Forex Neuronales Netzwerk Forum

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Sie können auch helfen - bitte beachten Sie deaktivieren AdBlocker beim Surfen auf unserer Website. Vielen Dank von unserer Händlergemeinschaft :-) Hybrides Neuronales Netzwerk Stopp-und-Reverse-Strategien für Forex von Michael R. Bryant Neuronale Netze werden seit vielen Jahren in Handelssystemen mit unterschiedlichem Erfolg eingesetzt. Ihre primäre Attraktion ist, dass ihre nichtlineare Struktur ist besser in der Lage, die Komplexität der Preisbewegung als Standard, Indikator-basierte Handelsregeln zu erfassen. Eine der Kritik ist, dass neuronale Netzwerk-basierte Trading-Strategien tendenziell über-fit und daher nicht gut auf neue Daten. Eine mögliche Lösung für dieses Problem besteht darin, neuronale Netze mit einer regelbasierten Strategie-Logik zu kombinieren, um eine hybride Strategie zu schaffen. Dieser Artikel zeigt, wie dies mit Adaptrade Builder durchgeführt werden kann. Insbesondere wird in diesem Artikel Folgendes veranschaulicht: Kombinieren von neuronalen Netzwerken und regelbasierter Logik für Handelseinträge Es wird ein Drei-Segment-Datenansatz verwendet, wobei das dritte Segment verwendet wird, um die endgültigen Strategien zu validieren. Der resultierende Strategiecode für MetaTrader 4 und TradeStation wird gezeigt und es wird gezeigt werden, dass die Validierungsergebnisse für jede Plattform positiv sind. Neuronale Netze als Handelseintragsfilter Mathematisch ist ein neuronales Netz eine nichtlineare Kombination eines oder mehrerer gewichteter Eingänge, die einen oder mehrere Ausgangswerte erzeugt. Für den Handel wird ein neuronales Netz generell auf eine von zwei Arten verwendet: (1) als Vorhersage der zukünftigen Preisbewegung oder (2) als Indikator oder Filter für den Handel. Hier wird die Verwendung als Indikator oder Handelsfilter berücksichtigt. Als Indikator fungiert ein neuronales Netzwerk als zusätzliche Bedingung oder Filter, die erfüllt sein müssen, bevor ein Trade eingegeben werden kann. Die Eingaben in das Netzwerk sind typischerweise andere technische Indikatoren wie Impuls, Stochastik, ADX, gleitende Durchschnittswerte und so weiter sowie Preise und Kombinationen der vorhergehenden. Die Eingaben werden skaliert, und das neuronale Netzwerk ist so ausgelegt, dass das Ausgangssignal ein Wert zwischen -1 und 1 ist. Ein Ansatz besteht darin, eine lange Eingabe zu ermöglichen, wenn die Ausgabe größer als oder gleich einem Schwellenwert wie 0,5 und a ist Kurze Eingabe, wenn die Ausgabe kleiner oder gleich dem negativen Wert der Schwelle ist -0,5. Diese Bedingung wäre zusätzlich zu bestehenden Eintrittsbedingungen. Wenn es zum Beispiel eine lange Eingangsbedingung gab, müsste es wahr sein und die neuronale Netzwerkausgabe müsste mindestens dem Schwellenwert für eine lange Eingabe entsprechen. Bei der Einrichtung eines neuronalen Netzes wäre typischerweise ein Händler für die Auswahl der Eingaben und der Netzwerktopologie und für die gleichzeitige Durchführung des Netzes verantwortlich, das die optimalen Gewichtswerte bestimmt. Wie im Folgenden gezeigt, führt Adaptrade Builder diese Schritte automatisch als Teil des evolutionären Buildprozesses durch, auf dem die Software basiert. Die Verwendung des neuronalen Netzes als Handelsfilter erlaubt es, leicht mit anderen Regeln kombiniert zu werden, um eine hybride Handelsstrategie zu schaffen, die die besten Eigenschaften traditioneller, regelbasierter Ansätze mit den Vorteilen neuronaler Netze kombiniert. Als ein