نظم الترميز والتعامل معقدة بشكل مفرط.
الصفحة 1 من 489 123 ... الأخيرةالأخيرة
Results 1 to 10 of 32

Thread: نظم الترميز والتعامل معقدة بشكل مفرط.

  1. #1
    تم إنشاء هذا الخيط لمناقشة أنظمة الترميز المعقدة للغاية وأنظمة التداول مع وضع هدف واحد في الاعتبار. أداء.

    يمكن أن يساعدك كل شيء ، بدءًا من البرامج المخصصة المحتكرة إلى مساعدة الكائنات الروحية ، في التجارة. ولكن هل سيساعدك على التجارة في كل مرة؟

    ===============================



    نظام التداول الخاص بي ، بسيط أو معقد ، يجب أن يزيد ...

    يفوز ٪
    متوسط ​​الربحالخسارة
    حجم الموقف

    وتقليل ..

    السحب
    ضغط عصبى
    تقدير

    وتأخذ في الاعتبار أي شيء يمكن أن يؤثر على الاحتمالات التي تم اختبارها (الأخبار وغيرها ...)

    إذا حققت هذه الأهداف ، فإنني أحلم بكل المتداولين. لذلك أنا حريصة على معرفة كل ما هو ممكن في التداول
    =====================================

    أشجع كل شخص لديه أي رغبة في المساهمة بأي شيء يعجبهم. أشجعك على الاتصال بي شخصياً إذا كنت تعمل معًا من أجل التحسين المشترك لكل من الآخرين وتجار المجتمعات.

    عندما أشعر بالرضا عن نتائج المناقشة ، سأقوم بإنشاء كتاب إلكتروني مجاني ومعلومات أخرى على موقعي الإلكتروني المجاني. هذا ، (كما قال من قبل آخر) ، للمساعدة في جعلك المال. أعتقد أنه إذا كنت لا تريد عملك في الكتاب ، فلن تنشره هنا على أي حال ...

    وبما أنني لا أملك شيئًا أخضعه للاختبار (يعمل نظامي البسيط ، وذلك بفضل السرقة) ، فأنا أفتح الأرضية لبقية زملائي المحترمين هنا فيforexdrop...

  2. #2

    Quote Originally Posted by ;
    نظام التداول الخاص بي ، بسيط أو معقد ، لديه أقصى قدر من ... Win٪ متوسط ​​الفوزالخسارة Position Size و Minimize .. drawdowns stress discretion
    إذن كيف تقيس هذه الأشياء؟ هل النظام ذو العائد 15٪ مع سحب بنسبة 1٪ أفضل من نظام له عائد 100٪ مع سحب بنسبة 20٪؟ ماذا تفعل في عينة مقابل اختبار عينة؟ كم البيانات التي تستخدمها؟ ما البرنامج الذي تستخدمه للاختبار؟ كيف تفسر الانتشار في الاختبار؟ هل تقوم بتحسين؟ ما المقاييس التي تستخدمها لتحسينك؟ هناك الكثير للنظر قبل وضع مؤشرك الأول على الرسم البياني. سيمون

  3. #3

    Quote Originally Posted by ;
    تم إنشاء هذا الموضوع لمناقشة أنظمة الترميز المعقدة للغاية وأنظمة التداول
    يا. آسف. لا مساهمة في هذا واحد ......

