मशीन सीखने में जोड़े व्यापार - रणनीतियों

कंप्यूटर जनरेटेड ट्रेडिंग रणनीतियों प्लेटफार्म। मेटाट्रेडर 4, निन्जा ट्रेडर या पूर्ण स्रोत कोड के साथ अपनी रणनीतियां निर्यात करें। व्यापार नियमों को बदलकर मौजूदा रणनीतियों को सुधारें। वॉक-फॉरवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करके अपनी रणनीति को ठीक करें। रणनीत में आपको व्यापार नियमों को परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं है आपका नया व्यापार प्रणाली नया, अद्वितीय व्यापारिक रणनीतियों उत्पन्न करने के लिए मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग नहीं करता कोई प्रोग्रामिंग या व्यापारिक ज्ञान की आवश्यकता नहीं है यह रणनीतियों का निर्माण कर सकता है कि आप एक व्यापारी के रूप में सोचते हैं, और यह जल्दी से इसे करने और इसे जांचने में सक्षम है स्ट्रैटेजी क्वांट आपको सैकड़ों नए व्यापारिक रणनीतियों - प्रत्येक अद्वितीय, अधिकतम डाटा टाइमफ़्रेम पर सबसे अधिक मजबूती सुनिश्चित करने के लिए बैकअप ले सकते हैं। परिणामी रणनीतियों को इज़ेल लाँगेज, निन्जाट्रेडर सी रणनीति या मेटाट्रेडर 4 विशेषज्ञ सलाहकार में परंपरागत रणनीति के रूप में बचाया जा सकता है। पूर्ण स्रोत कोड। रोबट बैटिंग और रणनीति विश्लेषिकी बाजार पर प्लेक्स रणनीति प्रदर्शन विश्लेषिकी इसमें कई शक्तिशाली उपकरण शामिल हैं जो आपको वक्र फिटिंग और मोंटे कार्लो, वॉक-फॉरवर्ड विश्लेषण और 3 डी चार्ट सहित अनुकूलन से बचने के लिए मजबूती के लिए अपनी रणनीति का परीक्षण करने की अनुमति देते हैं। समर्थित प्लेटफ़ॉर्म। निम्नलिखित ट्रेडिंग प्लेटफार्मों पर इस्तेमाल किया जाता है। फ्यूचर्स, स्टॉक, ईटीएफ, कमोडिटीज के लिए फ़ेचरड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म। फॉरेक्स और सीएफडी के लिए पसंदीदा व्यापार मंच। फ्यूचर्स, स्टॉक, ईटीएफ, कमोडिटीज के लिए फ़ेचेटेड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म। यह वास्तव में कैसा काम करता है। EURUSD के लिए एक नया व्यापारिक रणनीति तैयार करने के लिए। आप EURUSD डेटा स्रोत का चयन करेंगे, समय सीमा और समय सीमा चुन सकते हैं.निर्धारित करें कि रणनीति में संकेतक, मूल्य डेटा, ऑपरेटर आदि शामिल होने चाहिए। परिणामस्वरूप रणनीति की मापदंड क्या होना चाहिए - उदाहरण के लिए, कुल शुद्ध लाभ 5000 से ऊपर होना चाहिए, ड्राडाउन 20 से कम होना चाहिए, रिटर्न डीडी अनुपात 4 से ऊपर होना चाहिए, यह कम से कम 300 ट्रेडों का उत्पादन करना होगा। तब जस प्रारंभ बटन पर क्लिक करें और रणनीत काम करेंगे। यह आपके द्वारा चुने गए भवन ब्लॉकों का इस्तेमाल करके नई ट्रेडिंग रणनीतियों को बेतरतीब ढंग से जनरेट करेगा, उनसे तुरंत परीक्षण करेगा और आपकी समीक्षा के लिए आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप उन लोगों को संग्रहीत करेगा। आप फिर से नई बनाई गई रणनीतियों की समीक्षा कर सकते हैं अतिरिक्त टेस्ट या मेटा ट्रेडर ईएएस के सॉफ्टवेयर के रूप में उन्हें एक्सपोर्ट करें I ने दिसंबर 2011 में स्ट्रैटेजी क्वेस्ट खरीदा था और तब से रोज़ाना इसे इस्तेमाल कर रहे हैं, बस इसे डालकर - यह सॉफ्टवेयर का एक अद्भुत टुकड़ा अब तक मैंने कई ईए बनाया है जो बैकटेस्ट पर बहुत अच्छा प्रदर्शन करते हैं, इतना मैंने उन्हें अपने जीवित खातों में जोड़ दिया है। अतीत में मुझे व्यावसायिक ईए परिणामों से निराश किया गया था और आज के दिन मुझे विश्वास है कि जब एक लाभदायक वाणिज्यिक ईए जारी किया जाता है तो दलालों को जल्दी से एक रास्ता मिल जाता है एमटी 4 ब्रोकर प्लग इन के माध्यम से अपने अंत में इसे निष्क्रिय करने के लिए जीबी के साथ मैं स्वचालित रूप से व्यापारिक रणनीति विकसित कर सकता हूं और परीक्षण कर सकता हूं कि कोई भी विशेष रूप से मेरे ब्रोकर को दुनिया के बारे में जानता है या इसका उपयोग और लाभ उन्हें उत्पाद के लिए समर्थन भी सदस्यों के मंच, विस्तृत निर्देश और नए संस्करण रिलीज़ के साथ उत्कृष्ट हैं। मैं मार्क और इस खेल-बदलते सॉफ्टवेयर के लिए स्ट्रैटेजी क्वेंट में टीम को बधाई देता हूं, एक बार