तंत्रिका नेटवर्क या आनुवंशिक एल्गोरिथम बिना क्वांट ट्रेडिंग

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तंत्रिका नेटवर्क या आनुवंशिक एल्गोरिथम बिना क्वांट ट्रेडिंग मूल्य लड़ाई लैब व्यवस्थित और विवेकाधीन क्वांट व्यापारियों शुद्ध कीमत कार्रवाई पर आधारित हैं कि algos की खोज करने के लिए उपयोग करते हैं और इस प्रकार अक्सर ऐतिहासिक डेटा पर वक्र सज्जित प्रदर्शन की ओर जाता है कि संकेतकों के उपयोग और उनके पैरामीटर अनुकूलन के साथ जुड़ी समस्याओं से बच सकते हैं एक उपकरण है। अकादमिक शोधकर्ताओं और कुछ मालिकाना व्यापारिक फर्मों भविष्य बाजार रिटर्न व्यापार प्रणाली विकसित करने और भविष्यवाणी में उन्हें लागू करने का प्रयास किया जब तंत्रिका नेटवर्क और आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग पहले कमोडिटी और मुद्रा व्यापार में और उसके बाद शेयर बाजार में 1990 के दशक में लोकप्रिय हो गया। जल्द ही यह डेटा खनन पूर्वाग्रह की समस्या के लिए एक आसान उपाय नहीं था कि स्पष्ट हो गया। संक्षेप में, डेटा खनन पूर्वाग्रह कई अलग अलग परिकल्पना, या बस कहा प्रणालियों का परीक्षण करने के लिए डेटा पुन: उपयोग की खतरनाक प्रवृत्ति का परिणाम है। एक अंत में भी इस वक्र ढाले के बाहर के नमूना किस्मत से में में नमूना और अच्छा प्रदर्शन में का परिणाम हो सकता आउट-ऑफ-नमूना डेटा पर पुष्टि की है कि एक छोर से प्रतीत होता है क्या पता चलता है, जब इसका कारण यह सच है अकेले। संकेतक, बाहर निकलें रणनीति और प्रदर्शन मेट्रिक्स के कई संयोजनों डेटा खनन पूर्वाग्रह उनकी संख्या के एक समारोह के रूप में तेजी से वृद्धि के साथ इस्तेमाल कर रहे हैं जब हालात बहुत खराब हो जाते हैं। ऐसा लगता है कि कई अलग अलग संकेतकों और बाहर निकलें रणनीति के संयोजन से उत्पन्न होने वाली कई अलग अलग व्यापार algos परीक्षण की प्रक्रिया में डेटा पुन: उपयोग करते हुए randomness से मूर्ख बनाया जाना आसान है कि अनुभवी व्यापार प्रणाली डेवलपर्स के लिए स्पष्ट है। मूल्य लड़ाई लैब ™ (पाल) व्यापार प्रणाली के डिजाइन की प्रक्रिया के लिए एक मार्गदर्शक सिद्धांत के रूप में Occam है उस्तरा लगाने के बाद पैदा हुआ था। विचार कीमत कार्रवाई का विश्लेषण करने के लिए एक उपकरण के साथ यांत्रिक प्रणालियों और विवेकाधीन क्वांट व्यापारियों को विकसित करने में उन्हें सहायता के लिए एक उपकरण के साथ व्यवस्थित क्वांट व्यापारियों को प्रदान करने के लिए किया गया था। केवल कीमत कार्रवाई और OHLC डेटा के साथ, लेकिन आनुवंशिक एल्गोरिदम या तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर कुछ कार्यक्रमों द्वारा नियोजित है कि पूरी तरह से अलग है कि एक तरह से पाल से संबंधित है। पाल के मालिकाना कीमत पैटर्न खोज इंजन डेटा खनन और चयन के पूर्वाग्रह को कम से कम करने के लिए डिजाइन किया गया था। पाल एल्गोरिथ्म ही उत्पादन में यह एक ही परिस्थितियों का सामना करना पड़ता हर बार पैदा करता है और इस नियतिवाद वैज्ञानिक परीक्षण और विश्लेषण के मानकों के अनुपालन में है। कई अन्य कार्यक्रम करने की कोशिश के रूप में इससे भी महत्वपूर्ण बात, पाल अंतिम प्रणालियों का निर्माण नहीं होगा। कार्यक्रम उपयोगकर्ता वांछित विनिर्देशों के अनुसार एक अंतिम व्यापार प्रणाली विकसित करने के लिए आवश्यक काम डाल दिया है। पाल पैरामीटर मुक्त व्यापार प्रणाली डिजाइन या विवेकाधीन मोड में एक क्वांट की तरह बाजार में व्यापार करने की इच्छा रखने वाले उन लोगों की सहायता करने के लिए सिर्फ एक उपकरण है। वास्तविक व्यापार की शर्तों के तहत लाभदायक और मजबूत कर रहे हैं कि स्वचालित रूप से अंतिम सिस्टम