  4. #4
    1 مرفق (مرفقات)
    Quote Originally Posted by ;
    إذن كيف تقيس هذه الأشياء؟ هل النظام ذو العائد 15٪ مع سحب بنسبة 1٪ أفضل من نظام له عائد 100٪ مع سحب بنسبة 20٪؟ ماذا تفعل في عينة مقابل اختبار عينة؟ كم البيانات التي تستخدمها؟ ما البرنامج الذي تستخدمه للاختبار؟ كيف تفسر الانتشار في الاختبار؟ هل تقوم بتحسين؟ ما المقاييس التي تستخدمها لتحسينك؟ هناك الكثير للنظر قبل وضع مؤشرك الأول على الرسم البياني. سيمون
    آمل ألا تمانع في ManinBlack إذا أجبت على بعض هذه. مرحباً DrRock لقد استمتعت بمشاركاتك في الماضي. لذا اسمحوا لي أن أعرف ما إذا كان هذا منطقيًا لك. الانسحاب والأداء ، وهذا يعتمد على كم شخص لديه في حسابهم. كلما كان لديك المزيد أنت على استعداد للمخاطرة من أجل عائد أعلى. ولكن حتى مع حساب صغير إدارة الأموال المناسبة والتنويع سيكون بالتأكيد المفتاح هنا. لا يزال من الممكن المتاجرة بنظام لديه تخفيض كبير وعائد كبير. إذا كنت تدير أموالك بشكل صحيح ولديك أنظمة أخرى تعمل في نفس الوقت في محفظة لتقليل آثار السحب. ودعونا لا نخدع أنفسنا بأن أكبر عملية سحب ستحدث مرة أخرى. قانون مورفي يعمل. تعتمد بيانات أخذ العينات أيضًا على عدد التداولات التي يأخذها نظامك ، فأنا أرغب في رؤية بضع مئات من التداولات في البيانات التي تم جمع عينات منها. البرنامج الذي سأستخدمه إذا قمت بنشر الترميز وهذا هو TradeStations ولكن بما أن عنوان هذه المناقشة هو ترميز معقد. أظن أن الأشخاص سيكونون قادرين على ترجمتها إلى أي برنامج. انهم يستخدمون. التحسين ، أداة عظيمة إذا كنت تستخدمه بشكل صحيح بقدر ما المصفوفة التي أستخدمها. إذا كان سيتم تداول النظام فقط على عملة واحدة ، فأنا أحب استخدام العائد على الحساب. إذا كان النظام سيتم تداوله على عملات متعددة أحب استخدام عامل الربح. تميل هاتان المصفوفة أيضًا إلى تقليل عملية السحب. بالطبع ، يعتبر التحسين السليم مسألة كبيرة ، لذا سأبدأ ببعض البرامج المتطورة. الصورة أدناه عبارة عن رسم بياني ثلاثي الأبعاد لعملية التحسين ، بدا النظام واعداً بشكل كبير عندما نظرت إلى التقرير بعد التحسين ، ولكن نظرة سريعة على عروض الرسم البياني مختلفة.الحفاظ على الأذهان في نظام قوي لديها مساحة مسطحة حيث يمكن تغيير المعلمات دون تغيير كبير في صافي الدائن أو النتائج النهائية.

  5. #5

    Quote Originally Posted by ;
    الصورة [edit: above end edit:] عبارة عن رسم بياني ثلاثي الأبعاد لعملية تشغيل التحسين يبدو النظام واعدًا عندما نظرت إلى التقرير بعد التحسين ، ولكن نظرة سريعة على الرسم البياني تظهر مختلفة.
    من الواضح أن عيني تصبح قديمة. اضطررت إلى إلقاء نظرة طويلة لرؤيتها. هل يمكنني السؤال عن البرامج التي تستخدمها لإنشاء الرسم البياني؟ شكرا كلود. أنا آمل حقا أن تحصل على أسنانك في هذا الموضوع.

  6. #6
    كيف يعمل غارفيك؟ كلود؟

  7. #7

    Quote Originally Posted by ;
    كيف يعمل غارفيك؟ ؟
    مرحبًا و Wallker يتم إنتاج التطعيم بواسطة برنامج يُسمى العرض ثلاثي الأبعاد بواسطة أنظمة rina. تضع TradeStations تقريرًا عن جميع عمليات التحسين. ثم أقوم بإجراء ملف نصي من هذا وإطعامه إلى البرنامج. يستغرق الآلاف من أفضل العروض ويخلق الرسم البياني. غدا إذا حصلت على فرصة ، أود أن أتحدث قليلاً عن الشبكات العصبية لأنه يبدو أنها أصبحت أكثر قبولًا وتعميمًا ، خصوصًا لأن بعض الأعضاء هنا يستخدمون موقعًا متميزًا.

