विदेशी मुद्रा व्यापार कलन विधि पीडीएफ

फ़ॉरेक्स ट्रेडिंग सिस्टम में स्नोक्रॉन जेनेटिक एल्गोरिथ्म लाभदायक विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीति बनाने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिथम का उपयोग कर रहा है। आनुवंशिक एल्गोरिथ्म में कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर फीडवर्वर्ड बैकप्रॉपैजेशन न्यूरल नेटवर्क आनुवंशिक कम्प्यूटेशंस आधारित फॉरेक्स ट्रेडिंग आधारित है। यह उदाहरण पिछले लेख के विचारों और विचारों का उपयोग करता है, इसलिए कृपया विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग सिस्टम में न्यूरल नेटवर्क आनुवंशिक एल्गोरिथम पढ़ें, हालांकि यह अनिवार्य नहीं है। इस पाठ के बारे में सबसे पहले, कृपया अस्वीकरण पढ़ें। यह कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ़्टवेयर आनुवंशिक एल्गोरिथ्म कार्यक्षमता का उपयोग करने का एक उदाहरण है, लाभदायक व्यापार कैसे करना है इसका उदाहरण नहीं। मैं आपका गुरु नहीं हूँ, न ही मैं अपने नुकसान के लिए जिम्मेदार होना चाहिए। कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर में इसमें तंत्रिका नेटवर्क है, और एफएफ़बीपी हमने पहले चर्चा की थी जो विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीतियों को चुनने का एक ही तरीका है। यह एक अच्छी तकनीक है, शक्तिशाली है और जब ठीक से लागू किया जाता है, तो बहुत ही बढ़िया हालांकि, यह एक समस्या है - टीएन न्यूरल नेटवर्क को सिखाने के लिए हमें वांछित आउटपुट को जानना चाहिए। यह करना आसान नहीं है जब हम फ़ंक्शन सन्निकटन करते हैं, तो हम फ़ंक्शन के वास्तविक मूल्य लेते हैं, क्योंकि हम जानते हैं कि यह क्या होना चाहिए। जब हम तंत्रिका नेटवर्क की भविष्यवाणी करते हैं हम इतिहास पर न्यूरल नेटवर्क को पढ़ाने की तकनीक (पिछला लेख में वर्णित है) का इस्तेमाल करते हैं, अगर हम भविष्यवाणी करते हैं, तो एक विनिमय दर, हम जानते हैं (प्रशिक्षण के दौरान) सही भविष्यवाणी क्या है हालांकि, जब हम एक व्यापार प्रणाली का निर्माण कर रहे हैं, तो हमें पता नहीं है कि सही ट्रेडिंग निर्णय क्या है, भले ही हम विनिमय दर जानते हों। तथ्य की बात के तौर पर, हमारे पास कई विदेशी मुद्रा व्यापारिक रणनीतियों हैं जो हम किसी भी समय उपयोग कर सकते हैं, और हमें एक अच्छा एक खोजने की ज़रूरत है - हमारे तंत्रिका नेट का वांछित उत्पादन के रूप में हमें क्या खाना चाहिए अगर आप हमारे पिछले लेख का पालन करते हैं, तो आप जानते हैं कि हमने इस समस्या से निपटने के लिए धोखा दिया है। हमने विनिमय दर (या विनिमय दर आधारित सूचक) की भविष्यवाणी करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को सिखाया, और फिर व्यापार करने के लिए इस भविष्यवाणी का इस्तेमाल किया। फिर, प्रोग्राम के तंत्रिका नेटवर्क के बाहर, हमने एक निर्णय किया जिसमें तंत्रिका नेटवर्क सबसे अच्छा एक है आनुवंशिक एल्गोरिदम सीधे इस समस्या से निपट सकते हैं, वे सबसे अच्छा व्यापारिक संकेतों के रूप में बताए गए समस्या को हल कर सकते हैं। इस अनुच्छेद में हम ऐसी एक कार्यक्रम बनाने के लिए कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर का उपयोग करने जा रहे हैं। आनुवंशिक एल्गोरिथ्म का उपयोग आनुवंशिक एल्गोरिदम बहुत अच्छी तरह से विकसित और बहुत विविध है। यदि आप उनके बारे में सब कुछ सीखना चाहते हैं, तो मेरा सुझाव है कि आप विकिपीडिया का उपयोग करें, क्योंकि यह लेख सिर्फ कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर क्या कर सकता है। कोर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर होने हम एक तंत्रिका नेटवर्क बना सकते हैं जो कुछ सूचकांक लेता है, कहते हैं, एक सूचक के मूल्यों, और कुछ उत्पादन का उत्पादन करता है, कहते हैं, व्यापार संकेतों (खरीदना, बेचने, पकड़।) और रोकने के लिए स्थिति खोने के लिए लाभ स्तर लेना लाभकारी है। बेशक, अगर हम इस तंत्रिका नेटवर्क के वजन को बेतरतीब ढंग से सीधा करते हैं, तो व्यापारिक परिणाम भयानक होंगे। हालांकि, हम कहते हैं कि हमने इस तरह के एनएन के एक दर्जन बनाए तब हम उनमें से प्रत्येक के प्रदर्शन का परीक्षण कर सकते हैं, और सबसे अच्छा एक, विजेता चुन सकते हैं। यह एनएन की पहली पीढ़ी थी दूसरी पीढ़ी को जारी रखने के लिए, हमें अपने विजेता को पैदा करने की अनुमति होनी चाहिए, लेकिन समान प्रतियों से बचने के लिए, अपने विलुप्त होने के वजन में कुछ यादृच्छिक शोर जोड़ दें। दूसरी पीढ़ी में, हमारी पहली पीढ़ी के विजेता और इसकी अपूर्ण (उत्परिवर्तित) प्रतियां हैं। चलो फिर से परीक्षण करते हैं। हमारे पास एक और विजेता होगा, जो कि बेहतर है और पीढ़ी में किसी भी अन्य तंत्रिका नेटवर्क। और इसी तरह। हम केवल विजेताओं को नस्ल, और हारे को खत्म करने की अनुमति देते हैं, जैसे कि वास्तविक जीवन विकास में, और हम अपना सर्वश्रेष्ठ-व्यापार तंत्रिका नेटवर्क प्राप्त करेंगे। व्यापार प्रणाली (आनुवंशिक एल्गोरिथ्म) की तरह होना चाहिए पर किसी भी पूर्व ज्ञान के बिना। तंत्रिका नेटवर्क आनुवंशिक एल्गोरिदम: उदाहरण 0 यह पहला आनुवंशिक एल्गोरिथम उदाहरण है। और एक बहुत सरल एक हम कदम से कदम के माध्यम से चलने जा रहे हैं, सभी युक्तियों को जानने के लिए कि निम्नलिखित उदाहरणों का उपयोग करेंगे। कोड में इनलाइन टिप्पणियां हैं, इसलिए मुख्य क्षणों पर ध्यान केंद्रित करने की सुविधा देता है। सबसे पहले, हमने एक तंत्रिका नेटवर्क बनाया है यह यादृच्छिक वजन का उपयोग कर रहा है, और अभी तक सिखाया नहीं गया था। इसके बाद, चक्र में, हम इसे 14 प्रतियां बनाते हैं, जो कि MUTATIONNN फ्यूम का उपयोग करते हैं। यह फ़ंक्शन एक स्रोत न्यूरल नेटवर्क की एक प्रति बनाता है। 