الفوركس سفم

المؤشرات: دعم مؤشر آلة المتجهات.

يستخدم هذا المؤشر آلات ناقلات الدعم لتحليل بيانات المؤشرات والإشارة إلى الصفقات المستقبلية. ويشار إلى الصفقات شراء من قبل السهم الأخضر "حتى" مع الصفقات بيع يشير إلى السهم الأحمر "أسفل".

مرحبا هذا يبدو وكأنه مؤشر كبير. أنا في الواقع تعثرت عبر صفحة ويكيبيديا على سفم وفكرت على الفور أنه سيكون لها تطبيقات كبيرة فوركس. في وقت لاحق من نفس اليوم عثرت عبر هذا المؤشر، صدفة محظوظ. لقد قمت بتحميل النسخة التجريبية من المكتبة وأنا أحاول تشغيل هذا المؤشر على اليورو مقابل الدولار الأميركي H1. أحاول إرفاقه إلى الرسم البياني ولكن لا شيء يحدث وليس هناك إخراج السجل. أنا باستخدام ألباري الولايات المتحدة MT5 تجريبي. هل كان لدى أي شخص آخر هذه المشكلة؟ هل يجب أن انتظر سفم لتدريب؟ أي اقتراحات حول كيفية الحصول على مؤشر للعمل؟

أيضا أنا على ويندوز 8 وأنا باستخدام النسخة التجريبية من المكتبة.

هذا هو في الواقع وجود قيود على النسخة التجريبية من المكتبة. المنتجات التجريبية المتاحة في السوق هي صالحة للاستعمال فقط في اختبار استراتيجية، فإنها لا يمكن استخدامها على الرسوم البيانية الحية / التجريبي. النسخة المدفوعة من المكتبة لا يوجد لديه مثل هذا القيد، ولكن إذا كنت تبحث للالتفاف حول هذا لغرض اختبار المكتبة يمكنك كتابة إي بسيط يستخدم المؤشر وإطلاق هذا إي في اختبار استراتيجية تحت "الاختبارات البصرية" الوضع. وينبغي أن يكون هذا ممكنا باستخدام النسخة التجريبية من المكتبة، ولكن اسمحوا لي أن أعرف إذا كان لديك أي مشاكل.

مرحبا هذا يبدو وكأنه مؤشر كبير. أنا في الواقع تعثرت عبر صفحة ويكيبيديا على سفم وفكرت على الفور أنه سيكون لها تطبيقات كبيرة فوركس. في وقت لاحق من نفس اليوم عثرت عبر هذا المؤشر، صدفة محظوظ. لقد قمت بتحميل النسخة التجريبية من المكتبة وأنا أحاول تشغيل هذا المؤشر على اليورو مقابل الدولار الأميركي H1. أحاول إرفاقه إلى الرسم البياني ولكن لا شيء يحدث وليس هناك إخراج السجل. أنا باستخدام ألباري الولايات المتحدة MT5 تجريبي. هل كان لدى أي شخص آخر هذه المشكلة؟ هل يجب أن انتظر سفم لتدريب؟ أي اقتراحات حول كيفية الحصول على مؤشر للعمل؟

أيضا أنا على ويندوز 8 وأنا باستخدام النسخة التجريبية من المكتبة.

1. لماذا لا تقوم بتحميل التعليمات البرمجية في قاعدة التعليمات البرمجية وإرفاقه، نرى ما يحدث.

2. منذ كنت تتحدث عن التجريبي من السوق، وطرح هذا السؤال إلى كوبيكس هنا السؤال / الإجابة على دعم ناقلات آلة التعلم أداة،

هذا هو في الواقع وجود قيود على النسخة التجريبية من المكتبة. المنتجات التجريبية المتاحة في السوق هي صالحة للاستعمال فقط في اختبار استراتيجية، فإنها لا يمكن استخدامها على الرسوم البيانية الحية / التجريبي. النسخة المدفوعة من المكتبة لا يوجد لديه مثل هذا القيد، ولكن إذا كنت تبحث للالتفاف حول هذا لغرض اختبار المكتبة يمكنك كتابة إي بسيط يستخدم المؤشر وإطلاق هذا إي في اختبار استراتيجية تحت "الاختبارات البصرية" الوضع. وينبغي أن يكون هذا ممكنا باستخدام النسخة التجريبية من المكتبة، ولكن اسمحوا لي أن أعرف إذا كان لديك أي مشاكل.

