التداول استراتيجية Neural Network

وتداول الأسهم نظام دعم قرار ذكي من خلال دمج الشبكة العصبية غامض الخوارزمية الجينية أساس والاصطناعية الروابط الكاتب الشبكة العصبية فتح لوحة تراكب. الأرقام تتوافق مع لائحة الانتماء التي يمكن أن يتعرض باستخدام عرض مزيد من الارتباط. قسم الهندسة الصناعية في الجامعة الوطنية تايبيه للتكنولوجيا، وتايبيه 106، تايوان ب وزارة المالية، I-شو جامعة، كاوشيونغ مقاطعة تايوان 840، تايوان ج قسم هندسة النظم، وشين وي شركة الحاسوب، تايبيه، وحصل تايوان 1 يناير 1998، المعدل 1 أغسطس 1998، متاح على الانترنت 13 نوفمبر 2000 اختر الخيار لتحديد / وصول هذه المادة: الملخص سوق الأسهم، والتي تم التحقيق فيها من قبل مختلف الباحثين، هي بيئة معقدة نوعا ما. معظم الأبحاث المعنية فقط المؤشرات الفنية (العوامل الكمية)، بدلا من العوامل النوعية، على سبيل المثال، تأثير سياسي. ومع ذلك، فإن هذا الأخير يلعب دورا حاسما في بيئة سوق الأسهم. وهكذا، تطور هذه الدراسة الخوارزمية الجينية القائمة على الشبكة العصبية غامض (GFNN) لصياغة قاعدة معرفة قواعد الاستدلال غامض والتي يمكن قياس تأثير نوعي في سوق الأوراق المالية. المقبل، وأثر هو أبعد متكامل مع المؤشرات الفنية من خلال الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). ويستخدم على سبيل المثال على أساس بورصة تايوان لتقييم نظام ذكي المقترحة. وتشير نتائج التقييم أن الشبكة العصبية اعتبار كل العوامل الكمية والنوعية تتفوق الشبكة العصبية النظر فقط العوامل الكمية على حد سواء في وضوح نقطة شراء-بيع والأداء البيع والشراء. كلمات سوق الأسهم نظام دعم القرار التنبؤ الاصطناعي والشبكات العصبية الشبكات العصبية المشوشة الخوارزميات الجينية مفتوحة في تراكب الموافق المؤلف. الهاتف. 886 2 27712171 حقوق الطبع والنشر 2001 إلسفير العلوم B. V. جميع الحقوق محفوظة. تستخدم الكوكيز عن طريق هذا الموقع. لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة صفحة الكوكيز. حقوق التأليف والنشر 2016 إلسفير B. V. أو الجهات المرخصة لها أو المساهمين. موقع ScienceDirect هي علامة تجارية مسجلة لشركة السيفير B. V. المستخدمون الآخرون شاهدوا أيضا هذه المواد السوق المحايدة تجارة طويل / حقوق المساهمين قصير من ديون فريدلاند، رئيس مجلس إدارة صناديق ماغنوم تخيل قد خرجوا للتو ماكدونالدز الصورة خارجا مع قليل الدسم برغر الذي أنت وأطفالك الحب. برغر كينغ الجديد الخالي من الدهون برغر، من ناحية أخرى، جافة والمذاق، وإنتاج يشتكي في المقعد الخلفي. لذلك، استشعار اتجاه هنا، خرج مسرعا وشراء 5000 دولار من الأسهم ماكدونالدز الصورة وبيع قصيرة 5000 من برغر كينغ. ما قمتم به فقط وتصبح مستثمرا سوق محايدة. هناك العديد من استراتيجيات التحوط التي توفر قدرا من الحياد السوق، ولكن