0 से लेकर हमारे मामले में यादृच्छिक मानों को जोड़ना हम एक सरणी में 15 एनएन के परिणामस्वरूप हैंडल रखते हैं, हम ऐसा कर सकते हैं, क्योंकि हैंडल केवल एक पूर्णांक संख्या है। हम 15 एनएन के इस्तेमाल के कारण व्यापार के साथ कुछ नहीं करना है: कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेयर एक चार्ट पर 15 लाइनों तक एक साथ प्लॉट कर सकती है। हम परीक्षण के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग कर सकते हैं। सबसे पहले, हम एक बार में सीखने के सेट का उपयोग कर सकते हैं। दूसरा, हम परीक्षण कर सकते हैं, कहते हैं, 12000 निस्तार (100000 में से), और सीखने के माध्यम से चलना, शुरुआत से अंत तक इससे शिक्षार्थियों को अलग करना होगा, क्योंकि हम न्यूरल नेटवर्क के लिए देखेंगे जो कि डेटा के किसी भी हिस्से पर लाभदायक हैं, न कि संपूर्ण सेट पर। दूसरा दृष्टिकोण हमें समस्याएं दे सकता है, यदि डेटा बदलता है, शुरुआत से अंत तक इसके बाद नेटवर्क तैयार होगा, डेटा सेट के अंत में व्यापार करने की क्षमता प्राप्त करना, और इसकी शुरुआत में व्यापार करने की योग्यता खोनी होगी। उस समस्या को हल करने के लिए, हम डेटा से यादृच्छिक 12000 रिकॉर्ड टुकड़े ले जा रहे हैं, और इसे तंत्रिका नेटवर्क में फ़ीड कर सकते हैं। बस एक अंतहीन चक्र है, क्योंकि 100000 चक्र हमारी गति से कभी नहीं पहुंचेंगे नीचे हम प्रत्येक नेटवर्क के लिए एक छोटा बच्चा जोड़ते हैं, थोड़ा अलग वज़न के साथ। ध्यान दें, उत्परिवर्तन के लिए 0.1 केवल एकमात्र विकल्प नहीं है, जैसा कि तथ्य की बात है, यहां तक ​​कि इस पैरामीटर को आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करके अनुकूलित किया जा सकता है। नवनिर्मित NNs 15 मौजूदा वाले के बाद जोड़े जाते हैं। इस तरह हमारे पास 30 एनएन, एक सरणी में, 15 पुराने और 15 नए। तब हम परीक्षण के अगले चक्र के लिए, और दोनों पीढ़ियों से, हारे को मारने के लिए जा रहे हैं। परीक्षण करने के लिए, हम अपने डेटा पर न्यूरल नेटवर्क को लागू करते हैं, आउटपुट तैयार करते हैं, और फिर टेस्ट फंक्शन कॉल करते हैं, जो इन आउटपुट का उपयोग व्यापार को अनुकरण करने के लिए करता है। व्यापार के परिणाम deside के लिए उपयोग किया जाता है, जो एनएन सबसे अच्छा हैं हम nLearn रिकॉर्ड के अंतराल का उपयोग nStart से nStart nLearn तक करते हैं, जहां nSTart सीखने के भीतर एक यादृच्छिक बिंदु है। नीचे दिए गए कोड एक चाल है इसका कारण हम इसका इस्तेमाल इस तथ्य को स्पष्ट करना है कि आनुवंशिक एल्गोरिथ्म आनुवंशिक एल्गोरिथ्म बना सकते हैं। लेकिन यह जरूरी नहीं कि सबसे अच्छा होगा, और यह भी सुझाव देने के लिए, कि हम परिणाम सुधार कर सकते हैं, अगर हम सीखने की प्रक्रिया में कुछ सीमाएं बताते हैं। यह संभव है, कि हमारी ट्रेडिंग प्रणाली लंबे ट्रेडों पर बहुत अच्छी तरह से काम करती है, और बहुत कम है, या इसके ठीक विपरीत। अगर, कहते हैं, लंबे ट्रेडों बहुत अच्छा है, यह आनुवंशिक एल्गोरिथ्म जीत सकता है, यहां तक ​​कि छोटी ट्रेडों पर बड़े नुकसान के साथ। इससे बचने के लिए, हम अजीब और भी सालों में छोटे ट्रेडों के लिए लंबी ट्रेडों को अधिक वजन देते हैं। यह सिर्फ एक उदाहरण है, इसमें कोई गारंटी नहीं है, इससे कुछ बेहतर होगा। सुधार के बारे में चर्चा में, इसके बारे में अधिक जानकारी। तकनीकी रूप से, आपको ऐसा करना नहीं है, या इसे अलग तरह से बना सकते हैं सॉर्ट किए गए सरणी के लिए लाभ जोड़ें यह एक सम्मिलन स्थिति देता है, फिर हम इस स्थिति का उपयोग न्यूरल नेटवर्क हैंडल, सीखने और नॉन-सॉर्टेड एरेज़ में लाभ का परीक्षण करने के लिए करते हैं। अब हमारे पास वर्तमान न्यूरल नेटवर्क के लिए डेटा समान सरणी सूचकांक में है जिसका लाभ है यह विचार है कि लाभप्रदता द्वारा सॉर्ट किए गए एनएन के सरणी तक पहुंचें। जैसा कि सरणी लाभ द्वारा सॉर्ट करता है, 12 नेटवर्कों को निकालने के लिए, जो कम लाभदायक होते हैं, हमें एनएनएस 0 से 14 ट्रेडिंग फैसले को दूर करने की जरूरत है, न्यूरल नेटवर्क सिग्नल के मूल्य पर आधारित है, इस दृष्टिकोण से यह कार्यक्रम उदाहरणों से समान है पिछले लेख विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीति: उदाहरण पर चर्चा करना 0 सबसे पहले, चार्ट पर नज़र डालें। पहली यात्रा के दौरान लाभ के लिए पहली चार्ट अच्छा नहीं है, जैसा कि उम्मीद की जानी चाहिए, न्यूरल नेटवर्क पैसे खो देता है (इमेज उत्क्रांति 00gen0.पी.एम. प्रतिलिपि चित्र फ़ोल्डर से पहले चलने के बाद की गई है): चक्र 15 में लाभ के लिए छवि बेहतर है, कभी-कभी , आनुवंशिक एल्गोरिदम वास्तव में तेजी से सीख सकते हैं: हालांकि, लाभ वक्र पर संतृप्ति नोटिस। यह ध्यान देने योग्य भी है कि व्यक्तिगत मुनाफे में बदलाव को ध्यान में रखते हुए, ध्यान में रखते हुए, कि वक्र नंबर, कहते हैं, 3 हमेशा एक ही तंत्रिका नेटवर्क के लिए नहीं होता है चूंकि वे हर समय जन्म लेते हैं और समाप्त कर देते हैं: यह भी ध्यान रखें, कि छोटी विदेशी मुद्रा स्वचालित व्यापार प्रणाली छोटी ट्रेडों में खराब प्रदर्शन करती है, और लंबे समय से बेहतर होती है, जो इस तथ्य से संबंधित नहीं हो सकती या हो सकती है, कि डॉलर की तुलना में गिर रहा है उस अवधि के दौरान यूरो इसमें हमारे सूचक के मापदंडों के साथ कुछ भी हो सकता है (शायद, हमें शॉर्ट्स के लिए अलग-अलग अवधि की आवश्यकता है) या संकेतक की पसंद। 92 और 248 चक्रों के बाद यह इतिहास है: हमारे आश्चर्य करने के लिए, आनुवांशिक एल्गोरिथ्म पूरी तरह से विफल हो गया। चलिए समझने की कोशिश क्यों करें, और स्थिति की मदद कैसे करें। सबसे पहले, प्रत्येक पीढ़ी को प्रीवीयूस से बेहतर नहीं माना जाता है जवाब नहीं है, कम से कम हम जिस मॉडल के इस्तेमाल में नहीं थे अगर हम एक ही समय में पूरी तरह से सीखने की कोशिश करते हैं, और हमारे एनएनस को सिखाने के लिए बार-बार इसका इस्तेमाल करते हैं, तो हाँ, ये प्रत्येक पीढ़ी में बेहतर होगा। लेकिन इसके बजाय, हम यादृच्छिक टुकड़े (समय में 12000 रिकॉर्ड) लेते थे, और उनका इस्तेमाल करते थे। दो सवाल: क्यों सिस्टम सीखने के यादृच्छिक टुकड़ों पर असफल रहा, और क्यों हमने पूरे शिक्षण सेट का इस्तेमाल किया दूसरे प्रश्न का उत्तर देने के लिए, मैंने किया। सीखने की स्थापना पर एनएन ने काफी प्रदर्शन किया। और वे परीक्षण सेट पर असफल रहे, इसी कारण यह विफल हो गया जब हमने एफएफपीबी सीखने का इस्तेमाल किया। इसे अलग तरीके से स्थापित करने के लिए, हमारे एनएनएस को अधिक स्पेशलाइज्ड किया गया, उन्होंने सीखा कि वे किस तरह के वातावरण में बने रहते हैं, लेकिन इसके बाहर नहीं। यह प्रकृति में बहुत कुछ होता है इसके बजाय हमने जिस दृष्टिकोण को लिया, उसके लिए यह सुनिश्चित करना था कि डेटासेट के किसी भी यादृच्छिक टुकड़े पर एनएन को अच्छा प्रदर्शन करने के लिए मजबूर किया जाए, ताकि उम्मीद है कि वे एक अपरिचित परीक्षण सेट पर भी प्रदर्शन कर सकते हैं। इसके बजाय, वे परीक्षण और सीखने सेट पर दोनों में विफल रहे। जानवरों की कल्पना करो, रेगिस्तान में रहना। बहुत सारी धूप, कोई बर्फ नहीं। यह बाजार rising के लिए एक मेटाफ़र है, क्योंकि हमारे एनएन के आंकड़े पर्यावरण की भूमिका निभाते हैं। पशु एक रेगिस्तान में रहने के लिए सीखा। जानवरों की कल्पना करें, जो एक ठंडे मौसम में रहते हैं। बर्फ और कोई सूरज बिल्कुल नहीं। ठीक है, वे समायोजित हालांकि, हमारे प्रयोग