फिर से बहुत धन्यवाद - नील रिकी। अपने खुद के स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम का विकास शुरू करो हम सभी जानते हैं कि एक लाभदायक व्यापारिक रणनीति का पता लगाना कितना मुश्किल होता है जिसे रणनीतिक रूप से रणनीत के साथ व्यापार किया जा सकता है आप अपनी स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम डिजाइन करने में सक्षम होंगे। किसी और के द्वारा विकसित ईएएस खरीदने की बजाए आप केवल अपने स्वयं के जनरेट कर सकते हैं आप भी उत्पन्न कर सकते हैं अलग-अलग युग्मों पर व्यापार करने के लिए विभिन्न ईएएस का एक पोर्टफोलियो। स्ट्रैटेजीक्वांट में इस्तेमाल किया जाने वाला दृष्टिकोण स्वचालित व्यापार का भविष्य है, और स्ट्रैटेजीक्वांट विदेशी मुद्रा व्यापारियों के लिए सबसे अच्छा और सबसे जटिल उपकरण है। ट्रेट्टीजीQuant v 3 8. निःशुल्क भविष्य के उन्नयन के लिए लाइफटाइम लाइसेंस असीमित संख्या में व्यापारिक रणनीतियों को उत्पन्न करने के लिए। एमटी 4 ईए, निन्जाट्रेडर सी या ट्रांसएस्टेशन इज़ेल लाउन्ज को एक्सेस। निजी समुदाय फोरम। माचिन लर्निंग और ऑटोमेटेड ट्रेडिंग। बिग लेट मैं इसे पसंद करता हूं। लाभदायक बैकटेस्ट्स के साथ ट्रेडिंग रणनीतियों की तलाश करना - UPDATE। मेरे पास कुछ बहुत ही दिलचस्प बातचीत थी क्योंकि मैंने लाभप्रद रणनीतियों के बारे में जानकारी के बदले में मेरी गैर-सार्वजनिक अंतरार्पण व्यापारिक ढांचे की पेशकश की थी , यही वजह है कि मैं इस शुरुआती समय-सीमित कॉल को अनिश्चित रूप से विस्तारित करना चाहता हूं, ध्यान दें कि मैं रणनीति के विचारों की तलाश नहीं कर रहा हूं, मेरे पास बहुत सारे हैं खुद को चुनौती एक विचार के साथ आने में झूठ नहीं बोलती, लेकिन सही चुनने और इसका परीक्षण करने में बहुत ही अंत तक, जब आप जानते होंगे कि यह काम करता है या यह नहीं है यह महत्वपूर्ण कारक है जो समय है इसलिए जो मैं अनिवार्य रूप से व्यापार कर रहा हूं वह समय है जिसने मैंने एक ठोस ठोस अंतर्दाय व्यापार के ढांचे के विकास में निवेश किया है। जिस समय से आपने लाभदायक व्यापारिक रणनीति विकसित करने में निवेश किया है, यह स्टॉक, ईटीएफ, भविष्य या विकल्प रणनीति हो सकती है। एटियल मैं निश्चित रूप से विचारों पर विचार विमर्श करने के लिए खुला है, लेकिन कृपया मुझे उम्मीद नहीं है कि आप उन्हें परीक्षा दें और अगर मैं आपकी मंजूरी के बिना उन्हें लागू करता हूं तो मैं शिकायत नहीं करता हूँ। प्रस्तावों के लिए कॉल। लाभदायक बैकस्टेस के साथ ट्रेडिंग रणनीतियों की तलाश करना। 15 जून तक मैं शेयरों, मुद्राओं और स्टॉक बॉन्ड कमोडिटी इंडेक्स पर ट्रेडिंग रणनीतियों का वादा करने के प्रस्तावों को स्वीकार कर रहा हूं रणनीति को बैकटेस्टिंग में लाभदायक होना चाहिए और 1 जुलाई को कम से कम 1 0 का वार्षिक सापेक्ष अनुपात होना चाहिए, दो सबसे आशाजनक रणनीतियों का चयन किया जाएगा और उनके लेखक निम्न विकल्पों में से कोई एक चुन सकता है। 1 वर्ष के बाद से मैंने विकसित और उपयोग किए गए एन्हांस्ड, गैर-सार्वजनिक व्यापारिक ढांचे की एक पूर्ण और निशुल्क प्रतिलिपि प्राप्त की है और लेखकों को इंटरैक्टिव ब्रोकर्स के साथ अपनी रणनीतियों को लाइव ट्रेडिंग के लिए उपयोग कर सकते हैं। सरलीकृत सार्वजनिक संस्करण यहां डाउनलोड किया जा सकता है 2 एक सहयोग समझौते में प्रवेश करें जिसमें मैं आर और पेपर व्यापार में अपनी रणनीति को अधिकतम तीन माह के लिए लागू करने के लिए प्रतिबद्ध हूं एस सभी व्यक्तिगत ट्रेडों लेखकों के साथ साझा किया जाएगा जब वे ocurr इसके अलावा, आर कोड है कि रणनीति के लिए विशेष रूप से व्यापार ढांचे के कोड रणनीति लेखकों को सौंप दिया जाएगा। क्या रणनीति के एक लिखित वर्णन प्रस्तुत करने के लिए साथ ही साथ बैकटेस्ट या एक्सक्लुटेबल आर ऑक्टेव अजगर कोड की ट्रेडों की सूची से अधिक की वापसी समय सीमाएं जो सीधे बैकस्टेस्ट रिटर्न टाइमरीज की गणना करती हैं, साथ ही बैकटेस्ट में इस्तेमाल की गई कीमतों के पूर्ण डाटासेट के साथ। संपर्क अनुभाग में उपलब्ध मेरे ईमेल को सबमिट करें। अद्यतन शुद्ध आर इन्ट्राडाई व्यापार