외환 로봇.
FOREX 로봇 및 무역 전략.
인공 지능은 초보자를 위해 설명되었습니다.
인공 지능은 초보자들에 의해 성배로 여겨지는 수수께끼 같은 기술입니다. 나는 컴퓨터 프로그래밍 대학 학위를 가지고 있고 인공 지능은 나의 취미 중 하나입니다. 이제는 많은 응용 프로그램을 코딩 한 후 작업 할 때나 사용하지 않을 때 확실히 알았습니다. 그리고 외환 거래에 적용했을 때, 신경망은 불행히도 예상대로 작동하지 않습니다. 실제로 많은 기술 정보를 얻지는 못했지만 실제로는이 기사를 처음에는 작성하지 않아도되지만 요즘에는 성배를 발견했다고 주장하는 판매 페이지가 많이 있습니다. 그런 부도덕 한 판매자들은 AI가 좋다고 생각하기 때문에 AI라는 단어를 사용하고 있습니다. 새로운 무언가를 가져오고 순진한 초보자는 다시 생각하지 않고 뛰어 오릅니다. 물론, 그런 종류의 시스템은 몇 개월이 지나면 비참하게 실패합니다. 다음 기사에서 나는 왜 평신도의 용어로 설명 할 것이다.
의사 코드로 작성된 다음 코드를 예로 들어 보겠습니다.
두 개의 숫자 a와 b를 더하고 결과를 표시합니다. 추가 규칙이 이미 프로그래밍 언어의 특정 라이브러리에 함수로 저장되어 있기 때문에 컴퓨터는 이미 두 개 이상의 숫자를 추가하는 방법을 알고 있습니다. 이것은 고전적인 접근 방법입니다.
이제 AI로 돌아갑니다. 다음 데이터 세트를 고려하십시오.
세 번째 숫자는 처음 두 숫자를 더한 결과입니다. 데이터 세트를 분석함으로써 컴퓨터는 처음 두 숫자와 세 번째 숫자 사이의 관계가 무엇인지 파악해야합니다. 즉, 데이터 세트에없는 두 개의 숫자가 제공되면 세 번째 숫자를 표시 할 수 있어야합니다 번호. 즉, 컴퓨터는 추가 규칙을 알아야합니다! 이것은 인공 지능입니다.
세부 사항으로 들어가기 전에 여기에 아주 정확한 패턴이 있습니다 : 세 번째 숫자는 처음 두 숫자의 합입니다. 나중에이 정보가 필요할 것입니다.
신경망이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?
기본적으로 신경망은 블랙 박스입니다. 입력을 받아 처리하고 출력을 반환합니다. 신경 네트워크의 블록 셀은 뉴런입니다. 생물학적 뉴런과 마찬가지로 입력을 받아 처리하고 출력을 반환합니다. 생물학적 뉴런은 2 가지 상태를 가질 수 있습니다 : 흥분하고 흥분하지 않고 (켜고 꺼짐) 상태는 입력 (전기 신호)의 강도에 의해 결정됩니다.
x1..x7은 입력, w1..w7은 각 입력과 관련된 전기 신호, f는 활성화 함수, y는 결과입니다. w1..w7을 가중치라고합니다. 뉴런의 수학적 모델은 다음과 같습니다.
바이어스, 임계 값, 레이어, 활성화 기능 또는 네트워크 토폴로지에 관해서는 언급하지 않았으므로 기본적인 설명을 계속 할 것입니다. 신경망의 기억은 그 무게에 놓여 있습니다. 데이터 세트로 돌아갑니다.
우리는 두 개의 입력과 한 개의 출력을 가지고 있습니다. 각 입력에 대한 뉴런과 출력에 대한 하나의 뉴런을 할당합니다. 가중치의 수는 입력의 수를 초과해서는 안되며 그렇지 않으면 네트워크가 과도하게 훈련되고 패턴에서 조금이라도 벗어나면 출력에 영향을 미칩니다. 가중치가 입력 수보다 작 으면 네트워크가 규칙을 올바르게 배울 수 없게됩니다.
