Pca-trading-strategy

Pca-trading-strategy

How-to-trade-options-close-to-expiration
Pilihan-pemrosesan perdagangan
Ipad-forex-mt4


Mcx-india-online-trading-angel Scorpio-trading-system Strategi-trading-forex-tanpa-indikator-99 9-profit Indikator Forex-macd-histogram Jenis-of-online-trading-in-india Mt5-options-trading

Asosiasi Kredit Produksi - DEFINISI PCA Asosiasi Kredit Produksi - PCA Instrumen federal yang dibuat oleh Kongres melalui Undang-Undang Kredit Pertanian tahun 1933 untuk memberikan kredit jangka pendek dan menengah kepada petani, peternak dan penduduk pedesaan. Kredit tersebut diperpanjang sehingga penerima dapat membeli rumah, melakukan kegiatan pemasaran, membeli peralatan pertanian dan peternakan dan mengoperasikan bisnis terkait peternakan. Pada saat itu, kredit tidak tersedia atau hanya tersedia dengan harga yang sangat tinggi karena Depresi Hebat. Lahan pertanian dan komoditas sangat berharga, dan bank-bank sudah memiliki banyak pinjaman pertanian untuk buku mereka. Asosiasi perkeretaapian produksi dapat membuat atau menjamin pinjaman yang persyaratannya tidak melebihi tujuh, 10 atau 15 tahun, tergantung pada kebijakan bank pendanaan. Pinjaman harus diamortisasi selama 15 atau lebih sedikit tahun, dan setiap refinancing tidak boleh memperpanjang jangka waktu pinjaman lebih dari 15 tahun sejak tanggal pinjaman awal. BREAKING DOWN Asosiasi Kredit Produksi - PCA The Farm Credit System, sebuah perusahaan yang disponsori pemerintah yang didirikan pada tahun 1916, menyediakan layanan pembiayaan dan keuangan yang berkaitan dengan pertanian dan mencakup sejumlah organisasi kredit. Selain asosiasi kredit produksi, ini termasuk asosiasi kredit pertanian, bank kredit pertanian, bank untuk koperasi, bank kredit pertanian, bank kredit perantara federal, asosiasi bank tanah federal dan asosiasi kredit tanah federal. PCAs mendapatkan dana mereka dari bank kredit pertanian dan memiliki aset pinjaman mereka. Sistem Kredit Perkebunan meningkatkan uang dengan menjual sekuritas hutang kepada investor di A.S. dan di luar negeri. Mengenai jurnal ini, The Journal of Investment Strategies didedikasikan untuk perlakuan ketat terhadap strategi investasi modern melampaui pendekatan klasik di kedua instrumen dan metodologinya. Dalam memberikan gambaran yang seimbang tentang penelitian akademis, sisi beli dan penelitian sisi penjualan, Journal mempromosikan penyerbukan silang gagasan antara peneliti dan praktisi, mencapai perhubungan akademis dan industri unik di satu sisi, dan model teoritis dan terapan pada lain. Jurnal ini berisi makalah penelitian mendalam serta artikel diskusi tentang mata pelajaran teknis dan pasar, dan bertujuan untuk melengkapi komunitas investasi global dengan penelitian praktis dan mutakhir untuk memahami dan menerapkan strategi investasi modern. Dengan fokus pada strategi investasi, teknik dan manajemen investasi kontemporer yang penting, jurnal tersebut mempertimbangkan makalah mengenai bidang berikut: Strategi Fundamental. Termasuk dasar makro, ekuitas dasar atau pilihan kredit Strategi Nilai Relatif. Estimasi dan investasi dalam penilaian relatif sekuritas terkait, baik vanila maupun derivatif Strategi Taktis. Strategi berdasarkan peramalan, dan investasi dalam, pola perilaku pasar, seperti momentum atau pemulihan rata-rata, dan strategi alokasi aset taktis. Strategi Berbasis Kejadian: strategi berdasarkan perkiraan kemungkinan peristiwa pasar yang bergerak atau reaksi pasar terhadap kejadian semacam itu Strategi Perdagangan Algoritmik. Model struktur mikro pasar, likuiditas dan dampak pasar dan pelaksanaan perdagangan algoritmik dan strategi pembuatan pasar Strategi Investasi Utama. Strategi investasi untuk sekuritas tidak likuid dan kepemilikan utama atau pendanaan aset dan bisnis riil Manajemen Portofolio dan Alokasi Aset. Model untuk optimasi portofolio, pengendalian risiko, atribusi kinerja dan alokasi aset Metode Ekonometrik dan Statistik. Dengan aplikasi strategi investasi Journal of Investment Strategies telah dipilih untuk cakupan di Thomson Reuters Emerging Sources Citation Index. Makalah ini mengkaji ukuran sentralitas (interkoneksi risiko) dan nilai tambah mereka dalam kerangka optimasi portofolio aktif. Dalam tulisan ini penulis menyelidiki bagaimana biaya transaksi fixed-fee mempengaruhi rebalancing portofolio. Penulis mengajukan kerangka analisis untuk mengukur peluang investasi dan mengalokasikan risiko sepanjang waktu berdasarkan jarak Mahalanobis. Dalam tulisan ini, penulis memberikan algoritma dan kode sumber yang lengkap untuk membangun model risiko statistik. Makalah ini mengusulkan menggunakan mekanisme optimasi dalam proses konstruksi portofolio overlay mata uang. Penulis makalah ini memperoleh strategi trading yang optimal yang mengukur harga penutupan dalam kerangka optimasi rata-rata. Penulis makalah ini bertujuan untuk mendemistifikasi portofolio yang dipilih dengan optimasi yang kuat dengan melihat batasan portofolio dalam kasus ketidakpastian besar dan kecil dalam imbal hasil rata-rata. Penulis makalah ini menganalisis portofolio bobot risiko kelas cross-asset-class global yang seimbang. Penulis makalah ini memberikan algoritma dan kode sumber lengkap untuk membangun model risiko multifaktor secara umum melalui kombinasi faktor gaya, komponen utama dan atau faktor industri. Makalah ini menggunakan strategi strategi pecahan Kelly