1. أي نوع من الدعم المتجه يستخدم؟ الانحدار أو التصنيف؟

2. كيف يمكنك اختيار أفضل نواة؟

3. هل تفعل 10-أضعاف التحقق من صحة الصليب للحصول على أفضل المعلمات، غاما والتكلفة لكل نموذج؟

التداول مع سفمز: الأداء.

للحصول على شعور من أداء سفم في التداول، وأنا تشغيل مختلف الاجهزة على البيانات التاريخية S & أمبير؛ P 500 من ... 50S. وكان الحافز الرئيسي وراء استخدام هذا العقد هو تحديد ما هي المعلمات لتختلف وما تبقى ثابتة قبل تشغيل أهم الاختبارات. تعامل مع اختبار "في عينة" لتجنب (مزيد؛)) الإفراط في تركيب. أولا مخطط الأداء:

S & أمب؛ P 500 أداء التداول.

لطيف جدا! استخدام 5 عائدات اليومية تخلفت يظهر أداء مماثل لاستراتيجية أرما + غارتش، التي وجدت واعدة جدا. إذا كنت أتساءل لماذا أنا متحمس جدا حول هذه الحقيقة، لأنه لأننا هنا في المنطقة حيث أرما + غارتش هو أفضل، ومع ذلك، سفمز تظهر أداء مقارنة.

والإحصاءات مثيرة للإعجاب أيضا:

أثناء كتابة هذا المنصب، وجدت جهدا آخر لاستخدام سفمز في التداول من قبل الممول الكم. يستخدم نهجه مؤشر القوة النسبية من طول مختلف كإدخال إلى سفم، ولكنه يستخدم أيضا تصنيف (خرائط العودة إلى قيمتين، قصيرة أو طويلة) بدلا من الانحدار. منذ كنت تخطط لمحاولة تصنيف على أي حال، منصبه ألهمني لتنفيذ ذلك وإجراء مقارنة إضافية، الانحدار مقابل التصنيف:

S & أمب؛ P 500 سفم للتجارة - الانحدار مقابل التصنيف.

ماذا يمكنني أن أقول - كلاهما يبدو أن تعمل تماما. وكقارئ مقترح في التعليقات، فإن التصنيف يظهر عوائد أكثر اتساقا.

وبالنظر إلى الجدول، خفض تصنيف في نصف الحد الأقصى للسحب، ولكن من المثير للاهتمام، فإنه لم يحسن نسبة شارب بشكل كبير. لا شيء حاسمة هنا على الرغم من، كان سريعا من أسرع (من حيث وقت التشغيل) استراتيجيات.

لا تزال هناك قائمة طويلة من الموضوعات لاستكشاف، فقط لتعطيك فكرة، في أي ترتيب معين:

إضافة ميزات أخرى. في معظم الأحيان التفكير في إضافة بعض سلسلة ذات الصلة بنك الاحتياطي الفدرالي، وهذه البيانات يعود إلى عام 1960، لذلك قريبا. :) محاولة غيرها من المعلمات سفم: الانحدارات الأخرى، والتصنيفات الأخرى، كيرنلس أخرى، الخ هذا هو أشبه اختبار الاستقرار. حاول وظائف خطأ أخرى. الافتراضي هو استخدام متوسط ​​خطأ مربع، ولكن في حالة الانحدار، لماذا لا تستخدم نسبة شارب (في عينة)؟ حالة الانحدار هو أبسط، لأن لدينا عوائد الفعلية - التحقق من المدخلات من tune. control. جرب فترات أطول بدلا من أيام. أسبوعيا هو بداية، ولكن من الناحية المثالية أود أن تنفيذ فترة يومين أو ثلاثة أيام. تختلف فترة الاسترداد. استخدام المزيد من الفئات مع التصنيف: أيام كبيرة، أيام متوسطة، إلخ.

وهذا سيستغرق وقتا. كما هو الحال دائما، وردود الفعل والتعليقات هي موضع ترحيب.

