Главная » финансы мира » Форекс сигналы и генетическое программирование

Форекс сигналы и генетическое программирование

[ad_1]

На рынке сегодня существуют многочисленные услуги сигнализации Forex. Одно очень сложный вопрос для ответа — "какие услуги являются законными, ответственными и выгодными?" Одной из стратегий дифференцирования одной сигнальной службы по другой является изучение технологии, которую использует агент для выбора торговли. Чтобы обеспечить наибольшие возможности для получения прибыли, автоматизированные услуги сигнала Forex отслеживают рынки 24 часа в сутки и могут значительно увеличить риск выгодных торгов, чем стандартные ручные торговли людьми. Это, однако, может подвергаться жесткому анализу, выполненному торговым алгоритмом, а также гибкость опыта и интуиции, которой владеет человеческий трейдер.

Очевидно, что идеальным решением будет слишком сочетать неутомимый доступность и жесткое поведение работа Форекс с опытом и интуицией успешного торговца людьми. На авангарде дизайна торгового алгоритма это именно та схема, которая находится в процессе сегодня. Новые проекты алгоритмической торговли, использующих AI, сосредоточены на использовании этих технологий машинного обучения, чтобы научить торговые системы торговать более человек, а не предварительным стратегиями попытки использовать эти механизмы для прогнозирования направления рынка.

Одним из современных и успешных применений этой стратегии является технология машинного обучения, называется генетическим программированием или ГП. Генетическое программирование — это техника комп & # 39; ютерного программирования, в которой программа генетического программирования самом деле программа скриптов. Эти программы достаточно просты. Они представляют собой группу узлов и ветвей в древовидной структуре, состоящей из операторов (+, -, *, /, и т. Д) и переменных. Затем эти программы проверяются на наборе данных, а их результаты измеряются на желаемый результат, чтобы определить пригодность программы. Для продолжения выбрано наиболее подходящие программы. Эти программы затем пересекаются с другими программами с населения, созданного программой GP. Процесс начинается снова; подбираются наиболее подходящие программы, снова пересекаются и повторяются. Весь процесс будет продолжаться, пока программа GP не найдет программу, соответствующую минимальному стандарту фитнеса. Последняя программа становится типичным методом набора данных.

До недавнего времени большинство применений этих технологий в мировых финансах ограничивались обработкой наборов данных в попытке прогнозировать рыночный направление на заданное количество периодов в будущем. Стратегия достигло лишь ограниченных успехов, поскольку моделирования, созданное благодаря машинном изучению, было очень ориентированным на модели, а ставки — до чрезмерных наборов данных, созданных финансовыми сериями времени. Это дает результаты, которые не являются надежными и неудача при применении к свежим данных рынка.

Есть несколько новых взглядов на использование машинного обучения, в частности GP, для создания гуманитарных алгоритмов торговли. Это завершается, заменяя данные человеческого решение, установленные для набора данных для серии финансовых данных. Это создает некоторые принципиальные различия в результатах торговых систем, которые используют эти алгоритмы. Старый способ попробовать изучить шаблоны с почти случайных финансовых временных серий. Это оказалось очень сложным, и многие модели, которые были признаны технологиями машинного обучения, обычно не повторяются. Этот новый метод изучает закономерности поведения человека, успешного торговца людьми. Люди — привычки; их навыки привычки далеко не редки и легко узнаются с помощью ГП и соответствующей функции фитнеса.

Это замечательное открытие — это создание новых алгоритмов, которые улучшают основные стратегии, используемые автоматическими торговыми роботами. Позволяя основным правилам работа определять потенциальные параметры торговли, а затем, используя разработанный ГП алгоритм для фильтрации потенциального настройки и решить, является ли эта возможность действительной, эти работы становятся более избирательными в их торговли и более выгодные в их результатах.

Фигуры утверждают, что из всех торговцев людьми лишь несколько процентов постоянно получают прибыль. Торговые роботы выполняются гораздо хуже. Благодаря сочетанию гуманизированного алгоритма с автоматическими правилами торговли, торговые работы продолжат закрывать разрыв в торговцев людьми.

[ad_2]