신경 네트워크 forex 이진 옵션

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이진 옵션 예측 표시기는 양초가 열릴 때 신호를 나타내지 만 다시 칠하거나 사라지지 않습니다.
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신경망 forex 이진 옵션
인공 신경망 (ANN)과 같은 현대 기술은 여러 가지 이유로 고주파수 거래에 가장 적합합니다. 첫째, 그들은 인간 지능을 모방하지만 그들은 인간의 지능 수준에 거의 도달하지 못하기 때문에 인간이 쉽게 일할 수있는 시간 척도로 그러한 기술을 사용하는 것은 중요하지 않습니다. 그들의 장점은 작동 속도와 지속적인 활동에서 비롯됩니다.
둘째, 신경망을 효율적으로 학습하기 위해 많은 양의 데이터가 필요하며, 이 양의 데이터는 고주파수 거래에서만 발견됩니다. Forex는 모두 일일 또는 주간 시간 규모에 관한 관련성이 낮은 과거 데이터가있는 도구가 거의 없습니다.
또한, 고주파 거래는 계측기의 진정한 가치를 둘러싼 소음을 파악하는 스캘핑 전략의 한 유형입니다. 이것은 근본적인 분석에 따라 도구의 의미있는 움직임을 따르려고 시도하는 장기 거래와는 다릅니다.
인공 신경망.
작업 할 좋은 시간 규모는 분 단위의 시간 규모입니다. 이 시간 규모는 지역 고지에서 판매하고 지역 최저 가격으로 구매하기 위해 알고리즘에 의해 포착되는 잡음으로 가득 차 있습니다.
이것은 다음 10 분 최고를 예측하기 위해 훈련 된 간단한 신경 네트워크를 사용하여 증명할 수 있습니다. 신경 네트워크가 어떻게 작동하는지 정확하게 알고 싶다면 3 월 한 달 동안 내 기사를 읽는 것이 좋습니다. 신경망과의 거래 2 부.
위의 그래프에서 주석 (high 0 ~ -10)은 & ldquo; present & rdquo;로 간주되는 분 0과 관련하여 분 (0)과 분 (-10) 사이의 간격에서 가장 높음을 의미합니다. 이 훈련은 올해의 훈련과 데이터를위한 2012 년의 데이터와 함께 유전 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.
무슨 일이 일어나고있는 것은 중복되는 & ldquo; high to high & rdquo; 미래의 높은 움직임에서 높은 움직임을 예측하기위한 움직임. 이는 우리가 과거의 최고치가 이미지나 갔는지 여부를 결코 알지 못하기 때문에 실제적으로 사용될 수 없습니다. 가까운 네트워크와 가까운 네트워크는 작동하지 않습니다. 그 이유는 높음 (및 낮음)이 닫기보다 훨씬 많은 정보를 보유하기 때문입니다. 닫기는 시간의 전체 기간을 나타내며, 닫기는 단일 한 순간을 나타냅니다.
미래에 대해 진실로 예측되고있는 것을 보여주는 짧은 시간 규모에서 이전부터 다음으로 높은 움직임을 예측하는 것만 가능합니다. 거기에서 & ldquo; close & rdquo;를 예측하는 것은 사소한 일이었습니다. 운동은 적어도 나 혼자만의 경우는 아니었다. 작업에서의 메커니즘을 이해하는 데는 며칠이 걸렸지 만, 결과는 실제로 내 기대를 능가했습니다.
우선, 최고 또는 최저를 사용하지 않을 것이지만 오히려 최고 및 최저 (AHL) 사이의 평균을 사용하려고합니다.
나는 처음부터 다음 AHL에 가까운 운동을 예측하려고 시도했지만 이것은 효과가 없었습니다. 이것은 정말로 이상하고 비논리적 인 것처럼 보였다. AHL (-10 to 0)에서 AHL (0 to 10)까지 예측할 수 있었기 때문에 AHL (-10 to 0) 이동에 가까운 쪽 (0)을 순서대로 추가 할 수있는 것처럼 보였습니다. 다음 AHL 운동에 가까운 것을 예측하지만 이것은 효과가 없습니다.
내 머리를 긁고 복잡한 반복적 인 신경망, 의사 결정 트리 및 가장 가까운 이웃 알고리즘과 같은 몇 가지 다른 전술을 시도했지만 아무 것도 효과가 없었습니다.
