외환 최적화 v2 (7)

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Gordago, 외환. : 외환 최적화 외환 최적화 -, 외환. ,,. :. 외환 최적화, 외환 최적화. 외환 최적화, 외환 최적화. /. . ,,. . ,. ,,, (),,,. . ,, : API. , 외환 최적화. : 외환 최적화 오픈 소스. 2.7 파괴 : 체크 아웃 trac. gordago. ru/svn/tags/2.7/ 2.8 SVN, : svn의 체크 아웃 trac. gordago. ru/svn/trunk/ 라이트 업데이트가 개발 라이트 업데이트를 개발 -. ,,. ,,. - LiteUpdate LiteUpdate을 개발한다. 언어 편집기 언어 편집기 -. LanguageManager () 언어 편집기 (). . : :이 기사에서는 FOREX 거래에 대한 481,186,408 SnowCron SnowCron 신경 회로망 : 전체 신경망 거래 시스템을 구축하기 위해 신경망 소프트웨어의 사용의 예 gordago 닷컴 ICQ에서 정보. 이 예는 내장 된 스크립트 언어 텍스를 사용합니다. 그래서 먼저 스크립트 언어 설명서를 읽어 보시기 바랍니다. 당신은 외환 거래에 대한 신경망 (코어 텍스 신경망 소프트웨어) 사용의 전체주기를 찾을 수이 무료 온라인 튜토리얼에서는 FOREX 트레이딩 전략을 만들 신경망을 사용하여 (또는 주식 시장 거래. 아이디어는 동일합니다). 당신은 인공 신경망에 대한 입력을 선택하는 방법을 배우게됩니다. 어떻게 출력으로 사용할 것인지를 결정합니다. 당신은 신경망 (신경 세포의 수)와 외환 거래 시스템의 구조 모두의 신경 네트워크 최적화를 수행 할 수 있도록 스크립트를 사용할 준비의 예를 찾을 수에 존재하지 않는 마지막으로 (부분 (손실 등 중지) 대부분의 튜토리얼), 당신이 다음에 무엇을 배울 것입니다. 결국, 코어 텍스 신경망 소프트웨어는 실시간으로 거래를 할 수 없어, 당신은 무역 역, MetaQuotes 또는 메타 트레이더 같은 것을 사용해야합니다. 어떻게 당신의 마음에 드는 거래 플랫폼에 포트 코어 텍스에서 FO​​REX 거래 시스템에 당신은 DLL을, ActiveX 컨트롤 및 대답은 NO입니다 낮은 수준의 프로그래밍을 처리해야합니까. 피질 신경망 소프트웨어 거래 플랫폼의 스크립트 언어로 쉽게 포트 결과 (훈련) 신경망을 허용 기능을 사용하기 쉽게되어 있습니다. 아니 DLL을, DDE, 액티브 또는 다른 낮은 수준의 솔루션 - 모든 것이 평범하고 단순하다. 중요 사항 :이이 거래하는 방법을 튜토리얼 아닙니다. 대신, 어떻게 피질 신경망 소프트웨어를 사용하도록 지시합니다. 하지만 당신은 여전히​​ 당신의 자신의 거래 시스템을 발명 할 필요가있다. 우리가 여기서 사용하는 사람은 거의 출발점이며, 그대로 t 외환 거래 전략으로 사용할 수 shouldn. 이 책의 아이디어는 당신이 당신의 선택의 거래 플랫폼을 NN 기반 거래 시스템을 만들고 포트로 가르치는 것입니다. 이 예는, 그러나, ovesimplified이며, 단지 거래 원리의 예시로 사용될 수있다. 같은 방법은, 여전히 많은 튜토리얼에서, (시장이 변경으로) 더 이상 잘 작동하지 않습니다 발견 할 수 있지만 MACD 거래 시스템은 기계적인 거래에 대한 지표를 사용하는 좋은 예이다. 두 단어에서 : 자신의 분석을한다. 또 다른 중요한 참고 사항 : 튜토리얼은 예, 그 중 많이 사용합니다. 여러분의 인생을 더 쉽게하기 위해, 나는 그들 모두, 단지 단편 포함했다. 그러나 그것은 더 이상 텍스트를합니다. 또한, 나는 맨 처음, 서투른, 외환 거래 시스템에서려고하고있다. 고급에, 때마다 무엇을 개선 이유 있었다 설명. 환자, 또는 당신이 필요로하는 섹션으로 바로 이동합니다. 최종 중요한 참고 :이 텍스트를 작성하는 동안 코드는 돌에 새겨진 것이 아닙니다, 그것은 변경 될 수 있습니다. 