SnowCron SnowCron Algoritmo Genético en Sistemas de Forex Trading El uso de algoritmos genéticos para crear rentable estrategia de operaciones de cambio. Algoritmo Genético en la corteza Redes Neuronales Software Feedforward retropropagación Neural Network Application para los cálculos genéticos basa operaciones de cambio. Este ejemplo utiliza conceptos e ideas en el artículo anterior, así que por favor lea red neuronal de algoritmo genético en las operaciones de cambio de sistemas en primer lugar, aunque no es obligatorio. Sobre este texto En primer lugar, por favor, lea la declaración. Este es un ejemplo del uso de redes neuronales de la corteza Software funcionalidad algoritmo genético, no es un ejemplo de cómo hacer el comercio rentable. No soy su gurú, ni debería ser responsable de sus pérdidas. Córtex Redes Neuronales Software cuenta con redes neuronales en ella, y FFBP hemos comentado antes es sólo una manera de elegir a las estrategias de comercio de divisas. Es una buena técnica, potente y cuando se aplica correctamente, muy promicing. Sin embargo, tiene un problema - para enseñar TNE red neuronal. necesitamos saber la salida deseada. Es bastante fácil de hacer cuando hacemos aproximación de funciones, sólo tomamos el valor real de una función, porque sabemos lo que debería ser. Cuando hacemos la predicción de red neural. utilizamos la técnica (descrito en artículos anteriores) de la enseñanza de la red neuronal en la historia, de nuevo, si podemos predecir, por ejemplo, un tipo de cambio, sabemos (durante el entrenamiento) lo que la predicción correcta es. Sin embargo, cuando estamos construyendo un sistema de comercio, no tenemos idea de lo que es la decisión comercial correcto, aun cuando sabemos que el tipo de cambio como cuestión de hecho, tenemos muchas estrategias de negociación de divisas que podemos utilizar en cualquier punto del tiempo, y tenemos que encontrar una buena - ¿Cómo ¿Qué debemos alimentar como la salida deseada de nuestra red neuronal Si has seguido nuestro artículo anterior, ya sabes, que hemos hecho trampa para hacer frente a este problema. Nosotros le enseñamos a la red neuronal que se puede hacer (o indicador basado en el tipo de cambio) la predicción del tipo de cambio, y luego utilizamos esta predicción para hacer el comercio. Entonces, fuera de la parte de Redes Neuronales del programa, hemos tomado una decisión sobre la que Neural Network es la mejor. Los algoritmos genéticos pueden hacer frente a este problema directamente, se puede resolver el problema planteado como encontrar las mejores señales de comercio. En este artículo vamos a utilizar las redes neuronales de la corteza de software para crear un programa de este tipo. Utilizando Algoritmos Genéticos Algoritmos Genéticos están muy bien desarrollados, y muy diversa. Si quieres aprender todo sobre ellos, le sugiero que utilice Wikipedia, ya que este artículo sólo es acerca de lo que la corteza Redes Neuronales El software puede hacer. Tener la corteza Redes Neuronales Software. podemos crear una red neuronal que tiene alguna entrada, por ejemplo, los valores de un indicador, y produce una salida, por ejemplo, señales de operación (compra, venta, mantenga.) y detener la pérdida / tomar los niveles de beneficios para que se abran posiciones. Por supuesto, si sembramos pesos esta red neuronal s al azar, los resultados comerciales serán terribles. Sin embargo, vamos s decir que hemos creado una docena de tales NN. Entonces podemos probar el rendimiento de cada uno de ellos, y escoger la mejor opción, el ganador. Esta fue la primera generación de los NN. Para pasar a la segunda generación, necesitamos permitir que nuestro ganador de procrear, pero para evitar copias idénticas, deje s añadir un poco de ruido aleatorio para que s Descentants pesos. En la segunda generación, tenemos nuestro ganador de la primera generación y que s copias imperfectas (mutado). Vamos s hace la prueba de nuevo. Tendremos otro ganador, que es mejor que cualquier otra red