untuk menunjukkan bahwa portofolio optimal dengan saham beta rendah menghasilkan kekayaan median yang lebih tinggi dan risiko penurunan intra horizon yang lebih rendah. Penulis makalah ini menerapkan pendekatan berwawasan ke depan terhadap masalah optimasi portofolio varians minimal untuk pemilihan 100 saham. Makalah ini menyelidiki penyebab anomali kualitas dengan mengeksplorasi dua penjelasan potensial - pandangan risiko dan pandangan perilaku. Makalah ini menyelidiki rancangan optimal dana yang memberikan perlindungan modal pada saat jatuh tempo tertentu. Makalah ini mempelajari masalah perdagangan yang optimal dengan menggunakan prediktor alfa umum dengan biaya linier dan dampak temporer. Makalah ini memproyeksikan portofolio faktor tak terbatas yang optimal ke satu set semua portofolio yang layak menggunakan kesalahan pelacakan sebagai ukuran jarak. Makalah ini menganalisis data empiris untuk 4000 portofolio perdagangan real-life dengan periode holding sekitar 0,7-19 hari perdagangan. Makalah ini memperoleh formula eksplisit untuk kurva perdagangan shortfall implementasi yang optimal dengan dampak pasar linier dan nonlinier. Penulis makalah ini mengusulkan metode seleksi saham berdasarkan metode seleksi variabel yang digunakan dengan PCA dalam statistik multivariat. Makalah ini membandingkan enam belas strategi pemilihan negara yang berbeda dalam sampel tujuh puluh delapan negara antara tahun 1999-2015. Makalah ini mengidentifikasi sejumlah inefisiensi struktural di pasar ekuitas kecil yang dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan strategi alfa.Better 5: Sistem Pembelajaran Mesin Jangka Pendek Saat ini untuk bagian kelima dan terakhir dari seri Build Better Strategies. Pada bagian 3 kita membahas proses pengembangan sistem berbasis model, dan oleh karena itu kita akan menyimpulkan rangkaian ini dengan mengembangkan sistem data mining. Prinsip-prinsip data mining dan pembelajaran mesin telah menjadi topik bagian 4. Untuk contoh perdagangan jangka pendek kita, kita akan menggunakan algoritma pembelajaran yang mendalam. Sebuah autoencoder ditumpuk, tapi akan bekerja dengan cara yang sama dengan banyak algoritma pembelajaran mesin lainnya. Dengan perangkat lunak saat ini, hanya sekitar 20 baris kode yang dibutuhkan untuk strategi pembelajaran mesin. Saya akan mencoba menjelaskan semua langkah secara rinci. Contoh kita akan menjadi proyek penelitian 8211 sebuah percobaan pembelajaran mesin untuk menjawab dua pertanyaan. Apakah algoritma yang lebih kompleks 8211 seperti, lebih banyak neuron dan pembelajaran yang lebih dalam 8211 menghasilkan prediksi yang lebih baik Dan pergerakan harga jangka pendek dapat diprediksi berdasarkan sejarah harga jangka pendek Pertanyaan terakhir muncul karena skeptisisme saya tentang perdagangan aksi harga di bagian sebelumnya. Dari seri ini Saya mendapat beberapa email yang menanyakan tentang generator sistem 8220trading8221 atau alat tindakan harga serupa yang dipuji di beberapa situs web. Tidak ada bukti kuat bahwa alat semacam itu menghasilkan keuntungan (kecuali untuk vendor mereka) 8211 tetapi apakah ini berarti bahwa semuanya itu sampah yang akan kita lihat. Percobaan kami sederhana: Kami mengumpulkan informasi dari lilin terakhir dari kurva harga, memberi umpan ke jaring pembelajaran yang mendalam, dan menggunakannya untuk memprediksi lilin berikutnya. Hipotesis saya adalah bahwa beberapa lilin tidak mengandung informasi prediktif yang berguna. Tentu saja, hasil eksperimen yang tidak terduga itu berarti bahwa I8217m benar, karena saya bisa menggunakan parameter yang salah atau menyiapkan data dengan buruk. Tapi hasil prediksi akan menjadi petunjuk bahwa I8217m salah dan perdagangan aksi harga memang bisa menguntungkan. Pengembangan strategi pembelajaran mesin Langkah 1: Variabel target Untuk rekap bagian sebelumnya. Algoritma pembelajaran yang diawasi dilatih dengan seperangkat fitur untuk memprediksi variabel target. Jadi hal pertama yang harus ditentukan adalah apa target variabel ini. Target populer, yang digunakan di kebanyakan surat kabar, adalah tanda kembalinya harga di bar berikutnya. Lebih cocok untuk prediksi, karena kurang rentan terhadap keacakan, adalah perbedaan harga ke cakrawala prediksi yang lebih jauh. Seperti 3 bar dari sekarang, atau hari yang sama minggu depan. Seperti hampir semua hal dalam sistem perdagangan, cakrawala prediksi adalah kompromi antara efek keacakan (kurang banyak bar lebih buruk) dan prediktabilitas (kurang banyak batang lebih baik). Kadang-kadang Anda tidak tertarik untuk memprediksi harga secara langsung, namun dalam memprediksi beberapa parameter lain 8211 seperti kaki saat ini dari indikator Zigzag 8211 yang sebaliknya hanya bisa ditentukan di belakang. Atau Anda ingin tahu apakah inefisiensi pasar tertentu akan hadir di lain waktu, terutama saat Anda menggunakan pembelajaran mesin tidak secara langsung untuk trading, tapi untuk menyaring perdagangan dalam sistem berbasis model. Atau Anda ingin meramalkan sesuatu yang sama sekali berbeda, misalnya probabilitas sebuah jatuhnya pasar besok. Semua ini seringkali lebih mudah diprediksi daripada kembalinya yang populer besok. Dalam percobaan tindakan harga kami, kami akan menggunakan kembalinya perdagangan aksi harga jangka pendek sebagai variabel target. Setelah target ditentukan, langkah selanjutnya adalah memilih fitur. Langkah 2: Fitur