में, हमने यादृच्छिक रूप से हमारे एनएन को एक रेगिस्तान में, बर्फ में, पानी में, पेड़ों पर रखा था। डेटा के विभिन्न टुकड़ों के साथ उन्हें प्रस्तुत करके (बेतरतीब ढंग से बढ़ते, गिरने, सपाट।) जानवरों की मृत्यु हो गई। या, इसे अलग से रखने के लिए, हमने यादृच्छिक डेटा सेट 1 के लिए सर्वोत्तम तंत्रिका नेटवर्क का चयन किया, जो कि, बढ़ते बाजार के लिए था फिर हम विजेताओं और उनके बच्चों, एक गिरते बाजार के आंकड़ों को प्रस्तुत किया। एनएन ने खराब प्रदर्शन किया, हम खराब प्रदर्शनकर्ताओं में से सबसे अच्छा प्रदर्शन कर रहे थे, शायद, उत्परिवर्ती बच्चों में से एक, जो कि बढ़ते बाजार पर व्यापार करने की योग्यता खो देते हैं, लेकिन एक गिरने से निपटने की क्षमता मिलती है। फिर हम मेज को फिर से बदल दिया, और फिर, हमें सर्वश्रेष्ठ कलाकार मिल गया - लेकिन खराब कलाकारों में सर्वश्रेष्ठ हम केवल हमारे एनएन को सार्वभौमिक बनने की कोई संभावना नहीं देते। आनुवंशिक एल्गोरिथ्म की नई तकनीकों को पुरानी जानकारी पर बिना प्रदर्शन के बिना सीखने की तकनीकें हैं (आखिरकार, जानवर गर्मियों में और सर्दियों में रह सकते हैं, सही तो विकास दोहराए गए बदलावों को संभालने में सक्षम है) हम बाद में इन तकनीकों पर चर्चा कर सकते हैं, हालांकि यह आलेख कॉर्टेक्स न्यूरल नेटवर्क सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने के बारे में ज्यादा है। एक सफल विदेशी मुद्रा स्वचालित व्यापार प्रणाली के निर्माण के बारे में तंत्रिका नेटवर्क आनुवंशिक एल्गोरिदम: उदाहरण 1 अब यह सुधार के बारे में बात करने का समय है। पिछले चरण के दौरान हमने जो साधारण आनुवंशिक एल्गोरिदम बनाया है, उनमें दो प्रमुख दोष हैं। सबसे पहले, यह लाभ के साथ व्यापार करने में विफल रहा है यह ठीक है, हम आंशिक रूप से प्रशिक्षित सिस्टम का उपयोग करने की कोशिश कर सकते हैं (शुरुआत में यह लाभदायक था)। दूसरा दोष अधिक गंभीर है: हमारे पास कुछ चीजों पर कोई नियंत्रण नहीं है, जो कि यह प्रणाली करता है। उदाहरण के लिए, यह लाभप्रद होना सीख सकता है, लेकिन विशाल ड्रॉडाउन के साथ। यह एक अच्छी तरह से ज्ञात तथ्य है, कि वास्तविक जीवन में, विकास एक साथ एक से अधिक पैरामीटर का अनुकूलन कर सकता है। उदाहरण के लिए, हम एक जानवर प्राप्त कर सकते हैं, जो तेजी से चल सकता है और ठंड से प्रतिरोधी हो सकता है। क्यों नहीं हमारे विदेशी मुद्रा स्वचालित व्यापार प्रणाली में ऐसा करने की कोशिश करने के लिए जब हम सुधार का उपयोग करते हैं, जो अतिरिक्त दंडों के सेट पर कुछ भी नहीं है कहें, हमारे सिस्टम में गिरावट 0.5 के साथ व्यापार होता है, जबकि हम इसे 0 - 0.3 अंतराल की पुष्टि करना चाहते हैं। सिस्टम को यह बताने के लिए कि उसने गलती की है, हम अपनी लाभ (जो निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है, जो आनुवंशिक एल्गोरिथ्म जीतता है) को डिग्री तक घटाते हैं, जो डीडी के आकार के समान है। उसके बाद, विकास एल्गोरिथ बाकी का ख्याल रखता है कुछ और कारक हैं, जिन्हें हम ध्यान में रखना चाहते हैं: हम खरीद या बेचने के अधिक या अधिक समान संख्या हासिल करना चाहते हैं, हम अधिक लाभदायक संचालन चाहते हैं, फिर असफलताओं के लिए, हम लाभ चार्ट को रैखिक और इतने पर हो। Evolution01.tsc में हम सुधार का एक सरल सेट लागू करते हैं। सबसे पहले, हम एक प्रारंभिक सुधार मूल्य के लिए कुछ बड़ी संख्या का उपयोग करते हैं। हम इसे लागू करने के लिए सजा के आधार पर एक छोटे (आमतौर पर, 0 और 1 के बीच) मूल्यों में गुणा करें फिर हम इस लाभ को हमारे सुधार के लिए बढ़ा देते हैं। परिणामस्वरूप, लाभ को सही किया जाता है, यह दर्शाता है कि आनुवंशिक एल्गोरिथ्म हमारे अन्य मानदंडों के अनुरूप कितना है। फिर हम परिणाम का उपयोग विजेता न्यूरल नेटवर्क को खोजने के लिए करते हैं। विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीति: उदाहरण पर चर्चा 1 उदाहरण 1 उदाहरण के मुकाबले बेहतर काम करता है 0. पहले 100 चक्रों के दौरान, यह बहुत कुछ सीख चुका है, और लाभ चार्ट आश्वस्त दिखते हैं। हालांकि, उदाहरण के तौर पर, 0, लंबे समय के कारोबार अधिक लाभदायक होते हैं, जो कि सबसे अधिक संभावना है कि हमारे दृष्टिकोण में समस्या है। फिर भी, प्रणाली को विरोधाभासी प्रारंभिक स्थितियों के बीच एक संतुलन पाया गया: परीक्षण सेट में कुछ सकारात्मक गतिशीलता सीखने में और अधिक महत्वपूर्ण है। आगे सीखने के लिए, चश्मा 278 पर हम देख सकते हैं, कि हमारी प्रणाली अधिक परिश्रम की गई। इसका मतलब है, हमारे पास अभी भी सीखने की प्रगति है: लेकिन परीक्षण सेट कमजोरी दिखाता है: यह एनएन के साथ एक आम समस्या है: जब हम इसे सीखने की शिक्षा देते हैं, तो इससे सीखना सीख जाता है, और कभी-कभी, यह बहुत अच्छी तरह से सीखता है डिग्री, जब यह परीक्षण सेट पर प्रदर्शन को खो देता है उस समस्या से निपटने के लिए, एक पारंपरिक समाधान का उपयोग किया जाता है: हम तंत्रिका नेटवर्क की तलाश करते रहते हैं। जो परीक्षण सेट पर सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है, और उसे बचाता है, पिछला सर्वोत्तम एक ओवरराइट करता है, हर बार नया शिखर तक पहुंच जाता है। यह वही तरीका है, जिसे हम एफएफबीपी प्रशिक्षण में इस्तेमाल करते हैं, सिवाय इसके कि हमें यह स्वयं करना है (कोड जोड़कर, जो एक परीक्षण सेट पर सबसे अच्छा तंत्रिका नेटवर्क की तलाश करता है, और सैवेन बुलाता है या न्यूरल नेटवर्क के वजन को निर्यात करता है फ़ाइल)। इस तरह, जब आप अपना प्रशिक्षण बंद कर देते हैं, तो आपके पास परीक्षण करने वाले सेट पर सबसे अच्छा कलाकार होगा और आपके लिए इंतजार करेंगे। यह भी ध्यान दें, कि यह अधिकतम नहीं है लाभ के बाद आप कर रहे हैं, लेकिन इष्टतम प्रदर्शन, तो एक परीक्षण सेट पर एक बेहतरीन कलाकार की तलाश में, सुधारों का उपयोग करने पर विचार करें विदेशी मुद्रा तकनीकी विश्लेषण के लिए आनुवंशिक एल्गोरिथ्म: अब आपको विजेता तंत्रिका नेटवर्क मिला है। आप तंत्रिका नेटवर्क के वजन को निर्यात करने के लिए, पिछले आलेख में वर्णित चरणों का पालन कर सकते हैं। और फिर उन्हें अपने वास्तविक समय ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म, जैसे मेटा ट्रेडर्स, ट्रेड स्टेशन और इतने पर उपयोग करने के लिए। वैकल्पिक रूप से, आप तंत्रिका नेटवर्क को अनुकूलित करने के अन्य तरीकों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। एफएफबीपी एल्गोरिथ्म के विपरीत, यहां आप सीखने और परीक्षण सेटों का उपयोग करने से अनुक्रम प्राप्त कर सकते हैं, और अनुक्रमिक सीखने को स्थानांतरित