موازنة الاستثمارات بين مواقف طويلة وقصيرة بحثت بعناية نهج أعطي الكلمة التداول طويلة / قصيرة الأسهم سوق محايدة وتسويق حقا محايد. أخذ ماكدونالد S-برغر كينغ سبيل المثال، إذا كانت السوق ترتفع، سيرتفع كل من ماكدونالدز الصورة وبرغر كينغ وظائف في السعر، ولكن ماكدونالدز الصورة يجب أن يرتفع أكثر تحليلا الخاص بك هو الصحيح ويتم الاعتراف في نهاية المطاف من قبل مستثمرين آخرين. وبالتالي، فإن الربح من موقف ماكدونالد الخاص بك هو أكثر من تعويض الخسارة من موقعك القصير في برغر كينغ. على سبيل المكافأة، سوف تتلقى الخصم من الوسيط الخاص بك على موقعك القصير (عادة معدل خالية من المخاطر من الفائدة). مديرو صناديق التحوط طويلة / قصيرة الأسهم سوق محايدة جعل العشرات من الاستثمارات مثل هذا، اختيار الأسهم التي يعتقدون أنها متوازنة بما فيه الكفاية للحفاظ على محفظة مخزنة من أرجوحة حادة من السوق. عادة، فإنها التأكد من السلال للاستثمارات طويلة وقصيرة هي بيتا محايدة. بيتا هو قياس تقلبات الأسهم الصورة بالنسبة للسوق. ومن المتوقع أن ترتفع وتنخفض ببطء أكثر من سوق والأسهم مع بيتا من 1 التحركات تاريخيا متزامنا مع السوق، في حين أن الأسهم مع بيتا أعلى تميل إلى أن تكون أكثر تقلبا من السوق والأوراق المالية مع بيتا أقل. لوأضاف يتمكنوا من شراء كميات متساوية دولار من الاستثمارات طويلة وقصيرة، مما يجعل الدولار محفظة محايدة. وأخيرا، العديد من ممارسي طويلة قصيرة توازن / تداول الأسهم يتوق والسراويل على سوق محايدة في نفس القطاع أو الصناعة. من خلال كونها قطاع محايدة. انهم تجنب مخاطر تقلبات السوق التي تؤثر على بعض الصناعات أو القطاعات بشكل مختلف عن الآخرين، وبالتالي فقدان المال عندما لفترة طويلة الأسهم في هذا القطاع الذي يغرق فجأة وقصيرة أخرى في هذا القطاع الذي يبقى شقة أو ترتفع. في الواقع، ما مديري تحاول أن تفعل من خلال كونها بيتا محايدة، الدولار محايد، وقطاع محايدة هو جعل محافظهم أكثر قابلية للتنبؤ من خلال القضاء على جميع المنهجي، أو السوق، والمخاطر. حفظ محافظ متوازنة، إذن، هو جزء واضح طويلة / قصيرة للمتاجرة بالأسهم سوق محايدة، وخصوصا عندما تحاول الحفاظ على محفظة ثابتة خالية من الدولار. وهذا يمكن أن تنطوي على قدر هائل من البيع والشراء، وبالتالي واحدة من المخاطر أو المتغيرات في هذه الاستراتيجية هو مدير صندوق ق (وله وسيط الصورة) القدرة على تنفيذ الصفقات بكفاءة وكذلك للحفاظ على تكاليف الوساطة من ينخر الأرباح. يجب أن مديري الصناديق أيضا المتاجرة في الأسهم السائلة جدا عادة الأسهم التي لديها خيارات مكتوب عليها، مما يدل على مستوى عال من حجم التداول اليومي من أجل ضمان أن يتمكنوا من الحصول بسرعة والخروج من المواقف. المتغير الرئيسي، ومع ذلك، والمفتاح لنجاح هذه الاستراتيجية هو مدير صندوق الصورة القدرة