einfaches Beispiel könnte Builder eine gleitende durchschnittliche Übergangsregel mit einem neuronalen Netzwerk kombinieren, so dass eine lange Position genommen wird, wenn der schnell bewegte Durchschnitt über dem langsamen gleitenden Durchschnitt kreuzt und die neuronale Netzwerkausgabe an oder über seinem Schwellenwert liegt. Stop-and-Reverse Trading-Strategien Eine Stop-and-Reverse-Trading-Strategie ist eine, die immer auf dem Markt, entweder lang oder kurz. Streng genommen bedeutet quotstop-und-reversequot, dass Sie den Handel umkehren, wenn Ihr Stop-Auftrag getroffen wird. Allerdings benutze ich es als Short-Hand für jede Handelsstrategie, die von langem zu kurzem zu lange und so weiter umkehrt, so dass Sie immer auf dem Markt. Durch diese Definition ist es nicht notwendig, dass die Aufträge Aufträge beenden. Sie könnten eingeben und rückgängig mit Markt-oder Limit Orders sowie. Es ist auch nicht notwendig, dass jede Seite die gleiche Logik oder sogar die gleiche Auftragsart verwenden. Beispielsweise können Sie bei einem Stoppauftrag long (und exit short) eingeben und bei einer Market Order unter Verwendung verschiedener Regeln und Konditionen für jedes entryexit short (und exit long) eingeben. Dies wäre ein Beispiel für eine asymmetrische Stop-and-Reverse-Strategie. Der primäre Vorteil einer Stop-and-Reverse-Strategie ist, dass durch immer auf dem Markt, verpassen Sie nie alle großen bewegt. Ein weiterer Vorteil ist die Einfachheit. Wenn es separate Regeln und Bedingungen für das Betreten und Beenden von Trades gibt es mehr Komplexität und mehr, die schief gehen kann. Die Kombination von Ein - und Ausgängen bedeutet, dass weniger Timing-Entscheidungen getroffen werden müssen, was weniger Fehler bedeutet. Auf der anderen Seite kann man argumentieren, dass die besten Bedingungen für den Austritt eines Handels selten die gleichen sind, wie für die Eintragung in die entgegengesetzte Richtung, dass eintretende und austretende Geschäfte von sich aus getrennte Entscheidungen sind, die deshalb separate Regeln und Logiken anwenden sollten. Ein weiterer potenzieller Nachteil der immer auf dem Markt ist, dass die Strategie wird durch jede Öffnung Lücke Handel. Ein großer Öffnungsspalt gegen die Position kann einen großen Verlust bedeuten, bevor die Strategie rückgängig gemacht werden kann. Strategien, die selektiv eintreten und diesen verlassen oder diesen bis zum Ende des Tages verlassen, können die Auswirkungen von Öffnungslücken minimieren. Da es sich um eine Forex-Strategie handelt, ist MetaTrader 4 (MT4) eine offensichtliche Wahl für die Handelsplattform, da MetaTrader 4 primär für Forex entwickelt und für den Handel mit diesen Märkten weit verbreitet ist (siehe zB MetaTrader vs. TradeStation) : Ein Sprachvergleich). Doch in den letzten Jahren hat TradeStation die Devisenmärkte viel aggressiver ausgerichtet. Abhängig von Ihrem Handelsvolumen und Account-Ebene, ist es möglich, den Handel mit den Forex-Märkten durch TradeStation ohne irgendwelche Plattform Gebühren oder die Zahlung von Provisionen. Spreads sind Berichten zufolge eng mit guter Liquidität auf die wichtigsten Forex-Paare. Aus diesen Gründen waren beide Plattformen für dieses Projekt gezielt. Bei mehreren Plattformen gleichzeitig treten mehrere Probleme auf. Erstens können die Daten auf verschiedenen Plattformen unterschiedlich sein, wobei Unterschiede in Zeitzonen, Preisangaben für einige Balken, Volumen und verfügbare Datumsbereiche vorhanden sind. Um diese Unterschiede zu glätten, wurden Daten von