कर सकते हैं। कोर्टेक्स ऑर्डर कोर्टेक्स देखें डाउनलोड मूल्य सूची सूची इस साइट के लिए दृश्यता बहुत महत्वपूर्ण है। यदि आपको यह पसंद है तो कृपया इस URL से लिंक करें विदेशी मुद्रा एल्गोरिथम ट्रेडिंग की मूल बातें लगभग तीस साल पहले, विदेशी मुद्रा बाजार (विदेशी मुद्रा) टेलिफोन, संस्थागत निवेशकों द्वारा आयोजित ट्रेडों की विशेषता थी। अपारदर्शी मूल्य की जानकारी, अंतर-व्यापारिक व्यापार और डीलर-ग्राहक व्यापार और कम बाज़ार एकाग्रता के बीच स्पष्ट अंतर। आज, तकनीकी प्रगति ने बाजार को बदल दिया है। व्यापार मुख्य रूप से कंप्यूटर के माध्यम से किया जाता है, खुदरा व्यापारियों को बाजार में प्रवेश करने की इजाजत देता है, वास्तविक समय की स्ट्रीमिंग कीमतों में पारदर्शिता बढ़ जाती है और डीलरों और उनके सबसे परिष्कृत ग्राहकों के बीच अंतर काफी हद तक गायब हो गया है। एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण परिवर्तन एल्गोरिथम व्यापार का परिचय है। जो, विदेशी मुद्रा व्यापार के कामकाज में महत्वपूर्ण सुधार करने के दौरान, कई जोखिम भी प्रस्तुत करता है विदेशी मुद्रा बाजार और एल्गोरिथम व्यापार की मूल बातें देखकर, हम कुछ फायदे की पहचान करेंगे, एल्गोरिथम ट्रेडिंग ने मुद्रा व्यापार में लाया है जबकि कुछ जोखिमों का भी उल्लेख किया है। विदेशी मुद्रा मूल बातें विदेशी मुद्रा एक आभासी जगह है जिसमें मुद्रा जोड़े का उद्धरण मूल्यों के अनुसार अलग-अलग संस्करणों में कारोबार किया जाता है, जिसमें एक मुद्रा मुद्रा के संदर्भ में आधार मुद्रा का मूल्य दिया जाता है। दिन में 24 घंटे, सप्ताह में पांच दिन, विदेशी मुद्रा को दुनिया का सबसे बड़ा और सबसे अधिक तरल वित्तीय बाजार माना जाता है। इंटरनेशनल सेटलमेंट के लिए बैंक (बीआईएस) अप्रैल 2018 में दैनिक वैश्विक औसत व्यापार 2.0 खरब डॉलर था। इस व्यापार का थोक यू.एस. डॉलर, यूरो और जापानी येन के लिए किया जाता है और इसमें निजी बैंक, केंद्रीय बैंक, पेंशन फंड सहित कई खिलाड़ियों को शामिल किया गया है। संस्थागत निवेशक, बड़े निगम, वित्तीय कंपनियां और व्यक्तिगत खुदरा व्यापारियों हालांकि कुछ निवेशकों के लिए सट्टा व्यापार मुख्य प्रेरणा हो सकता है, विदेशी मुद्रा बाजार अस्तित्व का मुख्य कारण यह है कि लोगों को विदेशी वस्तुओं और सेवाओं को खरीदने के लिए मुद्राओं को व्यापार करने की आवश्यकता है विदेशी मुद्रा बाजार में गतिविधि वास्तविक विनिमय दरों को प्रभावित करती है और इसलिए किसी विशेष देश के आउटपुट, रोजगार, मुद्रास्फीति और पूंजी प्रवाह पर गहरा प्रभाव डाल सकता है। इस कारण से, नीति निर्माताओं, जनता और मीडिया के पास फ़ॉरेक्स बाजार में जो भी चल रहा है उसमें निहित स्वार्थ है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग की मूल बातें एक एल्गोरिथ्म अनिवार्यतः स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्य को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए विशिष्ट नियमों का एक सेट है। वित्तीय बाजार व्यापार में, कम्प्यूटर उपयोगकर्ता-निर्धारित एल्गोरिदम को मानदंडों के एक सेट के आधार पर ले जाते हैं जैसे कि समय, मूल्य या मात्रा जो ट्रेडों को बनाए जाते हैं जो कि बनाए जाते हैं। वित्तीय बाजारों में चार बुनियादी प्रकार के एल्गोरिथम व्यापार मौजूद हैं: सांख्यिकीय, ऑटो हेजिंग, एल्गोरिथम निष्पादन रणनीतियों और प्रत्यक्ष बाजार पहुंच। सांख्यिकी एक एल्गोरिथम रणनीति को संदर्भित करता है जो ऐतिहासिक समय श्रृंखला डेटा के सांख्यिकीय विश्लेषण के आधार पर लाभदायक व्यापार अवसरों के लिए दिखता है। ऑटो हेजिंग एक रणनीति है जो जोखिम के लिए व्यापारियों के जोखिम को कम करने के लिए नियमों को उत्पन्न करती है। एल्गोरिदमिक निष्पादन रणनीतियों का लक्ष्य एक पूर्वनिर्धारित उद्देश्य को निष्पादित करना है, जैसे बाज़ार प्रभाव को कम करना या व्यापार को शीघ्रता से कार्यान्वित करना। अंत में, प्रत्यक्ष बाजार पहुंच इष्टतम गति और कम लागत का वर्णन करता है जिसमें एल्गोरिथम व्यापारियों का उपयोग और कई व्यापारिक प्लेटफार्मों से जुड़ सकता है। एल्गोरिथम व्यापार के उप-श्रेणियों में से एक उच्च आवृत्ति व्यापार है, जो कि व्यापारिक आदेश फैलावों की अत्यधिक उच्च आवृत्ति की विशेषता है। हाई-स्पीड ट्रेडिंग व्यापारियों को बढ़ते मूल्य में परिवर्तन के मिलीसेकंड में ट्रेड करने की क्षमता देकर उन्हें महत्वपूर्ण फायदे दे सकता है। लेकिन यह कुछ जोखिम भी ले सकता है विदेशी मुद्रा बाजार में एल्गोरिथम ट्रेडिंग विदेशी मुद्रा बाजार में पिछले वर्षों के दौरान एल्गोरिदमिक व्यापार में ज्यादा वृद्धि अल्गोरिदम के कारण कुछ प्रक्रियाओं को स्वचालित कर रही है और विदेशी मुद्रा लेनदेन करने के लिए आवश्यक घंटों को कम करता है। स्वचालन द्वारा बनाई गई दक्षता इन प्रक्रियाओं को चलाने में कम लागत की जाती है। ऐसी ही एक प्रक्रिया व्यापारिक आदेशों का निष्पादन है एक एल्गोरिथ्म के साथ व्यापार प्रक्रिया को स्वचालित करना जो पूर्व निर्धारित मानदंडों पर आधारित ट्रेडों, जैसे कि निर्दिष्ट अवधि के समय या किसी विशिष्ट कीमत पर आदेश निष्पादित करना मनुष्य द्वारा मैन्युअल निष्पादन की तुलना में काफी अधिक कुशल है। बैंकों ने एल्गोरिदम का लाभ भी लिया है जो कि इलेक्ट्रॉनिक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर मुद्रा जोड़े की कीमतों को अपडेट करने के लिए प्रोग्राम किए गए हैं। ये एल्गोरिदम गति को बढ़ाता है जिस पर बैंक बाजार की कीमतों का उद्धरण कर सकते हैं, साथ ही मैन्युअल कामकाजी घंटों की संख्या को कम कर देते हैं, जो कीमतों का उद्धरण लेते हैं। कुछ बैंक कार्यक्रम एल्गोरिदम जोखिम के जोखिम को कम करने के लिए। एल्गोरिदम का उपयोग किसी विशेष मुद्रा को बेचने के लिए किया जा सकता है, जिसमें ग्राहकों के व्यापार का मिलान किया जाता है जिसमें बैंक ने उस विशेष मुद्रा की निरंतर मात्रा बनाए रखने के लिए समकक्ष राशि खरीदी थी इससे बैंक को उस मुद्रा को रखने के लिए जोखिम के पूर्व-निर्दिष्ट स्तर को बनाए रखने की अनुमति मिलती है। इन प्रक्रियाओं को एल्गोरिदम द्वारा काफी अधिक कुशल बनाया गया है, जिससे लेनदेन लागत कम हो सकती है। फिर भी, ये केवल ऐसे कारक नहीं हैं जो विदेशी मुद्रा एल्गोरिथम व्यापार में वृद्धि को चला रहे हैं। एल्गोरिदम तेजी से सट्टा कारोबार के लिए उपयोग किया जाता है क्योंकि उच्च आवृत्ति और एल्गोरिदम के आंकड़ों के विश्लेषण और निष्पादन आदेशों के संयोजन के कारण व्यापारियों को मुद्रा जोड़े के बीच छोटे मूल्य विचलन से उत्पन्न होने वाले