Kurva harga adalah kasus terburuk untuk algoritma pembelajaran mesin. Tidak hanya membawa sedikit sinyal dan kebanyakan kebisingan. Hal ini juga nonstasioner dan rasio signalnoise berubah setiap saat. Rasio yang tepat dari sinyal dan noise tergantung pada apa yang dimaksud dengan 8220signal8221, namun biasanya terlalu rendah untuk algoritma pembelajaran mesin yang diketahui untuk menghasilkan sesuatu yang berguna. Jadi kita harus mendapatkan fitur dari kurva harga yang mengandung lebih banyak sinyal dan sedikit noise. Sinyal, dalam konteks itu, adalah informasi yang bisa digunakan untuk memprediksi target, apapun itu. Sisanya adalah kebisingan. Dengan demikian, memilih fitur sangat penting untuk kesuksesan 8211 jauh lebih penting daripada menentukan algoritma pembelajaran mesin yang akan Anda gunakan. Ada dua pendekatan untuk memilih fitur. Yang pertama dan paling umum adalah mengeluarkan sebanyak mungkin informasi dari kurva harga. Karena Anda tidak tahu di mana informasi disembunyikan, Anda hanya menghasilkan kumpulan indikator liar dengan berbagai parameter, dan berharap setidaknya beberapa dari mereka akan berisi informasi yang dibutuhkan oleh algoritme. Inilah pendekatan yang biasanya Anda temukan dalam literatur. Masalah metode ini: Setiap algoritma pembelajaran mesin mudah dibingungkan oleh prediktor yang tidak terduga. Jadi, hal itu tidak bisa dilakukan hanya dengan membuang 150 indikator padanya. Anda memerlukan beberapa algoritma preseleksi yang menentukan mana yang membawa informasi bermanfaat dan yang dapat diabaikan. Tanpa mengurangi fitur seperti ini sampai mungkin delapan atau sepuluh, bahkan algoritma pembelajaran terdalam pun tidak menghasilkan sesuatu yang berguna. Pendekatan lain, biasanya untuk eksperimen dan penelitian, hanya menggunakan informasi terbatas dari kurva harga. Inilah yang terjadi di sini: Karena kita ingin memeriksa perdagangan tindakan harga, kita hanya menggunakan beberapa harga terakhir sebagai masukan, dan harus membuang semua kurva lainnya. Ini memiliki keuntungan bahwa kita tidak membutuhkan algoritma preseleksi karena jumlah fitur terbatas. Berikut adalah dua fungsi prediktor sederhana yang kami gunakan dalam percobaan kami (di C): Kedua fungsi tersebut seharusnya membawa informasi yang diperlukan untuk tindakan harga: pergerakan per-bar dan volatilitas. Fungsi perubahan adalah selisih harga saat ini dengan harga n bar sebelumnya, sehubungan dengan harga saat ini. Fungsi jangkauan adalah jarak rendah jarak jauh dari n lilin terakhir, juga sehubungan dengan harga saat ini. Dan pusat fungsi skala dan kompres nilai ke -100 rentang, jadi kita membagi mereka dengan 100 untuk mendapatkan mereka dinormalisasi ke -1. Kita ingat bahwa normalisasi diperlukan untuk algoritma pembelajaran mesin. Langkah 3: Preselectingpreprocessing predictors Bila Anda telah memilih sejumlah besar indikator atau sinyal lainnya sebagai fitur untuk algoritma Anda, Anda harus menentukan mana yang berguna dan mana yang tidak. Ada banyak metode untuk mengurangi jumlah fitur, misalnya: Tentukan korelasi antara sinyal. Hapus mereka yang memiliki korelasi kuat dengan sinyal lain, karena mereka tidak berkontribusi terhadap informasi tersebut. Bandingkan isi informasi sinyal secara langsung, dengan algoritma seperti entropi informasi atau pohon keputusan. Tentukan konten informasi secara tidak langsung dengan membandingkan sinyal dengan sinyal acak ada beberapa piranti lunak untuk ini, seperti paket R Boruta. Gunakan algoritma seperti Principal Components Analysis (PCA) untuk menghasilkan sinyal baru dengan dimensi yang dikurangi. Gunakan optimasi genetik untuk menentukan sinyal yang paling penting hanya dengan hasil yang paling menguntungkan dari proses prediksi. Bagus untuk pemasangan kurva jika Anda ingin mempublikasikan hasil yang mengesankan di kertas penelitian. Untuk percobaan kami, kami tidak perlu menentukan atau memperbaiki fitur, namun Anda dapat menemukan informasi bermanfaat tentang hal ini di artikel (1), (2), dan (3) tercantum di bagian akhir halaman. Langkah 4: Pilih algoritma pembelajaran mesin R yang menawarkan banyak paket ML yang berbeda, dan salah satu dari mereka menawarkan banyak algoritma yang berbeda dengan banyak parameter yang berbeda. Bahkan jika Anda sudah memutuskan tentang metode 8211 di sini, belajar mendalam 8211 Anda masih memiliki pilihan di antara pendekatan yang berbeda dan paket R yang berbeda. Sebagian besar cukup baru, dan Anda tidak dapat menemukan banyak informasi empiris yang membantu keputusan Anda. Anda harus mencoba semuanya dan mendapatkan pengalaman dengan metode yang berbeda. Untuk percobaan kami, kami memilih paket Deepnet, yang mungkin paling sederhana dan paling mudah untuk menggunakan perpustakaan pembelajaran yang dalam. Ini membuat kode kita pendek. Kami menggunakan algoritma Stacked Autoencoder (SAE) untuk pra-pelatihan jaringan. Deepnet juga menawarkan Boltzmann Restricted Machine (RBM) untuk pra-pelatihan, namun saya tidak dapat memperoleh hasil yang bagus darinya. Ada paket pembelajaran mendalam dan rumit lainnya untuk R, sehingga Anda bisa meluangkan banyak waktu untuk memeriksa semuanya. Cara kerja pra-pelatihan mudah dijelaskan, tapi mengapa kerjanya adalah masalah yang berbeda. Mengenai pengetahuan saya, belum ada yang menemukan bukti matematis yang solid bahwa semuanya bekerja. Pokoknya, bayangkan jaring saraf besar