बनाने के लिए और जनता के लिए यह बेचता सकता है कि एक कार्यक्रम का दावा किया है जो किसी को भी सबसे अच्छा मामले में आर्थिक रूप से गैर तर्कसंगत है। मूल्य लड़ाई लैब कार्यक्षमता , कीमत पैटर्न के लिए खोज मूल्य पैटर्न और पी-सूचक गणना के लिए स्कैन: मूल्य लड़ाई लैब तीन मुख्य कार्य किया है। खोज समारोह व्यापार algo खोज के लिए प्रणाली व्यापारियों द्वारा इस्तेमाल किया जा सकता है और अन्य दो कार्यों विवेकाधीन व्यापारियों द्वारा इस्तेमाल किया जा सकता है। एक डेमो यहाँ उल्लिखित प्रक्रिया का पालन करते हुए अनुरोध किया जा सकता है। खोज समारोह खोज समारोह उपयोगकर्ता परिभाषित प्रदर्शन आंकड़े और जोखिम / इनाम मानकों को पूरा करने कि (डेटा टिकटिक) के अलावा अन्य किसी भी समय सीमा के ऐतिहासिक डेटा में कीमत पैटर्न की खोज करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। पैटर्न किसी भी तरह से उपयोगकर्ता इच्छाओं बांटा जा सकता है और दैनिक डेटा के मामले में वे दैनिक संकेत पीढ़ी की निगरानी के लिए कार्यक्रम की ट्रैकिंग प्रणाली मॉड्यूल से जोड़ा जा सकता है। वैकल्पिक रूप से, कार्यक्रम कीमत पैटर्न संकेतक या व्यापार प्रणाली के रूप में लागू किया जा सकता है, ताकि ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म की एक किस्म के लिए कोड उत्पन्न कर सकते हैं। खोज समारोह का इस्तेमाल किया जाता है, पाल स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम पता चलता है कि एक प्रणाली के रूप में कार्य करता है। नीचे जासूस में पैटर्न खोजने के लिए एक खोज के कार्यक्षेत्र का एक उदाहरण है: नीचे दिए गए खोज कार्य पूरा कर सकते हैं की एक आंशिक सूची है: उपयोगकर्ता परिभाषित प्रदर्शन आंकड़े और जोखिम / इनाम मानकों को पूरा करने कि ऐतिहासिक डेटा में कीमत पैटर्न है। यह एक ऐसी प्रणाली क्वांट व्यापारी द्वारा कार्यक्रम का प्राथमिक उपयोग है। आउट-ऑफ-नमूना परीक्षण यहां पाया जा सकता नमूना में और साथ विस्तृत उदाहरण हैं। उपयोगकर्ता परिभाषित प्रदर्शन आंकड़े और जोखिम / इनाम मानकों को पूरा करने और कई अन्य प्रतिभूतियों भर में लाभदायक अलावा हैं कि ऐतिहासिक डेटा में कीमत पैटर्न है। उदाहरण यहां पाया जा सकता है। अल्पकालिक व्यापार के अवसरों कार्यक्रम उत्पन्न अल्पकालिक पैटर्न की संख्या को देखकर देखते हैं जो बाजार में पहचानें। कई मापदंडों के साथ एक खोज चलाकर विशेष बाजारों के लिए सबसे अच्छा लाभ लक्ष्य और रोकने के नुकसान के स्तर को निर्धारित करते हैं। मूल्य श्रृंखला आँकड़े उपकरण निष्कर्षों की पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। विभिन्न समयावधियों में अलग खोजें चलाकर व्यापार करने के लिए सबसे अच्छा समय सीमा निर्धारित करते हैं। तंत्रिका नेटवर्क या आनुवंशिक प्रोग्रामिंग इंजन के लिए इनपुट के रूप में प्रयोग की जाने वाली विभिन्न प्लेटफार्मों और एक फाइल उत्पन्न करने के लिए कच्चे कोड पीढ़ी विकल्प में सिस्टम को लागू करने के लिए कोड पीढ़ी का प्रयोग करें। पोर्टफोलियो backtests प्रदर्शन और मजबूत पैटर्न की पहचान करने के लिए संवेदनशीलता विश्लेषण से बाहर निकलें। विवरण और उदाहरण के लिए यहां क्लिक करें। मतलब लौटना रणनीतियों को पहचानें। इसके बजाय उनकी लाभप्रदता को बनाए रखने कि मजबूत पैटर्न खोजने की जीत की दर 50% करने के लिए वापस लौटने के लिए, एक एक प्रवृत्ति के साथ उच्च दर जीत पैटर्न की पहचान हो सकती है। एक उदाहरण के लिए यहां क्लिक करें। रैंडम प्रणाली सिमुलेशन और महत्व टेस्ट क्षमता। विवरण के लिए यहां दबाएं । जासूस के लिए एक व्यापार प्रणाली विकसित करने के लिए पाल का उपयोग करने का एक उदाहरण