استراتيجيات التداول باستخدام التعلم الآلي العميق

استراتيجيات التداول باستخدام التعلم الآلي العميق

خيارات الأسهم الراديو
فهم حجم اللوت فوريكس
التجارة النظام الخاص بك


خيارات التداول بينيرس أفيس فرنك سويسري من العملات الأجنبية سونا فوريكس جاياناغار ثينكفوريكس الحد الأدنى للإيداع استراتيجيات خيارات بسيطة دعم ومقاومة تداول العملات الأجنبية بدف

استراتيجيات التداول باستخدام تعلم الآلة العميقة ذكر توماس ويكي هذا قبل بضع سنوات (انه حذف المساحات، لذلك ابحث عن & كوت؛ أبليديديبلارنينغتونهانسمومنتومترادينغستراتيسينستوكس) في موضوع على الأفكار التجارية. تاكيوتشي، L.، لي، Y. (2013). تطبيق التعلم العميق لتعزيز استراتيجيات التداول الزخم في الأسهم. نحن نستخدم برنامج التشغيل الآلي تتألف من مكدسة آلات بولتزمان مقيدة لاستخراج الميزات من تاريخ أسعار الأسهم الفردية. نموذجنا قادر على اكتشاف نسخة محسنة من تأثير الزخم في الأسهم دون هندسة يدوية واسعة من ميزات المدخلات وتحقيق عائد سنوي قدره 45.93٪ خلال فترة الاختبار 1990-2009 مقابل 10.53٪ للزخم الأساسي. هل يمكن لأي شخص لديه رئيس لعلوم البيانات إنشاء إصدار Q من هذا؟ رائعة تماما. من المستحيل تماما بالنسبة لي أن أعلق في هذه المرحلة ولكن هناك عدد كبير من الأسئلة لدي التي سوف تحتاج للبحث عن إجابات. بالنسبة لي الجملة الأكثر إثارة للاهتمام هي كما يلي: نموذجنا ليس مجرد إعادة اكتشاف. وأنماط معروفة في أسعار الأسهم، ولكن تتجاوز ما. كان البشر قادرين على تحقيقه. هل من الممكن حقا للتعلم العميق أن تأخذ مجموعة بسيطة من العوائد وتحسين على & كوت؛ التوقعات & كوت؛ التي أدلى بها تطبيق استراتيجية الزخم بسيطة؟ ويبدو أن هذه الأوراق تشير إلى أن هذا هو الحال. بعد قراءة الورقة مرتين أو ثلاث مرات ما زلت غير واضح تماما ما كل & كوت؛ كومة & كوت؛ في الواقع ولكن لا شك أنني سوف تتعثر في نهاية المطاف على نوع من الاستنتاج. لحسن الحظ، تأتي هذه الورقة في وقت كنت قد قررت أن يتقاعد من البحوث مملة بشكل لا يصدق لقد فعلت حتى الآن. لقد قررت & كوت؛ تعلم & كوت؛ منظمة العفو الدولية والتعلم العميق. أو على الأقل محاولة. أنا بعيدة كل البعد عن أن لديه أي تطبيق على التنبؤ على المدى الطويل لأسعار الأسهم ولكن هذه المادة يبدو أن تشير إلى خلاف ذلك. وأنا أتطلع إلى معرفة ما إذا كان هذا البحث قد اكتشف بالفعل الدورادو أو ما إذا كانت عوامل أخرى في اللعب مما سيجعل هذا الخط من البحث لا مثيل له كما معظم غيرها في الأسواق المالية. تدريب شبكة عصبية عميقة على البيانات كوانتوبيان سيكون صعبا إلا إذا كنت يمكن تشغيل أجهزة الكمبيوتر المحمولة / خوارزميات على الأجهزة مع غبو قوية المرفقة. إذا كان لديك حاليا الوصول إلى بيانات التداول ذات الصلة، هل يمكن تدريب شبكة من ذلك على آلات غير كوانتوبيان ومن ثم ترجمة صافي الناتجة إلى سسيبي للتنفيذ في إطار