تعلم الآلة وتطبيقها في أسواق الفوركس [نموذج العمل]

في آخر مشاركة غطينا آلة التعلم (مل) مفهوم باختصار. في هذا المنصب نشرح بعض المصطلحات أكثر مل، ومن ثم وضع قواعد لاستراتيجية الفوركس باستخدام خوارزمية سفم في R.

لاستخدام مل في التداول، نبدأ مع البيانات التاريخية (سعر السهم / بيانات الفوركس) وإضافة مؤشرات لبناء نموذج في R / بيثون / جافا. ثم نحدد الحق خوارزمية التعلم الآلي لجعل التنبؤات.

أولا، دعونا ننظر إلى بعض المصطلحات المتعلقة مل.

خوارزميات التعلم الآلي - هناك العديد من خوارزميات مل (قائمة الخوارزميات) مصممة للتعلم وجعل التنبؤات على البيانات. يمكن أن تستخدم خوارزميات مل إما للتنبؤ فئة (معالجة مشكلة التصنيف) أو للتنبؤ اتجاه وحجم (معالجة مشكلة الانحدار).

توقع سعر السهم في 3 أشهر من الآن، على أساس النتائج الفصلية الماضية للشركة. توقع ما إذا كان بنك الاحتياطي الفيدرالي سوف يرفع سعر الفائدة.

المؤشرات / الميزات - يمكن أن تشمل المؤشرات المؤشرات الفنية (إما، بباندز، ماسد، الخ)، المؤشرات الأساسية، أو / ومؤشرات الاقتصاد الكلي.

المثال 1 & # 8211؛ رسي (14)، السعر - سما (50)، و تسي (30). يمكننا استخدام هذه المؤشرات الثلاثة، لبناء نموذجنا، ومن ثم استخدام خوارزمية مل المناسبة للتنبؤ القيم المستقبلية.

مثال 2 & # 8211؛ (10)، مؤشر القوة النسبية (15)، مؤشر القوة النسبية (15)، مؤشر القوة النسبية (5)، مؤشر القوة النسبية (14)

في هذا المثال اخترنا 8 مؤشرات. وقد تكون بعض هذه المؤشرات غير ذات صلة بنموذجنا. من أجل اختيار مجموعة فرعية مناسبة من المؤشرات التي نستخدمها تقنيات اختيار الميزة.

اختيار ميزة - هو عملية اختيار مجموعة فرعية من الميزات ذات الصلة لاستخدامها في النموذج. يتم وضع تقنيات اختيار ميزة في 3 فئات واسعة: طرق التصفية، والطرق القائمة على التراب وطرق المضمنة. لتحديد مجموعة فرعية الحق نحن أساسا استخدام خوارزمية مل في بعض الجمع. وتعرف الخصائص المختارة بالتنبؤات في التعلم الآلي.

دعم ناقلات آلة (سفم) - سفم هو خوارزمية معروفة للتعلم آلة أشرف، ويستخدم لحل كل من مشكلة التصنيف والانحدار.

تعمل خوارزمية سفم على نقاط البيانات المعينة، وتفصلها عبر الحدود أو هيبربلان. يحاول سفم تحقيق أقصى قدر من الهامش حول اللوحة الفاصلة. ناقلات الدعم هي نقاط البيانات التي تقع أقرب إلى سطح القرار.

قواعد تأطير لاستراتيجية الفوركس باستخدام سفم في R & # 8211؛ في ضوء فهمنا للميزات و سفم، دعونا نبدأ بالرمز في R. لقد اخترنا زوج العملات ور / أوسد مع إطار زمني لمدة ساعة واحدة يعود إلى عام 2018. المؤشرات المستخدمة هنا هي ماسد (12، 26، 9)، و بارابوليك سار مع الإعدادات الافتراضية (0.02، 0.2).

أولا، نقوم بتحميل المكتبات اللازمة في R، ومن ثم قراءة بيانات ور / أوسد. ثم نحسب ماكد و بارابوليك سار باستخدام وظائف كل منها المتاحة في حزمة "تر". لحساب هذا الاتجاه، نطرح سعر إغلاق ور / أوسد من قيمة سار لكل نقطة بيانات. نحن تأخر القيم مؤشر لتجنب نظرة نظرة المسبقة التحيز. نحن أيضا إنشاء أعلى / أسفل الطبقة على أساس تغيير الأسعار.