على تحديد سلة من الأسهم طويلة من شأنها أن تؤدي بشكل أفضل من سلة من السراويل. إذا اتخذ شكل صفقات الشراء ر يتفوق على السراويل وهذا هو، إذا تقييمكم ماكدونالدز الصورة حافة في تطوير المنتجات ترجمة إلى قيمة الأسهم أفضل من الخطأ ثم لا يهم كيف سوق محايدة محفظتك هي أنه فاز ر عوائد مجدية. معظم محايدة، طويلة صناديق الأسهم في السوق / قصيرة استخدام التحليل الكمي للمساعدة في اختيار الأسهم. وهذا ينطوي على دراسة أنماط الأسعار التاريخية لتوقع مدى السهم سوف تؤدي في المستقبل. عادة، وبعد ذلك يتم إعطاء هذه المخزونات الترتيب 1-5، مع الأسهم في المرتبة 1 و 2 من المتوقع أن أداء أفضل من تلك المرتبة 4 و 5. ليس من المستغرب، والتحليل الكمي وغالبا ما يتطلب مساعدة من أجهزة الكمبيوتر عالية السرعة لتقييم بسرعة الأنماط التاريخية، وتحديد علاقاتهم مع الاتجاهات الحالية، وتوفير التصنيف العالمي. كما أنه غالبا ما ينطوي التداول على المدى القصير، كما أن هناك المزيد من الدقة في قياس تاريخيا تأثير هذا الحدث على الأسعار خلال فترة تستغرق عدة أيام مما هو قياس هناك على مدى فترة أطول. زيادة استخدام لمديري الصناديق تستخدم هذه الاستراتيجية والشبكات العصبية، جيل جديد من الذكاء الاصطناعي التي تحاكي عمليات الدماغ. قادرة على الواقع عن هذه الأسهم اليوم. ليس فقط قراءة البيانات المختلفة، والشبكات العصبية تعلم لتفسيرها، والتقاط الأنماط المعقدة في بيانات مؤشر والأهمية النسبية لبعض المؤشرات على أسهم معينة. باختصار، من خلال نظم الكمية المتطورة باستخدام التكنولوجيا مثل الشبكات العصبية، مديري الصناديق تسعى إلى تحسين يختار الأسهم وإنتاج أعلى شارب، أو معدل العائد المضمونة. وكانت صناديق الكمية مؤخرا هدفا لتغطية وسائل الإعلام السلبية في أعقاب خسائر حادة من قبل لونغ تيرم كابيتال مانجمنت المحدودة صندوق تحوط الولايات المتحدة. وركز على حقيقة أن طويل الأجل كابيتال فشلت على الرغم من السحر الفني لفريق إدارتها، الذي ضم الفائزين بجائزة نوبل روبرت ميرتون ومايرون سكولز، وعلى الرغم من مطالبتها بالوقوف سوق محايدة الاهتمام السلبي. في الواقع، كان طويل الأجل كابيتال ليس تسويق محايد في المعنى الذي أنا تعريف مصطلح. بدلا من المواقف الأسهم طويلة وقصيرة التوازن، على المدى الطويل كابيتال الرهان على التقارب بين ينتشر بين مختلف القطاعات ذات الدخل الثابت، وهي ليست السوق حقا استراتيجية محايدة، وأسعار السندات يمكن - و، في الواقع، لم - تتباعد. وعلاوة على ذلك، كانت تسبب خسائر لونغ تيرم كابيتال مانجمنت الصورة عن طريق استخدام مبلغ المدقع من النفوذ، ما يصل إلى 30 ضعف رأس المال، والتي هي شاذة من صناديق سوق محايدة طويلة / قصيرة الأسهم. هذه الأموال، في العام، ضغط لا أكثر من ثلاث أو أربع مرات العاصمة، مع معظم باستخدام الرافعة المالية أقل