Forex machine

Forex com Machine Learning Software Project Juntado Jun 2009 Status: Member 9 Posts Olá a todos, Deixe-me rapidamente me apresentar. Eu sou estudante de desenvolvimento de software em meu último ano e eu decidi fazer meu FYP na área de aprendizagem de máquina. Eu também tenho interesse em forex por um longo tempo. Eu encontrei este thread forexfactory / showthread. phpt516785 e gostaria de replicar algumas das idéias e desenvolver novas. O dilema que tenho é que eu preciso decidir o que devo construir para o meu FYP. O que quero dizer é que eu iria codificar a parte com o material de aprendizagem da máquina, mas não pode decidir como representá-lo, o front-end deve ter. Eu tenho um par de idéias, tais como: Build front end aplicativo onde sinal de aprendizagem da máquina seria recebido, com possibilidade de implementar IB / Dukascopy API para negociação de sinal automatizado. Crie um aplicativo da web onde os usuários assinariam sinais e receberiam sinais para o e-mail fornecido. Qual deles você prefere se você fosse um usuário ou outra coisa que eu estou aberto a sugestões. A idéia dessa pesquisa é encontrar o que os usuários precisariam, em vez de construir algo e fazer com que o usuário o usasse. Além disso, se houver interesse suficiente, posso manter esse tópico atualizado conforme o progresso do projeto. Se alguém estaria interessado em testar um sistema tão me deixar uma linha também. Eu apreciaria se você poderia dar sua opinião. Obrigado. Fx negociação é bastante simples para alguns comerciantes, por isso, não há necessidade de aprendizagem de máquina ou mente profunda ou AI etc, o mercado é muitas vezes manipulado para fazer mais a ser perdedores. Assim, você pode aprender a aprender como o mercado é manipulado e como negociar com os criadores de mercado. Em primeiro lugar, não acho que fazer página web ou código para fornecer alguns serviços. Tente codificar um EA com aprendizado de máquina com 10 ou 20 anos de dados de preços para ganhar dinheiro para si mesmo. Em seguida, coloque seu EA em ff para ver se ele funciona. Por exemplo, Gbp-usd got 600 pips gota no início de sexta-feira, é realmente fx comércio, eo melhor cenário de comércio. Você pode codificar um EA com aprendizado de máquina de todos esses cenários para o comércio próximo deste cenário. Usd-jpy terá como 500 a 600 pips mover no futuro próximo para especular BoJ ou mover a política do Fed. Os membros devem ter pelo menos 0 vouchers para postar neste tópico. 0 traders visualizando agora Forex Factoryreg é uma marca registada. Conecte-se Sobre Produtos WebsiteForex Time Trading Machine Forex Time Trading Machine O Forex Trading System Você pensou que nunca poderia ser inventado Foi inventado Você está indo agora ser capaz de literalmente prever o futuro no Forex - Sim O futuro - um ponto futuro no tempo Onde um Gatilho de alta probabilidade para um grande movimento. Em outras palavras, este sistema de negociação irá dar-lhe alta probabilidade Pivô Pontos no momento onde grandes movimentos foram acontecendo em uma base consistente. Seu WILD e seu bastante precisos também Assista a este vídeo: Forex Time Trading Machine permite que você coloque o seu auto em ponto pivots notáveis, usando disparadores de tempo que desencadear altos negócios de momentum probabilidade. Youve começado ver isto em outras palavras, a máquina de troca do tempo dá-lhe os comércios que podem ajudá-lo potencialmente acima das toneladas de pips com uma porcentagem de vencimento elevada, risco muito limitado bem definido e corridas potenciais grandes, muito grandes com cada comércio Olhe o gráfico abaixo. Estas setas são exatamente Forex Time Machine Trading sistema comércios. Sem exageros. Nesta série vemos 2.523 pips em lucro com apenas uma perda. Agora a chave é para você começar a imaginar, pensando em termos de sua própria negociação. E se você pudesse fazer algo