dengan banyak lapisan tersembunyi: Latih jaring berarti mengatur bobot hubungan antara neuron. Metode yang biasa adalah error backpropagation. Tapi ternyata lapisan yang lebih tersembunyi yang Anda miliki, semakin buruk kerjanya. Istilah error backpropagated semakin kecil dan lebih kecil dari satu lapisan ke lapisan lainnya, menyebabkan lapisan pertama net hampir tidak belajar sama sekali. Yang berarti bahwa hasil prediksi menjadi semakin bergantung pada keadaan awal acak dari bobot. Hal ini sangat membatasi kompleksitas jaring berbasis layer dan oleh karena itu tugas yang bisa mereka selesaikan. Setidaknya sampai 10 tahun yang lalu. Pada tahun 2006, para ilmuwan di Toronto pertama kali menerbitkan gagasan untuk melatih bobot dengan algoritma pembelajaran tanpa pengawasan, sebuah mesin Boltzmann yang dibatasi. Ini ternyata konsep revolusioner. Ini mendorong pengembangan kecerdasan buatan dan memungkinkan semua jenis aplikasi baru dari mesin Go-playing ke mobil yang mengemudikan sendiri. Dalam kasus autoencoder ditumpuk, ia bekerja seperti ini: Pilih lapisan tersembunyi untuk dilatih dimulai dengan lapisan tersembunyi pertama. Hubungkan outputnya ke lapisan keluaran sementara yang memiliki struktur yang sama dengan lapisan masukan network8217s. Umpanlah jaringan dengan sampel pelatihan, tapi tanpa target. Latihlah itu sehingga lapisan tersembunyi pertama mereproduksi sinyal input 8211 pada fitur 8211 pada outputnya sesederhana mungkin. Sisa jaringan diabaikan. Selama latihan, gunakan batas rata-rata 8216weight sehingga diperlukan sedikit bobot koneksi untuk mereproduksi sinyal. Sekarang beri umpan output dari lapisan tersembunyi yang dilatih ke masukan lapisan tersembunyi yang tidak terlatih berikutnya, dan ulangi proses pelatihan sehingga sinyal input sekarang direproduksi pada keluaran lapisan berikutnya. Ulangi proses ini sampai semua lapisan tersembunyi dilatih. Kita sekarang memiliki jaringan yang sangat luas dengan koneksi lapisan sangat sedikit yang dapat mereproduksi sinyal masukan. Sekarang latih jaringan dengan backpropagation untuk mempelajari variabel target, dengan menggunakan bobot yang telah dilatih dari lapisan tersembunyi sebagai titik awal. Harapannya adalah bahwa proses pra-pelatihan tanpa pengawasan menghasilkan abstraksi suara yang mengurangi suara dari sinyal masukan yang kemudian dapat digunakan untuk mempermudah pembelajaran sasaran. Dan ini memang muncul untuk bekerja. Tidak ada yang tahu kenapa, tapi beberapa teori 8211 lihat kertas (4) di bawah 8211 mencoba menjelaskan fenomena itu. Langkah 5: Buat kumpulan data uji Pertama kita perlu membuat kumpulan data dengan fitur dan target sehingga kita dapat menguji proses prediksi dan mencoba parameter. Fitur harus didasarkan pada data harga yang sama seperti pada live trading, dan untuk target kita harus mensimulasikan perdagangan jangka pendek. Jadi masuk akal untuk menghasilkan data bukan dengan R, tapi dengan platform trading kita, yang tetap jauh lebih cepat. Berikut adalah skrip Zorro kecil untuk ini, DeepSignals.c: We8217 menghasilkan data 2 tahun dengan fitur yang dihitung oleh fungsi dan fungsi rentang yang didefinisikan di atas. Target kami adalah kembalinya perdagangan dengan 3 bar waktu hidup. Biaya perdagangan ditetapkan ke nol, jadi dalam hal ini pengembaliannya setara dengan selisih harga di 3 bar di masa depan. Fungsi adviseLong dijelaskan dalam manual Zorro, ini adalah fungsi hebat yang secara otomatis menangani pelatihan dan prediksi dan memungkinkan untuk menggunakan algoritma pembelajaran mesin berbasis R seperti indikatornya sederhana. Dalam kode kita, fungsi tersebut menggunakan return perdagangan berikutnya sebagai target, dan perubahan harga dan rentang dari 4 bar terakhir sebagai fitur. Flag SIGNALS mengatakan tidak untuk melatih data, tapi untuk mengekspornya ke file .csv. Flag BALANCED memastikan bahwa kita mendapatkan sebanyak positif sebagai hasil negatif ini penting untuk kebanyakan algoritma pembelajaran mesin. Jalankan skrip dalam mode Kereta dengan alat uji biasa yang telah dipilih EURUSD. Ini menghasilkan file spreadsheet bernama DeepSignalsEURUSDL.csv yang berisi fitur di 8 kolom pertama, dan hasil perdagangan di kolom terakhir. Langkah 6: Kalibrasikan algoritma Algoritma pembelajaran mesin yang kompleks memiliki banyak parameter untuk disesuaikan. Beberapa dari mereka menawarkan peluang bagus untuk melengkungkan kurva algoritma untuk publikasi. Namun, kita harus mengkalibrasi parameter karena algoritma ini jarang bekerja dengan baik dengan pengaturan defaultnya. Untuk ini, ini adalah skrip R yang membaca kumpulan data yang dibuat sebelumnya dan memprosesnya dengan algoritma pembelajaran mendalam (DeepSignal.r): We8217ve mendefinisikan tiga fungsi neural.train. Neural.predict. Dan neural.init untuk pelatihan, prediksi, dan inisialisasi jaring saraf. Nama fungsi tidak sembarangan, tapi ikuti konvensi yang digunakan oleh Zorro8217s advise (NEURAL.) Function. Ini tidak masalah sekarang, tapi akan menjadi masalah nanti saat kita menggunakan skrip R yang sama untuk melatih dan memperdagangkan strategi pembelajaran yang mendalam. Fungsi keempat, TestOOS. Digunakan untuk pengujian di luar pengujian kami. Fungsi neural.init bibit R random generator dengan nilai tetap (365 adalah angka keberuntungan pribadi saya). Jika tidak, kita akan mendapatkan hasil yang sedikit berbeda kapan