우리의 소규모 네트워크는 두 개의 입력 뉴런, 두 개의 가중치와 하나의 출력 뉴런으로 구성됩니다. 신경 네트워크는 더 많은 계층으로 구성된 가중치를 가질 수 있습니다. 하나의 신경 네트워크의 출력은 최종 결과를 표시하기 전에 다른 하위 신경 네트워크에 공급됩니다 (다중 계층 모델의 다른 해석 임).
신경망 모델.
모델 1 : 하나의 입력 뉴런, 하나의 레이어 및 하나의 출력.
모델 2 : 2 개의 입력 뉴런, 하나의 계층은 두 개의 가중치와 하나의 출력으로 구성됩니다.
모델 3 : 세 개의 입력 뉴런, 세 개의 레이어와 두 개의 웨이브 및 출력으로 구성된 두 개의 레이어.
간단한 네트워크는 모델 2에 설명되어 있습니다.
활성화 함수 (일반적으로 시그 모이 드 함수)는 신호의 강도를 반환합니다. Sigmoid 함수는 -1에서 1 사이의 값을 가진 대칭 함수이기 때문에 선택됩니다.
모델 2와 신경망의 수학적 설명을 따르면, 우리는 방정식을 만족시키는 가중치를 찾아야 만합니다.
B1 = Σ (A1 * W11 + A2 * W21)
B2 = σ (A1 * W12 + A2 * W22)
여기서 A1과 A2는 처음 두 숫자이고 C는 결과입니다. 평균적인 현재 독자의 지식을 넘어서기 때문에 이러한 시스템을 해결하는 방법에 대해 자세히 알지는 못하지만 W11, W21, W12, W22, W3 및 W4가 발견 된 후에는 우리의 신경 네트워크의 기억. A1과 A2 대신에 21 개의 입력을 10 개 입력하면 신경망은 결과로 31을 반환해야합니다. 신경망은 방금 추가 규칙을 배웠습니다!
그들은 forex 무역에 적용하는 경우에 작동합니까?
1. 결국, 신경 네트워크는 곡선 피팅의 궁극적 인 형태입니다. 신경 네트워크가 훈련 된 패턴이 약간 변하지 만 변경되면 매우 잘 처리됩니다.
2. 신경망은 인간의 눈이 움직일 수없는 패턴을 찾는 데 아주 능숙하지만 외환 시장에는 너무 많은 소음이 있습니다.
3. 시장을 추적 할 수 있도록 일정한 조정이 필요하며, 조정은 며칠이 걸릴 수있는 힘든 과정이며 대규모 컴퓨팅 능력입니다.
4. 영향력이 큰 뉴스로 인한 스파이크는 어떤 패턴이 없기 때문에 모든 신경 네트워크를 죽일 수 있습니다.
5. 지지율과 저항선 근처에서의 트레이딩이나 영향력이 큰 뉴스 이후의 거래는 성공 확률이 50 %를 넘을 수있는 유일한 순간이지만 패턴이 없으므로 신경망으로는 이러한 포인트를 찾아 낼 수 없습니다 (NN 뉴스를 해석 할 수 없거나 실제 저항과 지원 라인이 어디에 있는지 간단하게 최고점과 최저점을 찾는 것보다 훨씬 낫습니다.)
6. 역사는 반복되는 경향이 있지만 조금씩 반복됩니다.
그 (것)들을 가진 시간을 낭비하지 말라, 그들은 중대하다 그러나 무역을 위해 아닙니다! forex holy grail로 광고하는 판매 페이지가 보이면 페이지의 오른쪽 상단에있는 X 버튼을 누르기 만하면됩니다. 그렇게하고 돈을 아끼십시오. 🙂
아직! 내 외환 거래에 대한 새로운 접근 방식은 신경망 및 베이지안 필터를 사용하기 때문에 내 메인 페이지를 닫아야합니다. 🙂
잡기는 분류 목적으로 만 그들을 적절하게 사용한다는 것입니다. 그들은 그 자체로 패턴을 확인하려하지 않고, 그것들을 먹이는 패턴을 걸러 내기 위해 사용됩니다! 내가 그들을 사용하는 방식으로, 그들은 혼돈에서 질서를 추출하려고 노력하지 않고 내가 먹인 데이터를 걸러 내기 위해 유효하다고 여겨지는 데이터를 필터링하려고한다.