beiden Plattformen erhalten, und die Strategien wurden über beide Datenreihen gleichzeitig aufgebaut. Die besten Strategien waren daher diejenigen, die bei beiden Datenreihen trotz unterschiedlicher Daten gut funktionierten. Die im Builder verwendeten Dateneinstellungen sind in Abb. 1. Wie aus der Tabelle "Marktdaten" hervorgeht, wurde der Eurodollar-Devisenmarkt mit einer Bargröße von 4 Stunden (240 Minuten) angestrebt (EURUSD). Andere Stangengrößen oder Märkte würden ebenso gedient haben. Ich war nur in der Lage, so viele Daten über meine MT4-Plattform zu erhalten, wie durch den in Fig. 1 (Datenreihe 2), so dass der gleiche Zeitraum für den Erhalt der äquivalenten Datenreihe von TradeStation (Datenreihe 1) verwendet wurde. 80 der Daten wurden für das Bauwesen (kombinierte Stichprobe und Stichprobenquot) verwendet, wobei 20 (62014 bis 21015) für die Validierung reserviert wurden. 80 des Originals 80 wurde dann auf einen Stichprobenquot mit 20 gesetzt, der auf "outout of-sample" gesetzt wurde, wie in Fig. 1. Der Bidask-Spread wurde auf 5 Pips gesetzt, und die Handelskosten von 6 Pips oder 60 pro Full-Size-Los (100.000 Aktien) wurden pro Round-Turn angenommen. Beide Datenreihen wurden in den Build aufgenommen, wie die Häkchen in der linken Spalte der Tabelle Market Data anzeigen. Abbildung 1. Marktdateneinstellungen für den Aufbau einer Forex-Strategie für MetaTrader 4 und TradeStation. Ein weiteres potenzielles Problem beim Targeting auf mehrere Plattformen besteht darin, dass Builder so konzipiert ist, dass die Art und Weise, wie jede unterstützte Plattform ihre Indikatoren berechnet, so dupliziert wird, dass die Indikatorwerte je nach ausgewählter Plattform unterschiedlich sein können. Um diese mögliche Diskrepanz zu vermeiden, sollten alle Indikatoren, die in MetaTrader 4 anders als in TradeStation ausgewertet werden, aus dem Build entfernt werden, was bedeutet, dass folgende Indikatoren vermieden werden sollten: Alle anderen Indikatoren, die für beide Plattformen verfügbar sind, werden in gleicher Weise berechnet Beide Plattformen. TradeStation umfasst alle Indikatoren, die im Builder verfügbar sind, während MetaTrader 4 nicht. Daher sollte die MetaTrader 4-Plattform als Codetyp im Builder ausgewählt werden, um nur Indikatoren einzufügen, die auf beiden Plattformen verfügbar sind. Damit werden automatisch alle Indikatoren aus dem Build-Set entfernt, die für MT4 nicht verfügbar sind, wodurch die Indikatoren, die auf beiden Plattformen verfügbar sind, hinterlassen werden. Außerdem habe ich, da ich Unterschiede in den Volumendaten, die von jeder Plattform erhalten wurden, bemerkte, alle volumenabhängigen Indikatoren aus dem Build-Set entfernt. Schließlich wurde die Uhrzeitanzeige wegen der Unterschiede in den Zeitzonen zwischen den Datendateien entfernt. In Fig. 2, unten, wird die Liste der Indikatoren, die in dem Build-Set verwendet werden, sortiert nach dem Hinweis angezeigt, ob das Kennzeichen vom Buildprozess berücksichtigt wurde (Spalte "Coonsiderquot"). Die aus den Erwägungen aus den oben dargelegten Gründen entfernten Indikatoren sind oben in der Liste aufgeführt. Die restlichen Indikatoren, beginnend mit "Simple Mov Avequot", waren alle Teil des Build-Sets. Abbildung 2. Indikatorauswahlen im Builder, die die aus dem Build-Set entfernten Indikatoren zeigen. Die Auswertungsoptionen, die in dem Erstellungsprozess verwendet werden, sind in 4 gezeigt. 