بكثير من ذلك. بينما التحليل الكمي هو الأسلوب الأكثر شيوعا لتحديد المراكز الطويلة والقصيرة الأمثل، وبعض مديري صناديق التحوط تعتمد على التحليل الأساسي، التحليل المنهجي الصناعات والشركات للعثور على تلك على حافة إيجابي أو سلبي، وتغير. استراتيجية واحدة تعرف باسم مباريات استثماراتها طويلة وقصيرة زوج واحد في وقت واحد. عندما يجد مدير الشركة التي هي سيما المعلقة، وقال انه يسعى لزميله على الجانب القصير الذي لا توجد الآن ر يجب أن تكون شركة غير جذابة بقدر ما هو واحد من المتوقع أن تؤدي بشكل هامشي فقرا، وبنفس القدر من الأهمية، وهذا هو الأرجح لسوينغ في نفس الطريق في سوق متقلب (أي واحد أن لديه نفس بيتا)، وبالتالي تأمين ضد الخسائر المحتملة. وخير مثال هو الاقتران ماكدونالد S-برغر كينغ التي نوقشت أعلاه. وينطبق الشيء نفسه عند البحث عن مباراة طويلة لمرشح قصيرة مقنعة بشكل خاص. اشتقاق عوائد من الفرق الأداء داخل الزوج، يسعى هذا النهج لتحقيق الاتساق العودة عن طريق كسب، والأرباح ثابتة صغيرة على العديد من المناصب، بدلا من محاولة لتحقيق مكاسب الكبيرة التي قد ينتهي الأمر به خسائر كبيرة على حد سواء. هذا الميل إلى كسب، وتحقيق مكاسب صغيرة ثابتة يميز سوق محايدة صناديق الأسهم طويلة / قصيرة في عام، مما أدى إلى عوائد سنوية تبلغ حوالي 10-12 في المئة، unlevered. لتعزيز العائدات، وبعض الأموال تلجأ إلى النفوذ. هذا هو المقايضة المتأصلة مع استراتيجية تحقيق التوازن بين الاستثمارات طويلة وقصيرة كإجراء وقائي ضد مخاطر السوق. من الواضح، أنه لا يمكن جني (بدون ضغط) نفس المكاسب من سوق صاعدة طافوا باعتباره المدير النمو الوحيد طويلة العدوانية. ولكن متوازن طويل / تداول الأسهم قصيرة من قبل مديري مع اختيار الأسهم قدرة قوية يمكن أن توفر الأداء الجيد باستمرار في أي سوق وحتى التفوق في تراجع السوق. الذي، في مناخ الاستثمار اليوم الصورة، هو سمة جذابة للمستثمرين. تعلم المزيد عن صناديق التحوط عرض هذه المادة في أي من اللغات التالية: مقالات أخرى عن طريق ديون فريدلاند، رئيس مجلس إدارة صناديق ماغنوم: الشبكات العصبية للتجارة، والناس جدي الإنضمام فقط يوليو 2007 الحالة: الشبكات العصبية المدرب 389 المشاركات أنا لقد كان لذلك. أنا م ابتداء من هذا الموضوع لمناقشة تفاصيل استخدام الشبكات العصبية. القواعد: لا فوضى هذا الموضوع مع أسئلة أو ملاحظات لا طائل من هذا الموضوع هو مناقشة سيناريوهات قابلة للتطبيق وتنفيذها معا. أنا أبحث عن تعليقات من الناس الذين يجتمعون واحد أو أكثر من هذه المقاييس. إذا كنت غير متأكد أو فقط أريد أن أسأل ارسل لي رسالة خاصة. AGAIN فاستمر هذا الموضوع CLEAN أ) نفذت الشبكة العصبية B) لديهم خبرة باستخدام الشبكات العصبية C) هل لديك فكرة مبتكرة لكيفية تنظيم المدخلات والمخرجات والطبقات المخفية للحصول