나는 많은 수의 외환 로봇에 대한 정보를 모았고 오직 승리 한 거래 만 찾아서 선택할 수있었습니다. 그런 다음, 무역 개방 이전의 시장 상황 (거래량, 변동성, 지원 및 저항 포인트, 거래가 약간의 이동 평균과 얼마나 가까운 지 등)을 분석했습니다. 나는 승리 조건의 패턴을 만들었고, 그것을 정규화하고 신경 네트워크와 베이지안 필터를 먹였다. 결과는 훌륭합니다.
WSM 인공 지능 4.
외환 로봇은 자본 시장의 발전을 독립적으로 분석하고 거래 기회를 검색하며 사전 정의 된 거래 전략에 기반한 자동화 된 거래 시스템 (금융 소프트웨어)으로 FOREX 시장에서 통화 쌍을 사고 파는 지침을 생성합니다.
WSM 외환 로봇의 기함은 절대 숫자뿐만 아니라 통계 데이터에서도 함대의 특권적인 위치를 확인합니다. AI4 WSM은 기본 시리즈 및 WSM Event Horizon 로봇에서 최소 4 개의 연결된 WSM 로봇을 이미 소유하고있는 숙련 된 고객을 위해 설계되었습니다.
WSM AI4는 인공 지능이 가장 많으며 운영 단위가 가장 많은 최신 로봇입니다. 그것은 자신에게뿐만 아니라 다른 WSM 로봇에게도 잘못된 코드를 수정하도록 프로그램되어 있습니다. 외환 투입은 자본 시장의 정보에 근거 할뿐 아니라 관련 상품의 현재 가치를 반영합니다.
WSM AI4는 모든 1 차 및 2 차 통화 쌍을 거래합니다.
현실적인 예금 평가 650 USD (누적)
로봇 성능 통계.
외환 로봇 (Forex robot)은 적절한 시장 상황을 검색하는 특정 알고리즘의 사용을 기반으로하는 프로그램으로, 이후 거래됩니다.
개별 로봇 거래의 결과를 백분율로 표시합니다.
매출 비율 (%).
성공 / 손실.
잠재적 위험.
모든 고객은 World Systems Market, Inc. 의 제품을 사용하더라도 적절한 거래 파트너 (브로커)를 통해 금융 시장 거래가 위험 수준을 지니고 있음을 인식해야합니다. World Systems Market, Inc. 의 금융 로봇의 역사적 결과 어떤 방법 으로든 미래의 결과를 보장하지 않으며 고객은 적절한 금융 로봇을 주문하는 동안 위험에 대해 충분히 알고 있습니다. World Systems Market, Inc. 는 금융, 자본 및 상품 시장을위한 자동화 된 거래 시스템 및 소프트웨어 솔루션의 개발, 배포 및 구현에 종사하고 있습니다. 고객은 금융 소프트웨어 만 제공됩니다. 회사는 투자 서비스 또는 컨설팅을 제공하지 않습니다.
Kinqo.
고급 인공 지능 거래 알고리즘.
업데이트 된 프로토 타입 버전 2.0.
금융 시장의 변화하는 역학 관계를 감안할 때, 우리는 다음과 같은 기능으로 Forex Artilect를 업그레이드했습니다. 향상된 모델 차원 : 시장 패턴은 미래에 감지되고 추론 될 가능성이 더 높습니다. 가격과 시간을 서로 다른 차원으로 간주합니다. 회귀 모델을 통해 추세가 언제 그리고 어디에서 끝날지 예측합니다. 그것은 출구 전략으로 이러한 예측을 포함합니다. 다중 모델 기능 :이 기능을 사용하면 처리 시간이 크게 줄어들고 이전과 같이 CPU 리소스가 낭비되지 않습니다. 특히 동일한 전략에서 더 많은 모델을 사용할 수있는 기능이 크게 향상되고 구현 비용이 절감되므로 이론적으로 행동을 시뮬레이션하고 예측할 모델이 많을수록 전략이 더욱 강력 해집니다. 거래를 할 확률이 높아지고 있습니다. 현재이 모델을 토대로 취한 거래는 78-80 %의 장벽을 극복해야합니다. 버전 1의 무역 개방 모델의 정확도는 약 61-67 % 였고, 버전 2의 경우 약 75-81 %였습니다.
기계가 생각하게하십시오.