saja, karena jaring saraf diinisialisasi dengan bobot acak. Ini juga menciptakan daftar R global yang diberi nama 8220Models8221. Sebagian besar tipe variabel R yang tidak perlu diciptakan sebelumnya, ada yang (tidak bertanya mengapa). Operator 8216ltlt-8216 adalah untuk mengakses variabel global dari dalam suatu fungsi. Fungsi neural.train mengambil sebagai masukan nomor model dan kumpulan data yang akan dilatih. Nomor model mengidentifikasi model terlatih dalam daftar 8221 Model 8221. Daftar tidak benar-benar dibutuhkan untuk tes ini, tapi kami memerlukan strategi yang lebih rumit yang melatih lebih dari satu model. Matriks yang berisi fitur dan target dilewatkan ke fungsi sebagai parameter kedua. Jika data XY bukan matriks yang tepat, yang sering terjadi pada R tergantung pada bagaimana Anda menghasilkannya, maka data akan dikonversi menjadi satu. Kemudian dipecah menjadi fitur (X) dan target (Y), dan akhirnya target dikonversi menjadi 1 untuk hasil perdagangan positif dan 0 untuk hasil negatif. Parameter jaringan kemudian disiapkan. Ada yang jelas, ada yang bebas bermain dengan: Struktur jaringan diberikan oleh vektor tersembunyi: c (50,100,50) mendefinisikan 3 lapisan tersembunyi, yang pertama dengan 50, kedua dengan 100, dan ketiga dengan 50 neuron. Itu adalah parameter yang kemudian kita modifikasi untuk menentukan apakah lebih dalam lebih baik. Fungsi aktivasi mengubah jumlah nilai input neuron ke keluaran neuron yang paling sering digunakan adalah sigmoid yang memenuhi 0 atau 1, atau tanh yang jenuh menjadi -1 atau 1. Kita menggunakan tanh disini karena sinyal kita juga berada pada kisaran -1 . Output dari jaringan adalah fungsi sigmoid karena kita menginginkan sebuah prediksi dalam kisaran 0..1. Tapi output SAE harus 8220linear8221 sehingga Autostoder Stacked dapat mereproduksi sinyal input analog pada keluaran. Tingkat belajar mengendalikan ukuran langkah untuk penurunan gradien dalam latihan dengan tingkat yang lebih rendah berarti langkah yang lebih baik dan kemungkinan prediksi yang lebih tepat, tapi waktu latihan lebih lama. Momentum menambahkan sebagian kecil dari langkah sebelumnya ke langkah yang sekarang. Ini mencegah turunnya gradien dari terjebak pada titik minimum lokal atau titik pelana. Skala pembelajaran adalah faktor perbanyakan untuk mengubah tingkat belajar setelah setiap iterasi (saya tidak yakin dengan apa ini bagus, tapi mungkin ada tugas di mana tingkat belajar yang lebih rendah pada periode yang lebih tinggi meningkatkan latihan). Epoch adalah iterasi pelatihan untuk keseluruhan kumpulan data. Pelatihan akan berhenti begitu jumlah zaman tercapai. Lebih banyak masa berarti prediksi yang lebih baik, tapi latihan lebih lama. Ukuran batch adalah sejumlah sampel acak 8211 sebuah batch mini 8211 yang dikeluarkan dari kumpulan data untuk satu pelatihan. Memisahkan data menjadi batch mini mempercepat latihan karena gradien berat kemudian dihitung dari sampel yang lebih sedikit. Semakin tinggi ukuran bets, semakin baik latihannya, tapi semakin banyak waktu yang dibutuhkan. Jumlah putus sekolah adalah sejumlah neuron yang dipilih secara acak yang dinonaktifkan selama batch mini. Dengan cara ini jaring hanya belajar dengan bagian neuronnya. Ini sepertinya ide yang aneh, tapi bisa secara efektif mengurangi overfitting. Semua parameter ini umum untuk jaringan syaraf tiruan. Bermain-main dengan mereka dan memeriksa pengaruhnya terhadap hasilnya dan waktu pelatihan. Mengkalibrasi jaring saraf dengan benar tidak sepele dan mungkin topik artikel lain. Parameter disimpan dalam model bersama dengan matriks bobot koneksi yang terlatih. Jadi mereka tidak perlu lagi diberikan fungsi prediksi, neural.predict. Dibutuhkan model dan vektor X dari fitur, menjalankannya melalui lapisan, dan mengembalikan output jaringan, target Y yang diprediksi. Dibandingkan dengan latihan, prediksi cukup cepat karena hanya membutuhkan beberapa ribu perbanyakan. Jika X adalah vektor baris, ia ditransisikan dan dengan cara ini dikonversi ke vektor kolom, jika tidak, fungsi nn.predict tidak akan menerimanya. Gunakan RStudio atau beberapa lingkungan yang serupa agar mudah bekerja dengan R. Edit jalur ke data .csv di file di atas, sumber, pasang paket R yang diperlukan (deepnet, e1071, dan caret), lalu panggil fungsi TestOOS dari perintah garis. Jika semuanya berhasil, itu harus mencetak sesuatu seperti itu: TestOOS pertama-tama membaca data kami dari folder Data Zorro8217s. Ini membagi data dalam 80 untuk pelatihan (XY.tr) dan 20 untuk pengujian di luar sampel (XY.ts). Set pelatihan dilatih dan hasilnya disimpan dalam daftar Model di indeks 1. Set tes dibagi lagi dalam fitur (X) dan target (Y). Y diubah menjadi biner 0 atau 1 dan disimpan di Y.ob. Vektor target pengamatan kita. Kami kemudian memprediksi target dari test set, mengkonversikannya kembali ke biner 0 atau 1 dan menyimpannya di Y.pr. Untuk membandingkan pengamatan dengan prediksi, kita menggunakan fungsi confusionMatrix dari paket caret. Matriks kebingungan dari classifier biner hanyalah sebuah matriks 22152 yang menunjukkan berapa banyak 08217 dan berapa 18217 yang telah diprediksi salah dan benar. Banyak metrik berasal dari matriks dan dicetak sesuai garis di atas. Yang paling penting saat ini adalah keakuratan prediksi 62. Ini mungkin mengisyaratkan bahwa saya melakukan aksi jual harga sedikit sebelum waktunya. Tapi tentu saja itu mungkin