ढांचा। अंत में मुझे यह लम्बी अतिदेय करने का समय मिला, अब यह ढांचा आईबी TWS जीडब्ल्यू संस्करण 9 4 9 3 और उच्चतर के नवीनतम यूनिक्स संस्करणों के साथ चलाता है यह स्वयं को कई कार्यों से आंशिक पुनः लिखना आवश्यक है लेकिन अब जेफ रयान द्वारा थोड़ा पुराना आईबीरो आर पैकेज भी EURUSD के व्यापार के लिए डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन अपडेट किया गया है, ताकि अब यह उदाहरण के लिए डमी की रणनीति को चलाने के लिए केक का एक टुकड़ा है। अपने स्थानीय मशीन पर जीआईटी रेपो को क्लोन करें और हार्डवेयर के बारे में README का अनुसरण करें। हार्डवेयर के बारे में कुछ। मैं अभी भी अपने खुद के धातु के मालिक होने का एक प्रशंसक हूँ, मेघ में विन्यास मशीन की छवियों के साथ काम करना लोकप्रिय है क्योंकि आपको ये नहीं जाना है अपने खुद के हार्डवेयर को प्रबंधित करने में परेशानी है, लेकिन, यह परेशानी वास्तव में बड़ी संस्थाओं के लिए सिर्फ एक समस्या है, जहां सैकड़ों हजार उपयोगकर्ताओं को कम से कम कीमत पर खुश रहना पड़ता है तो बादल न केवल उन लोगों की समस्या का हल होता है जिन्हें प्रबंधन करना पड़ता है पैमाने पर, लेकिन एक ही समय में बेचने की कोशिश कर रहे हैं- उस व्यक्ति के जो समाधान के लिए जो उस पर ध्यान दिलाता है, उसे वास्तव में ज़रूरत नहीं है, वैसे भी, जैसा कि मैंने कहा था, मैं अपने खुद के धातु के मालिक होने का प्रशंसक हूं। अगर आप इसे ठीक से कॉन्फ़िगर करने के लिए समय लेते हैं, तो एक-एक-दो-एक-दो-एक हार्डवेयर उपकरण आपको एक लंबा रास्ता मिल सकता है। एक या दो जीपीयू के साथ 16-64 जीबी रैम डेस्कटॉप आपको कुछ भी ज़रूरत से ज्यादा कुछ करने की ज़रूरत है ऐसा लगता है कि बैकटेस्टिंग रणनीतियों वास्तविकता से अधिक कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करती हैं लाइव ट्रेडिंग, यही वजह है कि ये जिस दिन आप बैकटेस्टिंग और अनुसंधान के लिए इंट्रेडय रणनीति तैयार कर सकते हैं और विश्वास के साथ किसी भी अच्छे लैपटॉप से ​​चला सकते हैं, जबकि आप बैकटेस्टिंग और अनुसंधान के लिए वास्तव में रैम सीपीयू जीपीयू राक्षस चाहते हैं या अपने खुद के छोटे से छोटे सुपर कॉमप्टींग क्लस्टर चाहते हैं, जैसा मैंने हाल ही में वर्णित किया है। इंट्रेडै ट्रेडिंग फ़्रेमवर्क पूर्ण डाउनलोड उपलब्ध है। मैंने डाउनलोड और डाउनलोड के लिए उपलब्ध है। संपत्ति के बीच रिश्तों को ढूँढना जो कि सांख्यिकीय मध्यस्थता के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.इसके बजाय, मशीन सीखने के तरीकों के साथ व्युत्पन्न गैर-रेखीय मॉडल के साथ मूल्य की दिशा और मूल्य अस्थिरता का अनुमान लगाने पर ध्यान देने के बजाय, एक वैकल्पिक एक ही वर्ग की परिसंपत्तियों के बीच शोषण योग्य मूल्य रिश्तों की कोशिश करना और भ्रष्ट होने पर व्यापार पर प्रतिक्रिया करना, दूसरे शब्दों में, सांख्यिकीय मध्यस्थता करना एक अर्थ यह है कि कीमतों की भविष्यवाणी करने के प्रयास से यह किसी तरह आसान है, क्योंकि केवल एक ही काम करना है कम से कम दो परिसंपत्तियों के समूह के बीच एक अपेक्षाकृत स्थिर, रैखिक या गैर-रेखीय संबंध खोजने के लिए और मानते हैं कि, वें से ई का पता लगाने का समय, यह रिश्ता भविष्य में कुछ समय के लिए जारी रखता है इस धारणा के तहत व्यापार तब बहुत अधिक प्रतिक्रियाशील प्रक्रिया है जो मूल्य आंदोलनों से शुरू होती है जो मॉडलिंग संबंधी संबंधों से काफी अलग हो जाती है पारंपरिक जोड़ी व्यापार और परिसंपत्तियों का व्यापार वीईसीएम वेक्टर त्रुटि सुधार मॉडल रिश्तेदार रैखिक मॉडल का इस्तेमाल करते हुए स्टैटबॉब के लिए अच्छे उदाहरण हैं। इसलिए दो गैर-सिक्काकृत परिसंपत्तियों के बीच गैर-रैखिक मूल्य संबंधों को खोजने के लिए एक सरल एक-परत तंत्रिका नेटवर्क या आरबीएम का उपयोग क्यों न करें और यदि यह खोज प्रक्रिया सफल है , यह एक शास्त्रीय जोड़ी के समान तरीके से व्यापार करें हालाँकि इससे भी ज्यादा रोचक हो जाता है जब सिर्फ दो संपत्तियों के साथ समूह समझा जाता है तो ये वीईसीएम का गैर-रैखिक समकक्ष होगा। विशेषता चयन चौड़ाई बनाम