Thread: 非常に複雑なコーディングおよびトレーディングシステム。

このスレッドは、1つの目標を念頭に置いて、過度に複雑なコーディングおよびトレーディングシステムについて議論するために作成されました。パフォーマンス。

すべての、トリックアウトカスタムソフトウェアから霊的な存在の支援まで、あなたが貿易を助けることができます。しかし、それはあなたが毎回取引するのに役立つでしょうか？

===================



私の取引システムは、単純か複雑か、最大化しなければならない...

Win％
平均勝敗
位置サイズ

そして最小化する..

ドローダウン
応力
裁量

テストされた確率に影響を与える可能性のあるもの（ニュースなど）を考慮に入れてください

それがこれらの目標を達成すれば、私はあらゆるトレーダーの夢を見ている。だから私は取引で可能なすべてを学びたいと思っています
=========================

どんな気持ちでも誰もが好きなものを投稿することを奨励します。お互いの共通の改善と地域社会の取引のために一緒に働くことができれば私は個人的に私に連絡することをお勧めします。

ディスカッションの結果に満足したら、無料の電子ブックやその他の情報を私の無料のウェブサイト上に作成します。これは、あなたがお金を稼ぐのを手助けするために、（別の人によるように）です。私はあなたが本の中であなたの仕事を望んでいないのであれば、とにかくここにそれを公開しないと思います...

私は前向きにテストしたものは何も持っていないので（私のシンプルなシステムが働いて、ありがとう）、私はここFFのところで私の尊敬している同僚のフロアを開きます...

Originally Posted by ;

私の取引システムは、シンプルか複雑か、最大化しなければなりません...勝率％勝/損失ポジションサイズと最小化...引下げストレス裁量

では、これらのことをどのように測定していますか？ 20％のドローダウンで100％リターンのシステムよりも1％ドローダウンで15％リターンのシステムですか？あなたは、サンプルテストとサンプルテストの両方で何をしますか？どのくらいのデータを使用していますか？あなたのテストにはどのようなプログラムを使用しますか？あなたのテストの広がりをどのように考慮していますか？あなたは最適化しますか？最適化にどのような指標を使用しますか？最初のインジケーターをチャートに入れる前に、考慮すべきことがたくさんあります。サイモン

Originally Posted by ;

このスレッドは、過度に複雑なコーディングおよびトレーディングシステムについて議論するために作成されました

ああ。ごめんなさい。これに貢献しない......

添付ファイル1件

Originally Posted by ;

では、これらのことをどのように測定していますか？ 20％のドローダウンで100％リターンのシステムよりも1％ドローダウンで15％リターンのシステムですか？あなたは、サンプルテストとサンプルテストの両方で何をしますか？どのくらいのデータを使用していますか？あなたのテストにはどのようなプログラムを使用しますか？あなたのテストの広がりをどのように考慮していますか？あなたは最適化しますか？最適化にどのような指標を使用しますか？最初のインジケーターをチャートに入れる前に、考慮すべきことがたくさんあります。サイモン

私がこれらのうちのいくつかに答えると、あなたはManinBlackを気にしないことを願っています。こんにちはDrRock私はあなたの過去の記事を楽しんだ。それがあなたにとって理にかなっているかどうか、私に知らせてください。ドローダウンとパフォーマンスは、誰かが自分のアカウントにどれだけ持っているかによって決まります。より多くを持っているほど、より高いリターンのリスクを抱えています。しかし、小口座であっても、適切なマネーマネジメントと多様化がここで重要になります。ドローダウンが大きく、リターンが大きいシステムも引き続き取引することができます。あなたがお金を適切に管理し、ドローダウンの影響を最小限に抑えるためにポートフォリオ内で同時に稼働している他のシステムがある場合。そして、最大のドローダウンが再び起こることを自分自身をだましてはいけません。マーフィーの法律が働いています。サンプリングデータは、サンプリングされたデータの中で数百の取引を見るのが好きな取引がいくつあるかによっても変わります。私がコーディングを投稿した場合など、TradeStationsですが、このディスカッションのタイトルは複雑なコーディングです。私は人々がそれをどんなソフトウェアにでも翻訳できると思っています。彼らは使用しています。最適化。私が使用するマトリックスまで適切に使用するとすばらしいツールです。システムが1通貨でのみ取引される場合、私はアカウントでのリターンを好む。システムが複数の通貨で取引される場合、私は利益率を使用するのが好きです。これらの2つのマトリックスはまた、ドローダウンを最小限に抑える傾向がある。もちろん、適切な最適化は大きな問題ですので、私はいくつかの洗練されたソフトウェアから始める予定です。下の図は、最適化の3Dグラフです。最適化後にレポートを見たときに有望なシステムを実行しましたが、堅牢なシステムには、純利益や最終結果に大きな変更を加えることなく、パラメータを変更できる平坦な領域があることに留意してください。