  8. #8
    أشياء مثيرة جدا للاهتمام كلود ، نتطلع إلى المزيد دكتور روك ، وأنا أعلم أساسا شيئا عن ما نناقشه هنا. التداول الخاص بي هو كل شيء عن التقليدي والجديد للتداول بشكل عام. كلود ... ما الذي توصون به إلى التاجر الذي يريد إتقان هذا النوع من الأشياء التي تقوم بها؟ هل هناك كتب ومواقع. المعلمون ، التغني التي يمكن أن تساعدني في أن أصبح ساحرًا؟ في الوقت الحالي ، سأكون غوغل بعض تلك المواضيع الصخرية

  9. #9
    موضوع MIB رائع ، أعتقد أنني سوف أشارك بعض الأشياء التي كنت أفعلها. ربما هذا ينبغي أن يكون أكثر حول القطع وأقل من ذلك حول معقدة للغاية. أنا dunno أنا مقتنع بأن الأسواق هي موجية ، وإذا كنت تستخدم أي نوع من المذبذب ، فإنك توافق. شيء واحد ذكرته من قبل هو أنماط موجة مربعة. عندما يكون السوق مسطحًا أو مقيّدًا بنطاق ، فإنه يبني الطاقة بالفعل على شكل طيف ترددي واسع. للبدء ، قم بتصدير بيانات المخطط من MetaTrader. كل ما عليك فعله هو فتح مخطط ، و do filesave باسم ، وحفظه كملف .csv. يمكنك فتح هذا الملف في Excel أو OpenOffice. يحتوي هذا الملف على مجموعة من الأعمدة. حذف الكل باستثناء سعر الإغلاق للحصول على عمود واحد من البيانات يشبه تمامًا ما تبحث عنه أداة تحليل الإشارات. لقد حاولت ذلك مع بعض البرامج التي يمكنك الحصول عليها في SigView.com. بعد تثبيت SigView وتشغيلها ، يمكنك فتح مستند نصي ضمن القائمة ملف. سوف يطلب منك معدل العينة. أنا أحب 1000 ولكن لا يهم. سترى الآن المخطط الخاص بك ، ويجب أن يكون بنفس شكل المخطط الخطي للبيانات التي قمت بتصديرها من MetaTrader. من هناك ، يمكنك التعامل مع البيانات ببعض الطرق الرائعة حقًا. أحب النظر إلى: الطيف الترددي ، الذي يُظهر ترددات الذروة التي تساهم في العينة. هذا يساعد على فضح بعض التذبذبات الخفية الطفيفة في البيانات. الوقت FFT ، الذي يفعل ما سبق في شرائح صغيرة على مر الزمن. هذا يمكن أن تظهر توسع وتقلص الطيف. كقاعدة عامة ، عندما يكون الطيف واسعًا ، هناك الكثير من الطاقة المكبوتة في النظام. المرشحات. يمكنك تصفية الاتجاه العام ، فضلاً عن الكثير من الضوضاء العشوائية. إذا تم القيام به بشكل صحيح (ولا أستطيع أن أخبرك كيف يمكنك القيام بذلك بشكل صحيح) ، فيمكن أن يكون من الممكن التعرف على عدد الترددات المهمة التي تشير إلى الأعلى أو الأسفل. لذلك إذا كنت في هذا النوع من الأشياء ، جرّبها. ربما ستكتشف بعض الأنماط التي تساعد في تفسير بعض تحركات السوق الغامضة. إذا كنت تبحث عن نظام يعمل بالفعل ، فهذا ليس صحيحًا