गहराई। बेकार बार समय पूर्वक लक्ष्य लक्ष्य है जो या तो प्रकार प्रतिगमन या वर्गीकरण का हो सकता है, और हमें यह तय करना होगा कि अधिक ठोस चुनने के लिए क्या इनपुट विशेषताएं हैं नमस्कार, हमारे पास समय-सारिणी का एक बड़ा ब्रह्मांड है जो हम इनपुट के रूप में उपयोग कर सकते हैं और हम यह जानना चाहते हैं कि हमें कितनी चौड़ी स्थान पर जाना चाहिए और यह भी कि हम प्रत्येक एक गहराई के लिए कितनी बार वापस देखना चाहते हैं विकल्प का दो आयामी स्थान है , निम्नलिखित चार चरम मामलों से सीमांकित, इस धारणा के तहत कि हमारे पास कुल एन सीरीज है और हम सबसे अधिक समय के पीछे के टाइमटेप 1 देख सकते हैं, केवल एक श्रृंखला चुन सकते हैं और एक टाइमस्टेप देखें, 2 केवल एक श्रृंखला चुनें और देखें टाइमस्टेप, 3 एन सीरीज चुनते हैं और एक टाइमस्टेप को देखें, 4 एन सीरीज और लैकबैक के टाईमस्टेप चुनें इष्टतम विकल्प उन दोनों में से नहीं होंगे, क्योंकि 1 और 2 में पर्याप्त भविष्यवाणी की जानकारी नहीं है और 3 और विशेष रूप से 4 या तो संभव नहीं होंगे कंप्यूटिंग कॉन्स्टेशंस के कारण या बहुत अधिक रैंडम शोर वाला होने के कारण इस पर पहुंचने का सुझाव दिया जाता है कि 1 पर छोटे से शुरू करना, आप किस प्रदर्शन को प्राप्त करते हैं, और फिर इनपुट स्पेस का आकार बढ़ाएं, या तो चौड़ाई या गहराई से, जब तक आप तक नहीं पहुंचे satisfactor वाई भविष्यवाणियां प्रदर्शन या जब तक आप अपने कंप्यूटिंग संसाधनों को समाप्त नहीं करते हैं और आपको पूरे दृष्टिकोण को छोड़ दें या एक नए खेत के डेस्कटॉप को खरीदने की आवश्यकता है। आरएफआईबी 12, 2014 में स्टैक्ड ऑटोेनकोडर्स और प्रतिबंधित बोल्ट्जमान मशीनों का उपयोग करें। स्टैकिंग ऑटोेनकोडर्स एसएएस और प्रतिबंधित बोल्टज़मान मशीन दुर्भाग्य से, लिखने के समय आरबीएम बहुत शक्तिशाली मॉडल हैं, लिखित रूप में ऐसा लगता है कि कोई प्रत्यक्ष आर उपलब्ध नहीं है, जो आश्चर्यजनक है क्योंकि दोनों प्रकार के मॉडल थोड़ी देर के आसपास रहे हैं और आर कई अन्य मशीन सीखने के मॉडल के कार्यान्वयन प्रकार एक वैकल्पिक हल के रूप में, एसएएस को कई न्यूरल नेटवर्क संकुलों में से एक का उपयोग करके लागू किया जा सकता है काफी तेजी से नेटनेट, एएमओआर और आरबीएम, किसी को भी, उनके लिए एक अच्छा आर कार्यान्वयन लिखना होगा लेकिन यह देखते हुए कि दोनों मॉडल प्रकारों को प्रशिक्षण के लिए बहुत कुछ आवश्यक है कम्प्यूटेशनल संसाधन, हम भी एक कार्यान्वयन चाहते हैं जो कि GPUs का उपयोग कर सकता है, इसलिए इस समय हमारे द्वारा सरलतम समाधान का उपयोग करना है Theano यह GPUs का उपयोग कर सकते हैं और यह स्टैक्ड डोनोइज़िंग ऑटोकनोडर्स और आरबीएम के कार्यान्वयन को प्रदान करता है इसके अलावा अजगर थैनो कोड कई अन्य विदेशी बोल्टज़मान मशीन संस्करणों के लिए नेट के चारों ओर तैरते हैं, साथ ही हम आर पायथाथन का उपयोग करके इन पायथन फ़ंक्शन को आर से कॉल कर सकते हैं लेकिन चुनौती डेटा को आरसीआई सीरियललाइजेशन के बिना आर और पायथन के बीच बड़े डाटासेट्स को प्राप्त करना, जो बहुत धीमी गति से क्रियान्वित होती है, को हल करने की आवश्यकता होती है। जीपीयू उपयोग का समर्थन करने वाले ऑटोकेकोडर्स के कम से कम समान रूप से शक्तिशाली कार्यान्वयन टॉर्च 7 फ्रेमवर्क डेमो के जरिए उपलब्ध है, हालांकि, टॉर्च 7 फ़ंक्शन हैं लावा का उपयोग करते हुए और उन्हें आर के भीतर से कॉल करने के बजाय सी स्तर पर कुछ काम की आवश्यकता होगी अंत में निष्कर्ष GPU समर्थन के साथ प्रशिक्षण मॉडलों के लिए थेनो पायथन या टॉर्च 7 लुआ का उपयोग करें और प्रशिक्षित मॉडल को आर आर में लिखने के लिए, फ़ाइल से प्रशिक्षित मॉडल को आयात करें और इसके लिए उपयोग करें prediction. Update 25 अप्रैल 2014 निम्नलिखित अच्छा समाधान आर से आरपीपी के माध्यम से अजगर को कॉल हमें एक कदम के करीब लाने चाहिए व्यापार के लिए आर. वाट फ्रीक्वेंसी से प्रत्यक्ष रूप से थेनो का उपयोग। जनवरी 13, 2014. जब एक खुदरा व्यापारी के रूप में व्यापार किया जा सकता है, तो बाजार के पैटर्न का पता लगाने की कोशिश करते हुए, पहले प्रश्नों में