neuronal en la generación. Y así. Simplemente permitirá a los ganadores se reproducen, y eliminar los perdedores, al igual que en la evolución de la vida real, y nos pondremos nuestra red neuronal de mejor comercio. sin un profundo conocimiento previo de lo que el sistema de comercio (algoritmo genético) como deben ser. Red Neuronal Algoritmo Genético: Ejemplo 0 Este es el primer ejemplo de algoritmo genético. y uno muy simple. Vamos a caminar a través de él paso a paso, para aprender todos los trucos que utilizarán siguientes ejemplos. El código tiene comentarios en línea, así que s sólo se centran en los momentos clave. En primer lugar, hemos creado una red neuronal. Se está utilizando pesos al azar, y sin embargo no fue enseñada. Luego, en el ciclo, hacemos 14 copias de la misma, utilizando MUTACIÓN NN fumction. Esta función hace una copia de una fuente de Redes Neuronales. la adición de valores aleatorios de 0 a (en nuestro caso) 0.1 para todos los pesos. Mantenemos asas para resultante 15 NN en una matriz, lo podemos hacer, como mango es sólo un número entero. La razón por la que usamos 15 los NN no tiene nada que ver con el comercio: Corteza Redes Neuronales El software puede representar hasta 15 líneas en un gráfico de forma simultánea. Podemos utilizar diferentes enfoques para la prueba. En primer lugar, podemos utilizar el conjunto de aprendizaje, todo ello a la vez. En segundo lugar, podemos probar en, digamos, 12000 resords (de 100000), y caminar a través del conjunto de aprendizaje, desde el principio hasta el final. Eso hará que learnigs diferente, ya que vamos a buscar redes neuronales de s que son rentables en cualquier parte determinada de datos, no sólo en todo el conjunto. El segundo enfoque nos puede dar problemas, si cambian los datos, desde el principio hasta el final. A continuación, la red va a evolucionar, la obtención de capacidad de negociar al final del conjunto de datos, y la pérdida de capacidad de negociar en su comienzo. Para resolver ese problema, vamos a tomar al azar fragmentos de 12000 registros de datos, y alimentar a la red neuronal. es simplemente un ciclo sin fin, como nunca se llegó a 100000 ciclos a nuestra velocidad. A continuación añadimos un niño por cada red, con pesos ligeramente diferentes. Tenga en cuenta que 0,1 para tange mutación no es la única opción, ya que la cuestión de hecho, aun este parámetro se puede optimizar el uso de algoritmos genéticos. NN recién creados se añaden a los 15 ya existentes. De esta manera tenemos 30 los NN en un array, 15 y 15 de edad nueva. A continuación, vamos a hacer lo siguiente ciclo de pruebas, y para matar a los perdedores, a partir de las dos generaciones. Para hacer la prueba, aplicamos red neuronal de nuestros datos, para producir salidas, y luego llamar a la función de prueba, que utiliza esas salidas para simular el comercio. Los resultados de la negociación se utilizan para deside, que los NN son los mejores. Utilizamos un intervalo de registros Nlearn, desde nInicio a nInicio nMás, donde nInicio es un punto al azar dentro del conjunto de aprendizaje. El código siguiente es un truco. La razón por la que utilizamos es para ilustrar el hecho de que el algoritmo genético puede crear algoritmo genético. pero no necesariamente va a ser el mejor, y también, para sugerir, que podemos mejorar resultado, si damos a entender algunas limitaciones al proceso de aprendizaje. Es posible, que nuestro sistema comercial funciona muy bien en las rutas largas, y muy pobre en corto, o viceversa. Si, por ejemplo, comercios largos son muy buenas, este algoritmo genético puede ganar, incluso con grandes pérdidas en las operaciones a corto. Para evitarlo, se asigna más peso a las operaciones largas en extraña y para operaciones a corto, incluso en ciclos. Esto es sólo un ejemplo, no hay ninguna garantía, que mejorará algo. Más sobre esto más adelante, en la discusión sobre las correcciones. Técnicamente, usted no tiene que hacerlo, o puede hacer que sea diferente. Añadir