results over both data series. Figure 8. Closed-trade equity curve for the EURUSD stop-and-reverse strategy. To check the strategy over the validation period, the date controls on the Markets tab (see Fig. 1) were changed to the end date of the data (2/11/2015), and the strategy was re-evaluated by selecting the Evaluate command from the Strategy menu in Builder. The results are shown below in Fig. 9. The validation results in the red box demonstrate that the strategy held up on data not used during the build process. Figure 9. Closed-trade equity curve for the EURUSD stop-and-reverse strategy, including the validation period. The final check is to see how the strategy performed on each data series separately using the code output option for that platform. This is necessary because, as explained above, there may be differences in the results depending on (1) the code type, and (2) the data series. We need to verify that the chosen settings minimized these differences, as intended. To test the strategy for MetaTrader 4, the data series from TradeStation was deselected on the Markets tab, and the strategy was re-evaluated. The results are shown below in Fig. 10, which duplicates the bottom curve in Fig. 9. Figure 10. Closed-trade equity curve for the EURUSD stop-and-reverse strategy, including the validation period, for MetaTrader 4. Finally, to test the strategy for TradeStation, the data series from TradeStation was selected and the series for MetaTrader 4 was deselected on the Markets tab, the code output was changed to quotTradeStation,quot and the strategy was re-evaluated. The results are shown below in Fig. 11 and appear to be very similar to the middle curve in Fig. 9, as expected. Figure 11. Closed-trade equity curve for the EURUSD stop-and-reverse strategy, including the validation period, for TradeStation. The code for both platforms is provided below in Fig. 12. Click the image to open the code file for the corresponding platform. Examining the code reveals that the rule-based part of the strategy uses different volatility-related conditions for the long and short sides. The neural network inputs consist of a variety of indicators, including day-of-week, trend (ZLTrend), intraday high, oscillators (InvFisherCycle, InvFisherRSI), Bollinger bands, and standard deviation. The hybrid nature of the strategy can be seen directly in the code statement (from the TradeStation code): If EntCondL and NNOutput gt 0.5 then begin Buy(quotEnMark-Lquot) NShares shares next bar at market The variable quotEntCondLquot represents the rule-based entry conditions, and quotNNOuputquot is the output of the neural network. Both conditions have to be true to place the long entry order. The short entry condition works the same way. Figure 12. Trading strategy code for the EURUSD stop-and-reverse strategy (left, MetaTrader 4 right, TradeStation). Click the figure to open the corresponding code file. Download a Builder project (.gpstrat) file containing the settings described in this article . This article looked at the process of building a hybrid rule-based/neural network strategy for the EURUSD using a stop-and-reverse (always in the market) approach with Adaptrade Builder. It was shown how the strategy code can be generated for multiple platforms by selecting a common subset of the indicators that work the same way in each platform. The settings necessary to generate strategies that reverse from long to short and back were described, and it was demonstrated that the resulting strategy performed positively on a separate, validation segment of data. It was also verified that the strategy generated similar results with the data and code option for each platform. As discussed above, the stop-and-reverse approach has several drawbacks and may not appeal to everyone. However, an always-in-the-market approach may be more attractive with forex data because the forex markets trade around the clock. As a result, there are no session-opening gaps, and the trading orders are always active and available to reverse the trade when the market changes. The use of intraday data (4-hour bars) provided more bars of data for use in the build process but was otherwise fairly arbitrary in that the always-in-the-market nature of the strategy means that trades are carried overnight. The build process was allowed to evolve different conditions for entering long and short, resulting in an asymmetric stop-and-reverse strategy. Despite the name, the resulting strategy enters both long and short trades on market orders, although market, stop, and limit orders were all considered by the build process independently for each side. In practice, reversing from long to short would mean selling short twice the number of shares at the market as the strategy was currently long e.g. if the current long position was 100,000 shares, you would sell short 200,000 shares at market. Likewise, if the current short position was 100,000 shares, you would buy 200,000 shares at market to reverse from short to long. A shorter price history was used than would be ideal. Nonetheless, the results were positive on the validation segment, suggesting the strategy was not over-fit. This supports the idea that a neural network can be used in a trading strategy without necessarily over-fitting the strategy to the market. The strategy presented here is not intended for actual trading and was not tested in real-time tracking or trading. However, this article can be used as a template for developing similar strategies for the EURUSD or other markets. As always, any trading strategy you develop should be tested thoroughly in real-time tracking or on separate data to validate the results and to familiarize yourself with the trading characteristics of the strategy prior to live trading. This article appeared in the February 2015 issue of the Adaptrade Software newsletter. HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN INHERENT LIMITATIONS. DESCONOCIDO UN REGISTRO DE RENDIMIENTO REAL, LOS RESULTADOS SIMULADOS NO REPRESENTAN COMERCIO REAL. ALSO, SINCE THE TRADES HAVE NOT ACTUALLY BEEN EXECUTED, THE RESULTS MAY HAVE UNDER- OR OVER-COMPENSATED FOR THE IMPACT, IF ANY, OF CERTAIN MARKET FACTORS, SUCH AS LACK OF LIQUIDITY. LOS PROGRAMAS DE COMERCIO SIMULADOS EN GENERAL ESTÁN SUJETOS AL FACTOR DE QUE SEAN DISEÑADOS CON EL BENEFICIO DE HINDSIGHT. NO REPRESENTATION IS BEING MADE THAT ANY ACCOUNT WILL OR IS LIKELY TO ACHIEVE PROFITS OR LOSSES SIMILAR TO THOSE SHOWN. If youd like to be informed of new developments, news, and special offers from Adaptrade Software, please join our email list. Thank you.
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