Forex Artilect는 인공 지능 (AI)의 매혹적인 힘을 구현하는 예측 및 확률의 정교한 수학 및 통계 모델을 사용하여 모든 시장 시나리오에서 수익을 창출하도록 설계된 Metatrader4의 첨단 알고리즘 거래 소프트웨어입니다. 현재 Forex Artilect는 연구 개발 모드에 있으며 공모에 사용할 수 없습니다. 다양성 우리 팀은 최상의 성능 알고리즘의 강점을 선택, 혼합 및 활용하여 Forex Artilect 소프트웨어를 만들었습니다. 다음과 같은 광범위한 모델링 기술 중에서 가장 견줄만 한 전략을 만들어 냈습니다. Bayesian Models .
피쳐 추출 모델 L1 정규화 모델 일반화 된 첨가제 모델 신경망 모델.
지원 벡터 머신.
Quantile Regression Models.
임의의 산림 모델.
다 변수 적응 회귀 스플라인 모델.
방사형 기저 함수 모델.
시장을 다루는 우리의 방식은 선형 적으로 지연되는 기술 지표, 가격 행동 또는 근본적인 방법에 기반을 둔 대부분의 상업 거래 시스템과 근본적으로 다릅니다. 종종 이러한 시스템은 잠시 동안 작동 한 다음 충돌합니다. 고전적인 선형 도구를 사용하여 금융 시장의 비선형 동적 모델링이 불가능하기 때문일 수 있습니다. 우리는이 한계를 극복하기 위해 AI 분야의 최신 개발을 채택합니다. 정량적 접근법. Google의 전략은 주로 감독 학습을 기반으로합니다. 개발 과정에서 시장의 명백한 무작위성에 숨겨진 구조를 찾으려는 시도에서 비 감독 학습이 요구되었지만. 대부분의 시스템은 시장의 질적 측면에 중점을두고 양적 측면을 제쳐두고 있습니다. 우리는 둘 다 혼합합니다. 블랙 박스 거래. 고급 AI 모델 생성을위한 Metaquotes Language의 한계를 감안할 때, 우리의 소프트웨어는 다른 코딩 환경을 사용하는 제 3 자 통계 분석 소프트웨어와 함께 작동합니다.
기계가 인계받습니다.
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최첨단 기계 학습 기술을 사용하여 오늘날 변동이 심한 시장에서 수익을 높입니다. 우리의 소프트웨어는 미래의 보이지 않는 데이터를 올바르게 일반화 할 수 있기 때문에 수익성있는 영역에 편승 할 가능성이 있습니다. 인간이 개선되지는 않지만 컴퓨터와 알고리즘은 점점 더 빠르고 지능화되고 있습니다.
병렬 처리. 당사의 소프트웨어는 최신 AMD 및 Intel 프로세서의 멀티 스레드 / 멀티 코어 기능을 활용하여 모델을 구축하고 실시간 거래 결정시 대기 시간을 줄여줍니다.
빅 데이터. 우리의 소프트웨어는 많은 시장 상태에서 더 일관된 전략을 얻는 법을 배우기 위해 막대한 양의 벡터화 된 최신 데이터에 노출되었습니다. 비선형 인공 지능 기술은 시장의 현재 정서의 행동을보다 효율적으로 모델링 할 수있게합니다.
연중 무휴로 신속한 지원 제공 고객 지원 서비스를 통해 질문, 문제점 또는 제안 사항을 해결할 수 있습니다. 필요한 경우 Skype 채팅 그룹을 만들 수 있습니다.
기계.
지성.
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혁명.
혁명.
overfitting은 어떨까요?
인공 지능을 기반으로 광고되는 많은 상용 제품은 큰 손실을 겪고 시장에서 이익을 얻는 데 필요한 일관성이 부족합니다. 다양한 이유가있을 수 있지만 모델을 개발하는 동안 지나친 문제가 발생합니다. 너무 많은 선형 종속 예측기, 너무 많은 데이터 노이즈, 치명적인 모델 생성으로 인해 성능이 저하 될 수 있습니다. 우리 팀은 정형화 및 주성분 분석 (PCA)과 같은 방법을 구현하는 위험을 방지하기 위해 필요한 모든 조치를 취했습니다.
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