  10. #10
    1 مرفق (ق) تتراوح نظم التداول في تعقيد من بسيطة إلى غامضة. جو Krutsinger لقد مر وقت طويل منذ النموذج العصبي الأول من قبل McCulloch وبيتس (1943). ولكن الآن ، مع وجود العديد من المنازل لديها جهاز كمبيوتر. هذه الشبكات العصبية الاصطناعية. يمكن استخدامها من قبل الجميع. هم نماذج غير خطية ، تستند بشكل فضفاض على كيفية هيكلة الدماغ البشري. سأحاول تخطي الكثير من التفاصيل لأنني لا أرغب في تعقيد الأمور. فقط الأساسيات. سيكون لدينا شبكة عصبية اصطناعية بسيطة لديها مدخلات السحب هذه المدخلات يمكن أن يكون أي شيء. سوف يذهبون أولاً إلى اثنين من الخلايا العصبية ، كل جزء صغير من البيانات سيعطي وزناً {نوعاً من مستوى الأهمية} من حيث أنهم سيذهبون إلى ثلاثة عصبونات أخرى ، والتي تكون مترابطة بحيث تتم معالجة المعلومات. سيتم بعد ذلك إرسال هذه المعلومات إلى الخلايا العصبية الناتجة ستتم معالجة المعلومات وسيتم إضافة المزيد من الأوزان. ثم كل هذه الأوزان {هذه المستويات من الأهمية}. سيتم اضافته. على أساس هذه المعلومات. إما أن نشتري أو نبيع ، الجنيه الإسترليني لأن هذا سوف يعمل في مُحسِّن القوة الغاشمة. ستعود إلى أنها قد فقدت للتو أو جعلت مقدارًا من الدولارات ، علمت الشبكة العصبية أن الحل الذي توصلت إليه للتو هو القمامة أو الخير ومن هناك. سيحاول حل آخر. ستتكرر العملية حتى تأتي مع أفضل حل لهذه المشكلة. هذه الشبكة العصبية هي واحدة من أبسطها. إنه مجرد تعليمة مقدمة ، بمعنى أن المعلومات تسير فقط في اتجاه واحد من المدخلات إلى المخرجات ثم تحاول مرة أخرى ، لمعرفة ما إذا كان يمكنها التوصل إلى حل أفضل. تستخدم الشبكة العصبية الأكثر تعقيدًا قليلًا الانتشار الخلفي ، مما يعني أن المعلومات تتقدم إلى الأمام ، وأن الخلايا العصبية ستحاول التوصل إلى الحل. سيتم احتساب معدل الخطأ. كلما كان الخطأ أصغر ، كلما اقترب الأمر من حل المشكلة. سيتم تمرير هذه المعلومات مرة أخرى إلى الخلايا العصبية. فهم يفهمون أنهم يسيرون في الاتجاه الخاطئ أو الاتجاه الصحيح. ((قد ننظر إلى هذا أيضًا)) قد يكون الوزن إيجابيًا أو سلبيًا. بحيث لا يستغرق الكثير من الوقت. نحن نستخدم فقط 1 ، 0 أو 1 لأن لدينا تسعة مناطق يمكن إضافة الوزن وثلاثة أوزان مختلفة يمكن وضعها في تلك النقاط. هذا يعطينا 19 ، 683 مجموعات مختلفة. للحصول على حل أكثر دقة. يمكننا أن نسمح لها بالانتقال من -10 إلى 10 ، وهكذا ، ولكن هذا سيستغرق وقتًا طويلاً في TradeStations. احتفظ بهذه البساطة قدر الإمكان. المدخلين فقط ، سنمنحه متوسط ​​متحرك بسيط من ثلاثة بالمقارنة مع نفسه. قبل ثلاث فترات. سيكون الإدخال الثاني هو المتوسط ​​المتحرك البسيط لثلاثة مقارنة مع نفسه قبل خمس فترات. تذكر أن هذه المدخلات يمكن أن تكون أي شيء ، أمثلة: سعر إغلاق الذهب. مؤشر القوة النسبية ، ADX عملة مختلفة ، وهلم جرا. والفرق الوحيد هنا هو أنه كمصمم نظام. لا يتعين علينا أن نشرح له الشراء إذا كان المتوسط ​​المتحرك أكبر من فترة ما قبل الفترة وأقلقبل خمس فترات في أعلى قليلا من الفترتين. هكذا وهلم جرا. كل هذا