beneficio a un arreglo ordenado. Devuelve una posición de inserción, a continuación, utilizamos esta posición para agregar red neuronal de manejar, aprender y probar los beneficios de las matrices no ordenados. Ahora tenemos datos para la corriente de red neuronal en el mismo índice de matriz como sus ganancias. La idea es llegar a la gama de los NN, clasificado por la rentabilidad. Como matriz es sortes de lucro, para eliminar el medio de las redes, que son menos rentables, sólo tenemos que eliminar los NN 0 a 14 decisiones comerciales se basan en el valor de la señal de red neuronal, desde este punto de vista el programa es idéntico al ejemplos de artículo precedente. FOREX Trading Strategy: Discusión ejemplo 0 En primer lugar, vamos s echar un vistazo a los gráficos. El primer gráfico de beneficio durante la primera iteración no es bueno en absoluto, como cabría esperar, la red neuronal pierde dinero (evolución imagen 00 Gen 0.png copiado después de la primera iteración de la carpeta de imágenes): La imagen con fines de lucro en el ciclo 15 es mejor, a veces, algoritmo genético puede aprender muy rápido: Sin embargo, observe la saturación en una curva de ganancia. Es interesante también observar el cambio de forma en las ganancias individuales, teniendo en cuenta, que el número de curva, por ejemplo, 3 no es siempre por la misma red neuronal. ya que están naciendo y se terminaron todo el tiempo: Tenga en cuenta también, que el pequeño sistema de comercio automatizado de divisas supera en prestaciones a los pobres en las rutas cortas, y mucho mejor en productos largos, que puede o no estar relacionado con el hecho de que el dólar estaba cayendo en comparación con euro durante ese período. También puede tener algo que ver con los parámetros de nuestro indicador (tal vez, necesitamos periodo diferente para pantalones cortos) o la elección de los indicadores. Aquí está la historia después de 92 y 248 ciclos: Para nuestra sorpresa, algoritmo genético fracasó por completo. Vamos s tratar de averiguar por qué y cómo ayudar a la situación. En primer lugar, ¿no t cada generación supone que es mejor que el que previuos La respuesta es no, al menos no dentro del modelo se utilizó. Si tomamos el aprendizaje conjunto entero de una vez, y lo usamos varias veces para enseñar a nuestros NN, entonces sí, van a mejorar en cada generación. Pero en cambio, nos llevó fragmentos aleatorios (12000 registros en el tiempo), y las usamos. Dos preguntas: ¿por qué el sistema falló en fragmentos al azar de aprendizaje conjunto, y por qué remanso t que utiliza el aprendizaje conjunto bien todo. Para responder a la segunda pregunta, lo hice. NN lleva a cabo en gran medida - en el aprendizaje conjunto. Y fallaron en el set de prueba, por la misma razón que failes cuando utilizamos el aprendizaje FFPB. Para decirlo de otra manera, nuestros NN consiguieron superespecializado, aprendieron a sobrevivir en el ambiente que se utilizan para, pero no fuera de ella. Esto sucede mucho en la naturaleza. El enfoque que adoptamos en vez estaba destinado a compensar que, al obligar a los NN para llevar a cabo bien en cualquier fragmento al azar del conjunto de datos, por lo que se espera, también podrían llevar a cabo en un conjunto de pruebas desconocido. En cambio, fracasaron tanto en las pruebas y en el aprendizaje conjunto. Imagínese animales, que viven en un desierto. Una gran cantidad de sol, hay nieve en absoluto. Se trata de un metafor para Rizing mercado, como para nuestros NN datos desempeñan el papel del medio ambiente. Los animales aprendieron a vivir en un desierto. Imagínese animales, que viven en un clima frío. La nieve y el sol no en todos. Bueno, ajustaron. Sin embargo, en nuestro experimento, hemos puesto nuestros NN al azar en un desierto, en la nieve, en el agua, en los árboles. por su presentación con diferentes fragmentos de datos (ascendente al azar, cayendo, plana.). Animales murieron. O, para decirlo de otro modo, seleccionamos la mejor red neuronal de