스크립트 파일의 최종 버전은 코어 텍스 아카이브에 포함되어 있습니다. FOREX BUY / SELL 신호의 함정 : 코어 텍스 신경망 소프트웨어 사용자 설명서의 간단한 예제 문제 란 우리는 aftifficial 신경망의 간단한 예제를 사용했다. GENZ 주식의 가격을 예측. MSFT. TXT 다음, GENZ 조금 짧은으로이 방식에 어떤 문제가 있는지 확인하려면들 (학습 세트에 800 레코드를 사용하는 대신 GENZ. TXT의, MSFT. TXT를 사용하여, 같은 간단한 예제를하자. TXT). 이 패턴 인식 신경망을 호출 무엇을 배우고있다 : 미래 가치의 이유 신경망 예측 첫 번째 장소에서 수행 할 수있는 대답은 무엇입니까 : 이유는 분명 될 것입니다 왜 자신에게 물어 경우는 t 작동 같으면 . 패턴을 인식하고, 이 패턴에 숨겨진 논리가있는 경우 (동일한 논리)를 심지어 새로운 패턴을 인식한다. 같은 논리 - 즉, 트릭이야. 심지어 하나, 그러나 여기 세 가지 문제 없습니다. 테스트 부분에서 - 당신이 마이크로 소프트의 주가를 보면 첫째, 당신은 학습 우리의 데이터의 일부가 옆에 추락 한 것을 알 수 있습니다. 그래서 논리가 변화 한 것이 가능하다. 둘째, 더욱 중요한 - 100, 다음 1 ~ 3 범위에서 뭔가를 제시 - - 우리가 범위 (10)의 신경망을 teached 경우, 당신이 볼 수있는 패턴이 무엇인지 서로 다른 패턴 (10)이다 20, 30, 왜냐면 - - 우리 10에 의해 분할이 능력이 제로로 끝나는 번호가 표시 될 때 때문에 1, 2, 3은 인간과 유사. 이는 데이터의 전처리라고하며, 기본적으로 NN 그것을 할 수있는 것이다. 우리는 물론 그것을 가르 칠 수 있습니다. 무엇인가가 정확히 우리가 그것을 가르 칠 필요하면이 세 번째이며, 가장 중요한 하나. 우리는 우리는 우리가 외환 구매 판매 신호입니다 필요한 것은 상관 없어 가격 예측이 필요하지 않습니다. 이제, 우리는)​​ 동일한 범위에서 우리의 입력 (학습 및 테스트)를 모두 가질 필요가 잠깐, 우리는 b)는 우리가 그래서 지표 빙고를 부르는 그 t를 ISN 그것을 기반으로 거래 의사 결정을 할 수 있어야합니다, 그것은 우리가하려고하는 것이있다 - 우리는 지표를 구축 할 것입니다 입력으로 NN에 공급하기 위해, 우리는 지표 값이 아닌 우리의 첫 번째 예에서 가치가 주가의 예측을 얻을 것을 시도 할 것이다, 우리는 것 디스크에서로드 주식 시세는 신경망 파일을 열고 학습을 시작 - 모든 자동 모드. 새 스크립트 파일을 작성 (또는 피질 신경망 소프트웨어 아카이브와 함께 일을 열)하고 nn. tsc을 주식에 문의하십시오. 우선, 우리는 MSFT. TXT 파일에서 가격 값을 다운로드해야합니다. 우리는 (아래 참조) CLV 표시기를 사용하지만, 그것을 계산하기 위해, 우리는 단지 가까이를 들어, 높고 낮음에 대한 분할 조정 값을 필요로 할 것입니다. 여기를 얻는 방법이다. 첫 번째 줄은 strStockPath 변수의 경로를 지정 nn. tsc, 1 부 주식은 물론, 당신은 당신의 데이터 파일이 다른 디렉토리에있는 경우, 편집해야합니다. 이 경로 (Cortex. exe 파일의 위치에 대하여)이 상대적 아니라고 번째 행에서는 지정. 테이블 LOADER 경로, 출발 선, 1 빈 문자열 수신 - 첫 번째 행 (열 이름), 파일의 바닥 글 라인 (MSFT. TXT의 마지막 행은 데이터를 포함하지 않음)의 일부를 건너 뛸를, 그것은이다 또한, 열 번호 0을로드 (및 arrDate 호출) 지시 2 (arrHigh), 3 (arrLow), 4 (ARRC), 6 (arrClose). 표 로더의 전체 설명은 속어 참조 설명서를 참조하십시오. 그 다음 우리는 닫기에 의해 조정 나누어 분할을 계산하고 낮은 및 높은 조정이 값을 사용합니다. 우리가 마지막을 할 동안 MSFT. TXT 파일은 FIRST 최신 데이터가 포함되어 있습니다. 다음으로, 우리는 지표를 작성해야합니다. s는 실제 생활에서 나는 아마 NN 입력으로 하나 이상의 지표를 사용하는 것이 있지만 닫기 위치 값 표시가 될 것입니다, 가정 해 봅시다. 닫기 위치 값 표시가 CLV과 같이 계산된다 (-) 저 - (닫기 (하이 - 닫기)) / (높음 - 낮음), 간격을위한 곳, 닫기 낮은과 높은, 반드시 하나의 바. 우리는 0에서 원하는 것을 주 - 쉽게 우리의 NN의 범위를 정상화 할 수 있도록, 1 범위 (인, 다시 0-1). 