como isso e outra vez E se você tivesse uma maneira de negociação Forex que era confiável Isso é o que estamos todos à procura de direito Uma maneira confiável para o comércio. Bem, meu amigo, hoje é o dia que você vai começar a ver luz no final do túnel. Hoje é o dia que você encontrou seu self um sistema negociando você pode realmente trazer para casa e trabalhar Wow. Agora você realmente tem uma maneira de jogar grandes movimentos breakout como estes. Quero dizer, você realmente não precisa do grande breakout para ganhar dinheiro em Forex com o nosso sistema, mas a volatilidade extra e movimento de preços rápido certeza faz as coisas agradáveis. Por que mais pips mais rápido é por que eu garoto você não - com este sistema de negociação Forex você terá agora os comércios que irá colocá-lo em posição de capturar movimentos como estes com precisão pino. E ainda melhor - você não vai ter que sentar ao redor de todo o dia assistindo seu computador à espera de algum tipo de ruptura de preço Youll saber o dia exato para jogar. Tudo que você faz é entrar naquele dia, pegue 5 minutos e definir a ordem para o dia seguinte Para encontrar a sua nova série de sinais - leva menos de 5 minutos Sua incrível. O GBPJPY poderoso - apenas imagine se você tivesse a maneira perfeita de jogar este par selvagem e wooly do Forex. Uma maneira, uma estratégia de Forex que iria fornecer-lhe entrada de alta probabilidade aciona em risco muito bem definido - de modo que seu risco valeu o seu tempo. Veja como 3,052 pips NET foram capturados usando a Forex Time Trading Machine Forex Trading System mais de 3 meses durante o que foi considerado um período aborrecido para o par GBPJPY Forex. Se você pensar sobre o que 3,052 pips é por um segundo. 1 contrato padrão em Forex custa 1.000 na margem com margem de 100: 1. Você faz 10 por cada pip de lucro. Se você fizer 100 pips você fará 100 retornar em sua margem, ou 1.000. Se você fizer 1.000 pips você ganha 1.000 de retorno em sua margem inicial e, em seguida, 1.000 iria transformar em 10.000. Agora, neste caso: Se você fez 3.052 pips em três meses - que equivaleria a 30.520 POR CONTRATO para um ridículo 3.052 retorno sobre a margem inicial. Agora vamos dizer que você fez isso novamente nos próximos 3 meses, mas desta vez você usou 2 contratos. Bem, em suma, um NET 3.000 pips (permite rodá-lo para baixo para simplificar) agora adiciona 60.000 de lucro para sua conta. Então, neste ponto você teria 90.520 em seis meses, usando este exemplo, a partir de seu 1.000 inicial. Então vamos dizer que você fazê-lo novamente, mas desta vez você usou 4 contratos. Vamos dizer que você puxou um total líquido de 3.000 pips nos próximos três meses. Wham. Desta vez, com um lucro de 3.000 pip, os lucros totalizam agora cerca de 120.000. Então agora adicione 120.000 a 90.520 e agora você tem 210.520 sentado em sua conta. Então o que você faz Você faz isso de novo Esta vez você troca com 6 a 8 contratos. Com 8 contratos 3.000 pips seria 240.000 lucro. Mas você começa o retrato na possibilidade de marchar sistematicamente até a marca de 1.000.000. Claro que você não pode apenas começar com um total de 1.000 na sua conta Outro grande ciclo sobre o EURUSD. Negociação TEMPO é o caminho a percorrer O Forex Time Trading Machine Forex Trading System diz-lhe quando prestar atenção para os comércios que são VALE O SEU TEMPO Quem quer perder tempo em negócios medíocre eu não. Eu aposto que você não quer. Medíocre oportunidades comerciais não só perder tempo, mas eles desperdiçam dinheiro, eles desperdiçam energia e foco e são estressantes mais oportunidades comerciais medíocre manter-nos distraídos de antecipar as boas oportunidades comerciais. Quem pode me ajudar a encontrar apenas bons negócios para o comércio Forex Time Trading Machine Forex Trading System pode. O que você receberá após a compra Instruções de Desenho Mnaual (PDF) Manual