وبعد ذلك نقوم بدمج المؤشرات والطبقة في إطار بيانات واحد يسمى بيانات النموذج. ثم يتم تقسيم البيانات النموذجية إلى التدريب، وبيانات الاختبار.

ثم نستخدم وظيفة سفم من حزمة "e1071" وقم بتدريب البيانات. نحن جعل التنبؤات باستخدام وظيفة التنبؤ وأيضا رسم نمط. نحن نحصل على دقة 53٪ هنا.

من المؤامرة نرى منطقتين متميزتين، وهي منطقة أكبر كبيرة باللون الأحمر حيث جعلت الخوارزمية تنبؤات قصيرة، ومنطقة أصغر في الأزرق حيث ذهب طويلا.

مؤشر سعر السهم مع اتجاه يمتد مع مرور الوقت. سار أقل من الأسعار عندما ترتفع الأسعار وتتجاوز الأسعار عندما تنخفض الأسعار. يتوقف السهم وينعكس عندما ينعكس اتجاه السعر ويكسر فوقه أو فوقه. نحن مهتمون بعبور السعر و سار، وبالتالي نتخذ مقياس الاتجاه على أنه الفرق بين السعر و سار في التعليمات البرمجية. وبالمثل، نحن نستخدم القيم الماكد الرسم البياني، وهو الفرق بين خط الماكد وقيم خط الإشارة.

وبالنظر إلى مؤامرة نحن الإطار لدينا قواعد اثنين واختبار هذه على بيانات الاختبار.

شورت رول = (برايس-سار) & غ؛ -0.0025 & أمب؛ (السعر - ريال سعودي) & لوت؛ 0.0100 & أمب؛ ماسد & غ؛ -0.0010 & أمب؛ ماسد & لوت؛ 0.0010.

لونغ رول = (برايس-سار) & غ؛ -0.0150 & أمب؛ (السعر - ريال سعودي) & لوت؛ -0.0050 & أمب؛ ماسد & غ؛ -0.0005.

نحن نحصل على دقة 54٪ لتداولاتنا قصيرة ودقة 50٪ لدينا الصفقات طويلة. يبدو أن خوارزمية سفم تقوم بعمل جيد هنا. ونحن نتوقف عند هذه النقطة، وفي مشاركتنا القادمة على التعلم الآلي سوف نرى كيف يمكن وضع قواعد مؤطرة مثل تلك المنصوص عليها أعلاه ترميز و باكتستد للتحقق من جدوى استراتيجية التداول.

كيفية استخدام آلة دعم ناقلات (سفم) في التداول اليومي؟

كمتداول من المهم جدا بالنسبة لك لدخول التجارة في الاتجاه الصحيح. على سبيل المثال، يجب أن تكون على يقين من أن السوق سوف ترتفع قبل الدخول في تجارة شراء. إذا قمت بإدخال تجارة شراء والسوق ينخفض، والتجارة في نهاية المطاف ضرب وقف الخسارة. إذا كان لديك طريقة يمكن التنبؤ اتجاه السوق مع دقة أعلى من 70٪، يمكنك خفض المخاطر العامة الخاصة بك من فقدان بنسبة 70٪. في آخر مشاركة قلت لك عن لغة R والبرمجيات وكيف يمكنك استخدام R في تحسين نظام التداول الخاص بك. R هو برنامج تحليل إحصائي قوي ومفتوح المصدر. هناك أكثر من 2000 حزم R التي تتوفر لك التي يمكنك استخدامها لجعل النماذج التنبؤية الخاصة بك.