से एक यह है कि मंथली साप्ताहिक दैनिक या अंतरार्इ कहीं भी देखने के लिए कौन से ट्रेडिंग आवृत्तियों 5 सेकंड से 1 घंटे के बीच इन सभी समय-काल में शोध करने के लिए उपलब्ध सीमित समय के साथ, यह एक महत्वपूर्ण सवाल बन जाता है कि मैं और अन्य लोगों ने यह देखा है कि व्यापारिक आवृत्ति और एक प्रयास करने के लिए आवश्यक प्रयासों के बीच एक साधारण संबंध है। लाभप्रद रणनीति जो विशुद्ध रूप से मात्रात्मक है और स्वीकार्य जोखिम है संक्षेप में, कम आवृत्ति जिस पर आप व्यापार करना चाहते हैं, आपकी चालाक कुशलता की रणनीति व्यापार की जरूरत है व्यापार उदाहरण एक उदाहरण के तौर पर, एक स्पेक्ट्रम के बहुत उच्च आवृत्ति अंत में, जहां बाजार निर्माण वास्तव में बहुत सरल गणित के आधार पर रणनीतियों बहुत लाभदायक हो सकते हैं, यदि आप बाजार केंद्र के लिए पर्याप्त निकटता का प्रबंधन करते हैं तो एक बड़ा दैनिक आवृत्ति क्षेत्र में कूदना, यह मात्रात्मक रणनीतियों को लाभदायक बनाने के लिए बहुत कठिन होता जा रहा है, जबकि अभी भी सरल गणित के आधार पर साप्ताहिक और मासिक अंतराल में ट्रेडिंग, सरल मात्रात्मक विधियों या तकनीकी संकेतकों का उपयोग केवल आपदा के लिए बहुत अच्छा नुस्खा है , एक क्षण के लिए मानते हुए कि यह रिश्ता वास्तव में सच है और यह भी विचार कर रहा है कि हम अपनी ट्रेडिंग रणनीतियों में परिष्कृत मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं और चाहते हैं, हम एक साप्ताहिक आवृत्ति खिड़की से शुरू कर सकते हैं और उच्च आवृत्तियों के लिए हमारे रास्ते काम कर सकते हैं साप्ताहिक व्यापार में नहीं है किसी भी वेब-आधारित ब्रोकरेज इंटरफेस से किया जा सकता है और हम रणनीतियों के एक बैग को विकसित कर सकते हैं, व्यापार योग्य बाज़ार के पैटर्न ढूंढने के लिए और मैन्युअल रूप से रणनीति को निष्पादित करने के लिए अपने पसंदीदा शिक्षण एल्गोरिथ्म के साथ संयोजन में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा का उपयोग कर सकते हैं इस पैमाने पर , सभी प्रयासों को मात्रात्मक रणनीति को खोजना और ठीक-ठाक करना चाहिए और बहुत कुछ करना चाहिए ले विचार व्यापार निष्पादन में डाल दिया जाना चाहिए व्यापार स्वचालन प्रयास 0 रणनीति चुस्तता की आवश्यकता 100 दैनिक व्यापार स्वचालित होना चाहिए, जब तक आप वास्तव में अपने दिन के एक निश्चित भाग को बाजार की निगरानी और व्यापार निष्पादित करने के लिए स्वचालित दैनिक व्यापार के साथ मशीन सीखने एल्गोरिदम एकीकृत कर सकते हैं एक तुच्छ कार्य नहीं, लेकिन यह किया जा सकता है व्यापार स्वचालन प्रयास 20, रणनीतियों की कुशलता की आवश्यकता होती है 80 मिनटों और सेकंड से लेकर उप-सेकंड तक के अंतराल के समय पर, आपके व्यापार को स्वचालित करने के लिए जो भी प्रयास करना होगा, वह सीमा में कहीं भी रह सकता है 20 से 90 के बीच सौभाग्य से छोटे समय के दाम आपकी रणनीति हो सकती है, लेकिन गूंगा निश्चित रूप से एक रिश्तेदार अवधारणा है। व्यापार स्वचालन प्रयास 80, रणनीतियों की कुशलता 20 की आवश्यकता है। हस्त-बनायी बनाम बनाम सीखा का उपयोग करने के लिए क्या विशेषताएं हैं.जबर 10, 2013 । एक मशीन सीखने की प्रणाली के डिजाइन में एक बिंदु पर आप अपने आप से पूछना अनिवार्य है कि आपके मॉडल में भोजन करने के लिए क्या विशेषताएं हैं कम से कम दो विकल्प सबसे पहले हाथ से तैयार किए गए विशेषताओं का उपयोग करना है यह विकल्प आम तौर पर आपको अच्छे परिणाम देगा यदि सुविधाओं को अच्छी तरह डिजाइन किया गया है, तो निश्चित रूप से एक टैटोलॉजी है, क्योंकि आप केवल उन्हें अच्छी तरह से डिजाइन करेंगे, अगर वे आपको अच्छे परिणाम देते हैं, हाथ से तैयार की गई सुविधाएं डिजाइन करना उस क्षेत्र के बारे में विशेषज्ञ ज्ञान की आवश्यकता होती है जिसमें सीखने की प्रणाली लागू की जाएगी, अर्थात् ऑडियो वर्गीकरण, छवि मान्यता या हमारे मामले में व्यापार यहाँ समस्या यह है कि आपके पास अभी तक कोई भी विशेषज्ञ ज्ञान नहीं है और यह आने से बहुत मुश्किल होगा या बहुत समय लग सकता है या अधिकतर दोनों तो वैकल्पिक रूप से डेटा या अन्य शब्दों की