मध्यस्थता अवसरों का फायदा उठाने की अनुमति मिलती है। इन सभी लाभों से विदेशी मुद्रा बाजार में एल्गोरिदम के बढ़ते उपयोग में वृद्धि हुई है, लेकिन एल्गोरिथम व्यापार के साथ आने वाले कुछ जोखिमों को देखते हैं। एल्गोरिथम विदेशी मुद्रा व्यापार में शामिल जोखिम हालांकि एल्गोरिथम व्यापार ने कई सुधार किए हैं, कुछ डाउनसाइट्स हैं जो विदेशी मुद्रा बाजार की स्थिरता और तरलता को खतरा दे सकते हैं। ऐसा एक नकारात्मक पक्ष बाजार सहभागियों की व्यापारिक शक्ति में असंतुलन से संबंधित है। कुछ प्रतिभागियों के पास अत्याधुनिक तकनीक प्राप्त करने का मतलब है जो उन्हें सूचना प्राप्त करने और दूसरों की तुलना में बहुत तेज़ गति से आदेशों को अंजाम देने की अनुमति देता है। सबसे अत्याधुनिक एल्गोरिथम तकनीक के संदर्भ में छप और कसौटी के बीच असंतुलन से बाजार में विखंडन हो सकता है जिससे समय के साथ तरलता की कमी हो सकती है। इसके अलावा, स्टॉक मार्केट और विदेशी मुद्रा बाजार के बीच मूलभूत मतभेद होने पर, कुछ ऐसे लोग हैं जो 6 मई, 2018 को स्टॉक मार्केट फ्लॅश क्रैश को बढ़ाए हुए उच्च आवृत्ति व्यापार से डरते हैं कि इसी तरह विदेशी मुद्रा बाजार पर भी असर पड़ेगा। चूंकि एल्गोरिदम विशिष्ट बाजार परिदृश्यों के लिए क्रमादेशित होते हैं, यदि वे बाजार में तेजी से परिवर्तन करने के लिए पर्याप्त रूप से पर्याप्त जवाब नहीं दे सकते हैं इस परिदृश्य के बाजारों से बचने के लिए बाजार की अशांति के दौरान निगरानी रखने और एल्गोरिथम व्यापार को निलंबित करने की आवश्यकता हो सकती है। हालांकि, इस तरह के चरम परिदृश्य में, कई बाजार सहभागियों द्वारा एल्गोरिथम व्यापार का एक साथ निलंबन के परिणामस्वरूप उच्च अस्थिरता और बाजार की तरलता में भारी कटौती हो सकती है। नीचे की रेखा हालांकि एल्गोरिथम व्यापार दक्षता बढ़ाने में सक्षम है, इसलिए व्यापारिक मुद्राओं की लागतों को कम करता है, यह कुछ अतिरिक्त जोखिमों के साथ भी आ गया है। मुद्राओं को ठीक से काम करने के लिए, वे मूल्य के कुछ स्थिर भंडार होने चाहिए और अत्यधिक तरल होना चाहिए। इस प्रकार, यह महत्वपूर्ण है कि विदेशी मुद्रा बाजार कम कीमत की अस्थिरता के साथ तरल रहे। जीवन के सभी क्षेत्रों के साथ, नई तकनीक में कई लाभ सामने आते हैं, लेकिन यह नए जोखिमों के साथ भी आता है। एल्गोरिथम विदेशी मुद्रा व्यापार के भविष्य के लिए चुनौती होगी कि जोखिम को कम करने के दौरान लाभों को अधिकतम करने वाले परिवर्तनों को कैसे स्थापित किया जाए। बाजार पर शेयरों की संख्या को कम करने के लिए एक कंपनी द्वारा बकाया शेयरों (पुनर्खरीद) की पुनर्खरीद। कंपनियों। टैक्स रिफंड एक व्यक्ति या परिवार को दिया गया करों पर रिफंड होता है जब वास्तविक कर दायित्व राशि से कम होता है। किसी विशिष्ट समय अवधि में किसी देश की सीमाओं के भीतर निर्मित सभी तैयार वस्तुओं और सेवाओं का मौद्रिक मूल्य। दर जिस पर माल और सेवाओं की कीमतों का सामान्य स्तर बढ़ रहा है और इसके परिणामस्वरूप, क्रय शक्ति का मर्केंडाइजिंग खुदरा बिक्री के लिए माल या सेवाओं को बढ़ावा देने का कोई कार्य है, जिसमें मार्केटिंग रणनीतियों, प्रदर्शन डिज़ाइन और अन्य शामिल हैं। एक अपेक्षाकृत छोटे बाजार पूंजीकरण के साथ स्टॉक को संदर्भित करता है छोटी टोपी की परिभाषा ब्रोकरेज के बीच भिन्न हो सकती है, लेकिन 8 एल्गोरिथम विदेशी मुद्रा नीतियों के प्रकार 2 साल पहले 12:10 पूर्वाह्न 12 नवंबर 2018 2 टिप्पणियों के रूप में वादा किया गया, एल्गोरिथम विदेशी मुद्रा व्यापार प्रणालियों पर मेरी श्रृंखला के अगले हिस्से की सराहना करता है। यह सुनिश्चित करने से पहले कि आप अॉॉओ एफएक्स ट्रेडिंग के बारे में क्या जानना चाहते हैं, इस बारे में पहले भाग की जांच करें, यह व्यापारिक दृष्टिकोण आम तौर पर उन लोगों के लिए अपील करता है जो व्यापार निर्णय लेने में मानवीय भावनात्मक हस्तक्षेप को खत्म करने या कम करने की कोशिश करते हैं। आखिरकार, क्रमादेशित निर्देशों का उपयोग करके सिग्नल खरीदें या बेच सकते हैं और आपके ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर सही निष्पादित किया जा सकता है। अमेजबॉल मेरे पैसे कहाँ हैं I पर हस्ताक्षर करें मैं अपने घोड़ों को पकड़ो, युवा पदुड़ अपनी मेहनत से अर्जित नकद वापस अपने बटुए में रखो और एल्गोरिथम व्यापार को समझने में थोड़ा और अधिक समय व्यतीत करें। शुरू करने के लिए, इस व्यापारिक दृष्टिकोण के विभिन्न वर्गीकरणों को देखें। एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियाँ इस्तेमाल की जाने वाली रणनीतियों के आधार पर अलगो व्यापार के आठ मुख्य प्रकार हैं। बहुत भारी, हह बेशक आप इन रणनीतियों का मिश्रण और मैच भी कर सकते हैं, जिससे कई संभावित संयोजन उत्पन्न होते हैं। सरलतम रणनीति में से एक बस बाज़ार के रुझानों का पालन करने के लिए है, तकनीकी संकेतकों द्वारा पूरी की गई शर्तों के आधार पर खरीदे गए या बेचने के आदेश के साथ। यह रणनीति वर्तमान में ऐतिहासिक और वर्तमान आंकड़ों की तुलना कर सकती है कि भविष्य में प्रवृत्तियों को जारी रखने या रिवर्स होने की संभावना है या नहीं। एक अन्य मूल प्रकार की अलगो व्यापारिक रणनीति का अर्थ उत्क्रमण प्रणाली है, जो इस धारणा के तहत संचालित होता है कि बाजार 80 समय से लेकर हो रहा है। इस रणनीति का इस्तेमाल करने वाले ब्लैक बॉक्स में ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके औसत परिसंपत्ति मूल्य की गणना की जाती है और वर्तमान कीमत की प्रत्याशा में औसत मूल्य पर लौटने के लिए ट्रेडों लेता है। कभी भी खबर का कारोबार करने की कोशिश करो खैर, यह रणनीति आपके लिए यह कर सकती है एक समाचार-आधारित एल्गोरिथम व्यापार प्रणाली आमतौर पर समाचार तारों पर आदी है, जो कि व्यापारिक संकेतों को स्वचालित रूप से उत्पन्न करती है, इस पर निर्भर करती है कि बाजार की सहमति या पिछले आंकड़ों की तुलना में वास्तविक डेटा कैसे निकलता है। जैसा कि आपने बाजार की भावना पर हमारे स्कूल के सबक में सीखा है। वाणिज्यिक और गैर-वाणिज्यिक स्थिति का इस्तेमाल बाजार में सबसे ऊपर और नीचे से निकलने के लिए भी किया जा सकता है। बाजार की भावना के आधार पर विदेशी मुद्रा नीतियां सीओटी रिपोर्ट या एक ऐसी प्रणाली का उपयोग कर सकती हैं जो अत्यधिक शुद्ध या लंबी स्थिति का पता लगाती हैं। मुद्रा पूर्वाग्रहों को मापने के लिए अधिक आधुनिक दृष्टिकोण सामाजिक मीडिया नेटवर्क को स्कैन करने में भी सक्षम हैं। अब हीर्स जहां यह सामान्य से थोड़ा अधिक जटिल हो जाता है एल्गोरिथम ट्रेडिंग में मध्यस्थता का उपयोग करना मतलब है कि सिस्टम अलग-अलग बाजारों में मूल्य असंतुलन के लिए शिकार करता है और उनसे लाभ कमाता है। चूंकि विदेशी मुद्रा मूल्य अंतर आमतौर पर माइक्रोप्रिप्स में हैं, इसलिए आपको काफी मुनाफा बनाने के लिए वास्तव में बड़े पदों पर व्यापार करना होगा। त्रिभुज मध्यस्थता, जिसमें दो मुद्रा जोड़े और दोनों के बीच एक मुद्रा क्रॉस शामिल है, इस वर्गीकरण के अंतर्गत भी एक लोकप्रिय रणनीति है। 