على أفضل النتائج D) يتلقى اقتراحات بشأن كيفية تحقيق التوازن بين شبكات، عدد ونوع من الخلايا العصبية، ونشر، وما إلى ذلك لقد متكاملة حاليا فن مع MT4، وأنا قادرة على إطعام عليه أي المدخلات والمخرجات. حاليا أحاول أن تحسين توزيع سعر تستخدم كمدخل فضلا عن الانتاج. بعض النتائج جيدة وبعضها لا. أنا أبحث عن أفكار حول كيفية تحسين الشبكة للحصول على نتائج أفضل. أنا أفكر أيضا استخدام التدريب التعاقبي كما قد تكون تقنية أكثر قدرة على البقاء والتكيف. وقد حاول احد ذلك مع فن ما هو موقفك من أنني سوف الافراج عن المساعد MT4 فن عندما ق في مرحلة أفضل. بهذه الطريقة يمكننا جميعا أن التجربة معها ونشر النتائج هنا باستخدام نفس الأدوات. انضم مارس 2006 الحالة: عضو منذ 8 المشاركات عامين بدأت باستخدام NN لمعرفة ما إذا كان بإمكاني الحصول على شيء مفيد لFOREX التنبؤ أو غيرها من الأسواق، واشتريت البيانات لحظيا، وبيانات التخلص من الذخائر المتفجرة والبدء في البحث عن هذا النوع من forecastings: 1- توقعات الاتجاه الرئيسي للسعر خلال اليوم. أي إذا كان قريب سوف يكون أعلى أو أقل من سعر الافتتاح وتقلب المتوقع لهذا اليوم، حتى أتمكن من فتح مركز يوميا مع الاتجاه واستخدام التقلب، حيث الربح المستهدف. 2- توقعات فقط حركة السعر والحصول على بعض السعر مركز القانون الإنساني لليوم التالي 3- إدخال الأخبار كمدخل مع بعض المعايير، أي إعلانات الكبرى عندما حدث ما كان رد فعل السوق (تصل، لا شيء أو لأسفل)، وأسعار النفط، داو جونز، الخ . القيام بذلك سيكون لديك الكثير من المدخلات وتنشأ النتائج ربما أفضل. بالنسبة لي جاءت أفضل النتائج بهذه الطريقة، ولكن هذا عمله ديللينكوفر جدا للحفاظ على خلق هذا النوع من أوراق البيانات وهناك حاجة إلى الكثير من البيانات. ألا ننسى أبدا أن تطبيع البيانات الخاصة بك (untrend)، والتحقق من استخدام الأرقام السالبة (إذا كانوا يعملون أو لا مع آلية NN الخاص بك). كنت JOONE (joone - جيد). لديها معايير محددة للتدريب والتحقق والاختبار الحقيقي. أوزان للتدريب، وجميع تلك الاشياء. كنصيحة، دون ر استخدام المؤشرات الفنية فقط (Stochs، مؤشر القوة النسبية، MM، الخ ..). كانت دون ر العمل لأسواق متقلبة جدا والتوقعات على المدى القصير. أعتقد أن الأخبار التي تستخدم كمؤشرات العددية المشاعر (1،0، -1) وغيرها من الأسواق مثل النفط ومؤشرات (داو جونز والأسواق الأوروبية وأسواق عصينا) وسعر detrended، تقلب ما قمت بإعادة دراسة، قد يؤدي على ما ق أفضل لتوقعات NN. أنا لست مبرمجا، ولكن أستطيع التعامل مع بعض الأمور. نصيحة أخرى هي استخدام 40-100 الخلايا العصبية واستخدام funciotns السيني (في joone لديك بعض الخيارات الأخرى NN الصورة فقط عرض sigmoids). مجموعات آلتكوين مع أقل من 500 خط ليست جيدة ودون ر استخدام أكثر من 1000 (أفضل النتائج تجد عند استخدام بيانات أكثر حداثة). 