주식 nn. tsc, 3 부 다음으로, 우리는 지연 파일을 작성해야합니다. 2. 9 (파일 기능에 대한 자세한 내용은 속어 참조 가이드를 참조)의 사용은 1과 동일 지연 보자. 주, 코어 텍스의 NN 대화 상자가 자동​​으로 간단한 시차를 생성 할 수 있음 (당신은 생성 지연 버튼을 사용할 수 있습니다). 그러나 나중에이 문서에서, 우리는 복잡한 시차 작업을하려고, 그래서 우리는이 작업을 처리 할 수​​있는 코드를 작성해야합니다 (즉, 그들은 어떤 1, 2, 3 만 1, 3, 64되지 않습니다) 좀 더 유연한 방법. , 제 4 부 지연 파일을 갖는, 우리는 우리의 첫 번째 신경 네트워크를 만들 수 있습니다 nn. tsc 주식. 이 기능은 매개 변수를 많이 걸립니다, 그래서 자르합니다. 그러나, 코드는 실제로 간단하다. 당신이 아주 나쁜 코딩 연습이 될 것이라고, 당신은하지만, 대신 코드에서 meaningfull 이름으로, 숫자를 처리 할 수​​ 있다고 생각하면 그건 그렇고, 이 코드의 대부분은 제거 할 수 있습니다. 우리가 신경 네트워크와 데이터 지연된 파일이 후 주식 nn. tsc, 지금 제 5 부, 우리는 네트워크를 가르 칠 필요가있다. 래그 파일 (MSFT의 ind. lgg)는 1074 레코드를 가지고, 그래서 학습 세트로 (800)를 사용하는 것이 합리적이고, 테스트 세트로 남아 274. 당신은 물론, 네트워크 파일을 열 수 있고, 학습 탭에서 실행 버튼을 클릭합니다. 이 고급 피질 신경망 소프트웨어 프로그래밍에 대한 소개는하지만, 의 대신 스크립트 언어에 내장 속어를 사용 할 수 있습니다. 다음 코드는 앤 NN 설정으로 모달 대화 상자가 나타납니다. 당신은 실행 버튼을 클릭의 권한을 가지고 싶다면, 당신은 다음, 이 경우 대화 상자가 사용자의 입력을 기다리는의 bStartLearning가 0이 될 수 nn. tsc, 부 (6) 주식을 변경해야합니다, 또는 한 것으로, 참고 학습은 aytomatically 시작됩니다. 1에 해당하는 경우는 OK 버튼을 클릭하여 대화 상자를 닫습니다 경우 bResumeScript는 스크립트를 다시 시작합니다. bReset 학습이 시작되기 전에 네트워크를 재설정하는 데 사용됩니다. 스크립트를 실행하고 1,000을 초과하는 시대 카운터 기다린 다음 중지를 클릭하십시오. 적용 탭으로 이동하고 적용을 클릭합니다. 이것은 원래의 입력 - 출력 및 NN-발생 예측을 모두 포함, 당신은 쉽게 서로 그들과 compate을 그릴 수있는이 방법을 NN을 통해 전체 데이터 세트 (학습 및 테스트 모두)를 실행하고,.APL 파일을 만듭니다 . 에 CLV (마우스로 선택하는 동안 Ctrl 키를 누른 상태로) 찾아보기 파일을 클릭 MSFT ind. apl 파일을 선택, 출력 탭으로 이동, 선택 필드는 다음 CLV 및 NN을 왼쪽 목록 상자에서 아니오를 선택하고 오른쪽 목록 상자. 우리의 예측이 얼마나 좋은 볼 차트를 클릭합니다. 잘. 그것은 우리가 그것을보고 말할 수있는 것과, 더 많거나 적은 좋다. 그럼에도 불구하고, 아무것도 특별한. 이렇게하면 속어 스크립팅 방법과 코어 텍스의 일상적인 작업을 자동화하는 방법으로 수행 할 수있는 단지 예이다. 그러나, 지금까지, 우리는 당신이 t 손으로 할 나오지 않았어 아무것도하지 않았다. 잘. 거의 아무것도 때문에 당신은 말과 함께, 사용자 정의 지연 파일을 만들려면 CLV-100, CLV-50, CLV-25. 열, 당신은 속어 사용해야합니다 (또는 Excel을.), 스크립트없이 피질에서 할 수 없기 때문에. FOREX 트레이딩 전략 : 여기에서 최적화 할 수있는 것은 우리의 다음 문제입니다. 우리가 잘 생긴 예측을해야합니까, 또는 우리가 문제는 이상한 것 같다 이익 무역, 그러나 다만 잠시 동안 그것에 대해 생각하는 데 사용할 수있는 일을해야합니까. s는 우리가 아주 좋은 1 시간 예측 있다고 가정 해 봅시다. 95 정확한. 그럼에도 불구하고, 가격은 내가 두려워, 아니 너무 멀리 한 시간 안에 얼마나 멀리 갈 수 있습니다. 만약 다소 부정확 10 시간 예측을하는 경우의 상황과 비교. 