كوانتوبيان. مثيرة جدا للاهتمام لقراءة بعض الأوراق الأخرى من ستانفورد على التعلم العميق تطبيقها على الأسواق. وتدعي الورقة المشار إليها أكثر من 50٪ تصنيف دقة ما إذا كانت الصفقات في نهاية المطاف الفائزين أو الخاسرين في الشهر التالي. فقط باستخدام السعر كمدخلات. النموذج هو الصحيح 53.84٪ من الوقت عندما يتنبأ الفئة 1 و. أقل إلى حد ما 53.01٪ من الوقت عندما يتنبأ الفئة 2. نضع في اعتبارنا أن نموذجية غير مزينة الطراز القديم استراتيجية تتبع عادة يوفر 40٪ الفوز الصفقات والأرباح عن طريق تشغيل الفائزين وقطع الخاسرين. إذا كان العمل في عام 2013 سوف تعمل أكثر من ذلك؟ وأعتقد أن البنوك ومكاتب الوساطة لديها جيوش من دكتوراه كتابة التعليمات البرمجية من هذا القبيل. كثير من الناس يعتقدون أن الطريق. وأنا أعرف ما تقصده. ولكن إذا كان صحيحا ثم قد أيضا التخلي تماما. كما قد كوانتوبيان. ليس لدي أي فكرة عما إذا كان لا يزال يعمل ولكنني أعتزم تكرار الدراسة. كل ما أثق به هو جهلتي. كان هناك موضوع في حين يعود مرة واحدة حيث حاول بعض واحد هذا باستخدام واحدة من مكتبات التعلم الآلي على سهم واحد: التنبؤ حركة الأسعار عبر الأنظمة والتعلم الآلي. قد يكون مكانا جيدا للبدء. تشغيله بطيئة جدا. لتسريع الأمور قد ترغب في تحميل بيانات الأسعار من يوداتا (أو موقع آخر) والعمل من ذلك على الجهاز الخاص بك. أنتوني، وجدت هذا بيثون رمز التعلم آلة (وما يرتبط بها من دورة موك) ويعتقد أنك قد تجد أنه من المفيد: جونويتنور / آلة التعلم والتدريبات في بيثون جزء 1 / وقد نشرت مجموعة أخرى أرقام دقة أفضل (82٪ مقابل 53٪). غير متأكد من الجودة على الرغم من. ربما كنت قد مجرد التواصل مع المؤلفين حول تنفيذها. يمكن أن يتم الإدارة المستندة إلى النتائج في R مع ديبنيت. مثير للإعجاب. وتستند المنهجية في وصلة سبرينجر أيضا على السعر فقط كمدخلات، على الرغم من أنه ربما لا ينبغي أن يفاجأ المرء بدرجة أكبر من الدقة: حيث يتوقع ذلك دقيقة واحدة في حين يتوقع مشروع لي شهر واحد. أنا أركز على بيثون، كيراس وتيانو. وكذلك سكليرن. هل الورقة متاحة بحرية في مكان ما؟ أنتوني - نعم، بعض الاختلافات التنفيذ. بيثون يمكن إجراء مكالمات إلى R إذا لزم الأمر. حاولت باستخدام بن لثعبان؟ معرفتي الحالية هي طفولي. أنا بداية من الصفر على الموضوع كله وبناء أنس من الصفر لتجربة استخدام بعض الكتب المدرسية نودي. أنا مهتم في الحقل كله حتى تبحث في أي تقنيات مل يمكن أن تكون مفيدة بما في ذلك الإدارة القائمة على النتائج. وشكلي هو أنه بقدر ما يتعلق الأمر الاستثمار على المدى الطويل هذا سوف تتحول كلها إلى مضيعة للوقت. أو بالأحرى أنه لن يوفر لي عوائد تعديل المخاطر أفضل من نظام 50/50 بسيطة أوجزت على موقع الويب الخاص بي. ولكن سنرى. أنا حريص على اطلاق النار على أضواء خارجا كما أي شخص آخر ولكن نعرف من الخبرة أن هذه المشاريع عادة ما تتحول إلى حد ما مختلفا عن واحد ربما كان يأمل! عندما أكون أكثر قليلا أسفل الخط سوف أتصل تاكوتشي لي ونرى ما فعله مزيد (إذا كان أي شيء) مع الاستراتيجية المحددة. وأتساءل عما إذا كان فعلا تداول ذلك؟ إما لنفسه أو أصحاب عمله. باتريك: شكرا لك. يا إلهي، لقد لاحظت ذلك في الورقة المشار إليها: البيانات المستخدمة للتدريب والاختبار هي المعامل آكل عن طريق القراد. من سبتمبر إلى نوفمبر من عام 2008. 1 الأسهم اختبار لمدة 3 أشهر! فوجئت أنها لم تأخذ أكثر قليلا من ذلك ولكن من يدري ربما ريسولست كان سيكون نفسه بالنسبة للأسهم المختلفة وفترات؟ مرحبا أنتوني ومجموعة. قضيتان: كم عدد المحاكمات التي شاركت في تحقيق هذا الأداء المتفوق؟ ليس واضحا. هل قاموا بتعديل معلمات الإدارة القائمة على النتائج حتى حصلت على النتيجة المرجوة؟ بالإضافة إلى نظرة التحيز قدما التي يدعون أنها لا تكون قضية، وهناك أيضا التطفل البيانات والتحيز الاختيار. في الواقع، انحياز الاختيار يمكن أن يكون كبيرا جدا. ونشرت الدراسة في نهاية عام 2013، ولكن عينة عينة الاختبار انتهت في عام 2009. وليس هناك ما يدعو إلى ذلك إلا في حالة أن الأداء المتفوق جاء من البيع القصير خلال عامي 2000 و 2008 الأسواق الدب، وفي هذه الحالة اختفى بعد 2009. مطالبات تفوق الأداء الزخم من قبل غلابادانيديس تم كشفها مؤخرا من قبل البروفسور زاكامولين بعد أن أظهر كان هناك نظرة إلى الأمام التحيز في الحسابات. مزيد من المعلومات حول هذه المسألة وغيرها من القضايا، وكذلك بشأن ظروف السوق الخاصة التي تؤدي إلى ارتفاع t- احصائيات، في ورقتي الأخيرة، paper.ssrn / sol3 / paper.cfm؟ abstract_id = 2810170. هل قام أي شخص بفحص التقنية المقترحة من قبل لي وآخرون؟ أنا أذهب (باستخدام بيانات كواندل مجانية) ولكنني أجد صعوبة في المتابعة. يمكنني التعامل مع الجوانب مل. ولكنني لست متأكدا تماما من كيفية تغليف البيانات. أعتقد أنه شيء من هذا القبيل: في وقت معين من الوقت لمخزون معين يمكننا بناء (المسمى) البند التدريب باستخدام قيمة 13 شهرا السابقة (وما يليها 1 أشهر يستحق) من البيانات اليومية لهذا المخزون. نحن نستخدم هذه البيانات لبناء 12 عوائد تراكمية شهرية تنتهي في الشهر القصير من لحظة لدينا. لذا، فإنني أقوم فقط بالإضافة يوميا لأسعار Adj_Close & أمب؛ يبصقون قيمة كل 30 أو نحو ذلك يمر. الآن يحصل على اهتمام. يفعلون نفس الشيء لكل مخزون آخر في هذه اللحظة، والحصول على قيمة z لأسهمنا على هذه المجموعة (أي # من الانحرافات المعيارية عن المتوسط). وبالتالي فإن حركة هذه القيمة Z تظهر نمو هذا السهم معين بالنسبة للسوق كله. منذ خوارزمية سوف تستثمر قدرا معينا من المال في السوق، ومجرد تحويله بين الأسهم، وهذا هو ما تريد! يبدو أنهم يفعلون ذلك لكل واحد من 12 كومريتس الشهرية. ثم يفعلون نفس العملية خلال ال 30 يوما السابقة. هذا في الواقع يجعل الكثير من الشعور لأنك تريد أن