Masjienleer

Humanisering outomatiese forex stelsels met masjien Leer Outomatiese forex stelsels te doen het voordele bo handleiding menslike handel. Outomatiese handel stelsel kan die Forex markte 24 uur per dag te monitor; outomatiese stelsels is heeltemal gedissiplineer word om die versameling van stelsel reëls en nooit verdwaalde; outomatiese handel stelsels is immuun teen gierigheid en vrees en emosie nooit beïnvloed hul handel besluite; outomatiese forex stelsels volg altyd die reëls geld bestuur gedefinieer word deur die gebruiker. Dit is egter blykbaar baie ironies dat hierdie basiese beginsels, wat die sterk punte van 'n stelsel te definieer, is ook baie keer sy ondergang. Forex robots kan die markprys aksie soos 'n mens nie te ontleed. Daarom, Forex Robots Tik Elke Handel dat 'n bepaalde stel omstandighede ontmoet. Menslike Handelaars meeste dikwels nie! Heersende sentiment beweer dat, uit al Forex-handelaars, slegs 'n klein persentasie is suksesvolle langtermyn. Die gekla syfers wissel na gelang van aangehaal die bron, maar die persentasies konsekwent gemiddelde in die 5% tot 8% bereik. In ooreenstemming met hierdie syfer, baie min Forex robots oorleef die toets van lewende rekening forex, met 'n skamele 1% tot 2% oorlewende meer as 'n paar maande voor hul heerskappy-stelle verouder, en die verliese begin ophoop. Die ideale oplossing is voor die hand liggend. Kombineer die dissipline en onvermoeide beskikbaarheid van 'n outomatiese forex robot met die gesonde verstand en ervaring van 'n suksesvolle menslike handelaar. Dit is in dié opsig dat die grootste deel van die baanbreker navorsing oor algoritmiese forex lê. Deur gebruik te maak van masjien leer om 'n algoritme sekere heersende menslike besluite wat 'n invloed handel inskrywing, bestaande stelsels vir handel Forex outomaties omgeskakel kan word onderrig. Sommige navorsing toon dat opleiding inskrywing taktiek met masjien leerstrategieë (Genetiese Programmering en neurale netwerke om 'n paar te noem) is aansienlik verbeter die werkverrigting van sisteme op buite-monster data. Hierdie gevolgtrekkings leen sommige vroeë geloofwaardigheid aan die idee van forex met behulp van masjienleer. Die konsep dat ons hier bespreek vertrek vanaf hierdie strategie in wat ons gebruik die leer tegnologie om stelle gehumaniseerd data op te lei in teenstelling met rou data voor 'n toestand. Deur gebruik te maak van hierdie datastelle, die leer raak hoekom het die mens hierdie handel te betree? teen nie die rou data ondersteuning begin van 'n handel nou? Wanneer die leer begin om te fokus op meer abstrakte data, die gevolglike stelsels is geneig om meer robuuste, raak of is geneig om beter in wisselende marktoestande as dié wat bloot poog om te identifiseer wen Forex ambagte van rou aanwyser data werk. Die konsep is dat basiese aanwyser voorwaardes 'n handelsmerk opset, byvoorbeeld, 'n vinnig bewegende gemiddelde kruisies 'n stadiger bewegende gemiddelde aktiveer. Die leer algoritme werk dan om hierdie set-ups met behulp van die opleiding is dit van menslike opleiding datastelle verkry filter. Die outomatiese handel stelsel sê, 8220, Op grond van wat Ive geleer het uit my kundige menslike onderwyser, beteken dit set-up lyk soos 'n goeie deal 8221?; In plaas daarvan om, 8220; Die computational gevolg deur gebruik te maak van al die empiriese data is groter as die gedefinieerde veranderlike, kry in of uit 8221?; Om op te som, die toepassing van masjien leer strategieë om menslike taktiek vir outomatiese forex stelsel ontwerp leer, kan baie meer doeltreffend in die vervaardiging van robuuste Forex stelsels as deur gebruik te maak van die tegnologie in 'n poging om die mark rigting voorspel word. In toekomstige artikels sal ek uitbrei op hierdie metode en verskaf inligting oor programme en tegnologie wat beskikbaar is om hierdie konsepte in diens.