hanya keberuntungan. Kita akan melihatnya nanti saat kita menjalankan tes WFO. Saran terakhir: Paket R kadang-kadang diperbarui, dengan kemungkinan konsekuensi bahwa kode R sebelumnya tiba-tiba mungkin bekerja secara berbeda, atau tidak sama sekali. Ini benar-benar terjadi, jadi tes hati-hati setelah ada update. Langkah 7: Strategi Sekarang kita telah menguji algoritma kita dan mendapatkan beberapa ketepatan prediksi di atas 50 dengan kumpulan data tes, akhirnya kita dapat kode strategi pembelajaran komputer kita. Sebenarnya kita sudah mengkodekan sebagian besar, kita hanya perlu menambahkan beberapa baris pada skrip Zorro di atas yang mengekspor kumpulan data. Ini adalah skrip akhir untuk pelatihan, pengujian, dan (secara teoritis) memperdagangkan sistem (DeepLearn.c): Kami menggunakan siklus WFO selama satu tahun, terbagi dalam 90 pelatihan dan 10 uji coba di luar sampel. Anda mungkin bertanya mengapa saya sebelumnya menggunakan dua data tahun 2000 dan split yang berbeda, 8020, untuk mengkalibrasi jaringan pada langkah 5. Ini untuk menggunakan data yang disusun secara berbeda untuk kalibrasi dan pengujian berjalan ke depan. Jika kami menggunakan data yang sama persis, kalibrasi mungkin terlalu banyak dan kompromi tes. Parameter WFO yang dipilih berarti bahwa sistem dilatih dengan data sekitar 225 hari, diikuti dengan uji coba 25 hari atau periode perdagangan tanpa pelatihan. Dalam literatur Anda kadang-kadang menemukan rekomendasi untuk melatih kembali sistem pembelajaran mesin setelah melakukan perdagangan, atau setidaknya setiap hari. Tapi ini tidak masuk akal bagiku. Bila Anda menggunakan hampir 1 year8217s data untuk pelatihan sistem, jelas tidak akan memburuk setelah satu hari. Atau jika itu terjadi, dan hanya menghasilkan hasil tes positif dengan latihan ulang harian, saya akan sangat curiga bahwa hasilnya adalah artefak oleh beberapa kesalahan pengkodean. Pelatihan jaringan dalam membutuhkan waktu yang sangat lama, dalam kasus kami sekitar 10 menit untuk jaringan dengan 3 lapisan tersembunyi dan 200 neuron. Karena ini diulang pada siklus WFO, dengan menggunakan banyak core dianjurkan untuk melatih banyak siklus secara paralel. Variabel NumCores pada -1 mengaktifkan semua core CPU tapi satu. Beberapa core hanya tersedia di Zorro S, jadi uji coba berjalan lengkap dengan semua siklus WFO dapat memakan waktu beberapa jam dengan versi gratisan. Dalam naskah kita sekarang melatih baik perdagangan panjang maupun pendek. Untuk ini kita harus membiarkan hedging dalam mode Training, karena posisi long dan short terbuka pada saat bersamaan. Memasuki posisi sekarang tergantung pada nilai pengembalian dari fungsi saran, yang pada gilirannya memanggil fungsi neural.train atau neural.predict dari skrip R. Jadi kita memasuki posisi saat jaring saraf memprediksi hasil di atas 0,5. Skrip R sekarang dikontrol oleh skrip Zorro (untuk ini harus memiliki nama yang sama, NeuralLearn.r. hanya dengan ekstensi yang berbeda). Ini identik dengan skrip R kami di atas karena kami menggunakan parameter jaringan yang sama. Hanya satu fungsi tambahan yang diperlukan untuk mendukung tes WFO: Fungsi neural.save menyimpan daftar Model 8211 sekarang berisi 2 model untuk panjang dan untuk perdagangan singkat 8211 setelah setiap pelatihan dijalankan di folder Data Zorro8217s. Karena model disimpan untuk digunakan nanti, kita tidak perlu melatihnya lagi untuk pengujian berulang. Ini adalah kurva ekuitas WFO yang dihasilkan dengan skrip di atas (EURUSD, tanpa biaya perdagangan): Meski tidak semua siklus WFO mendapatkan hasil positif, nampaknya ada beberapa efek prediktif. Kurva setara dengan return tahunan 89, dicapai dengan struktur lapisan tersembunyi 50-100-50. Kami akan memeriksa langkah selanjutnya bagaimana struktur jaringan yang berbeda mempengaruhi hasilnya. Sejak neural.init. Neural.train Neural.predict. Dan fungsi neural.save secara otomatis dipanggil oleh fungsi Zorro8217s menasihatiLongadviseShort, tidak ada fungsi R yang langsung dipanggil dalam skrip Zorro. Dengan demikian skripnya bisa tetap tidak berubah saat menggunakan metode pembelajaran mesin yang berbeda. Hanya naskah DeepLearn.r yang harus dimodifikasi dan jaring saraf, misalnya, diganti dengan mesin vektor pendukung. Untuk memperdagangkan sistem pembelajaran mesin seperti itu tinggal di VPS, pastikan bahwa R juga dipasang di VPS, paket R yang dibutuhkan telah terinstal, dan jalur ke terminal R yang dipasang di file Zorro8217s ini. Jika tidak, Anda akan mendapatkan pesan kesalahan saat memulai strategi. Langkah 8: Percobaan Jika tujuan kita mengembangkan strategi, langkah selanjutnya adalah pengecekan realitas, pengelolaan risiko dan uang, dan persiapan untuk perdagangan langsung seperti yang dijelaskan dalam pengembangan strategi berbasis model. Tapi untuk eksperimen kami sekarang kita menjalankan serangkaian tes, dengan jumlah neuron per lapisan meningkat dari 10 menjadi 100 dalam 3 langkah, dan 1, 2, atau 3 lapisan tersembunyi (deepnet tidak mendukung lebih dari 3). Jadi kita melihat ke dalam 9 struktur jaringan berikut: c (10), c (10,10), c (10,10,10), c (30), c (30,30), c (30,30,30 ), C (100), c (100, 100), c (100, 100, 100). Untuk percobaan ini Anda membutuhkan sore hari bahkan dengan PC yang cepat dan dalam mode beberapa inti. Berikut adalah hasilnya (SR Sharpe ratio, linearitas lereng R2): Kami melihat bahwa jaring sederhana dengan