20-30 استخدام من أجل التحقق من و5 -10 إلى اختبار حقيقي، هذه الأرقام هي تجربتي لا المشورة الفنية. نأمل أن يساعد، يكون الحظ في المحاكمة الخاصة بك. بالنسبة لي كانت النتائج ضعيفة للغاية للنظر في التداول باستخدام NN الصورة. لدي أساليب أخرى غير - الميكانيكية التي تعطيني نتائج أفضل، لذلك أنا نسي NN الصورة، ولكنني سمعت من نتائج جيدة جدا والناس أن الحصول عليه ارين تي على استعداد للمشاركة فيه. لقد كان لي. أنا م ابتداء من هذا الموضوع لمناقشة تفاصيل استخدام الشبكات العصبية. شكرا لبدء هذا الموضوع. أنا لقد تم استخدام Neuroshell يوم التاجر لآخر 3 سنوات للأسهم (مع بيانات تقوم بعض المؤسسات). أنا لقد تم التفكير في الجمع بين الشبكات العصبية وفيبو لتجارة النقد الاجنبى. في حين Neuroshell التاجر اليوم يكاد يكون للدولة من الفن، أنا لست متأكدا من قدرة MT4 للشبكات العصبية. يرجى توضيح ما إذا كان MT4 يمكن التعامل مع الخلايا العصبية المعقدة. يمكن النظر إلى نجاح تجارية مقرها فيبو في بعض المواضيع في FF، والجمع بين الشيء نفسه مع الشبكات العصبية من المدهش. انضم مارس 2007 الحالة: نحن ستاردست، نحن ذهبية 1373 المشاركات كنت جيدا لمحاولة الابتعاد عن تطبيق نموذجي وفعلا محاولة للتوصل إلى بيانات مختلفة لتغذية شبكة من سعر عادل. أنا يمكن أن تساعد قليلا هنا (وهذا هو مجال عملي) ولكن أولا أقترح عليك التفكير في الأفكار التالية: - ما أنا تستخدم لتدريب بيرسيبترون بلدي - هل الترجيح الأولي على العقد مثالية أو يمكنني القيام مخرجات أفضل وماذا أنا أنا على أمل لهل يمكن يمكنني استخدام القيم المستمدة من أسعار كمدخلات لرسم صورة أفضل - أعلى مستوى إغلاق على شريط الصاعد، عالية مفتوحة على الهابط واحدة - وثيقة مفتوحة على شريط الصاعد، عن قرب فتح - فتح - low على الصعودي، على مقربة منخفضة لشريط الهابط هل يمكن استخدمها والسعر معا، كيف نحن ذاهبون لاختبار بالتأكيد ليس على البيانات ميتاتريدر وأخيرا (نقاط مكافأة كبيرة والبحوث الممكن اختراق): هل يمكن لي حساب ل، ومكافحة ، مفهوم الانجراف هل من الممكن حتى وكما ترون، وأنا أقترح عليك استخدام تمثيل القضبان OHLC لتدريب الشبكة على حركة السعر بدلا من السعر. أنا م أخشى أن ت البرنامج كثيرا هنا مع عبء العمل الخاص بي الآن، ولكن إرضاء الظهر لي إذا كنت تريد المزيد من التوضيح. من جانب الطريق، وأنظمة تباع الآن لآلاف من الدولارات هي أبسط من ذلك بكثير وأكثر ساذجة من ما أقترحه أعلاه. و هم . ولكن بعد ذلك، وأنا أفكر قدما نوع من المتأنق أنا لقد كان ذلك. أنا م ابتداء من هذا الموضوع لمناقشة تفاصيل استخدام الشبكات العصبية. القواعد: لا فوضى هذا الموضوع مع أسئلة أو ملاحظات لا طائل من هذا الموضوع هو مناقشة سيناريوهات قابلة للتطبيق وتنفيذها معا. أنا