de Entradas (PDF) Manual de Saída (PDF) Manual de Gerenciamento de Dinheiro (PDF) Guia de Vídeo de Desenho (WMV) ) Wrapup Video (WMV) Vídeo do Wrapup (WMV) Vídeo do Wrapup (WMV) Vídeo do Wrapup (WMV) Vídeo do Wrapup (WMV) Vídeo do Wrapup (WMV) Começando este segmento que espera Compartilhar com você alguns dos meus desenvolvimentos no campo da aprendizagem de máquina. Embora eu não possa compartilhar com você sistemas exatos ou implementações de codificação (não espere obter alguma coisa para quotplug-and-playquot e ficar rico a partir deste segmento) vou compartilhar com você idéias, resultados da minha experiência e possivelmente outros aspectos do meu trabalho. Estou começando este tópico na esperança de que possamos compartilhar idéias e ajudar uns aos outros a melhorar nossas implementações. Vou começar com algumas estratégias de aprendizagem simples máquina e, em seguida, entrar em coisas mais complexas como o tempo passa. Espero que você aprecie o passeio Juntado Dec 2017 Status: Member 383 Posts Quero começar por dizer algumas coisas básicas. Lamento se a estrutura de meus postos deixa muito a desejar, eu não tenho nenhum fórum postagem experiência, mas espero obter alguns com o tempo. Na aprendizagem da máquina o que queremos fazer é simplesmente gerar uma previsão que é útil para o nosso comércio. Para fazer essa predição, geramos um modelo estatístico usando um conjunto de exemplos (saídas conhecidas e algumas entradas que as coisas têm poder preditivo para prever essas saídas), então fazemos uma previsão de uma saída desconhecida (nossos dados recentes) usando o modelo que criamos com Os exemplos. Para resumir é um processo quotsimplequot onde nós fazemos o seguinte: Selecione o que nós queremos predizer (este será nosso alvo) Selecionar algumas variáveis ​​de entrada que nós pensamos pode prever nossos alvos Construir um jogo dos exemplos usando dados passados Com nossas entradas e nossas metas Crie um modelo usando esses exemplos. Um modelo é simplesmente um mecanismo matemático que relaciona as entradas / metas Fazer uma previsão do alvo usando os últimos inputs conhecidos Comércio usando esta informação Eu quero dizer desde o início que é muito importante evitar fazer o que muitos trabalhos acadêmicos sobre a aprendizagem de máquina Do, que é tentar construir um modelo com matrizes muito grandes de exemplos e, em seguida, tentar fazer uma previsão de longo prazo em um conjunto quotout-of-samplequot. Construir um modelo com 10 anos de dados e testá-lo nos dois últimos é não-senso, sujeito a muitos tipos de preconceitos estatísticos que discutiremos mais adiante. Em geral, você verá que os modelos de aprendizagem de máquina que eu construo são treinados em cada barra (ou cada vez que eu preciso tomar uma decisão) usando uma janela móvel de dados para a construção de exemplos (apenas exemplos recentes são considerados relevantes). Claro, essa abordagem não é estranha a alguns tipos de preconceitos estatísticos, mas removemos o quotelefante na sala quando usamos a ampla abordagem de amostra da maioria dos trabalhos acadêmicos (o que, sem surpresa, muitas vezes leva a abordagens que não são Realmente útil para o comércio). Há principalmente três coisas a se preocupar com quando construir um modelo de aprendizagem de máquina: O que prever (o que o alvo) O que prever com (que insumos) Como relacionar o alvo e entradas (que modelo) A maioria do que vou estar mencionando Neste tópico irá focar em responder a estas perguntas, com exemplos reais. Se você quiser escrever quaisquer perguntas que você possa ter e vou tentar dar-lhe uma resposta ou simplesmente deixá-lo saber se vou responder isso mais tarde. Entrou em Dez 2017 Status: Member 383 Posts Vamos começar a trabalhar agora. Um verdadeiro exemplo prático usando a aprendizagem mecânica. Vamos supor que queremos construir um modelo muito simples usando um conjunto