6. उच्च आवृत्ति व्यापार जैसा कि नाम से पता चलता है, इस तरह की ट्रेडिंग सिस्टम बिजली की तेजी से चल रही है, मिलीसेकंड के मामले में संकेतों को खरीदने या बेचने और बेचने के कारोबार का संचालन करती है। ये आम तौर पर त्वरित मूल्य में उतार-चढ़ाव के आधार पर मध्यस्थता या स्केलिंग रणनीतियां का उपयोग करते हैं और इसमें उच्च व्यापारिक संस्करण शामिल होते हैं। यह बड़ी वित्तीय संस्थानों द्वारा नियोजित एक रणनीति है जो अपने विदेशी मुद्रा स्थितियों के बारे में बहुत गुप्त हैं। सिर्फ एक ब्रोकर के साथ एक विशाल लंबी या छोटी स्थिति रखने की बजाय, वे अपने व्यापार को छोटे पदों में तोड़ देते हैं और विभिन्न दलालों के तहत इनका निष्पादन करते हैं। उनका एल्गोरिथ्म अन्य बाजार सहभागियों को यह जानने से अलग रखने के लिए अलग-अलग समय पर इन छोटे व्यापारिक आदेशों को सक्षम भी कर सकता है, इस तरह से, वित्तीय संस्थान बिना किसी कीमत के उतार-चढ़ाव के सामान्य बाजार परिस्थितियों में ट्रेडों को अंजाम कर सकते हैं। जब ये बड़े ट्रेडों की बात आती है तो खुदरा व्यापारियों, जो ट्रेडिंग वॉल्यूम का ट्रैक रखते हैं, केवल हिमशैल के टिप को देख सकते हैं। अगर आपको लगता है कि आइसबेर्गिंग चुपके से है, तो चुपके रणनीति भी चुपके से है, पिछले कुछ सालों में ऐसा एक सामान्य अभ्यास रहा है कि कट्टर बाजार पर नजर रखने वाले इस विचार में हैक कर पाए और इन छोटे आदेशों को एक साथ इकट्ठा करने के लिए एक एल्गोरिथ्म के साथ आए। पता लगाएँ कि क्या एक बड़ा बाजार खिलाड़ी इसके पीछे है जैसा कि आपने शायद अनुमान लगाया है, इस तरह के परिष्कृत ट्रेडिंग एल्गोरिदम को डिज़ाइन करने में सक्षम होने के लिए वित्तीय बाजार विश्लेषण और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में यह एक ठोस पृष्ठभूमि लेता है। क्वांटिटेटिव विश्लेषक या क्ंटेंट को आम तौर पर सी, सी या जावा प्रोग्रामिंग में प्रशिक्षित किया जाता है, इससे पहले कि वे एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम के साथ आ सकें। अगर आप कुछ समय के लिए व्यापार कर रहे हैं या यदि आप हमारे स्कूल ऑफ पीपसोलॉजी में एक मेहनती छात्र थे, तो आप को हतोत्साहित न करें, हालांकि आपको पहले तीन या चार प्रकार के एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों को पहले से ही बहुत परिचित होना चाहिए। इस श्रृंखला के अगले भाग के लिए बने रहें, जैसा कि मैंने आपको नवीनतम घटनाओं और एल्गोरिथम एफएक्स व्यापार के भविष्य के बारे में बताया है। अगले हफ्ते तक विदेशी मुद्रा एल्गोरिथम ट्रेडिंग: इंजीनियर्स के लिए एक व्यावहारिक कथा जैसा कि आप जानते हैं, विदेशी मुद्रा (विदेशी मुद्रा) बाजार मुद्रा जोड़े के बीच व्यापार के लिए उपयोग किया जाता है। लेकिन आपको शायद पता न हो कि दुनिया में इसका सबसे तरल बाजार है। कुछ साल पहले, मेरी जिज्ञासा से प्रेरित था, मैंने मेटा ट्रेडर 4 ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर एक डेमो अकाउंट बनाकर और सिमुलेशन (नकली पैसे के साथ) बनाकर विदेशी मुद्रा व्यापार एल्गोरिदम की दुनिया में अपना पहला कदम उठाया। एक सप्ताह के कारोबार के बाद, आईडी ने मेरे पैसे को दोगुना कर दिया। अपनी सफलता से प्रेरित होकर, मैंने गहरा खोदा और अंत में कई मंचों के लिए साइन अप किया जल्द ही, मैं एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम (नियम सेट जो निर्धारित करता है कि आप को खरीदने या बेचने चाहिए) के बारे में पढ़ने में घंटे बिता रहे थे, कस्टम संकेतक बाजार मूड, और अधिक मेरा पहला ग्राहक इस समय के आसपास, संयोगवश, मैंने सुना है कि कोई व्यक्ति एक साधारण व्यापार प्रणाली को स्वचालित करने के लिए एक सॉफ़्टवेयर डेवलपर ढूंढने की कोशिश कर रहा था। यह मेरे कॉलेज के दिनों में वापस आ गया था जब मैं जावा (थ्रेड, सेमाफोरस और ये सभी कबाड़) में समवर्ती प्रोग्रामिंग के बारे में सीख रहा था। मैंने सोचा कि यह स्वचालित प्रणाली यह मेरे उन्नत डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम के काम से ज्यादा जटिल नहीं हो सकती है, इसलिए मैंने नौकरी के बारे में पूछताछ की और बोर्ड पर आया। ग्राहक MQL4 के साथ बनाया गया सिस्टम चाहता था। स्टॉक-संबंधित कार्यों के प्रदर्शन के लिए मेटा ट्रेडर 4 प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उपयोग की जाने वाली एक कार्यात्मक प्रोग्रामिंग भाषा। MQL5 के बाद से जारी किया गया है। जैसा आप उम्मीद कर सकते हैं, यह कुछ MQL4s के मुद्दों को संबोधित करता है और अधिक अंतर्निहित कार्यों के साथ आता है, जो जीवन को आसान बनाता है। ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म की भूमिका (मेटा ट्रेडर 4, इस मामले में) एक विदेशी मुद्रा दलाल के लिए एक कनेक्शन प्रदान करना है। दलाल तो बाजार के बारे में वास्तविक समय की जानकारी के साथ एक मंच प्रदान करता है और आपके buysell आदेश को कार्यान्वित करता है। विदेशी मुद्रा व्यापार के साथ अपरिचित पाठकों के लिए, डेटा फ़ीड द्वारा प्रदान की गई जानकारी को देखते हैं: मेटा ट्रेडर 4 के माध्यम से, आप इन सभी डेटा को आंतरिक समय के साथ एक्सेस कर सकते हैं, विभिन्न समय-सीमा में सुलभ: प्रत्येक मिनट (एम 1), हर पांच मिनट (एम 5) , एम 15, एम 30, हर घंटे (एच 1), एच 4, डी 1, डब्ल्यू 1, एमएन। वर्तमान मूल्य के आंदोलन को एक टिक कहा जाता है दूसरे शब्दों में, एक टिकट एक मुद्रा जोड़ी के लिए बोली या पूछ मूल्य में एक बदलाव है। सक्रिय बाजारों के दौरान, प्रति सेकंड कई टिकें हो सकती हैं। धीमी बाजारों के दौरान, टिक के बिना मिनट हो सकते हैं। टिकटिक एक विदेशी मुद्रा रोबोट की दिल की धड़कन है जब आप इस तरह के किसी प्लेटफॉर्म के माध्यम से ऑर्डर करते हैं, तो आप किसी निश्चित मुद्रा की एक निश्चित मात्रा में खरीद या बेचते हैं। आप स्टॉप-लॉस और ले-प्रॉफिट की सीमा भी निर्धारित करते हैं। स्टॉप-लॉस की सीमा अधिकतम रकम पीिप्स (कीमत भिन्नता) है जिसे आप व्यापार को छोड़ने से पहले खो सकते हैं। लाभ-लाभ की सीमा पीिप्स की राशि है जो आपके पास धन प्राप्त करने से पहले आपके पक्ष में जमा हो जाएगी। यदि आप