3. Wie diskutiert, wurde MetaTrader 4 als Codeausgangsauswahl ausgewählt. Nachdem Strategien im Builder erstellt wurden, können beliebige Optionen auf der Registerkarte Evaluierungsoptionen einschließlich des Codetyps geändert und die Strategien neu ausgewertet werden, wodurch auch der Code in der ausgewählten Sprache umgeschrieben wird. Diese Funktion wurde verwendet, um den TradeStation-Code für die endgültige Strategie zu erhalten, nachdem die Strategien für MetaTrader 4 erstellt wurden. Abbildung 3. Evaluierungsoptionen im Builder für die EURUSD forex-Strategie. Um Stop-and-Reverse-Strategien zu erstellen, wurden alle Exit-Typen aus dem Build-Set entfernt. 4. Alle drei Arten von Eintragsaufträgen - Markt, Stop und Limit - wurden als quotconsiderquot hinterlassen, was bedeutet, dass der Buildprozess während des Buildprozesses einen beliebigen davon berücksichtigen könnte. Abbildung 4. Im Builder selektierte Auftragstypen, um eine Stop-and-Reverse-Strategie zu erstellen. Die Builder-Software generiert automatisch regelbasierte logische Bedingungen für den Ein - und Ausgang. Um der Strategie ein neuronales Netzwerk hinzuzufügen, ist es nur nötig, die Option "Neuronales Netz einschließen" auf der Registerkarte "Strategieoptionen" auf die Registerkarte "Strategieoptionen" zu setzen. 5. Die Einstellungen des neuronalen Netzwerks blieben bei den Vorgaben. Als Teil der Stop-and-Reverse-Logik wurde die Option "Marktseiten" auf LongShort festgelegt, und die Option "Warten auf Beenden", bevor der neue Tradequot eingegeben wurde, wurde nicht aktiviert. Letzteres ist notwendig, um es der Eintragsreihenfolge zu ermöglichen, die aktuelle Position bei einer Umkehr zu verlassen. Alle anderen Einstellungen wurden mit den Voreinstellungen belassen. Abbildung 5. In Builder ausgewählte Strategieoptionen, um eine hybride Strategie zu erstellen, die sowohl regelbasierte als auch neuronale Netzwerkbedingungen verwendet. Die evolutionäre Natur des Build-Prozesses in Builder wird von der Fitness geleitet. Die aus den Zielen und Bedingungen berechnet wird, die auf der Registerkarte Metriken definiert sind, wie unten in Abb. 6. Die Bauziele wurden einfach gehalten: Maximierung des Reingewinns bei gleichzeitiger Minimierung der Komplexität, die im Vergleich zum Reingewinn ein geringes Gewicht hatte. Besonderer Wert wurde auf die Baubedingungen gelegt, die den Korrelationskoeffizienten und die Bedeutung für die allgemeine Strategiequalität sowie die durchschnittlichen Handelsströme und die Anzahl der Trades beinhalteten. Zunächst wurden nur die durchschnittlichen Balken in Trades als Build-Zustand aufgenommen. Allerdings wurde in einigen der frühen Builds der Nettogewinn über die Handelslänge begünstigt, so dass die Anzahl der Trades Metrik hinzugefügt wurde. Der angegebene Bereich für die Anzahl der Trades (zwischen 209 und 418) entspricht durchschnittlichen Handelslängen zwischen 15 und 30 Bar basierend auf der Anzahl der Balken in der Bauzeit. Als Ergebnis dieses Hinzufügens dieser Metrik legte mehr Gewicht auf das Ziel der Handelslänge, die in mehr Mitglieder der Bevölkerung mit dem gewünschten Umfang der Handelslängen führte. Abbildung 6. Die auf der Registerkarte Metriken festgelegten Ziele und Bedingungen bestimmen, wie die Fitness berechnet wird. Die Bedingungen für die Auswahl von Top Strategiesquot duplizieren die Build-Bedingungen, außer dass die Top-Strategien Bedingungen über den gesamten Bereich der Daten ausgewertet werden (nicht einschließlich der Validierung Segment, das ist separat), anstatt nur über die Bauzeit, wie es der Fall ist Bedingungen. Die obersten Strategien Bedingungen werden durch das Programm verwendet, um alle Strategien, die alle Bedingungen in einer separaten Bevölkerung. Die endgültigen Einstellungen werden auf der Registerkarte "Erstellungsoptionen" vorgenommen (siehe unten). 