그것은이 질문에 대답하기 위해 더 좋을 것입니다, 우리가 실제로 거래를해야 할 두의 NN에 의해​​ 생성 된 평균 오류의 단순 비교가 도움이되지 않습니다. (동일한 문제) 번째 부분은 우리가 좋은 예측을 정의하는 방법이다. s는 우리가 네트워크를 가지고 있다고 가정 해 봅시다, 즉 정확한 75 인 예측을 생성합니다. 100 정확한 예측을 생성하는 NN에 비교. 마지막으로 하나 더있다. 지금, 그 신호는 우리가 원하는 출력으로 사용되는 신호 근처에 아무 곳에도 없기 때문에 우리는 매우 부정확 네트워크가됩니다 (10)에 의해 100 정확한 NN의 출력 (예측)을 나눈다. 그럼에도 불구하고, 그것은 사용할 수 있습니다 같은 방법으로 우리가 100 정확한 NN을 사용, 우리가 할 일은 적어도에, 10 참조로 증식의 NN이 평균 차 오류 및하지의 상관 관계를 조정하여, 생성된다, 그래서 실제 재고 / 외환 거래에 사용하는 경우 이론, 더 나은 NN은 가난한 결과를 표시 할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 거래를 사용하는 우리의 NN을 테스트하기 위해, 이 NN가 다른 하나보다 더 나은 경우, 결정이 거래 (이익과, 드로)의 결과를 사용할 필요가있다. 의 그것을 할 수 있습니다. s는 프로그램을 만들어 보자, 그는 NN 미세 조정하는 데 사용할 수 있습니다, 이 시간은 미세 조정에 의해, 우리는 거래의 결과를 의미합니다. 신경망 무역 : 우리 피난처 t은 어떤 정지 기준을 지정했기 때문에 약간 짧은 메모 우선, 위의 예에서, 자동 학습, 중지하지 않습니다. 대화 상자에서, 또는 CREATE NN 함수에서, 당신은 분을 제공 할 수 있습니다. 오류 (윈이 도달하면, 중지 및 bResumeScript 1로 설정하면, 대화 상자가 닫히고 스크립트 재개). 또한 요 시대, 또는 둘 모두의 최대 수를 제공 할 수 있습니다. 나는 학습을 볼 계획하고 있기 때문에, 적어도 항상 아래의 예에서 사용하고 있지 않다 그리고 내가 NN 준비가 생각하면 STOP을 클릭합니다. 당신이 완전 자동 모드에서 작업을 수행하려는 경우, 이 매개 변수에주의를 기울이십시오. 둘째. 하나의 방법은 네트워크가 작고보다 신속하고 정확하도록, 작은 네트워크로 시작하고, 뉴런으로는 신경 S 사이즈를 증가시키는 것이다. Obwiously 입력 뉴런의 수 (하지만, 너무을 다를 수 있음)를 입력 데이터 열들의 수에 의해 결정되며, 출력 뉴런의 수는 반드시 출력 데이터 열 (일반적으로 하나의 수와 동일하지만, 안 ). 이것은 우리가 숨겨진 층 (들)의 뉴런의 수를 최적화해야하는 것을 의미한다. 내가 언급 한 바와 같이 또한, 우리가 정말 t을 돈 사용할 데이터 알고있다. CLV-15 우리는 CLV-256은이 같은 NN에서 둘 다 사용하는 것이 더 좋을 것이다, 또는 CLV-256은 다른 시도 중첩 된 사이클을 사용하여 우리의 성능을 망칠 추가 할 필요합니까 우리의 예측의 정확성을 증가 (15 일 지연)합니다 입력 매개 변수 수행 할 수 있습니다 우리는 주식 데이터합니다 (NN을 위해, 주식과 외환 사이에 차이가없는, repeate 날 수 있도록 그것을했던 NN 만들기, 같은 방법으로, 그냥 내가 고품질의 데이터 파일의 부부가 일어났다 )이 텍스트를 쓰는 동안 내가 처리 할 FOREX. 시차의 다른 조합을 시도해보십시오. 은닉층 뉴런의 다른 번호를보십시오. . 다른 지표와 다른 조합. . 등등. 당신은 가능한 모든 매개 변수의 모든 가능한 조합을 시도 할 경우, 당신은 상관없이 컴퓨터가 얼마나 빨리, 당신의 결과를 얻을하지 않습니다. 다음, 우리는 최소한으로 계산을 줄이기 위해 트릭의 몇 가지를 사용합니다. 덧붙여서 하나 숨겨진 뉴런에서 시작할 경우 의해 NN을 테스트하는 경우, 다음 (예측 품질) 또는 이익 (2, 3으로 증가시키고, 그래서, 일부 포인트에서 에러 것을 보일 수도 아래로 이동하기 시작합니다)을 사용하여 거래, 당신은 당신의 승자가. 불행하게도, 나는 첫 공연 피크 이후에는 두 번째가 없을 수 있다는 것을 입증 할 수있다. 