datos aleatorios conjunto 1, que, por ejemplo, era de creciente mercado. A continuación, presentamos, a los ganadores y sus hijos, los datos de un mercado a la baja s. NN realizó mal, tomamos lo mejor de los artistas pobres, tal vez, uno de los niños mutantes, que perdieron capacidad de negociar sobre el aumento del mercado, pero tiene cierta capacidad para lidiar con la caída de uno. Luego volvimos la mesa otra vez, y otra vez, nos dieron mejor intérprete - pero mejor entre los artistas pobres. Simplemente dejase t damos a nuestros NN ningún riesgo de convertirse en universal. Hay técnicas que permiten algoritmo genético para aprender nueva información sin perder rendimiento en información antigua (después de todo, los animales pueden vivir tanto en verano como en invierno, bien Así que la evolución es capaz de manejar los cambios que se repiten). Podemos discutir estas técnicas más tarde, aunque este artículo es más sobre el uso de redes neuronales de la corteza del software. que trata de construir un sistema de comercio automatizado de divisas exitoso. Red Neuronal Algoritmo Genético: Ejemplo 1 Ahora es el momento para hablar de correcciones. Un algoritmo genético sencilla que hemos creado en el paso anterior tiene dos defectos importantes. En primer lugar, no para el comercio con fines de lucro. Está bien, podemos tratar de utilizar el sistema parcialmente formados (que era rentable al principio). El segundo error es más grave: no tenemos control sobre las cosas, que hace este sistema. Por ejemplo, se puede aprender a ser rentable, pero con enormes detracciones. Es un hecho bien conocido, que en la vida real, la evolución puede optimizar más de un parámetro simultáneamente. Por ejemplo, podemos obtener un animal, que puede correr rápido y sea resistente al frío. ¿Por qué no intentar hacer lo mismo en nuestro sistema automatizado de comercio de divisas. Eso es cuando usamos correcciones, que no es sino el conjunto de castigos adicionales. Decir, nuestros oficios del sistema con reducción de 0,5, mientras que nosotros queremos que lo confirme 0 - 0,3 intervalo. Para indicar al sistema que se ha cometido un error, disminuimos su beneficio (que se utiliza para determinar, que ganó algoritmo genético) para el grado, que es proporcional al tamaño de DD. Entonces, el algoritmo de evolución se encarga del resto. Hay unos cuantos factores, que queremos tener en cuenta: es posible que queramos tener más o menos el mismo número de compra y venta de las operaciones, queremos tener más de una operación rentable, luego de las fallas, es posible que queremos que el gráfico de beneficios a ser lineal y así sucesivamente. En la evolución 01.tsc ponemos en práctica un simple conjunto de correcciones. En primer lugar, se utiliza algún número grande para un valor de corrección inicial. Lo multiplicamos a un pequeño (por lo general, entre 0 y 1) valores, dependiendo de la pena queremos aplicar. Luego multiplicamos nuestro provecho a esta corrección. Como resultado, el beneficio se corrige, para reflejar la cantidad del algoritmo genético se corresponde con nuestros otros criterios. Luego usamos el resultado de encontrar un ganador de Redes Neuronales. FOREX Trading Strategy: Discusión del ejemplo 1 Ejemplo 1 funciona mucho mejor, que el ejemplo 0. Durante los 100 primeros ciclos, se ha aprendido mucho, y tablas de ganancias mirada tranquilizadora. Sin embargo, como en el ejemplo 0, comercios largas son mucho más rentable, lo que más probable es que hay un problema en nuestro enfoque. Sin embargo, el sistema ha encontrado un equilibrio entre el par de condiciones iniciales contradictorias: Hay algunas dinámicas positivas tanto en el aprendizaje conjunto y, más importante, en el conjunto de prueba. Como para el aprendizaje, en el ciclo 278 se puede ver, que nuestro sistema tiene sobreentrenamiento. Esto significa, todavía tenemos avances en el set de aprendizaje: Pero conjunto las pruebas muestran debilidad: Este es un problema común con los NN: cuando la