व्यापार की मूल बातें (जैसे पीप, ऑर्डर प्रकार, फैल, स्लीपेज, मार्केट ऑर्डर और अधिक) के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो यहां देखें। क्लाइंट एल्गोरिथम ट्रेडिंग विनिर्देश सरल थे: वे दो संकेतक के आधार पर रोबोट चाहते थे। पृष्ठभूमि के लिए, बाज़ार के राज्य को परिभाषित करने और व्यापार के फैसले करने की कोशिश करते समय संकेतक बहुत मददगार होते हैं, क्योंकि वे पिछले डेटा (जैसे पिछले एन दिनों में उच्च मूल्य मूल्य) के आधार पर आधारित हैं। कई लोग मेटा ट्रेडर 4 में निर्मित होते हैं। हालांकि, मेरे ग्राहक की दिलचस्पी रखने वाले संकेतक एक कस्टम ट्रेडिंग सिस्टम से आए थे। वे हर समय इन कस्टम संकेतक के दो पहलूओं का व्यापार करना चाहते थे, और केवल एक निश्चित कोण पर। जैसा कि मुझे मेरे हाथ गंदे हो गए, मुझे पता चला कि MQL4 कार्यक्रमों में निम्नलिखित संरचना है: प्रीप्रोसेसर निर्देश बाहरी पैरामीटर्स ग्लोबल वैरिएबल इनइट फंक्शन Deinit फ़ंक्शन प्रारंभ कार्य कस्टम फ़ंक्शंस प्रारंभ कार्य हर MQL4 कार्यक्रम का दिल है क्योंकि यह हर बार बाजार चालित होने पर निष्पादित होता है (एर्गो, यह फ़ंक्शन टिकटिक प्रति एक बार निष्पादित करेगा)। यह आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली समय सीमा के बावजूद मामला है उदाहरण के लिए, आप एच 1 (एक घंटे) समय सीमा पर काम कर सकते हैं, फिर भी शुरू करने का कार्य प्रति टाइमफ़्रेम के कई हजारों बार निष्पादित होगा इस के आसपास काम करने के लिए, मैंने फंक्शन को एक बार प्रति यूनिट यूनिट निष्पादित करने के लिए मजबूर किया: संकेतक के मूल्यों को प्राप्त करना: संकेतकों और उनके कोणों के चौराहे सहित फैसले तर्क: ऑर्डर भेजना: यदि आप रुचि रखते हैं, तो आप संपूर्ण, गीथहब पर चलने योग्य कोड बैक-टेस्टिंग एक बार जब मैंने अपना एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम बनाया, तो मुझे यह जानना चाहिए: 1) अगर यह उचित तरीके से व्यवहार कर रहा था, और 2) अगर यह अच्छा था बैक-टेस्टिंग अतीत की घटनाओं के तहत एक विशेष (स्वचालित या नहीं) प्रणाली का परीक्षण करने की प्रक्रिया है दूसरे शब्दों में, आप वर्तमान के लिए एक प्रॉक्सी के रूप में अतीत का उपयोग करके अपने सिस्टम का परीक्षण करते हैं। एमटी 4 एक विदेशी मुद्रा व्यापार प्रणाली के बैक-टेस्टिंग के लिए एक स्वीकार्य उपकरण के साथ आता है (आजकल, अधिक पेशेवर उपकरण हैं जो अधिक कार्यक्षमता प्रदान करते हैं) शुरू करने के लिए, आप अपने टाइमफ्रेम को सेटअप करते हैं और एक सिमुलेशन के तहत अपने कार्यक्रम को चलाने के लिए उपकरण प्रत्येक टिक के बारे में जानना चाहते हैं कि प्रत्येक इकाई के लिए यह निश्चित कीमत पर खुलेगा, एक निश्चित कीमत पर बंद होना चाहिए और निर्दिष्ट ऊंचा और चढ़ाव तक पहुंचेगा। ऐतिहासिक कीमतों के खिलाफ कार्यक्रम की कार्रवाइयों की तुलना करने के बाद, आपको यह समझना होगा कि इसका निष्पादन सही ढंग से या नहीं है। निर्णय तर्क के साथ चुने गए संकेतक लाभदायक नहीं थे। बैक-टेस्टिंग से, आईडी ने कुछ यादृच्छिक समय अंतराल के लिए रोबोट्स रिटर्न अनुपात की जांच की, मुझे यह पता था कि मेरा ग्राहक इसके साथ समृद्ध होने वाला नहीं था, जो निर्णय लेने के साथ ही तय किए गए संकेतक, लाभदायक नहीं थे। एक नमूना के रूप में, 164 कार्यों के लिए प्रोग्राम को मैरियस विंडो पर चलाने के नतीजे यहां दिए गए हैं: ध्यान दें कि हमारी शेष राशि (नीली रेखा) अपने शुरुआती बिंदु से नीचे समाप्त होती है एक चेतावनी: यह कह रहा है कि एक प्रणाली लाभदायक है या लाभहीन हमेशा वास्तविक नहीं है अक्सर, सिस्टम (संयुक्त राष्ट्र) बाजार के मूड के आधार पर समय के लिए फायदेमंद होते हैं: पैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन, और इसके झूठ हालांकि, बैक-टेस्टिंग ने मुझे इस रोबोटों की उपयोगिता से सावधान किया था, मुझे अपने बाहरी मापदंडों के साथ चारों ओर खेलना शुरू होने पर मुझे आश्चर्यचकित किया गया था समग्र रिटर्न अनुपात में बड़ा अंतर देखा गया। यह विशेष विज्ञान पैरामीटर अनुकूलन के रूप में जाना जाता है। मैंने रिटर्न अनुपात पर बाहरी मापदंडों के महत्व का प्रयास करने और समझने के लिए कुछ कठिन परीक्षण किया और ऐसा कुछ किया: आप सोच सकते हैं (जैसा कि मैंने किया था) कि आप पैरामीटर ए का उपयोग करना चाहिए। लेकिन निर्णय के रूप में सरल नहीं है यह प्रकट हो सकता है विशेष रूप से, पैरामीटर ए की अनिश्चितता को ध्यान रखें: छोटे त्रुटि मानों के लिए, इसके बदले में नाटकीय परिवर्तन होता है दूसरे शब्दों में, पैरामीटर ए किसी भी अनिश्चितता के बाद से भविष्य के परिणामों की अधिक अनुमानित होने की संभावना है, किसी भी बदलाव से बदतर प्रदर्शन हो जाएगा लेकिन वास्तव में, भविष्य अनिश्चित है और इसलिए पैरामीटर ए की वापसी भी अनिश्चित है। सबसे अच्छा विकल्प, वास्तव में, अनिश्चितता पर भरोसा करना है। अक्सर, एक अधिकतम अधिकतम रिटर्न के साथ एक पैरामीटर लेकिन बेहतर पूर्वानुमान (कम अस्थिरता) उच्च रिटर्न के साथ एक पैरामीटर के लिए बेहतर होगा लेकिन खराब अनुमाननक्षमता। केवल एक चीज जिसे आप सुनिश्चित कर सकते हैं, वह यह है कि आप बाजार के भविष्य को नहीं जानते हैं, और आप सोच रहे हैं कि पिछले डेटा के आधार पर बाजार कैसे प्रदर्शन कर रहा है यह एक गलती है। बदले में, आपको इस अप्रत्याशितता को स्वीकार करना चाहिए। आप सोच रहे हैं कि पिछले डेटा के आधार पर मार्केट कैसे प्रदर्शन कर रहा है यह एक गलती है इसका जरूरी अर्थ यह नहीं है कि हमें पैरामीटर बी का उपयोग करना चाहिए, क्योंकि पैरामीटर ए के निचले रिटर्न पैरामीटर बी की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं यह सिर्फ आपको दिखाता है कि अनुकूलन पैरामीटर के परिणामस्वरूप हो सकता है कि भविष्य में होने वाले संभावित परिणामों की अधिक संभावना हो, और ऐसी सोच स्पष्ट नहीं है। कुल मिलाकर विदेशी मुद्रा एल्गोरिथम ट्रेडिंग नीतियां उस पहले एल्गोरिथम विदेशी मुद्रा व्यापार का अनुभव होने के बाद से, Ive क्लाइंट के लिए कई स्वचालित व्यापार प्रणालियां बनाई हैं, और मैं आपको बता सकता हूं कि हमेशा तलाशने के लिए कमरे हमेशा उपलब्ध हैं। उदाहरण के लिए, मैंने हाल ही में एक तथाकथित बड़ी मछली आंदोलनों को खोजने के आधार पर एक प्रणाली का निर्माण किया है, जो समय की छोटी, छोटी इकाइयों में विशाल पीप विविधताएं हैं। यह एक विषय है जो मुझे मोहित करता है अपने खुद के सिमुलेशन सिस्टम का निर्माण विदेशी मुद्रा बाजार के बारे में अधिक जानने के लिए एक शानदार विकल्प है, और संभावनाएं अनंत हैं