muito simples de entradas / alvos. Para esta experiência, estas são as respostas às perguntas: O que prever (o alvo) - gt A direção do próximo dia (otimista ou grosseiro) O que prever com (quais entradas) - gt A direção dos dois dias anteriores Como Para relacionar o alvo e as entradas (que modelo) - gt Um classificador linear de mapas Este modelo tentará prever a direcionalidade da próxima barra diária. Para construir nosso modelo, tomamos os últimos 200 exemplos (uma direção de dias como alvo e as direções anteriores de dois dias como entradas) e treinamos um classificador linear. Fazemos isso no início de cada bar diário. Se tivermos um exemplo em que dois dias de alta conduzem a um dia de baixa, os inputs seriam 1,1 eo alvo seria 0 (0bearish, 1bullish), usamos 200 destes exemplos para treinar o modelo em cada barra. Esperamos ser capazes de construir uma relação onde a direção de dois dias produz alguma probabilidade acima-aleatória para prever corretamente a direção dos dias. Usamos um stoploss igual a 50 dos 20 dias período médio True Range em cada comércio. Uma simulação desta técnica de 1988 a 2017 sobre o EUR / USD (dados antes de 1999 é DEM / USD) acima mostra que o modelo não tem geração de lucro estável. Na verdade, este modelo segue uma caminhada aleatória negativamente tendenciosa, o que faz com que ele perca dinheiro em função da propagação (3 pips no meu sim). Olhe para o desempenho aparentemente quotimpressive que nós temos em 1993-1995 e em 2003-2005, onde aparentemente nós poderíamos predizer com sucesso os próximos dias directionality usando um modelo linear simples e os resultados direcionais de dois dias passados. Este exemplo mostra várias coisas importantes. Por exemplo, que em curto prazo (que poderia ser um par de anos) você pode ser facilmente enganado por aleatoriedade --- você pode pensar que você tem algo que funciona que realmente não. Lembre-se de que o modelo é reconstruído em cada barra, usando os últimos 200 exemplos de entrada / destino. Que outras coisas você acha que pode aprender com este exemplo Post seus pensamentos Bem. Então você previu que os compradores ou vendedores iriam intervir Hmm, mas o que exatamente tem a ver com o preço subindo ou descendo 100 pips Preço pode reagir de várias maneiras - pode apenas tanque por algum tempo (enquanto todas as ordens de limite são preenchidos) E depois continuar avançando. Pode também retrace 5, 10, 50 ou mesmo 99 pips. Em todos esses casos você estava meio certo sobre compradores ou vendedores entrando, mas você deve entender que esta análise não tem muito a ver com o seu comércio indo de 90pip para 100pip. Sim, você está certo Esta é uma grande parte da razão pela qual estamos recebendo maus resultados ao usar o algoritmo de mapeamento linear. Porque a nossa rentabilidade está mal relacionada com a nossa previsão. Prever que os dias são bullish / bearish é de uso limitado se você não sabe quanto preço se moverá. Talvez suas previsões estejam corretas apenas nos dias que lhe dão 10 pips e você recebe todos os dias que têm 100 direcional pip totalmente errado. O que você consideraria um alvo melhor para um método de aprendizagem de máquina Sim, você está certo Esta é uma grande parte da razão pela qual estamos obtendo pobres resultados ao usar o algoritmo de mapeamento linear. Porque a nossa rentabilidade está mal relacionada com a nossa previsão. Prever que os dias são bullish / bearish é de uso limitado se você não sabe quanto preço se moverá. Talvez suas previsões estejam corretas apenas nos dias que lhe dão 10 pips e você recebe todos os dias que têm 100 direcional pip totalmente errado. O que você consideraria um melhor alvo para um método de aprendizagem de máquina Vamos dizer se você tem 100 pip TP e SL, eu gostaria de prever o que vem primeiro: TP ou SL Exemplo: TP veio primeiro 1 SL veio primeiro 0 (ou -1, No entanto você mapeá-lo)