이는 오류 같이 갈 수 있다는 것을 의미한다 (100), 30, 20, 40, 50 (이것은 오른쪽 단지 최소이었다), 그리고 30, 20, 10, 15 (두 번째 최소). 우리는 모든 합리적인 숫자를 테스트 할 수 있습니다. 제삼. 최적화는 양날의 칼이다. 당신은 당신의 코드를 통해-최적화하면, 당신이 그것을 미세 조정하는 데 사용되는 데이터를 외부에서 작동하지 않을 수 있습니다. 나는이 함정을 피하기 위해 최선을 다할 것입니다. 당신이 당신의 코드 또는 NN에 추가 최적화를 수행하려는 경우, 당신은이 방법의 숨겨진 문제에 대한 자세한 내용은 인터넷에서 연구를 수행하는 것이 좋습니다. 또한, 나는 이익 곡선의 부드러움에 약간의 관심을 지불 할 예정이다. 덜 위험으로 0, -500, 1000, -100, 10000이 잘 될 수있다처럼 보이는 이익 만 이익 0, 100, 200, 300, 400는 것이 좋습니다. 우리는 나중에 얘기 할 수 있습니다. 마지막으로, 이 예를 들어 우리는 오히려 주가보다 FOREX을 사용하는 것입니다. 윈의 관점에서 차이가없고, 내 관점에서 - 외환 거래 훨씬 더 재미이다. 당신이 주식을 선호하는 경우, 코드는 쉽게 수정할 수 있습니다. 외환 트레이딩 전략은 첫째로 재생, s는 우리의 코드를 쉽게 미래에 최적화 될 수있는 하나의 프로토 타입을 만들 수 있습니다. 무역 신경망을 사용하고 차트 (무역 번호에 대한 이익)를 생산하는 거래 시스템을 될 것입니다. 그것은 또한 우리의 거래 시스템의 안정성의 척도로, 삭감을 계산합니다. 외환 윈의 01.tsc, 1 부 여기에 가장 큰 차이점은 우리가 대신 프로그램의 메인 블록에있는 모든 코드를 삽입의 함수를 사용하는 것입니다. 이 방법은 관리하기가 훨씬 더 쉽다. 둘째, 우리는 TestNet 기능을 가지고있다. 나는 거래의 매우 간단한 알고리즘을 사용하고 있습니다. 그것은 dSellLevel를 횡단 할 때, 내가 판매하고, 나는이 구매하고, 1 구간 (CLV의 우리의 버전이다) 때문에 표시가 dBuyLevel를 교차 할 때 (위의 코드를 참조 참조) - CLV 표시등이 0으로 제한됩니다. 물론, 그것은 가장 거래 전략은 아니지만 (지금의 경우) 우리의 목적을 위해 수행된다. 당신이 그것을 개선하려는 경우, 여기에 몇 가지 포인터입니다. 첫째, 당신은 시장에서 항상 아니라, 시스템을 가지고 할 수 있습니다. 둘째, 거래 결정을 거의 예측 지표에 기초하여 이루어지는 것이 그래서 어쩌면 하나 이상의 입력으로하여 표시하고, 하나 이상의 NN을 사용할 수있다. 우리는 나중에 거래 알고리즘에 몇 가지 개선 사항을 추가합니다. 우리는 FOREX 거래의 일부 표준 가정을 사용 스프레드는 5 점이며, 100 leverade입니다 분. 많은 100 (미니 FOREX)입니다. s는 우리의 거래 시스템을 살펴 보자. 다시 한번, 그것은 너무 간단하게 설명한 것입니다. 중요한 참고 : TestNn ()가 마지막이라고하고, 그 시점에 생성 된 모든 변수에 액세스 할 수 있습니다. 당신은 내가 그것을 초기화하지 않고, 사용하고 변수를 볼 수 있다면, 아마이 NewNn (), TeachNn () 또는 TestNn 이전에 호출 된 다른 기능 ()에서 초기화 된 것을 의미한다. 일을 더 쉽게하기 위해, 의견은 코드에 배치됩니다. 외환 윈의 01.tsc, 일부 삭감에 대한 2 몇 마디. 거기를 계산하는 몇 가지 방법이 있고, 우리는 내가 가장 정직을 고려 무엇을 사용하고 있습니다. 삭감 우리 시스템의 불안정성의 척도이다. 기회가 무엇인지, 그것이 돈을 풀 것이라는 이익이가는 경우 초기 량은 1000입니다 말할 수 있습니다 (100)는 (100, 200, 100는 다음 삭감이 0.1을가는 경우, 200, 300, 400 삭감은 0입니다 10) 우리는 단지 1200) 1100 초기 보증금 (1/10에 상당하는 금액을 잃었있다. 난 강력하게 큰, 드로와 거래 시스템을 사용에 대해 조언을 것입니다. 또한, 여기에서 I는 많은 변수의 크기와 함께 사용할 수있는 삭감을 사용한다. 그러나, 전자 책과 함께 제공되는 실제 샘플에서, 다른 버전을 볼 수 있습니다 : 당신이 볼 수 있듯이, 우리가 항상 삭감을 계산하기 위해 1000 (초기 량)를 사용합니다. 