7. Die wichtigsten Optionen hierbei sind die Bevölkerungsgröße, die Anzahl der Generationen und die Option, basierend auf der Quoteout-of-samplequot-Performance zurückzusetzen. Die Bevölkerungsgröße wurde so gewählt, dass sie groß genug ist, um eine gute Vielfalt in der Bevölkerung zu erhalten, während sie noch klein genug ist, um in einer angemessenen Zeitspanne zu bauen. Die Anzahl der Generationen basierte darauf, wie lange es gedauert hat, bis einige Konjunkturerfolge aufgetreten sind. Abbildung 7. Die Buildoptionen umfassen die Populationsgröße, die Anzahl der Generationen und Optionen für das Zurücksetzen der Population anhand der Quoteout-of-samplequot-Leistung. Die Option zur Rücksetzung auf Out-of-Sample (OOS) Performancequot startet den Buildvorgang über die angegebene Anzahl von Generationen, wenn die angegebene Bedingung in diesem Fall erfüllt ist, wird die Population zurückgesetzt, wenn der Quotout-of-samplequot Nettogewinn liegt Weniger als 20.000. Dieser Wert wurde auf der Grundlage von Vorversuchen ausgewählt, um einen ausreichend hohen Wert zu erreichen, den er wahrscheinlich nicht erreichen würde. Als Ergebnis wurde der Herstellungsprozess alle 30 Generationen wiederholt, bis manuell gestoppt wurde. Dies ist ein Weg, um das Programm zu identifizieren Strategien auf der Grundlage der Top Strategies Bedingungen über einen längeren Zeitraum. In regelmäßigen Abständen kann die Top-Strategien-Population überprüft und der Buildprozess abgebrochen werden, wenn geeignete Strategien gefunden werden. Beachten Sie, dass ich quotout-of-samplequot in Anführungszeichen setzen. Wenn die Quotientarbeitszeitperiode verwendet wird, um die Population auf diese Weise zurückzusetzen, ist die Quotientenperiode nicht mehr wirklich out-of-sample. Seit dieser Zeit wird nun verwendet, um den Build-Prozess, seine effektive Teil der In-Sample-Periode zu führen. Deshalb ist es ratsam, ein drittes Segment zur Validierung aufzuheben, wie oben diskutiert wurde. Nach mehreren Stunden der Verarbeitung und einer Reihe von automatischen Rebuilds, eine geeignete Strategie wurde in der Top-Strategien Bevölkerung gefunden. Seine geschlossene Eigenkapitalkurve ist unten in Figur 1 gezeigt. 8. Die Eigenkapitalkurve zeigt eine konsistente Performance über beide Datensegmente hinweg mit einer ausreichenden Anzahl von Trades und im Wesentlichen die gleichen Ergebnisse über beide Datenreihen. Abbildung 8. Eigenkapitalkurve für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie. Um die Strategie über den Validierungszeitraum zu prüfen, wurden die Datumskontrollen auf der Registerkarte Märkte (siehe Abb. 1) auf das Enddatum der Daten (2112015) geändert und die Strategie durch Auswählen des Befehls Auswerten aus der Strategie neu ausgewertet Menü im Builder. Die Ergebnisse sind unten in Fig. 1 gezeigt. 9. Die Validierungsergebnisse in dem roten Feld zeigen, dass die Strategie auf Daten, die während des Erstellungsprozesses nicht verwendet werden, gehalten wird. Abbildung 9. Geschlossene Eigenkapitalkurve für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie einschließlich des Validierungszeitraums. Die endgültige Überprüfung ist zu sehen, wie die Strategie auf jeder Datenreihe durchgeführt separat mit der Code-Ausgabe-Option für diese Plattform. Dies ist notwendig, da es, wie oben erläutert, Unterschiede in den Ergebnissen gibt, die von (1) dem Codetyp und (2) der Datenreihe abhängen. Wir müssen überprüfen, ob die gewählten Einstellungen diese Unterschiede minimieren, wie beabsichtigt. Um die Strategie für MetaTrader 4 zu testen, wurde die Datenreihe von TradeStation auf der Registerkarte Märkte deaktiviert und die Strategie neu ausgewertet. Die Ergebnisse sind unten in Fig. 1 gezeigt. 