هدفنا هو تحسين نظام التداول لدينا. الاستراتيجية هي الجمع بين النموذج الإحصائي التنبؤي الخاص بك مع نموذج التداول عارية الخاص بك الذي يقوم فقط على التحليل الفني للعمل السعر. على سبيل المثال كنت بقعة نمط غارتلي على الرسم البياني الخاص بك وكان لديك إشارة شراء. نموذج تنبؤك الإحصائي يخبرك أن هناك فرصة سوق 75٪ سوف تنخفض اليوم. ماذا عليك ان تفعل؟ يجب عدم الدخول في صفقة شراء. سترى بحلول نهاية اليوم كنت قد انقذت نفسك من التجارة سيئة. في هذا المنصب سوف نناقش كيفية التنبؤ اتجاه السوق باستخدام آلة دعم ناقلات (سفم). يمكنك استخدام جهاز ناقل الدعم في أي إطار زمني. لنفترض أنك تخطط للدخول في صفقة شراء على الإطار الزمني H1. نموذج سفم الخاص بك يتوقع أن الشمعة المقبلة لتكون هبوطية. يمكنك استخدام هذا التنبؤ للدخول بسعر أفضل بكثير في الساعة القادمة.

كيفية استخدام دعم ناقلات آلة (سفم) في التنبؤ اتجاه السوق في أي إطار زمني؟

يجب تحميل R البرمجيات و رستوديو البرامج وتثبيته قبل أن تستمر مع هذا المنصب. دعم آلات المتجهات هي المصنفات غير الخطية التي تستخدم دالة كيرنيل لتحويل مشكلة تصنيف غير خطية إلى مشكلة تصنيف خطية. شاهد الفيديو أدناه الذي يشرح ما هو سفم:

دعم آلة ناقلات هو خوارزمية تعلم آلة مهمة. الآن أنت لا تحتاج إلى إتقان كيفية القيام النمذجة مع سفم. يجب أن يكون لديك مجرد فهم واسع ما هي هذه الخوارزمية وكيف يمكنك استخدامها لخفض الخسائر الخاصة بك في التداول اليومي.

نوع سف: إبس-سفر (الانحدار)

المعلمة: إبسيلون = 0.1 التكلفة C = 5.

غوسية شعاعي أساس النواة وظيفة.

هيبيرباراميتر: سيغما = 0.05.

عدد ناقلات الدعم: 1884.

الهدف الدالة القيمة: -3870.229.

خطأ في التدريب: 0.285461.

خطأ في التحقق من الخطأ: 0.08664.

وGT. #calculate الوقت المستغرق لجعل سفم.

وGT. نظام المستخدم المنقضي.

كما ترون من الحسابات أعلاه استغرق حوالي 6.65 ثانية ل R لأداء جميع الحسابات المذكورة أعلاه. خطأ التدريب هو 28٪ يعني الدقة التنبؤية لهذا النموذج سفم هو 72٪. لقد استخدمنا وظيفة أساس شعاعي كما النواة. نحن بحاجة إلى القيام ببعض التغيير والتبديل ونرى ما اذا كان يمكننا تحسين دقة التنبؤ. وقد أجريت الحسابات المذكورة أعلاه باستخدام 5 تأخر عوائد بسيطة. مع هذه 5 تأخر العودة بسيطة نحن الحصول على خطأ التدريب من 28٪. دعونا تكرار الحسابات مع 10 تأخر ومعرفة ما اذا كنا ننجح في الحد من التدريب.

كما ترون أعلاه فعلنا الحسابات مع 10 متخلفة وكانت قادرة على تقليل الخطأ التدريب إلى 22٪ مما يعني أننا حققنا دقة التنبؤية من 78٪. الوقت الذي يستغرقه R للقيام بجميع الحسابات هو فقط 5.13 ثانية مما يعني أننا يمكن أيضا استخدام نموذجنا على الأطر الزمنية خلال اليوم مثل M15 و M30. يمكننا تداول الخيارات الثنائية مع هذا النموذج على الأطر الزمنية لحظية M15 و M30. خطأ التدريب هو دائما مبالغة في تقديرها. عندما نفعل من عينة الاختبار، وسوف تحصل على خطأ من شأنها أن تكون شيئا بين 22٪ إلى 28٪. طالما لدينا دقة تنبؤية فوق 70٪، يمكننا استخدام هذا النموذج سفم في التداول اليومي. الآن دعونا نفعل العمليات الحسابية للإطار الزمني لحظيا من M15. هذه المرة نحن جعل التنبؤ ل يوروس.