우리는 항상 (아직 돈 관리) 동일 로트 크기를 사용하기 때문에, 평균 이익은 일정해야 우리가 이미 우리의 계정에 축적 얼마나 많은 돈을 차이는 없다 : 그 이유는 간단하다. 이 경우에 더 나쁜 가능한 시나리오는 다음과 같습니다 처음부터 우리가 돈을 잃어버린하는 (1000 계정). 우리가 삭감을 계산하기 위해 1000를 사용하는 경우, 우리는 더 삭감을 얻을 것이다. 이것은 우리가 우리 자신을 속일 수 없습니다 도움이 될 것입니다. 예를 들어 말하자면, 우리는 몇 시간 동안 거래, 우리는 우리의 계정 만 있습니다. 그 다음 우리는 약간의 돈을 풀어, 우리는 지금 8000있다. 그 다음 우리는 회복 12,000을 가지고있다. 좋은 거래 시스템 아마 아닙니다. 그것은 매우 중요하다로들, 다시 논리를 반복하자 (우리가 돈 관리를하고 시작하면 그것은 더욱 중요해질 것이다). 우리는 고정 된 크기를 많이 사용하여 무역. 그래서, 통계, 보장은 우리가 단지 1000있을 때 최대 손실, 맨 처음에 발생하지 않습니다, 이 없다 그리고이 발생하는 경우, 우리는 -1000 (10000 - 8000)가됩니다 거래 시스템이 너무 아마 그래서, 위험한. 우리가 돈 관리에 대해 말할 때 (아마이 아닌이 텍스트), 우리는 계산을 드로우하는 다른 방법을 사용해야합니다. 나는 높은 및 판매를 사용하여 구입하고, 낮은 사용 : 즉이 거래 시스템에, 나는 더 가능한 시나리오를 사용하고 있습니다. 많은 테스터는 이러한 규칙을 따르 및 히스토리 데이터에 잘 작동 거래 시스템을 생성하지 않습니다. 그러나 현실에서, 이러한 거래 시스템은 매우 저조한 실적을 가지고있다. 왜 가격 표시 줄을 살펴보십시오. 그것은 열기, 고, 저와 닫기를 가지고있다. 당신은 가격이 줄 번호 그래서 내부 이동 상황, 알고 계십니까, 거래 시스템 (가격 표시 줄의 맨 아래에, 매수 신호를 생성의 말을하자 내가 dLotSize을 사용하고 dLow 참고 (100 0.1 많은 동일 경우) . 로트 크기는 당신이 가지고있는 돈에 따라 계산하면 분명히, 실제 거래에서, 당신은 크게 도움이됩니다, 같은 : 외환 윈 01.tsc, 부 (3) 그러나, 우리가 그리고에 대한 거래하지, 여기에 테스트를하고있다. 테스트, 우리는 몇 가지 긍정적 인 기울기, dLotSize 100 우리가 직선을 얻을 것이다, 이것은 많은 크기가 동일한 경우 이상적인 상황에서 (이렇게하는 것이 훨씬 쉽다. 이익 곡선이 부드럽게 방식을 볼 수, 무엇보다도 필요 조정 로트 크기의 경우에 우리는 지수를 얻을 것이다 동안 우리가 마지막으로 수행 한 후, 그. 아직 나중에이 텍스트에서, 우리는 우리의 거래 시스템에 돈 관리 규칙을 적용합니다.)을 분석하는 것이 훨씬 어렵습니다, 하지만 우리의 테스트 기능의 일부는, s는 나머지 코드를 살펴 보자. 다음 함수는 CLV 표시를 만듭니다. 그것은 우리가 다른 번호를 통과, 최적화하는 동안 여러 번 호출 할 수 있다는 것을 의미 매개 변수로 간격을합니다. 1 구간 - 나는 0에서 작동하는 NN을 사용하고 있음을 유의하십시오. 이 데이터는 물론 정규화 될 수 있지만, I는 2 인디케이터를 분할하고 0이되도록, 0.5을 추가하도록 선택한 1 - 범위. 외환 윈의 01.tsc, 제 4 부 우리가 LAG 파일 만들기 기능을 사용할 수 있습니다, 지연 파일을 확인하십시오. 대안 적으로, 우리는 명시 적으로 필요한 모든 코드를 제공함으로써이를 수행 할 수있다. 이 경우, 우리는 더 많은 제어 할 수 있습니다, 우리는 우리가 지금에 뒤쳐 열 수를 변화 시작하면, 그것을 필요로 할 것입니다. 외환 윈의 01.tsc는 부분 5 nRemoveFirst 매개 변수는 중요하다. 지표 등 많은 기능, 이동 평균은, 발전기, 그 문제에 대해, 데이터 셋의 처음 몇 기록에서 잘 작동하지 않는 지연. s는 우리가 MA (14) 있다고 가정 해 봅시다 - 13 그래서 우리는 단순히 처음 몇 (신뢰할 수없는) 레코드를 제거하도록 선택할은 1 - 이 기록에 배치 할 것. NewNn를 들어, 뿐만 아니라이 프로그램의 모든 기능에 대한, 우리는 최적화 과정에서 변경 될 수 있습니다 만 무엇을 매개 변수로 전달해야합니다. 