सुविधाओं को सीखना है, उनमें एक आवश्यकता प्राप्त करने के लिए अनसुझायन सीखने का उपयोग करना है कि आपको वास्तव में बहुत से डेटा की ज़रूरत है हाथ से तैयार की जाने वाली विशेषताओं की आवश्यकता है, लेकिन फिर इसे लेबल करने के लिए इसका लाभ नहीं है, हालांकि लाभ स्पष्ट है आप विशिष्ट क्षेत्र में एक विशेषज्ञ होने की ज़रूरत है, जिसके लिए आप सिस्टम को डिज़ाइन करते हैं, अर्थात् व्यापार और च अनावधान तो आपको अभी भी यह पता करने की आवश्यकता है कि सीखा सुविधाओं का सबसेट आपकी सीखने की प्रणाली के लिए सबसे अच्छा होगा, यह भी कुछ है जो आपको हाथ से तैयार की गई विशेषताओं के साथ करना होगा मेरा सुझाव कुछ हाथ से तैयार की गई विशेषताओं को अपने द्वारा डिजाइन करने की कोशिश करें यदि वे कार्य नहीं करते हैं और आपके पास यह विश्वास करने के लिए अच्छे कारण हैं कि आप जो प्राप्त कर रहे हैं उससे बेहतर परिणाम प्राप्त करना संभव है, सुविधाओं को सीखने के लिए अनसुचित सीखने के तरीकों का उपयोग करें आप एक ऐसी हाइब्रिड प्रणाली भी बना सकते हैं जो डिज़ाइन और सीखा सुविधाओं को एक साथ मिलती है। व्यापार अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए ओपन सोर्स टूल्स का उपयोग करें। 1 9 नवंबर, 2013. जब मैंने पहली बार अपना स्वचालित व्यापार करने की कोशिश की, तो मेरे पास उपकरण के सेट पर तीन आवश्यकताएं थीं जिनका उपयोग मैं करना चाहता था 1 उन्हें संभवतः जितना संभव हो उतना खर्च करना चाहिए मुझे शुरू करना, यहां तक ​​कि अगर इसका मतलब है कि मुझे बहुत प्रोग्रामिंग और अनुकूलन करना था, तो मुझे समय लगेगा 2 इस तरह के समान साधनों का उपयोग करने के लिए समान विचारधारा वाले लोगों का समुदाय होना चाहिए समान उद्देश्य 3 उपकरण मुझे आवश्यक रूप से सिस्टम के अंदरूनी हिस्सों में गहरे जाने की इजाजत देनी चाहिए, भले ही शुरूआत में मेरा लक्ष्य मूलभूत चीज़ों को खोजने के लिए अधिक था, मैं उस स्थिति में अपने आप को नहीं ढूंढना चाहता था जहां दो साल लाइन मुझे टू-टू-टू-टू-टू-टू टू टू टू टू टू टू टू टू टू टूल्स, सिर्फ इसलिए जिनके साथ मैंने शुरू किया था, मुझे बंद स्रोतों और प्रतिबंधात्मक लाइसेंस के साथ समस्याओं की वजह से मुझे क्या करना चाहिए था नतीजतन मैं आर को मेरी पसंद के रूप में चुनने के लिए आया ट्रेडिंग अलगार्टिम्स विकसित करने के लिए पसंद की भाषा और मैंने इंटरैक्टिव ब्रोकर्स का इस्तेमाल करना शुरू कर दिया क्योंकि वे अपने ब्रोकरेज सिस्टम के साथ इंटरफेस करने के लिए एपीआई प्रदान करते हैं। हालांकि कई अच्छे व्यापारिक उपकरण हैं जो आईबी व्यापारी कार्य केंद्र से कनेक्ट होते हैं और कुछ स्वचालित ट्रेडिंग के लिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं, इनमें से कोई भी नहीं आर प्रोजेक्ट की इसी शक्ति, लचीलापन और सामुदायिक सहायता की पेशकश करते हैं, आर वास्तव में बहुत ही मुफ्त और बहुत ही पुरस्कृत सांख्यिकीय और मशीन सीखने के पैकेज का एक अद्भुत भंडार है, जो कुछ है यदि आप व्यापारिक एल्गोरिदम बनाना चाहते हैं तो। कॉप्पीटर सीन्सिक्स 2013 - 2015. शब्द सांख्यिकीय मध्यस्थता स्टेट-आर्ब में निवेश की एक विस्तृत विविधता शामिल है जो आम तौर पर दो या अधिक प्रतिभूतियों के बीच एक सांख्यिकीय संतुलन संबंध का दोहन करने का लक्ष्य रखती है सामान्य प्रिंसिपल यह है कि कोई भी विचलन संतुलन से एक अस्थायी प्रभाव होता है और यह दांव उस प्रक्रिया के आधार पर रखा जाना चाहिए जो उसके संतुलन को वापस ले लेते हैं। स्टेट-एआरबी जोड़े व्यापार प्रकार रणनीतियों की प्रमुख चेतावनी यह है कि जैसे-जैसे संतुलन से विचलन बढ़ता है, व्यापार अधिक वांछनीय हो जाता है, हालांकि कुछ इंगित करें कि विचलन इतना बड़ा हो जाएगा कि किसी को यह स्वीकार करना पड़े कि अब संतुलन संबंध नहीं रह गया है मॉडल स्वाभाविक रूप से टूट गया है, यह उन संबंधों को निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय उपकरणों की शक्ति का अनुमान लगाने के लिए वांछनीय है और किसी भी मनाया संतुलन नमूना का। यह पोस्ट जोड़े-व्यापार के संबंध में सांख्यिकीय परीक्षण की