사실은 AHL을 AHL 운동으로 정확하게 예측할 수 없다는 것입니다. 예측과 실제 움직임 간의 상관 관계는 약 0.4에 불과합니다. 그래도 AHL (-10 to 0)과 AHL (0 ~ 10) 운동의 양성 AHL (0 ~ 10)이 AHL (-10 ~ 0)보다 낮다고 예측하면 올바른 기회가 있어야합니다 AHL 운동에 가까운 예측. 따라서 네트워크가 AHL에서 AHL 로의 부정적인 움직임을 예측할 때 AHL (-10 ~ 0)보다 근접한 경우 (0)를 선택하고 반대로 AHL보다 가까운 값 (0) 인 경우를 선택했습니다. (-10에서 0), AHL에서 AHL 로의 이동이 양성으로 예측되었다. 마지막으로, 획기적인 결과로, 이제는 AHL에 가까운 것으로 예상 할 수 있으며 경우의 절반에 가까운 동작까지도 예측할 수 있습니다. 예측과 가까운 움직임에 가까운 실제와의 상관 관계는 예상대로 증가했지만 기대했던 것보다 훨씬 많았습니다. AHL에서 AHL 로의 움직임이 증가 할 것으로 예상되지만 가까운 (0)이 AHL (-10에서 0)보다 높을 때, AHL에 가깝게 또는 가까운 운동에 가까운 반대 예측이 이루어져야합니다.
분 시간 규모.
위의 이미지는 분 단위의 시장 이동에 대한 이상적인 전망을 보여줍니다. 가격은 진동의 반주기가 약 10 분의 실제 값 주변에서 진동합니다.
현실적으로 악기의 진정한 가치도 바뀌지 만 그다지 중요하지 않습니다. 스컬 핑에 대해 이야기 할 때 실제로 중요한 것은 우발적 인시기입니다. 일단 가격이 충분히 많이 올라가고 고원하기 시작하면, 구매할 때와 반대로 팔 때가 있습니다.
이것은 이전에 발생한 문제에 대한 가장 좋은 설명입니다. AHL에서 AHL 로의 이동 (평균 높음 낮음)은 예측 가능하지만, 닫기 이미지는 아래 이미지와 같이 시간 0에서의 닫기가 마지막 AHL과 비교하여 어디에 있는지 알게 된 후에 만 ​​추론 할 수 있습니다. 이 정보가 신경망에 사용 가능했지만 인공 신경망을 해결하는 것은 매우 어려운 문제인 것 같습니다. 마지막 문제를 풀기 위해 하위 문제를 푸는 것. 이것은 유인원과 특정 새와 같은 매우 지적인 동물의 특성이기도합니다.
물론, 사물은 너무 깨끗하고 단순하지 않습니다. 진동의주기는 그리 안정적이지 않으며 진동의 진폭은 시간대에 따라 변하고 차트는 분명히 위에 묘사 된 것처럼 부드럽 지 않습니다. 상한과 하한은 그 점에서 지표로 사용하는 것보다 훨씬 도움이됩니다. 단일 시점이 아닌 전체 기간을 기술한다는 사실 때문에 시간이 변하지 않는 품질을 가지고 있습니다. 왜 예측할 수 없는지에 대한 이유는 무엇입니까? 가깝게 움직임을 닫습니다.
마지막으로, 이론이 완벽하지 않기 때문에 오류가 발생하고 약화가 발생합니다. 중요한 것은 이러한 전략이 커미션 및 스프레드 비용보다 더 많은 수익을 창출 할 수 있는지 여부입니다.
전파와 위임.
매도 호가 스프레드와 수수료는 장기 거래에 중요하지 않지만 고주파 거래에서는 매우 중요합니다. 평균 10 분간의 움직임을 감안할 때 수익이 발생하려면이 시간 규모에 맞춰 전략을 세우는 것이 수익 창출과 손실 마진을 동등하게 유지하면서 최소 70 %의 수익성있는 거래가 필요할 것이라고 계산했습니다. 달리 말하자면, 평균적인 거래는 수익성이있는 전략을 위해 1.5 pips 이상을 벌어야합니다. 이것은 dukascopy의 가장 큰 커미션 율과 EURUSD의 평균 bid-ask spread를 사용하여 계산됩니다. 이것은 주문이 즉시 처리되지 않기 때문에 발생하는 확산을 고려하지 않습니다. 그러나 시간 제한이있는 주문을하면 정렬 문제를 제한 할 수 있습니다.
HFT 전략은 이론적으로 거래 당 평균 4 pips의 이익을 달성하지만, 몇 가지 요인을 고려하지 않은 역 테스트를 통해 얻을 수 있습니다. 실제 결과는 더 나빠질 것이고 더 많은 문제가 발생할 것입니다. 그러나 이것은 HFT 전략을 더 발전시키기위한 견고한 토대입니다.
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