항상 동일하다 예를 들어, 파라미터 전에 스킵을 통과 할 필요가 없다. 외환 윈의 01.tsc는 부분 6 TeachNn 기능은 단순히 NN 대화 상자가 나타납니다. 외환 윈의 01.tsc, 파트 7 마지막으로, 우리는 차트 기능이 필요합니다. 그것은 필수 아니지만, 그것은 우리의 이익 선 모습을 확인하는 것이 좋습니다. 다음 코드는 차트를 생성하기 위해 XML을 사용하므로 자습서를 읽는 것이 좋습니다. 양자 택일로, 당신은 오히려 파일을 저장하는 것보다, 차트를 그릴 수 있습니다. 그렇게하려면, 샘플 / 스크립트 디렉토리에있는 샘플들 중 하나를 사용한다. 마지막 아니라 XML보다, HTML을 생성하는 코드를 수정할 수있다. HTML 배우기 쉽게, 하지만 코드 자체는 조금 덜 읽을 수 있습니다. 외환 윈의 01.tsc, (8) 컴파일하고 스크립트를 실행합니다. 잘. FOREX 무역 전략 및 최적화 가난한 결과에 대한 이유는 아주 분명하다 : 예상대로 CLV에 대한 간격으로 7시간를 사용하여 매우 가난한 결과를 생산 우리는 간격, 손실을 중지 레벨과 다른 매개 변수를 구매 및 판매 사용했다 그 구매를 overoptimizing하여, 우선을 최적화하기 위해 무엇과 수준을 판매, 우리는 우리의 미래 성능을 망칠 수 : - 순수 랜덤 우리는 단지 우리가 몇 가지 조합 FOREX 무역 신호를하려고하면 무엇을 염두에 온 첫 들었다. 그러나 우리는 여전히 조정할 수 있습니다 그들, 특히, 성능은 구매 및 판매 제한 가까운 값에 가까운 경우. 그것은 0.35 같을 때 우리가 구매 제한 동일한 0.3에서 -10 이익, 1000 이익이있는 경우 예를 들어, 아마 운이 우연의 일치가 있고, 아마 일어나지 않을 것입니다 미래로 우리는 우리의 거래 시스템에 대한 0.35를 사용해서는 안 다시. 대신, 우리는 (대신 1000) -10 (10)이 있다면, 사용하기 안전 할 수 있습니다. 실제 거래시 성능이 더 좋을 경우, 다음 시험을하는 동안, 우리는 살아남을 것입니다, 하지만 주변이 아닌 다른 방법으로 일반적으로, 우리의 거래 시스템은 악화 가능한 시나리오 구축해야한다. 우리가 확신 할 수 있도록하여 시스템의 성능 통계의 관점에서, 우리는 충분히 거래를 제공 표시기 간격의 값을 변화 할 수있다. 우리는 확실히 뉴런의 수가 달라질 수 있고, I는 t가 용이 overoptimized 수 있다고 생각 걸치는. 우리는 입력의 수를 다양하며 입력의 지연 할 수 있습니다. 이 overoptimize 수도 있지만 일어날 가능성이 아니다. 그리고, 물론, 우리는 다른 지표를 시도 할 수 있습니다. 정확한 FOREX 신호 : 우리는 모든 가능한 조합을 시도 시작하는 경우로서 이미 언급 된 방법을 최적화하는, 영원히 소요됩니다. 그래서 우리는 속임수 것입니다. 우리는 우리가 생각하는 합리적인 매개 변수의 사전 정의 된 세트를 만들고, 프로그램에 전달합니다. 가능한, 참고로 몇 가지 계산을하려면 CLV-1과 CLV-2라는 것을, 아마 중요하지만, 무엇 CLV-128에 대한 그리고 - 우리가 이미 CLV-128이있는 경우, 우리는 아마 CLV-129 필요가 없습니다 않습니다. 그래서 우리는 CLV-1, CLV-2, CLV-4, CLV-8과 같은 뭔가를 할 것입니다. CLV-128 우리의 계산 시간 수천 시간이 짧은 것 그냥 몇 가지 변화가있는. FOREX 전문 시스템 트레이딩 : 그것은 정확히 우리가 EURUSD 1 시간 차트를 사용하고이 시점까지 예측하려면 무엇 전혀 작동 할 수 있으며, 우리는 다음 줄의 CLV을 예측 하였다. 이상적인 세계에서 적어도, 목표 (수익 거래)을 달성 할 수 - CLV 2는 더 나은 특히 우리의 첫 거래 시스템의 성능 저하를 고려 또한 CLV 3에 대해, 알고 좋은 것입니다 무엇됩니다. 이 질문에 대답하기 위해, 의 간단한 테스트 프로그램을 만들 수 있습니다. 우리는 예측이 전제 100 정확하고 있다는 가정 우리 CLV N을 사용 아닌 NN 하나를 예측했다. 그건 바로이야 - 우리가 미래의 데이터를 응시하고 NN 예측 대신 사용할 것입니다. 