hanya 10 neuron dalam satu lapisan tersembunyi tidak akan bekerja dengan baik untuk prediksi jangka pendek. Kompleksitas jaringan jelas meningkatkan kinerja, namun hanya sampai titik tertentu. Hasil yang baik untuk sistem kita sudah tercapai dengan 3 lapisan x 30 neuron. Bahkan lebih banyak neuron yang tidak banyak membantu dan terkadang malah menghasilkan hasil yang lebih buruk. Ini tidak mengherankan, karena untuk memproses hanya 8 input, 300 neuron kemungkinan besar tidak bisa melakukan pekerjaan yang lebih baik dari pada 100. Kesimpulan Tujuan kami adalah menentukan apakah beberapa lilin dapat memiliki daya prediktif dan bagaimana hasilnya dipengaruhi oleh kompleksitas algoritma. . Hasilnya nampaknya menunjukkan bahwa pergerakan harga jangka pendek memang bisa diprediksi kadaluarsa dengan menganalisa perubahan dan rentang dari 4 lilin terakhir. Prediksinya tidak begitu akurat dalam kisaran 58 .. 60, dan sebagian besar sistem dari seri uji menjadi tidak menguntungkan saat biaya perdagangan disertakan. Still, I have to reconsider my opinion about price action trading. The fact that the prediction improves with network complexity is an especially convincing argument for short-term price predictability. It would be interesting to look into the long-term stability of predictive price patterns. For this we had to run another series of experiments and modify the training period ( WFOPeriod in the script above) and the 90 ISOOS split. This takes longer time since we must use more historical data. I have done a few tests and found so far that a year seems to be indeed a good training period. The system deteriorates with periods longer than a few years. Predictive price patterns, at least of EURUSD, have a limited lifetime. Where can we go from here There8217s a plethora of possibilities, for instance: Use inputs from more candles and process them with far bigger networks with thousands of neurons. Use oversampling for expanding the training data. Prediction always improves with more training samples. Compress time series f.i. with spectal analysis and analyze not the candles, but their frequency representation with machine learning methods. Use inputs from many candles 8211 such as, 100 8211 and pre-process adjacent candles with one-dimensional convolutional network layers. Use recurrent networks. Especially LSTM could be very interesting for analyzing time series 8211 and as to my knowledge, they have been rarely used for financial prediction so far. Use an ensemble of neural networks for prediction, such as Aronson8217s 8220oracles8221 and 8220comitees8221. Papers Articles I8217ve added the C and R scripts to the 2016 script repository. You need both in Zorro8217s Strategy folder. Zorro version 1.474, and R version 3.2.5 (64 bit) was used for the experiment, but it should also work with other versions. Results below were generated by revised version of DeepSignals.r 8211 only change was use of LSTM net from the rnn package on CRAN. The authors of the package regard their LSTM implementation as 8220experimental8221 and do not feel it is as yet learning properly, so hopefully more improvement to come there. (Spent ages trying to accomplish the LSTM element using the mxnet package but gave up as couldn8217t figure out the correct input format when using multiple training features.) Will post results of full WFO when I have finished LSTM version of DeepLearn.r Confusion Matrix and Statistics Reference Prediction 0 1 0 1641 1167 1 1225 1701 Accuracy. 0.5828 95 CI. (0.5699, 0.5956) No Information Rate. 0.5002 P-Value Acc gt NIR. lt2e-16 Kappa. 0.1657 Mcnemar039s Test P-Value. 0.2438 Sensitivity. 0.5726 Specificity. 0.5931 Pos Pred Value. 0.5844 Neg Pred Value. 0.5813 Prevalence. 0.4998 Detection Rate. 0.2862 Detection Prevalence. 0.4897 Balanced Accuracy. 0.5828 039Positive039 Class. 0 Results of WFO test below. Again, only change to original files was the use of LSTM in R, rather than DNNSAE. Walk-Forward Test DeepLearnLSTMV4 EURUSD Simulated account AssetsFix Bar period 1 hour (avg 87 min) Simulation period 15.05.2014-07.06.2016 (12486 bars) Test period 04.05.2015-07.06.2016 (6649 bars) Lookback period 100 bars (4 days) WFO test cycles 11 x 604 bars (5 weeks) Training cycles 12 x 5439 bars (46 weeks) Monte Carlo cycles 200 Assumed slippage 0.0 sec Spread 0.0 pips (roll 0.000.00) Contracts per lot 1000.0 Gross winloss 3628 -3235 (5199p) Average profit 360year, 30month, 1.38day Max drawdown -134 34 (MAE -134 34) Total down time 95 (TAE 95) Max down time 5 weeks from Aug 2015 Max open margin 40 Max open risk 35 Trade volume 5710964 (5212652year) Transaction costs 0.00 spr, 0.00 slp, 0.00 rol Capital required 262 Number of trades 6787 (6195year, 120week, 25day) Percent winning 57.6 Max winloss 16 -14 Avg trade profit 0.06 0.8p (12.3p -14.8p) Avg trade slippage 0.00 0.0p (0.0p -0.0p) Avg trade bars 1 (1 -2) Max trade bars 3 (3 hours) Time in market 177 Max open trades 3 Ma x loss streak 17 (uncorrelated 11) Annual return 137 Profit factor 1.12 (PRR 1.08) Sharpe ratio 1.79 Kelly criterion 2.34 R2 coefficient 0.435 Ulcer index 13.3 Prediction error 152 Confidence level AR DDMax Capital 10 143 128 252 20 129 144 278 30 117 161 306 40 107 179 336 50 101 190 355 60 92 213 392 70 85 232 425 80 77 257 466 90 64 314 559 95 53 383 675 100 42 495 859 Portfolio analysis OptF ProF WinLoss Wgt Cycles EURUSD .219 1.12 39072880 100.0 XXX EURUSD:L .302 1.17 18301658 65.0 EURUSD:S .145 1.08 20771222 35.0 Interesting For a still experimental LSTM implementation that result looks not bad. Could you help me answering some questions I have few question below: 1.I want to test Commission mode. If I use interactive broker, I should set Commission . in normal case. 2.If I press the 8220trade8221 button, I see the log the script will use DeepLearnEURUSD.ml. So real trade it will use DeepLearnEURUSD.ml to get the model to trade And use neural.predict function to trade 3.If I use the slow computer to train the data , I should move DeepLearnEURUSD.ml to the trade computer I test the real trade on my interactive brokers and press the result button. Can I use Commission0.60 to train the neural and get the real result Thank you. Result button will show the message below: Trade Trend EURUSD Bar period 2 min (avg 2 min) Trade period 02.11.2016-02.11.2016 Spread 0.5 pips (roll -0.020.01) Commission 0.60 Contracts per lot 1000.0 Commission should be normally not set up in the script, but entered in the broker specific asset list. Otherwise you had to change the script every time when you want to test it with a different broker or account. IB has different lot sizes and commissions, so you need to add the command to the script when you want to test it for an IB account. Yes, DeepLearnEURUSD.ml is the model for live trading, and you need to copy it to the trade computer. Dear jcl Do I write assetList(AssetsIB.csv) in the right place So below code8217s result includes Commission I test the result with Commission that seems pretty good. Annual 93 3177p function run() StartDate 20140601 BarPeriod 60 1 hour LookBack 100 WFOPeriod 25224 1 year DataSplit 90 NumCores -1 use all CPU cores but one assetList(8220AssetsIB.csv8221) set(RULES) Spread RollLong RollShort Commission Slippage 0 LifeTime 3 if(Train) Hedge 2 if(adviseLong(NEURALBALANCED,0, change(1),change(2),change(3),change(4), range(1),range(2),range(3),range(4)) gt 0.5) enterLong() if(adviseShort() gt 0.5) enterShort() Problem 1: I run the DeepLearn.c in the IB paper trade. The code 8220LifeTime 3 prediction horizon8221 seems to close the position that you open after 3 bars(3 hours). But I can8217t see it close the position on third bar close. I see the logs below: Closing prohibited 8211 check NFA flag EURUSD::L4202 Can8217t close 11.10995 at 09:10:51 Problem 2: In my IB paper trade, it the default order size is 1k on EURUSD. How to change the order size in paper trade Thank you very much. IB is an NFA compliant broker. You can not close trades on NFA accounts. You must set the NFA flag for opening a reverse position instead. And you must enable trading costs, otherwise including the commission has no effect. I don8217t think that you get a positive result with trading costs. Those account issues are not related to machine learning, and are better asked on the Zorro forum. Or even better, read the Zorro manual where all this is explained. Just search for 8220NFA8221. I do some experiment to change the neural8217s parameter with commission. The code is below: function run() StartDate 20140601 BarPeriod 60 1 hour LookBack 100 WFOPeriod 25224 1 year DataSplit 90 NumCores -1 use all CPU cores but one assetList(8220AssetsIB.csv8221) set(RULES) Spread RollLong RollShort Slippage 0 LifeTime 3 if(Train) Hedge 2 if(adviseLong(NEURALBALANCED,0, change(1),change(3),change(5),change(7),change(9), range(1),range(3),range(5),range(7),range(9)) gt 0.7) enterLong() if(adviseShort() gt 0.7) enterShort() I get the result with commission that Annual Return is about 23. But I don8217t complete understand the zorro8217s setting and zorro8217s report. Terima kasih. The result: Annual 23 661p Walk-Forward Test DeepLearn EURUSD Simulated account AssetsIB.csv Bar period 1 hour (avg 86 min) Simulation period 15.05.2014-09.09.2016 (14075 bars) Test period 23.04.2015-09.09.2016 (8404 bars) Lookback period 100 bars (4 days) WFO test cycles 14 x 600 bars (5 weeks) Training cycles 15 x 5401 bars (46 weeks) Monte Carlo cycles 200 Simulation mode Realistic (slippage 0.0 sec) Spread 0.0 pips (roll 0.000.00) Commission 0.50 Contracts per lot 20000.0 Gross winloss 24331 -22685 (914p) Average profit 1190year, 99month, 4.58day Max drawdown -1871 114 (MAE -1912 116) Total down time 92 (TAE 41) Max down time 18 weeks from Dec 2015 Max open margin 2483 Max open risk 836 Trade volume 26162350 (18916130year) Transaction costs 0.00 spr, 0.00 slp, 0.00 rol, -1306 com Capital required 5239 Number of trades 1306 (945year, 19week, 4day) Percent winning 52.5 Max winloss 375 -535 Avg trade profit 1.26 0.7p (19.7p -20.3p) Avg trade slippage 0.00 0.0p (0.0p -0.0p) Avg tra de bars 2 (2 -3) Max trade bars 3 (3 hours) Time in market 46 Max open trades 3 Max loss streak 19 (uncorrelated 10) Annual return 23 Profit factor 1.07 (PRR 0.99) Sharpe ratio 0.56 Kelly criterion 1.39 R2 coefficient 0.000 Ulcer index 20.8 Confidence level AR DDMax Capital 10 29 1134 4153 20 27 1320 4427 30 26 1476 4656 40 24 1649 4911 50 23 1767 5085 60 22 1914 5301 70 21 2245 5789 80 19 2535 6216 90 16 3341 7403 95 15 3690 7917 100 12 4850 9625 Portfolio analysis OptF ProF WinLoss Wgt Cycles EURUSD .256 1.07 685621 100.0 XXXXXXXXXXXX EURUSD:L .476 1.16 294278 94.5 EURUSD:S .026 1.01 391343 5.5
Kg-forex-analysis
Rsi-oversold-strategy