enseñamos en el aprendizaje conjunto, se aprende a tratar con él, y, a veces, se aprende demasiado bien - a la grado, cuando se pierde el rendimiento en conjunto de pruebas. Para hacer frente a ese problema, se utiliza una solución tradicional: seguimos en busca de la red neuronal. que realiza mejores en conjunto de pruebas, y lo guarda, sobrescribir anterior mejor, se alcanza cada vez nuevo pico. Este es el mismo enfoque, se utilizó en la formación FFBP, con la excepción, esta vez tenemos que hacerlo nosotros mismos (código de adición, que busca una mejor red neuronal en un conjunto de pruebas, y llamar a SAVE NN, o exportar pesos de Red Neuronal para un archivo). De esta manera, cuando se deja de su formación, que va a tener el mejor intérprete en los ensayos que se haga salvado y que le espera. Tenga en cuenta también, que no es el máximo. beneficio que está después, pero el rendimiento óptimo, por lo que consideran el uso de correcciones, cuando se busca un mejor desempeño en una serie de pruebas. Algoritmo Genético para el análisis técnico de divisas: ¿Dónde está ahora Después de conseguir su ganador de Redes Neuronales. puede seguir los pasos descritos en el artículo anterior, para exportar los pesos de esa red neuronal de. y luego utilizarlos en su plataforma de operaciones en tiempo real, como Meta Trader, la estación de Comercio y así sucesivamente. Como alternativa, puede centrarse en otras formas de optimización de la red neuronal. a diferencia con el algoritmo FFBP, aquí se puede llegar avay el uso de aprendizaje y prueba de conjuntos, y mover el aprendizaje secuencial. Descarga de la corteza de la corteza Orden Ver lista de precios La visibilidad es muy importante para este sitio. Si te gusta, por favor enlace a esta URL Un sistema de comercio de Forex basado en un algoritmo genético Referencias Álvarez-Díaz, M. Alvarez, A. tipos de cambio de predicción utilizando algoritmos genéticos. Appl. Econ. Letón. 10 (6), 319 322 (2003) CrossRef Brabazon, A. O Neill, M. 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Por lo general, el análisis de mercado de divisas se basa en la predicción de series de tiempo de cambio. Sin embargo, los sistemas expertos basados en el comercio de tales predicciones no suelen proporcionar resultados satisfactorios. Por otro lado, los sistemas expertos de comercio de acciones denominadas también sistemas mecánicos de comercio, que se basan en el análisis técnico, son muy populares y pueden proporcionar buenos beneficios. Por lo tanto, en este trabajo se propone un sistema experto basado en las operaciones de cambio algunos de los nuevos indicadores de análisis técnico y un nuevo enfoque a la base de reglas de razonamiento evidencial (RBER) (la síntesis de la lógica difusa y la teoría Dempster Shafer de pruebas). Hemos encontrado que las reglas tradicionales de lógica difusa pierden una información importante, cuando se trata de las clases borrosas que se cruzan, por ejemplo, tales como baja y media y hemos demostrado que esta propiedad puede conducir a los controvertidos resultados en la práctica. En el marco de la propuesta en el documento nuevo enfoque actual, la información de los valores de todas las funciones de pertenencia que representan las clases borrosas intersección (en competencia) se conserva y se utiliza en las reglas de lógica difusa. Las ventajas del enfoque propuesto se demuestran mediante el sistema experto desarrollado optimizado y probado en los datos reales del mercado de divisas para los cuatro pares de divisas y el tiempo de marcos de 15 m, 30 m, 1 h y 4 h. Artículo Jun el año 2016 Ludmila Dymova Pavel Sevastjanov Krzysztof Kaczmarek Mostrar Ocultar resumen Resumen Resumen: Se propone una arquitectura de programación genética para la generación de estrategias de negociación de divisas. principales características del sistema s son la evolución de las estrategias de forma libre que no se basan en cualquiera de los modelos anteriores y la utilización de series de precios a