이 방법은 t 물론, 실제 생활에서 작동 같으면, 하지만 leats에서, 그것은 우리에게 무엇을 기대해야하는지 몇 가지 아이디어를 줄 것이다. 결과를 볼 때, 우리가 어떤 고급 자금 관리를 사용하지 않을 것을 염두에 두시기 바랍니다, 우리의 많은 크기는 당신이 변수 많은 크기를 사용할 경우 최소 100로 설정되어, 결과는 크게 다를 것이다. 그러나 많은 크기가 0.1로 설정도에서 우리는 미래의 정보를 얻는 것은 궁극적 상인의 홀리 GRAAL이다 (아래)를 참조 할 수 있습니다. 외환 윈의 02.tsc, 이미이 코드에 익숙 1 부, 그것은 FOREX NN 01.TSC에 사용되었다. 이 데이터로드를 처리합니다. 유일한 차이점은 이미지 디렉토리에있는 파일의 목록을 획득하고. PNG의 확장자를 가진 모든 파일을 삭제하는 부분입니다. 이 코드에 대한 이유는 간단하다 : 우리는 많은을 만들려고하고있다 우리의 시험 중 - 이미지 파일 - 수천 수있다. 우리는 우리가 완료 한 후 주위에 걸려에 t이 그들을 원하는 돈. 스크립트의 시작 부분에 그래서 우리는 다른 스크립트에 의해 생성 된 이미지를 삭제합니다. 외환 윈의 02.tsc, 2 부 그냥 몇 가지 코멘트. 우리는 예를 들어, CLV 간격, 모든 가능한 값을 시도하고 싶지 않아요. 대신, 우리는 우리가 테스트하려는 경우에만 값을 포함하는 배열을 만들 수 있습니다. 그런 다음이 배열을 통해 안내합니다 (아래 참조). 정지 손실은 거래 전략의 중요한 부분이다, 그래서 나는뿐만 아니라 그들을 변화하기로 결정했습니다. 이 시스템을 overoptimize하기 쉽기는하지만, 위험한 생각이다. 나는 주문 및 판매 수준에 대해 다른 값을 테스트 할 계획입니다 있지만 배열을 사용하지 않고, 사이클에서 수행됩니다. 앞의 예에서와 달리, 우리는 많은 이미지가 포함 된 큰 XML 파일을 갖고 싶어. 그것을 위해, 나는 차트 기능의 외부 XML의 머리글과 바닥 글을 형성하는 코드를 옮겼습니다. 자세한 내용은 온라인 XML 자습서 중 하나를 참조하십시오. 참고, 내가 먼저 내가 미래에서 이동하지 않은 표시 등 (CLV)를 테스트하고 있음을 의미 최초의 지연, 0을 사용하고있다. 그냥 아이디어를 얻을, 밖으로 좋은 거래 시스템은 NN없는 것이 얼마나 (무서운, 오른쪽 단어입니다. 그것은 모든 돈을 잃어버린 경우). 피질은 XML 페이지를 표시 할 수있는 Internet Explorer에서 컨트롤을 사용합니다. 페이지가 커질 때, 메모리를 많이 걸린다. 컴퓨터가 처리 할 수​​없는 경우, 대신, 여러 XML 또는 HTML 페이지를 만드는 것이 좋습니다. 페이지가 비교적 짧기로 02 NN 외환의 경우에는, 문제가되지 않을 것이다. 다른 방법으로 (즉 내가이 책의 뒷부분 스크립트에서 뭐하는 거지입니다), XML 파일을 생성하지만, 코어 텍스에서 열지 않습니다. 대신 인터넷 Explorer를 사용하여 엽니 다 - IE 제어 달리, Internet Explorer가 메모리 문제가 없습니다. 이제 매개 변수의 다양한 조합을 시도하는 코드입니다. 외환 윈의 02.tsc, 여기에 3 부, 우리는 중첩 된 사이클을 사용하고 있습니다. 매 사이클에서 우리는 몇 가지 변수 assidning (예를 들어, 외부 사이클 nInterval). 이 방법은주기는 해당 배열 한 번에 하나의 모든 요소의 값을 할당합니다. 이어서 그 안에 내부 사이클이 이용되고, 그래서 등 모든 배열 요소의 모든 조합이 시험된다. 가장 안쪽의 사이클에서, 나는 디스크에 저장된 이미지의 목록에 새 사진을 추가 테스트 무역 및 차트 ()에, 테스트 () 함수를 호출하고 있습니다. 모든 사이클이 완료 될 때까지이 차트 (), 모든 이미지를 표시하지 않음을 유의하십시오. 테스트 () 및 CreateClv () 함수는 거의 앞의 예와 동일하다. 유일한 차이는 그것이 다음 번이라고 사실이다. 그것을 위해, 나는 ARRAY 정리 배열하려면 제거를 호출하고 있습니다. 또한, 통지, 우리는 긍정적 인 이익 거래 시스템을 생산 매개 변수의 조합에 대한 차트를 만드는 것이다. 그렇지 않으면, 우리는 차트 () 함수를 건너 계속 호출합니다. 자세한 내용을 읽어 보시기 바랍니다.