Originally Posted by ;

画像[編集：上の編集：]最適化の3次元グラフです。最適化した後にレポートを見たときに有力視されていましたが、グラフの見た目が違っています。

明らかに私の目は古くなっています。私はそれを見るために長い見方をしなければならなかった。グラフを生成するためにどのソフトウェアを使用しているか尋ねることはできますか？ありがとうクロード。私は本当にあなたがこのスレッドにあなたの歯を得ることを望んでいます。

あなたのガールフレンドはどうやって働くの？クロード？

Originally Posted by ;

あなたのガールフレンドはどうやって働くの？ ？

こんにちはとWallker移植は、rinaシステムによる3-Dビューと呼ばれるソフトウェアによって生成されます。 TradeStationsはすべての最適化実行のレポートを出します。それから、テキストファイルを作成してソフトウェアに送ります。千のベストランを取り、グラフを作成します。明日はチャンスがあればニューラルネットワークについて少し話したいと思います。なぜなら、ここではメンバーの中には有益なポイントを使用しているからです。

非常に興味深いもののクロードは、より多くの博士ロックを楽しみにしています、私はここで議論するものについては基本的に何も分かりません。私の取引は、伝統的であり、一般的には取引の新しいものです。クロード...あなたがやることのようなものを習得したいトレーダーには、何をお勧めしますか？本、ウェブサイトはありますか？私が魔法使いになるのを助けることができる魔術師、マントラ？今のところ、私はそれらの話題のいくつかを拾い読みします

クールスレッドMIB、私は私がやってきたことのいくつかを共有すると思います。たぶんこれは最先端のもので、あまり複雑すぎるものではないでしょうか。私は市場が波及していると確信しています。どんな種類の発振器を使用しても、あなたは同意します。私が前に触れたことの1つは方形波パターンです。市場がフラットまたはレンジ・バウンドの場合、実際には周波数スペクトルが広がる形でエネルギーが蓄積されています。まず、MetaTraderからチャートのデータをエクスポートします。グラフを開いて、ファイルを保存すると、.csvファイルとして保存されます。このファイルは、ExcelまたはOpenOfficeで開くことができます。このファイルには一連の列があります。終了価格以外のすべてを削除すると、信号解析ツールが探しているものとまったく同じような1列のデータを取得できます。私はSigView.comで入手できるシェアウェアでこれを試しました。 SigViewをインストールして実行した後、ファイルメニューのテキスト文書を開くことができます。サンプルレートを聞いてきます。私は1000が好きですが、それは問題ではありません。これでチャートが表示され、MetaTraderからエクスポートしたデータの折れ線グラフと同じに見えるはずです。そこから、あなたは本当にクールな方法でデータを操作することができます。私は見て好きです：周波数スペクトルは、サンプルに貢献するピーク周波数を示しています。これは、データ内の微妙な隠れた振動の一部を公開するのに役立ちます。 Time FFTは、時間の経過と共に少しずつ上記を行います。これは、スペクトルの拡大および縮小を示すことができます。経験則として、スペクトルが広い場合、システムには多くの鬱蒼としたエネルギーがあります。フィルタ。全体的なトレンドだけでなく、多くのランダムノイズを除外することができます。正しく行われれば（そして、これを正しく行う方法を教えてもらえません）、重要な周波数の何点が上または下を指しているかを感じることができます。だから、あなたがこの種のものに入っているなら、試してみてください。たぶん、あなたは不思議な市場の動きを説明するのに役立ついくつかのパターンを見つけるでしょう。すでに動作しているシステムを探しているなら、これはそうではありません