partir de múltiples instrumentos como datos de entrada. Esta última característica constituye una innovación con respecto a los anteriores trabajos documentados en la literatura. En este artículo utilizamos abierto, alto, bajo, Cierra los datos de la barra a una frecuencia de 5 minutos para los pares de divisas AUD. USD, EUR. USD, GBP. USD y USD. JPY. Vamos a probar la aplicación y el análisis de la fuera de la muestra de rendimiento dentro de la muestra de las estrategias de negociación de los USD. JPY obtenido en las diferentes ejecuciones del algoritmo. También vamos a evaluar las diferencias entre las estrategias seleccionadas de acuerdo a dos criterios diferentes: uno se basa en la aptitud obtenida en el conjunto de entrenamiento solamente, la segunda hace uso de un conjunto de datos de validación adicional. Estrategia de la actividad y la precisión del comercio son notablemente estable entre dentro y fuera de resultados de la muestra. Desde un punto de rentabilidad, los dos criterios tanto dan lugar a estrategias de éxito en los datos fuera de la muestra, pero que presentan características diferentes. La estrategia general de mejor rendimiento fuera de la muestra alcanza un rendimiento anual del 19. Artículo Nov 2014 Problemas Matemáticos en Ingeniería Simone Cirillo Stefan Lloyd Peter Nordin Mostrar Ocultar resumen Resumen Resumen: El mercado de futuros del petróleo crudo desempeña un papel fundamental en la financiación de la energía. Para obtener un mayor retorno de la inversión, los académicos y los comerciantes utilizan indicadores técnicos al seleccionar estrategias de negociación en el mercado de futuros del petróleo. En este trabajo, los autores utilizaron precios medios de los futuros del petróleo con algoritmos genéticos para generar reglas comerciales rentables. Definimos los individuos con diferentes combinaciones de longitudes de época y métodos de cálculo como mover las normas comerciales medios y utilizamos algoritmos genéticos para buscar las longitudes adecuadas de movimiento periodos medios y los métodos de cálculo apropiados. Los autores utilizaron los precios diarios de crudo de futuros NYMEX 1983-2013 para evaluar y seleccionar mover reglas promedio. Se compararon las reglas de comercio generados con la estrategia de comprar y mantener (BH) para determinar si genera moviendo las normas comerciales promedio puede obtener rendimientos excedentes en el mercado de futuros del petróleo crudo. A través de 420 experimentos, determinamos que las reglas de comercio generados ayudan a los comerciantes obtienen beneficios cuando hay fluctuaciones de precios obvias. normas comerciales generados pueden darse cuenta de exceso de rentabilidad cuando el precio cae y experimenta fluctuaciones significativas, mientras que la estrategia BH es mejor cuando los aumentos de precios o es suave con pocas fluctuaciones. Los resultados pueden ayudar a los operadores elegir mejores estrategias en diferentes circunstancias. De texto completo Puede interpretarse el artículo 2014 Datos proporcionados son sólo para fines informativos. Aunque han sido recopilados con cuidado, no se puede garantizar la precisión. El factor de impacto representa una estimación aproximada del acuerdo de política o licencia real la revista s puede ser aplicable. Autor puede archivar una versión previa a la impresión autor puede archivar pre-impresión de una versión post-print Autor s en los servidores de pre-impresión, tales como arXiv autor s sitio web personal de inmediato Autor s post-impresión en cualquier repositorio de acceso abierto después de 12 meses después de la publicación de Publisher s versión / PDF no puede ser fuente Publicado utilizado debe reconocerse debe enlazar a la versión editor frase hecha para acompañar enlace a la versión publicada (véase la política) los artículos en algunas revistas pueden hacerse de acceso abierto mediante el pago de cargo adicional Última actualización: 17 Jul 16 de
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