وكانت هذه الحسابات لحساب الشموع EURUSDM15. كما ترون R جعل الحسابات بسرعة كبيرة في 5 ثوان. خطأ التدريب حوالي 25٪ يعني أننا حققنا دقة تنبؤية من 75٪. الآن إذا قمنا بتعديل النموذج أكثر يمكننا أن نجعل من دقة التنبؤ بشكل أفضل.

هذا ما افعله. لدي هذا النموذج جعل التنبؤ. كما رأيت أعلاه هذا النموذج بالكاد يستغرق بضع ثوان للتنبؤ شمعة المقبل. مرة واحدة لدي التنبؤ، وأنا استخدام نظام التداول الشمعدان ومعرفة ما اذا كان يؤكد مع التنبؤ. عندما كل من التنبؤات تؤكد بعضها البعض، وأنا فتح التجارة وإلا تخطي التجارة. وهذا يساعد في الحد من الخسائر.

يمكنك أن ترى في الحسابات المذكورة أعلاه خفضنا عدد من التأخر من 10 إلى 5. نحن خفضت من الوقت من الحسابات بنسبة 1 ثانية عن طريق الخطأ التدريب ارتفع إلى 30٪. وهذا مؤشر على أنه لا ينبغي لنا أن نحاول تقليص عدد التأخيرات. كما ترون يمكننا تنفيذ هذه العمليات الحسابية في بضع ثوان فقط. بعد هذه النمذجة الإحصائية ونحن نعرف مع 70٪ على الأقل اليقين اتجاه الشمعة المقبلة. إذا كان التنبؤ هو شمعة حتى، يجب علينا تجنب تجارة بيع. استخدام معرفتك من أنماط شمعدان والدخول في تجارة شراء.

0 تعليق.

تحميل نظام الفوركس بسيط مجانا أن الزوجي الحساب كل شهر مع 3-4 انخفاض المخاطر مجموعة وتنسى الصفقات على H4 الإطار الزمني ويمكن أيضا تداول الخيارات الثنائية على M5، M15 و M30 الأطر الزمنية!

معلوماتك آمنة 100٪ معنا ولن تكون مشتركة.

كوبيرايت & كوبي؛ 2018 · Forex. TradingNinja · جميع الحقوق محفوظة.

الحصول على استراتيجية الخيارات الثنائية التي لديها 92٪ متوسط ​​وينرات مجانا!

تداول العملات الأجنبية مع دعم آلات المتجهات.

كريستيان أولريتش ديتليف سيس ستيفان تشالوب.

هذه الورقة تحلل وتدرس القدرة العامة لنماذج آلة ناقلات الدعم (سفم) للتنبؤ بشكل صحيح وتداول اتجاهات سعر صرف اليورو اليومي. يتم النظر في سبعة نماذج مع وظائف النواة متفاوتة. ويقارن كل نموذج من نماذج سفم مع تقنيات التنبؤ التقليدية من أجل التأكد من قيمته المحتملة كتنبؤات خارج العينة وأداة تداول كمية. وتبين أن سفم القطعي أداء جيدا من حيث دقة التنبؤ ونتائج التداول من خلال استراتيجية محاكاة. وهذا يدعم فكرة أن سفمس هي أنظمة تعليمية واعدة للتعامل مع مهام التصنيف غير الخطية في مجال تطبيقات سلسلة زمنية مالية.

المراجع.

معلومات حقوق التأليف والنشر.

المؤلفين والانتماءات.

كريستيان أولريش 1 ديتليف سيس 1 ستيفان تشالوب 2 1. جامعة أيف كارلسروه كارلسروه ألمانيا 2. كلية الهندسة الكهربائية & أمب؛ جامعة علوم الكمبيوتر نيوكاسل كالاغان أستراليا.

حول هذه الورقة.

توصيات شخصية.

استشهد ورقة.

المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.

.BIB بيبتكس جابريف منديلي.

تحميل فوري للقراءة على جميع الأجهزة التي تملكها إلى الأبد ضريبة المبيعات المحلية وشملت إذا كان ذلك ساريا.

استشهد ورقة.

المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.

.BIB بيبتكس جابريف منديلي.

أكثر من 10 مليون وثيقة علمية في متناول يدك.

تبديل الطبعة.

&نسخ؛ 2017 سبرينجر الدولية للنشر أغ. جزء من الطبيعة سبرينجر.