1添付書類取引システムは複雑さが単純なものから難しいものまでさまざまです。 Joe Krutsinger McCullochとPitts（1943）の最初の神経モデルから長い時間が経ちました。しかし、今では、コンピュータを持っている家が非常に多い。これらの人工ニューラルネットワーク。誰もが使うことができます。それらは、人間の脳がどのように構造化されているかに基づいて、非線形モデルです。私は物事を複雑にしたくないので、多くの細部をスキップしようとします。ちょうど基本。私たちの単純な人工ニューラルネットワークは、これらの入力が何でもよいトウの入力を持つでしょう。彼らは最初に2つのニューロンに入り、それぞれの小さなビットのデータは、重要なレベルのような重さを与えられます。彼らは相互に接続されている3つのニューロンに行き、情報が処理されます。この情報は出力ニューロンに送られ、情報が処理され、より多くの重みが追加されます。そして、これらのすべての重み{重要度のこれらのレベル}。合計されます。この情報に基づいてこれはブルートフォースオプティマイザで実行されるため、英ポンドは購入または売ります。それはちょうど失われたかドルxの金額を返したことを返します、ニューラルネットワークは、それがちょうど思い付いた解決策がゴミか良いからそこから学んだでしょう。それは別の解決策を試みるでしょう。プロセスはこの問題に対する最良の解決策が出てくるまで繰り返されます。このニューラルネットワークは最も簡単なものの1つです。それは序文の学習に過ぎず、情報が入力から出力へと向かうだけで、それがより良い解決策を考え出すことができるかどうかを確かめるために、再度試みます。もう少し複雑なニューラルネットワークは、ニューロンが解決策を思いつめることを意味する情報を意味するバックプロパゲーションを使用します。エラー率が計算されます。エラーが小さいほど問題を解決することができます。この情報はニューロンに戻される。彼らは間違った方向や正しい方向に向かっていることを理解しています。 （（これも同様に見えるかもしれません））重量は正または負になります。それであまり時間がかからないように。我々は、体重を加えることができる9つの領域と、これらの点に3つの異なる体重を入れることができるので、-1,0または1のみを使用する。これにより、19,683種類の異なる組み合わせが得られます。さらに洗練されたソリューション。我々はそれを-10から10にすることができますが、これはTradeStationsでは非常に時間がかかるでしょう。できるだけシンプルにしておいてください。唯一の2つの入力は、それ自体に比べて3つの単純な移動平均です。 3つの期間前。 2番目の入力は、5つ前の期間と比較して、3つの単純移動平均です。これらの入力は何か、例えば金の終値であることを忘れないでください。 RSI、ADX、異なる通貨など。ここでの唯一の違いは、システム設計者としての違いです。移動平均が1桁前とそれ以下の場合は購入することを説明する必要はありません5つの期間前に2つの期間よりわずかに高い。そうである。これはすべてニューラルネットワークによって把握されます。また、それぞれの重要性のレベルも把握されます。 TradeStationsの関数名：Htangent入力：x（NumericSimple）、{関数への入力} NTerms（NumericSimple）; {直列項} Var：pi（3.1415926536）、Sum（0）、ii（0）;合計= 0。 ii = 0〜NTerms Begin Sum = Sum 1（Power =（（i 0.5）* pi）、2） Power（x、2）終わり; Htangent = Sum * 2 * x; （0）、シナプスA1（0）、シナプスA2（0）、シナプスA3（0）、シナプスB1（0）、シナプスB2（0）、シナプスA1（0）、シナプスA1 、シナプスB3（0）; Var：inputneuron1（0）、inputneuron2（0）、Hiddenneuron1（0）、Hiddenneuron2（0）、Hiddenneuron3（0）、neuronOut（0）; {入力} if（平均（C、3） - 平均（C、3）[2]）gt; 0 then inputneuron1 = 1 Else inputneuron1 = -1; if（average（C、3） - average（C、3）[5]）gt; 0 then inputneuron2 = 1その他のinputneuron2 = -1; （シナプス1 *インプットニューロン1 シナプスA1 *インプットニューロン2、50）; Hiddenneuron1 = Htangent Hiddenneuron2 = Htangent（synapse2 * inputneuron1 synapseA2 * inputneuron2、50）; Hiddenneuron3 = Htangent（synapse3 * inputneuron1 synapseA3 * inputneuron2、50）; neuronOut = Htangent（シナプスB1 * Hiddenneuron1 シナプスB2 * Hiddenneuron2 シナプスB3 * Hiddenneuron3,50）; {購入または売却} neuronOut gt; = 0.5の場合、ハイストップで次のバーを購入します。 neuronOut lt; = -0.5の場合、低停止時に次のバーを販売します。 _________________________________________________________ニューラルネットはもはや高価ではありません。約70〜150ドルでExcelで実行することができます。すべてのデータをExcelシートに入力して、町に行かせてください。私はちょうどあなたが背後にあるコーディングプロセスを見ることができるなら、それがきちんとしていると思った。おそらく次回は、より複雑なニューラルネットを見てみましょう。ここでエラー率はバックプロパゲーションで計算されます。また、リアルタイムで何かを使用する方法を理解する代わりに、数日後の終値を予測することができます。