自己鍛錬したMAクロス! - ページ 8

 

トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム

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セルゲイ・ゴルベブ, 2009.10.09 08:43

ニューラルネット

Neural Network: 議論/開発スレッド

  1. インジケータ、PDFファイルなど、より良いNN EA開発スレッド
  2. より良いNN EA最終スレッド
  3. taking NEURAL NETWORKS to the NEXT LEVEL - 非常に興味深いスレッド です。
  4. Neural Networksスレッド(良い公開討論)
  5. MT4でNN-EAを構築する方法:開発者のための有用なスレッド です。
  6. Radial Basis Network (RBN) - As Fit Filter For Price:スレッド です。

ニューラル・ネットワーク指標とシステム開発

  1. 自己学習型MAクロス!:新世代の指標開発スレッド
  2. Levenberg-Marquardtアルゴリズム:開発用スレッド

ニューラルネットワーク。EA

  1. CyberiaTrader EA:議論スレッドと EAsのスレッド
  2. 自己学習型エキスパートスレッド、EAsのファイルはこちら
  3. 人工知能EAスレッド:AI(「ニューロン」)EAスレッドと 人工知能スレッドを「教える」方法と使い方
  4. Forex_NN_Expert EAとインジケータのスレッド です。
  5. SpiNNaker - ニューラルネットワークEAスレッド

ニューラル・ネットワーク書籍の紹介

  1. 機械学習の何を読み、どこで学ぶか(無料書籍10冊)-投稿 記事です。

記事の内容

コードベース


 

これは非常に興味深く、私も貢献したいのですが、今どこにいるのかわかりません。結果は出ているのでしょうか?

もし、自己学習型EAを作りたいのであれば、ニューラルネットワークや それに似たようなアプローチが必要です。

よろしくお願いします。

 

取引、自動売買システム、取引戦略のテストに関するフォーラム

MetaTraderとFXの始め方、はじめに

セルゲイ・ゴルベフ, 2021.02.08 16:30

自己適応型アルゴリズムの開発(前編)。基本的なパターンを見つける

自己適応型アルゴリズムの開発(前編)。基本パターンを見つける


どんな取引アルゴリズムも、一般的には、経験豊富なトレーダーに利益をもたらし、経験の浅いトレーダーの預金を即座に破壊する可能性のあるツールです。収益性の高い信頼できるアルゴリズムを作成する際の問題は、収益を得るために何をする必要があるのか、「成功しているトレーダー」はどのような手法を使っているのかを理解できないことである。HFT、アービトラージ、オプション戦略、カレンダースプレッドに基づくシステムは、利益を得るために何をすべきかを明確に示した確固たる理論的根拠を誇っているが、価格分析とファンダメンタルデータに基づくアルゴリズムは、もっと曖昧である。この分野には、価格設定を説明する本格的な理論的根拠がないため、安定した取引アルゴリズムを作成することが非常に困難です。トレーディングは芸術であり、科学はすべてを体系化するのに役立つのです。

しかし、最適化することなく、また各取引商品のパラメータを個別に手動で調整することなく、あらゆる取引商品で機能する価格変動の分析のみに基づく完全自動売買アルゴリズムを作成することは可能でしょうか?必要な取引商品のチャートに適用するだけで、その商品の収益性の高いパラメータを即座に定義してくれるようなアルゴリズムはあるのでしょうか?



 

取引、自動売買システム、取引戦略のテストに関するフォーラム

MetaTraderとFXの始め方、はじめに

セルゲイ・ゴルベブ, 2021.02.19 18:08

自己適応型アルゴリズムの開発(後編)。効率の 向上

自己適応型アルゴリズムの開発(その2)。効率の向上

この記事を読む前に、最初の記事「自己調整アルゴリズムの開発(パートI)」を勉強しておくことをお勧めします。基本的なパターンを 見つける」。この記事を読んでも要点は明らかなので、その必要はありませんが、読むとより面白くなると思います。

前回は、簡単なパターンを検出し、それを利用した非常にシンプルなアルゴリズムを開発しました。しかし、このアルゴリズムには柔軟な構造がなく、これでは優れた成果を期待する意味がない。

もっと柔軟に、市場の状況に応じて操作パラメーターを調整し、より良い結果と安定性を実現できるように、大幅に改良する必要がある。


 
Ahmed Soliman:

実現可能なアイデアだと思いますか?

トレンドの中にいるのか、そうでないのか、横ばいになったらどう反応するのか、トレンドのボリュームやボラティリティなどのマーケット状況に基づいてStopLossとTakeProfitをどう計算するのか、などを定義する方法を見つけなければなりません。
 
Ahmed Soliman:

実現可能なアイデアだと思いませんか?

トレンドがあるかないか、ボリュームやボラティリティのようなマーケットパラメータに基づいて SLやTPをどのように計算するか、さらにはパターンが機能しているかどうか、機能していない場合はどのように交互にすべきかという統計的な側面まで、アルゴリズムを設定する必要があるのです。ここで問題なのはアイデアではなく、プログラミングなのです。
 

取引、自動売買システム、取引戦略のテストに関するフォーラム

MetaTraderとFXの始め方、はじめに

セルゲイ・ゴルベブ, 2021.03.12 09:56

自己適応型アルゴリズム(その3)。最適化を放棄する

自己適応型アルゴリズム(その3)。最適化を放棄する

この記事を読む前に、シリーズ2回目の記事「自己適応型アルゴリズムの開発(その2)」を勉強しておくことをお勧めします。効率化」です。今回の記事で適用されている方法論は、以前に説明したすべてと大きく異なりますが、このテーマを理解するために、以前の記事を読むことは有益です。


 

この戦略、もしうまくいくなら、人工知能と同じになる。

これがそれです。"非標準自動売買"


MAではなく、アクセラレータやスゴイ指標で動作しますが、原理は同じです。

アクセラレータ(またはMA)に異なるデータを使ってバックテストを行い、最適なデータをフォワード取引に使用します。

唯一の違いは、「自己適応型エキスパート」である代わりに、毎週(何日も)バックテストを行い、自分のEAに最適な値があることを確認する必要があることです。
Non-standard Automated Trading
Non-standard Automated Trading
  • www.mql5.com
Successful and comfortable trading using MT4 platform without detailed market analysis - is it possible? Can such trading be implemented in practice? I suppose, yes. Especially in terms of the automated trading!
 
ffoorr:

この戦略、もしうまくいくなら、人工知能と同じになる。

これがそれです。"非標準自動売買"


MAではなく、アクセラレータやスゴイ指標で動作しますが、原理は同じです。

アクセラレータ(またはMA)に異なるデータを使ってバックテストを行い、最適なデータをフォワード取引に使用します。

唯一の違いは、「自己適応型エキスパート」である代わりに、毎週(何日も)バックテストを行い、自分のEAに最高の価値があることを確認しなければならないことです。

面白いですね。