शक्ति की जांच करेगा निम्नलिखित सांख्यिकीय परीक्षणों के लिए एडीएफ, बीवीआर, हर्ट, पीपी, पीजीएफएफ, जो-टी और जो-ई। सामान्य प्राचार्य यह है कि दो शेयरों के लिए और वे एक स्थिर बनाते हैं, और परिभाषा के अनुसार, जो कि निम्नलिखित समीकरण का रखरखाव करते हैं। यदि बीच में है और सह-एकीकृत होता है, तो इसका अर्थ है कि उत्तरार्द्ध का गुणांक है, यह जांचने के लिए एक सांख्यिकीय परीक्षण किया जाना चाहिए, यह एक इकाई रूट परीक्षण के रूप में जाना जाता है यदि सीरीज़ में यूनिट रूट होता है तो वह जोड़े ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त नहीं है। कई यूनिट रूट परीक्षण हैं, प्रत्येक शेष प्रक्रिया पर एक अलग परीक्षण चला रहे हैं एक को एआर 1 के अवशिष्ट मॉडल का अनुमान लगाया जा सकता है और मानक टी-रेशे की गणना के अनुसार पारंपरिक रैखिक प्रतिगमन विधि का उपयोग करने की जांच हो सकती है हालांकि यह डिकी और फुलर 1 9 7 9 द्वारा दिखाया गया था कि टी-अनुपात टी-वितरण का पालन नहीं करता है, इसलिए यूनिट रूट परीक्षण के रूप में ज्ञात गैर-मानक महत्व परीक्षणों की आवश्यकता होती है। प्रत्येक मॉडल के साथ प्रशिक्षण विंडो आकार का निर्धारण करते समय व्यापार बंद हो जाता है, बहुत लंबा खिड़की और मॉडल contai n अप्रासंगिक डेटा और हाल की घटनाओं में समायोजित करने के लिए धीमा, बहुत छोटी खिड़की और मॉडल केवल हाल की घटनाओं का जवाब देता है और पिछली घटनाओं के बारे में जल्दी भूल जाता है यह व्यापार बंद सह-एकीकरण परीक्षण में समस्याग्रस्त है, इसे क्लेग, एम जनवरी 2014 में प्रदर्शित किया गया था जोड़े व्यापारियों में सिक्काकरण की दृढ़ता पर, एक निश्चित खिड़की के आकार के लिए सबसे यूनिट रूट परीक्षणों की शक्ति कम हो जाती है, जैसा कि नीचे से 1 के रूप में जाता है, सह-एकीकरण परीक्षणों के बैराज के साथ 250 डेटा पॉइंट के लिए केवल 25 से कम सह-एकीकरण का पता चलता है समय के बारे में। असल में यह समझ में आता है, धीमी गति से प्रक्रिया को वापस लाने के लिए अधिक डेटा बिंदुओं को उल्टा देखने की आवश्यकता होगी यह कुछ अवांछनीय है कि यूनिट रूट परीक्षण की शक्ति अंतर्निहित प्रक्रिया के गुणों के आधार पर भिन्न होती है, हालांकि यह सफल जोड़े व्यापार के लिए आवश्यक नहीं है कि सभी सह-एकीकृत जोड़े की पहचान की जाती है क्योंकि यूनिट रूट परीक्षणों की अलग-अलग बिजली की संपत्ति काफी हद तक अप्रासंगिक है। क्या अधिक रोचक है यह गलत सकारात्मक है ई दर, इतने जोड़े को पहचानने के रूप में पहचाने जाते हैं जब वे नहीं हैं, और परिणाम कितने हैं। सेट के साथ 1000 समान-समेकित समय श्रृंखला उत्पन्न करें और समान रूप से वितरित करें, और सेट में सेट में क्लग के अनुसार यह प्रकार के समान है स्टॉक जोड़े वास्तविकता से सामने आती हैं, यह समय श्रृंखला के विभिन्न लम्बाई के लिए दोहराएं और यह देखने के लिए कि कितने समय श्रृंखला सही तरीके से वर्गीकृत होती है, अलग-अलग पीवीएवलियों के लिए विभिन्न परीक्षणों का उपयोग करने के लिए सह-एकीकृत अर्थ के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। अधिकांश परीक्षणों में पीपी और पीजीएफएफ अन्य तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं प्रक्रिया, दृढ़ता से 0 85 से कम परीक्षण पीपी, पीजीएफएफ, जो-ई और जो-टी के सही तरीके से पहचाने जाने की प्रक्रिया को पहचानकर सह-एकीकृत मतलब के रूप में 75 से अधिक समय पी.वी. 0 9 0 से अधिक के साथ सांख्यिकीय परीक्षणों का प्रदर्शन सिर्फ 250 डेटा बिंदुओं के साथ खराब है। यह ध्यान में लायक है कि 250 डेटा अंक लगभग एक वर्ष में ट्रेडिंग दिनों की संख्या है, और शायद एक इंडस्ट्रीज़ देता है जोड़ी व्यापार रणनीतियों में कितना ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता है। सकारात्मक परीक्षण करें। सटीकता परीक्षण के लिए उल्लिखित एक ही प्रक्रिया का अनुसरण करें, लेकिन सेट में चुना गया समय श्रृंखला उत्पन्न करने के लिए जो कि सहसंयोजित नहीं है देखें कि पथ का प्रतिशत क्या झूठा हो जाता है सह-एकीकृत मतलब वापस लेने के रूप में रिपोर्ट किया