For example, you could try to decipher the probability distribution of the price variations as a function of volatility in one market (EURUSD for example), and maybe make a Montecarlo simulation model using the distribution per volatility state, using whatever degree of accuracy you want. Ill leave this as an exercise for the eager reader. The Forex world can be overwhelming at times, but I hope that this write-up has given you some points on how to get going. Further Reading Nowadays, there is a vast pool of tools to build, test, and improve Trading System Automations: Trading Blox for testing, NinjaTrader for trading, OCaml for programming, to name a few. Ive read extensively about the mysterious world that is the Forex market. Here are a few write-ups that I recommend for programmers and enthusiastic readers: About the author View full profile raquo I have always wanted to learn about this. Thanks I studied a bit of market theory in college and learned about channel trading. I always thought that would be a good fit for algo trading since the strategy is recursive. Do you have any pointers on how to implement channel type of strategies (as opposed to Moving Average strategies) I39m sure you know this, but some (old) research shows that Exponential MA strategies make more and even out perform buy and hold strategies without taking into account tax advantages. Hi Rismay, thanks for commenting, about this: quotDo you have any pointers on how to implement channel type of strategies (as opposed to Moving Average strategies)quot There are many channel indicators out there (ie: Donchian, IREGR, and many more) also you can code your own channel indicator, once you have that you can make the ExpertAdvisor to make decisions based on whatever indicators you are using. The values of the indicators are referenced as a reverse zero point array oo..0 (ie: the most recent data would be in the position 0 of the indicator buffer). Andrew R. Young39s book is a good starting point to understand how indicators work. Awesome article thanks. Curious if you39ve engaged in the quantopian community Seems like a great way to get your feet wet Thanks for this awesome article Congrats Great post Rogelio Just wanted to share my experience as well :) Almost every trading book states, that most traders fails because of psychological factor, when they make exceptions from their own strategies, so as an engineer my only tought was that this is a perfect place for a software solution to avoid human inntervention to the trading system once you decide to start using it. I have spend one entire year of my career just by programming, testing and optimizing with past data every single strategy I was able to find online and on variuos different trading books. And you know what - none of them had constant profitability. And after reading a lot of blog posts etc. I came to the conclusion: We are living in a world where everyone can write his own trading robot and big trading corporations, banks etc. they are constantly analyzing all the markets by using not just strategies developed by some trading gurus but also machine learning algorithms deployed on super computers, who tries to find at least some patterns on every market. And here is the result: Once some pattern comes true at least for some period of time it emediatly turns in to no pattern, because everybody on this game are looking for these patterns. Once you see some pattern you place an order to buy or sell, your order pushes the market to the opposite direction you want it to go at least for a bit. But do not be naieve, if you see the pattern most probably a lot of other traders with hudge investmens sees this pattern as well so this time they are doing the same and you all lose your money all together. Think of it before you decide to become a trader with software engineering background. Hi Simanas, Thanks for the thoughtful comment. In a previous sketch of this article I described who the really smart players in this game are, and I mentioned the guys from Jane Street among others that play the role of middle-man and arbitrageurs in the market. We (The Editor, Charlie Marsh and Me) decided not to include that among another reflections that considered just that you are mentioning in this comment. All that being said, I like to believe that you can find an edge of the market if you use the correct tools and make the correct simulations using the proper variables. Thanks Thanks for commenting I haven39t engaged in that community it looks awesome to start programming and reuse the code offered there Good article Rogelio, In further reading, why would you suggest Ocami for programming instead of MQL4 or MQL5 or quotRquot or whatever I enjoyed this article as it is exactly the kinds of important big milestones I ran into. The project which started for a custom formula for several separate clients became a commercial product driven by user submissions. Now users can copy or sell their trades and copy trades from indicators in Meta Trader. sixtysecondoptions It39s called the Binary Options Auto Trader (BOAT for short) and only does Binary Options (2 results win or lose only). Juan Manuel Ramallo Can you try it whit horses. Forex robot are like set up a ROBOT in front of roulette. Bullion Invest - Invest 500 Return 350 daily for 50 days Program A: Receive Receive 70 daily for 50 days for every deposit made to the Standard Program. 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