10, die die untere Kurve in Fig. 10 dupliziert. 9. Abbildung 10. Geschlossene Eigenkapitalkurve für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie einschließlich des Validierungszeitraums für MetaTrader 4. Um die Strategie für TradeStation zu testen, wurden die Datenreihen von TradeStation und die Serie für MetaTrader ausgewählt 4 auf der Registerkarte Markets deaktiviert wurde, wurde die Codeausgabe in quotTradeStation geändert, und die Strategie wurde neu ausgewertet. Die Ergebnisse sind unten in Fig. 1 gezeigt. 11 und scheinen sehr ähnlich zu der mittleren Kurve in Fig. 9, wie erwartet. Abbildung 11. Geschlossene Eigenkapitalkurve für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie einschließlich des Validierungszeitraums für die TradeStation. Der Code für beide Plattformen ist unten in Fig. 12. Klicken Sie auf das Bild, um die Code-Datei für die entsprechende Plattform zu öffnen. Die Prüfung des Codes zeigt, dass der regelbasierte Teil der Strategie unterschiedliche volatilitätsbedingte Bedingungen für die langen und kurzen Seiten verwendet. Die neuronalen Netzeingaben bestehen aus einer Vielzahl von Indikatoren, darunter Tag-of-Week, Trend (ZLTrend), Intraday High, Oszillatoren (InvFisherCycle, InvFisherRSI), Bollinger-Bänder und Standardabweichung. Der Hybrid-Charakter der Strategie kann direkt in der Code-Anweisung (aus dem TradeStation-Code) eingesehen werden: Wenn EntCondL und NNOutput gt 0,5 dann beginnen Buy (quotEnMark-Lquot) NShares Aktien nächste Bar am Markt Die Variable quotEntCondLquot repräsentiert den regelbasierten Eintrag Bedingungen und NNOuputquot ist die Ausgabe des neuronalen Netzwerks. Beide Bedingungen müssen wahr sein, um die lange Eintrittsreihenfolge zu platzieren. Die kurze Eingangsbedingung funktioniert auf die gleiche Weise. Abbildung 12. Handelsstrategie-Code für die EURUSD-Stop-and-Reverse-Strategie (links, MetaTrader 4 rechts, TradeStation). Klicken Sie auf die Figur, um die entsprechende Codedatei zu öffnen. Laden Sie eine Builder-Projektdatei (.gpstrat) mit den in diesem Artikel beschriebenen Einstellungen herunter. Dieser Artikel untersuchte den Prozess des Aufbaus einer hybriden regelbasierten Netzstrategie für den EURUSD mit einem Stop-and-Reverse-Ansatz (immer im Markt) mit Adaptrade Builder. Es wurde gezeigt, wie der Strategiecode für mehrere Plattformen generiert werden kann, indem eine gemeinsame Teilmenge der Indikatoren ausgewählt wird, die in jeder Plattform gleich arbeiten. Die notwendigen Einstellungen zur Erzeugung von Strategien, die von Long auf Short und Back umkehren, wurden beschrieben, und es wurde gezeigt, dass die resultierende Strategie positiv auf einem separaten Validierungssegment von Daten durchgeführt wurde. Es wurde auch überprüft, dass die Strategie ähnliche Ergebnisse mit der Daten-und Code-Option für jede Plattform. Wie oben diskutiert, hat der Stop-and-Reverse-Ansatz mehrere Nachteile und kann nicht jedem gefallen. Allerdings ist ein immer-in-der-Markt-Ansatz kann attraktiver mit Forex-Daten, weil die Forex-Märkte rund um die Uhr Handel. Infolgedessen gibt es keine Session-opening