गया। मैंने एक पाठ पुस्तक में इस चार्ट को कभी नहीं देखा है और परिणामों पर आश्चर्यचकित किया है, दोनों HURST और बीवीआर दोनों में वृद्धि के रूप में अधिक झूठी सकारात्मक रिपोर्ट की गई है। प्रक्रिया में अधिक से अधिक विस्फोट का परीक्षण झूठा दिखा रहा था सकारात्मक। अन्य शुभकामनाएं कुछ झूठी सकारात्मकताओं के साथ उचित फैशन में व्यवहार करती हैं। एनईएटी एल्गोरिथम का उपयोग करने के लिए ट्यूटोरियल का यह हिस्सा बताता है कि जीनोम कैसे अपनी सांस्थितिक जानकारी को बनाए रखने में महत्वपूर्ण तरीके से पार हो जाते हैं और कैसे प्रजातियों में विशिष्टता समूह जीनोम को इस्तेमाल किया जा सकता है अपने वजन की जगह अनुकूलित होने से पहले जीन पूल से समयपूर्व से समाप्त होने से नई टोपोलॉजिकल सूचनाओं के साथ कमजोर जेनोमों की रक्षा करें। इस ट्यूटर का पहला भाग ial यहां पाया जा सकता है। नवाचार संख्याओं के माध्यम से जीन इतिहास को ट्रैक करना। भाग 1 ने दो म्यूटेशन, लिंक म्यूटेट और नोड को उत्परिवर्तित किया जो जीनोम के लिए दोनों नए जीन को जोड़ते हैं हर बार एक नया जीन टोपोलॉजिकल नवाचार के माध्यम से बनाया जाता है, जब एक वैश्विक नवाचार संख्या बढ़ जाती है और उस जीन को सौंपा। वैश्विक नवाचार संख्या प्रत्येक जीन की ऐतिहासिक उत्पत्ति पर नज़र रखता है यदि दो जीनों में एक ही नवाचार संख्या है तो उन्हें एक ही टोपोलॉजी का प्रतिनिधित्व करना चाहिए, हालांकि वजन अलग हो सकता है यह जीन क्रॉसओवर के दौरान शोषण किया जाता है। जीनोम क्रॉसओवर मैट। जीनोमस क्रॉसओवर दो माता पिता जीनोमों को लेता है, उन्हें ए और बी कहते हैं और एक नया जीनोम बनाता है, जिससे वह ए और बी से मजबूत जीन को रास्ते में किसी भी टोपोलॉजिकल संरचनाओं की प्रतिलिपि बना लेता है। दोनों जीनोमों के क्रॉसओवर जीन के दौरान उनकी नवाचार संख्या प्रत्येक नवाचार संख्या के लिए सबसे उपयुक्त माता पिता से जीन का चयन किया जाता है और बच्चे जीनोम में डाला जाता है यदि दोनों माता पिता जीनोम हैं वही फिटनेस तो जीन को या तो माता पिता से समान संभावना से चुना जाता है यदि नवाचार संख्या केवल एक अभिभावक में मौजूद होती है तो इसे एक विघटित या अधिक जीन के रूप में जाना जाता है और एक टोपोलॉजिकल नवाचार का प्रतिनिधित्व करता है, यह भी बच्चे में डाला जाता है। नीचे दी गई छवि एक ही फिटनेस के दो जीनोमों के लिए क्रॉसओवर प्रक्रिया दिखाती है। प्रशंसा एक जीनोम पूल में सभी जीनोमों को लेती है और उन्हें अलग-अलग समूहों में विभाजित करने का प्रयास करती है जिन्हें प्रजातियों के रूप में जाना जाता है। प्रत्येक प्रजाति में जीनोम समान लक्षण रखेगा। दो जीनोमों के बीच समानता की आवश्यकता होती है, यदि दो जीनोम समान होते हैं तो वे एक ही प्रजाति से होते हैं एक प्राकृतिक उपाय का उपयोग करने के लिए एक प्राकृतिक उपाय होगा जो अधिकोपीय मतभेदों का प्रतिनिधित्व करने वाली अतिरिक्त जीन की संख्या का भारित योग और मेल जीन्स के बीच के वजन में अंतर होगा यदि भारित योग कुछ सीमा से नीचे है तो जीनोम एक ही प्रजाति के हैं। प्रजातियों में जीनोम विभाजन के लाभ यह है कि आनुवांशिक विकास कदम जहां कम जीवाणुओं के जीनोम को जीनोम पूल से पूरी तरह से हटा दिया जाता है, बल्कि प्रत्येक जीनोम को पूरे जेनोम पूल में हर जीनोम के लिए लड़ने के बजाय हम इसे उसी प्रजाति के जीनोमों के खिलाफ लड़ने के लिए लड़ सकते हैं। जिस तरह की प्रजातियां एक नए टोपोलॉजिकल नवाचार से बनती हैं जो कि अभी तक एक उच्च फिटनेस नहीं हो सकती हैं, अभी तक इसे अनुकूलित नहीं किए जाने के कारण कटाव से बचा जा सकता है। पूरी प्रक्रिया का सारांश। यादृच्छिक जीनोम के साथ एक जीनोम पूल बनाएं। प्रत्येक जीनोम को लें और इसके लिए आवेदन करें समस्या अनुकरण और जीनोम की फिटनेस की गणना करते हैं। प्रत्येक जीनोम को एक प्रजाति के लिए सौंपना। प्रत्येक प्रजाति में जीनोमों को कमजोर जीनोमों को निकालते हैं। प्रत्येक प्रजाति को यादृच्छिक रूप से प्रजातियों में जीनोमों को या तो समसामयिक रूप से चुनें या उत्परिवर्तित करें। उपरोक्त सभी को दोहराएं। पथ प्रदर्शन।