أبحث عن تعليقات من الناس الذين يجتمعون واحد أو أكثر من هذه المقاييس. إذا كنت غير متأكد أو فقط أريد أن أسأل ارسل لي رسالة خاصة. AGAIN فاستمر هذا الموضوع CLEAN أ) نفذت الشبكة العصبية B) لديهم خبرة باستخدام الشبكات العصبية C) هل لديك فكرة مبتكرة لكيفية تنظيم المدخلات والمخرجات والطبقات المخفية للحصول على أفضل النتائج D) يتلقى اقتراحات بشأن كيفية تحقيق التوازن بين شبكات، عدد ونوع من الخلايا العصبية، ونشر، وما إلى ذلك لقد متكاملة حاليا فن مع MT4، وأنا قادرة على إطعام عليه أي المدخلات والمخرجات. حاليا أحاول أن تحسين توزيع سعر تستخدم كمدخل فضلا عن الانتاج. بعض النتائج جيدة وبعضها لا. أنا أبحث عن أفكار حول كيفية تحسين الشبكة للحصول على نتائج أفضل. أنا أفكر أيضا استخدام التدريب التعاقبي كما قد تكون تقنية أكثر قدرة على البقاء والتكيف. وقد حاول احد ذلك مع فن ما هو موقفك من أنني سوف الافراج عن المساعد MT4 فن عندما ق في مرحلة أفضل. بهذه الطريقة يمكننا جميعا أن التجربة معها ونشر النتائج هنا باستخدام نفس الأدوات. ونظرا لNDT 40-50 معدل الفوز إذا جنبا إلى جنب مع نظام مثل نظام (EQUIS) eASCtrend أو RMO. ذلك أيضا لتتجه أسهم بانتظام التالية volatilty من مستقبلهم / الخيارات. تستخدم وحدها، فقد كان NDT النتائج الهزيلة للغاية بالنسبة لي. لقد كان لي أي خبرة من Neuroshell مع فوركس أنا هاء نتائج مماثلة تم العثور عليها ل الراية خريطة (دعا في وقت سابق Pesavento التنبؤية الدراسة) وPyrapoints على الأسهم والعقود الآجلة. مرة أخرى أنا هاء لم يحاكم هؤلاء على FXCM النقد الاجنبى مجانا بيانات التغذية في الراية. انضم يوليو 2006 الحالة: عضو 12 المشاركات لقد تم استخدام Neuroshell مع بعض الإضافات ولكن يبدو من الصعب أن تحصل على استراتيجية التداول أفضل. فقط 2 أسابيع الذهاب اشتريت عامل ضار إضافات، يبدو ممتعة للغاية. ويمكن أن تولد نتيجة أسرع الأمثل، حاليا أنا استخدامه لتجارة الورق ويطعمه مع البيانات MT4 وإعادة النظر في إشارة على التجارة الحقيقية. نرى هنا بعض العينات التي تقدمت بطلب باستخدام 15M أزواج اليورو مقابل الدولار الأميركي، 3 أيام للتدريب / الأمثل (الشموع الرمادية)، 2 أيام للتجارة الورق (الشموع البرتقال) وتبقى هي إشارة ولدت خلال التعاملات الفعلية (الشموع الخضراء). على الرسم البياني السفلي هو الإنصاف النظام الذي يحسب مع هذه الصيغة (إجمالي الربح) - (خسارة الإجمالي) توسيع الوظيفة الربح. أبدأ حسابي الأولي 500، 2 انتشار (للخروج الدخول)، الهدف الأمثل: تعظيم (اكثر مرونة غالب) الربح. لقد رأيت بعض الاشخاص الذين يبيعون استراتيجية التداول / عصام، ولكن مع Neuroshell الإضافات يمكنك بنيت لهم من قبل نفسك. ابتهاج، الحفاظ على Arry التعلم. تعلم قبل النجاح. تعلق صورة (اضغط للتكبير) إنضم إلينا