Lücken, und die Handelsaufträge sind immer aktiv und verfügbar, um den Handel umzukehren, wenn der Markt ändert. Die Verwendung von Intraday-Daten (4-Stunden-Balken) lieferte mehr Balken von Daten für die Verwendung im Build-Prozess, war aber ansonsten ziemlich willkürlich, dass die immer im Markt befindliche Strategie bedeutet, dass Trades über Nacht durchgeführt werden. Der Build-Prozess wurde erlaubt, verschiedene Bedingungen für die Eingabe von langen und kurzen entwickeln, was zu einer asymmetrischen Stop-and-Reverse-Strategie. Trotz des Namens greift die daraus resultierende Strategie sowohl lange als auch kurze Trades auf Marktaufträgen ein, obwohl Markt-, Stop - und Limit Orders alle vom Build-Prozess unabhängig für jede Seite berücksichtigt wurden. In der Praxis bedeutet das Rückgängigmachen von kurzem zu kurz, das Doppelte der Anzahl der Aktien am Markt zu verkaufen, da die Strategie z. B. Wenn die aktuelle Long-Position 100.000 Aktien, würden Sie verkaufen verkaufen 200.000 Aktien am Markt. Ebenso, wenn die aktuelle Short-Position war 100.000 Aktien, würden Sie kaufen 200.000 Aktien auf dem Markt, um von kurz nach lang umzukehren. Ein kürzerer Preisverlauf wurde verwendet, als es ideal wäre. Dennoch waren die Ergebnisse positiv auf dem Validierungssegment, was darauf hindeutet, dass die Strategie nicht übertrieben war. Dies unterstützt die Idee, dass ein neuronales Netzwerk in einer Handelsstrategie eingesetzt werden kann, ohne die Strategie auf den Markt zu überfordern. Die hier vorgestellte Strategie ist nicht für den tatsächlichen Handel gedacht und wurde nicht in Echtzeit verfolgt oder getestet. Allerdings kann dieser Artikel als Vorlage für die Entwicklung ähnlicher Strategien für die EURUSD oder andere Märkte verwendet werden. Wie immer sollte jede Handelsstrategie, die Sie entwickeln, gründlich in Echtzeit-Tracking oder auf separaten Daten getestet werden, um die Ergebnisse zu validieren und sich mit den Handelsmerkmalen der Strategie vor dem Live-Handel vertraut zu machen. Dieser Artikel erschien in der Februar 2015 Ausgabe des Adaptrade Software-Newsletters. HYPOTHETISCHE ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE INHERENTE EINSCHRÄNKUNGEN. EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIVE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN. WENN DIE HÄNDE NICHT TATSÄCHLICH AUSGEFÜHRT WERDEN KÖNNEN, KÖNNEN DIE ERGEBNISSE AUSSERDEM AUF DIE AUSWIRKUNGEN AUF BESTIMMTE MARKTFAKTOREN ENTSTANDEN WERDEN KÖNNEN. SIMULATED HANDELSPROGRAMME IM ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT ENTWERFEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDE KONTO ODER GELTEND ZU ERWERBENDE GEWINNE ODER VERLUSTE VERÄNDERT WIRD. Wenn Sie über Neuentwicklungen, Neuigkeiten und Angebote von Adaptrade Software informiert werden möchten, können Sie sich gerne an unsere E-Mail-Liste wenden. Thank you. NeuroShell Trader und NeuroShell Day Trader Charts können mehrere Chart-Seiten enthalten, die jeweils eine andere Sicherheit verweist. Chart-Seiten können Sie Ihre Handelssysteme über viele Wertpapiere zur gleichen Zeit zu sehen und zu handeln. Indikatoren, Handelsstrategien und neuronale Netzwerkvorhersagen, die dem Diagramm hinzugefügt werden, werden einzeln rückgängig gemacht, optimiert und gleichzeitig auf alle Wertpapiere angewendet. Wenn Sie Diagrammseiten hinzufügen und entfernen, wird NeuroShell Trader automatisch Backtests und Optimierungen der hinzugefügten Wertpapiere durchführen. 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