سيحسب من خلال الشبكة العصبية. وسيتم أيضا معرفة مستوى الأهمية لكل واحد. Function for TradeStations name: Htangent Input: x (NumericSimple)، {input to function} NTerms (NumericSimple)؛ {# terms in series} Var: pi (3.1415926536)، Sum (0)، ii (0)؛ مجموع = 0. ل ii = 0 to NTerms Begin Sum = Sum 1./(Power (((ii 0.5) * pi)، 2) Power (x، 2))؛ النهاية؛ Htangent = Sum * 2 * x؛ __________________________________________________ ___________________________ Signal for TradeStations name: Neural net Simple Inputs: synapse1 (0)، synapse2 (0)، synapse3 (0)، synapseA1 (0)، synapseA2 (0)، synapseA3 (0)، synapseB1 (0)، synapseB2 (0) ، synapseB3 (0) ؛ Var: inputneuron1 (0)، inputneuron2 (0)، Hiddenneuron1 (0)، Hiddenneuron2 (0)، Hiddenneuron3 (0)، neuronOut (0)؛ {inputs} if (average (C، 3) - average (C، 3) [2]) gt؛ 0 Then inputneuron1 = 1 Else inputneuron1 = -1؛ إذا (متوسط ​​(C، 3) - متوسط ​​(C، 3) [5]) gt؛ 0 ثم inputneuron2 = 1 Else inputneuron2 = -1؛ {neural net} Hiddenneuron1 = Htangent (synapse1 * inputneuron1 synapseA1 * inputneuron2، 50)؛ Hiddenneuron2 = Htangent (synaps2 * inputneuron1 synapseA2 * inputneuron2، 50)؛ Hiddenneuron3 = Htangent (synapse3 * inputneuron1 synapseA3 * inputneuron2، 50)؛ neuronOut = Htangent (synapseB1 * Hiddenneuron1 synapseB2 * Hiddenneuron2 synapseB3 * Hiddenneuron3، 50)؛ {شراء أو بيع} إذا كان neuronOut gt؛ = 0.5 ثم شراء الشريط التالي في المحطة المرتفعة ؛ إذا كان neuronOut lt؛ = -0.5 ثم البيع شريط المقبل في محطة منخفضة ؛ __________________________________________________ _______ الشبكة العصبية لم تعد باهظة الثمن حيث يمكنك تشغيلها في برنامج Excel لحوالي 70 إلى 150 دولارًا ، كل ما عليك هو إدخال كل بياناتك في ورقة Excel والسماح لها بالذهاب إلى المدينة. أنا فقط أعتقد أنه من الرائع إذا كنت تستطيع أن ترى عملية الترميز التي تتخلف. ربما في المرة القادمة ، يمكننا إلقاء نظرة على الشبكة العصبية الأكثر تعقيدًا ، حيث يتم حساب معدل الخطأ بالانتشار الخلفي. وبدلاً من اكتشاف كيفية استخدام شيء ما في الوقت الفعلي ، سنحصل عليه للتنبؤ بسعر الإغلاق للأيام القليلة القادمة.

أذونات النشر

  • لا تستطيع إضافة مواضيع جديدة
  • لا تستطيع الرد على المواضيع
  • لا تستطيع إرفاق ملفات
  • لا تستطيع تعديل مشاركاتك
  •  
  • رمز BB مفعل
  • الابتسامات مفعلة
  • رمز[IMG] مفعل
  • رمز [VIDEO] مفعل
  • رمز HTML غير مفعل
This website uses cookies
We use cookies to store session information to facilitate remembering your login information, to allow you to save website preferences, to personalise content and ads, to provide social media features and to analyse our traffic. We also share information about your use of our site with our social media, advertising and analytics partners.