في يوليو 2006 الحالة: عضو 12 المشاركات أعطي لكم هنا يعلق الكتاب الإلكتروني المجاني (واحدة من مجموعتي) الذي خلقته بناء على تجربتي الخاصة باستخدام Neuroshell. يجوز هذا الكتاب الإلكتروني مفيدا للمستخدمين Neuroshell. هي موضع تقدير أي تعليقات. هل لديك قراءة لطيفة، Arry مشارك فبراير 2006 مركز: عضو 11 المشاركات يا ها هو نظام متطور الخاصة. أولا أنا خلقت نموذجا العصبية التي تتنبأ SOMETHING. after أن استراتيجية التداول الأمثل وتطويرها على أساس نموذج NN. نظام التداول الأمثل لمدة شهر، ورقة المتداولة ل1week هنا بعض الإحصائيات للتجارة استراتيجية MA10-5.cht اليورو مقابل الدولار الأميركي M15.csv (اليورو مقابل الدولار الأميركي M15) الحالية 08.03.19 19:18:10 الإحصاء الأداء إحصائيات جميع الصفقات الطويلة فقط قصيرة فقط بدء التسجيل 08.03.11 18:15:00 تاريخ الانتهاء 08.03.18 6:00:00 الأسعار 1.5343 إنهاء الأسعار 1.5788 التغير في الأسعار 0.0445 نسبة التغيير في الأسعار ابتداء من 2.9 في المئة التغير السنوي في الأسعار 132.5 العائد على الصفقات 2.7 2.7 0.0 السنوي العائد على الصفقات 122.4 121.8 0.6 العائد على الحساب 2.7 2.7 0.0 العائد السنوي على حساب 122.7 122.1 0.6 صافي الربح 0.0413 (413pips) 0.0411 0.0002 إجمالي الربح 0.0491 0.0489 0.0002 الخسارة الإجمالي 0.0078 0.0078 0.00 نسبة إجمالي الربح / الخسارة 6.29 6.27 0.00 في المئة الصفقات المربحة 80.0 75.0 100.0 عدد المتاجرة 5 4 1 عدد الصفقات الرابحة 4 3 1 عدد خسارة الصفقات 1 1 0 أكبر الرابحة تجارة الربح 0.0242 0.0242 0.0002 أكبر الخاسرة الخسارة تجارة 0.0078 0.0078 0.00 متوسط ​​معارض الربح 0.01 0.01 0.00 متوسط ​​الرابحة تجارة الربح 0.01 0.02 0.00 متوسط ​​الخاسرة الخسارة التجارية 0.01 0.01 0.00 نسبة متوسط ​​وين / متوسط ​​الخسارة 1.57 2.09 0.00 الفائزين القصوى على التوالي 3 2 1 القصوى خسارة على التوالي 1 1 0 متوسط ​​معارض سبان 91 الحانات 114 الحانات 3 بارات متوسط ​​الفوز سبان التجارية 110 الحانات 146 الحانات 3 بارات متوسط ​​فقدان معارض سبان 16 الحانات 16 القضبان 0 الحانات أطول تجارة سبان 262 الحانات 262 الحانات 3 بارات أطول الفوز سبان التجارية 262 الحانات 262 الحانات 3 بارات أطول تخسر سبان التجارية 16 الحانات 16 الحانات 0 الحانات أكبر الأسهم المتداولة 1 1 1 أكبر أسهم الرابحة المتداولة 1 1 1 أكبر أسهم الخاسرة المتداولة 1 1 0 متوسط ​​الأسهم المتداولة 1 1 1 متوسط ​​الرابحة الأسهم المتداولة 1 1 1 متوسط ​​فقدان الأسهم المتداولة 1 1 0 العمولات المدفوعة 0.0015 0.0012 0.0003 الحد الأقصى تراجع 0.0111 0.0111 0.0006 الحد الأقصى التجارة المفتوحة تراجع 0.0072 0.0072 0.0006 مطلوب الحجم حساب 1.5375 1.5375 1.5332 صورة المرفقة (اضغط للتكبير )