के लिए यहां क्लिक करें। स्कैन समारोह स्कैन समारोह स्कैन कार्यक्षेत्र पर सेट उपयोगकर्ता परिभाषित मापदंड को पूरा करने कि दैनिक डेटा में सबसे हाल पट्टी के करीब के रूप में गठन के लिए किसी भी पैटर्न रहे हैं कि क्या यह निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। नीचे एक स्कैन कार्यक्षेत्र का एक उदाहरण 2% लाभ लक्ष्य के लिए लोकप्रिय ईटीएफ के एक समूह में उच्च संभावना setups खोजने के लिए और अगले करीब बाहर निकलने के लिए भी रोक घटाने और के लिए है: नीचे स्कैन समारोह को पूरा कर सकते हैं की एक आंशिक सूची है: उपयोगकर्ता परिभाषित मानदंड और जोखिम / इनाम मानकों को पूरा करने कि एक सुरक्षा की समाप्ति के रूप में गठन कीमत पैटर्न है। एक उदाहरण के लिए यहां क्लिक करें। लंबे समय से नंबर पाने के लिए और कम पैटर्न की संख्या दिशा की निशानी के रूप में उपयोग करने के लिए। बाहर निकलने के मूल्यों में परिवर्तन करने के लिए पैटर्न संरचनाओं की संवेदनशीलता का अध्ययन करें। पैटर्न के समूहों के लिए एक उच्च संभावना सेटअप का एक संकेत के रूप में काम करने के लिए पहचानें। पैटर्न के एक बार जीत की दर का निर्धारण करते हैं। अगले-करीब बाहर निकलने के साथ ऐतिहासिक लाभदायक पैटर्न की पहचान। एक उदाहरण के लिए यहां क्लिक करें। कई मापदंडों के साथ कई प्रतिभूतियों स्कैन करें। विवरण के लिए यहां दबाएं। खुले स्थानों की जोखिम प्रबंधन के लिए स्कैन उत्पादन का प्रयोग करें। यह एक उदाहरण है । मजबूत पैटर्न की पहचान करने के लिए स्कैन के परिणाम के एक पोर्टफोलियो backtest प्रदर्शन करते हैं। अधिक जानकारी और उदाहरण के लिए यहां क्लिक करें। पाल के स्कैन समारोह का उपयोग करने का एक उदाहरण के लिए यहां और यहां क्लिक करें। पी-सूचक समारोह पी-सूचक कभी विकसित सबसे उन्नत तकनीकी विश्लेषण संकेतकों में से एक है। अपने मूल्यों को दैनिक डेटा में अल्पकालिक चाल की दिशा की संभावना का एक संकेत के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। नीचे लंबे या छोटे एक उच्च दिशात्मक पूर्वाग्रह के साथ शेयरों का निर्धारण करने के लिए 500 शेयर ब्रह्मांड सपा के लिए आवेदन किया है एक पी-सूचक कार्यक्षेत्र का एक उदाहरण है: नीचे पी-सूचक समारोह को पूरा कर सकते हैं की एक आंशिक सूची है: दैनिक अल्पकालिक चाल की दिशा की संभावना की गणना। एक उदाहरण यहां पाया जा सकता है। एक दैनिक ट्रेडिंग रणनीति यहां पाया जा सकता है। दिशात्मक संभावना के महत्व को निर्धारित करते हैं। विवरण इस श्वेत पत्र में पाया जा सकता है। सहसंबद्ध प्रतीकों का प्रयोग करें और पूर्वाग्रह दिशा की पुष्टि के लिए जाँच करें। कई प्रतिभूतियों के लिए और कई मापदंडों के लिए पी-सूचक मूल्यों का निर्धारण करते हैं। एक उदाहरण के लिए यहां क्लिक करें। पी-सूचक संकेतों के backtesting उदाहरण के लिए यहां क्लिक करें। पी-सूचक का उपयोग करने का एक उदाहरण के लिए यहां क्लिक करें। मूल्य लड़ाई लैब सॉफ्टवेयर के कार्यों नीचे ग्राफिकल रूप में संक्षेप हैं: कार्यक्रम के साथ शामिल कई सत्यापन विकल्प हैं। मूल्य लड़ाई लैब का मुख्य लाभ यह है कि यह आनुवंशिक एल्गोरिदम या तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित नहीं है कि है कि ध्यान दें। अधिक जानकारी के लिए यहां क्लिक करें। पाल के बारे में उपयोगी जानकारी के लिए लिंक: एक कार्यक्रम वास्तव में इसके साथ काम कर रहा है के साथ अंत में, सबसे अच्छा तरीका है परिचित हो जाते हैं। वहाँ उपयोगकर्ता के अनुभव और उद्देश्यों के आधार पर एक व्यापारिक कार्यक्रम का उपयोग करने के कई तरीके हैं और यह भी मूल्य लड़ाई लैब के मामले में लागू होता है।