تكون تغذية في البيانات مع يعني 0 جولة حول (-1، +1) مجموعة في ن الخاص بك. بحيث يغطي بيانات المدخلات. (هناك مدخل إضافي واحد وهو عبارة عن علامة بداية العام، ولكن يتطلب عنصر تدريب كامل للمشرف قيمة مخرجات مقترنة، كما يبدو وكأنهم يستخدمون فقط ما إذا كان هذا المخزون المحدد قد ارتفع في على الرغم من أنني لا أفهم لغتهم، إلا أنهم يتحدثون عن الوسيط، وسياسيا، ويبدو أنه طريقة غريبة حقا للقيام بذلك، لماذا لا ننظر فقط في ما إذا كان السعر بعد شهر واحد أعلى أو أقل من السعر في هذه اللحظة بالذات و الناتج 1 أو 0 وفقا لذلك؟ أعتقد أن هذا ما سأفعله وأنا لا أفهم ما يقولونه. ثم أستطيع أن افترض فقط أن كل شيء قد تحولت إلى الأمام عن طريق يوم واحد في خوارزمية وتكرار لتوليد عينة أخرى. يبدو غريبا بالنسبة لي أنهم لا يستفيدون من الحجم اليومي. كان في الواقع الذهاب في تنفيذها على الجهاز المحلي في تنسورفلو باستخدام البيانات ياهو أنا تحميلها. & كوت؛ فوق الوسيط & كوت؛ يعني فقط & كوت؛ فوق متوسط ​​عوائد النسبة المئوية لكل سهم لهذا الشهر & كوت ؛. مجرد النظر في ما إذا كان السعر أعلى أو أقل من حيث القيمة المطلقة للشهر (بدلا من ما إذا كان أعلى أو أقل بالنسبة لجميع حركة الأسهم الأخرى) من المحتمل أن يكون أقل فعالية. وهي متسقة في استخدام هذا النهج النسبي، حيث أن جميع ميزات بيانات الإرجاع يتم تسجيلها z لكل خطوة زمنية لكل شهر. لقد أعيد اختبارها في زيبلين، وحتى الآن لم أتمكن من تكرار نتائجها الرائعة، ولكن ما زلت متفائلا في الوقت الحالي، لا تستخدم الشفرة البرمجية ميزة " إنكودر (سأقوم بإعادة تشفير هذا الجزء عندما أحصل على الوقت) كما أنني لا أدرب إما برنامج التشفير التلقائي أو الشبكة الكاملة لدورات كثيرة جدا على جهاز غبو واحد. كما أعتقد أنه يمكنني إضافة بيانات تاريخية للأسهم التي لم يتم العثور عليها بعد (بدلا من الأسهم القابلة للتداول حاليا والتي استخدمها ك "& كوت؛ الكون & كوت؛) التي من شأنها الحصول على نتائج أفضل لاستخراج الميزات في مرحلة التشفير التلقائي. لم يتضح لي ما إذا كانوا قد فعلوا ذلك أم لا. وبطبيعة الحال، فإن هذه البيانات التاريخية القديمة يجب أن تأتي من مصدر آخر (وليس بيانات ياهو مجانية). انهم التدريب مع البيانات من 1965-1989، التي ليست مجرد الكثير من البيانات لشبكة العصبية العميقة (وربما وسيلة إلى القديم للنموذج الناتج أن يكون لها أي قيمة عملية للتداول في الوقت الحاضر) . بالمناسبة، بدا هؤلاء الرجال لتكون قادرة على إعادة إنتاج نتائج ورقة بيضاء مع نفس ميزات الإدخال ونموذج التعلم آلة مختلفة قليلا: math.kth.se/matstat/seminarier/reports/M-exjobb15/150612a.pdf. لذلك تقريبا 53℅ التنبؤ الصحيح على الاختبار؟ في 53℅ من الحالات توقعت الشبكة الأسهم التي انتهت في النصف العلوي من العائدات في الفترة التالية؟ متشابهة جدا. لم تقدم باكتست ولكن. كما أقول أفضل بكثير من العديد من أنظمة تف طويلة الأجل. نعم، يفترض أن 52.89٪ في الورقة المشار إليها، على الرغم من أنني لا أحصل على هذه النتائج في شفرتي الخاصة (حتى الآن). نعم أنه سيئ جدا لا توجد بيانات باكتست المقدمة. هذه الخوارزمية هي بالتأكيد على المدى الطويل، والتردد المنخفض (تشغيله مرة واحدة في الشهر، وعقد المواقف الخاصة بك لمدة شهر كامل) على الرغم من أنه يمكن بالتأكيد تعديل ليكون أقصر مدة. أعتزم اللعب حولها باستخدام البيانات الدقيقة أيضا، في نهاية المطاف ومختلف الترددات التجارية على البيانات الشهرية / اليومية. ورقة تاكيتشي لم تذكر المجلد وانسحاب إما. من المرجح أن تكون عالية جدا أتصور. أيضا جميع أنواع المشاكل الأخرى مثل التحيز اعتمادا على تاريخ إعادة تخصيص والله يعرف ماذا. ولكن الاشياء المثيرة للاهتمام. شخصيا فترة عقد الشهر لا تقلق لي إذا كانت العودة حقا أن جيدة. ولكن، أن نكون صادقين، بعد سنوات من خداع نفسي أنا يضحك جميلة حول باكتستينغ أي نظام يستخدم. في تجربتي المتواضعة العائد السنوي أعلى من 15٪ إما بسبب نظرة إلى الأمام التحيز أو الإفراط في تركيب. السوق لا تسمح هذه العوائد المرتفعة لأن المتداول بالرافعة سيملكها على المدى الطويل. لذلك هؤلاء الباحثين الأكاديميين ينخدعون من قبل باكتستينغ وأشد تحذيراته التي هي & كوت؛ أي تأثير & كوت؛ على الأسعار. إذا كنت ألقي نظرة على بلدي 124 أغسطس أعلاه، وهناك ذكر للأوراق من قبل غلابادانيديس على الزخم سلسلة الأسعار التي أعلنت المنوية مع عوائد في حدود 15٪ فقط لفند مؤخرا من قبل زاكامولين لكونها نتيجة نظرة -تحيز. نحن نتحدث عن الطحالب بسيطة هنا، ولكن رمز تنفيذها في التفوق لديه نظرة المسبقة التحيز. تخيل ما يمكن أن يحدث خطأ مع الطحالب مل معقدة في هذا المجال. يمكنني استخدام اختبار منحنى الأسهم الهندسية. إذا كان يحمل، ثم احتمال وجود خلل في باكتست هو & غ؛ 95٪. مايكل هاريس، قد تكون على حق، وشكرا على محاولة إنقاذ لي من نفسي والأكاديميين غير عملي، ولكن قررت أن أكون سعيدا استنساخ هذه العائدات حتى لو معيبة. عند هذه النقطة إذا بدا أنها جيدة جدا إلى أن تكون حقيقية، وأنا محاولة لاختيار لهم لإيجاد التحيز / التطفل / الإفراط في تركيب. النقطة الرئيسية بالنسبة لي كانت حقا ممارسة في تعلم تنسورفلو وتطبيق تقنيات التعلم العميق للبيانات المالية سلسلة زمنية. وأعتقد أن هناك أنماط أن تكون مثار من هذا النوع من البيانات باستخدام نهج التعلم العميق، على الرغم من ربما النموذج القائم على الزخم أن هذا خوارزمية مل خاصة تنتج لن تكون في نهاية المطاف مربحة. الشيء العظيم في الشبكات العصبية العميقة هو أنه بمجرد أن يكون لديك تدفق البيانات الأساسية أسفل ويكون بنية الشبكة أعلن أنه من السهل لإطعام البيانات المختلفة التي تعتقد أنها قد تكون تنبؤية وإنتاج نموذج مع سلوك مختلف تماما. كما أنه من السهل نسبيا تعديل بنية الشبكة، ومن السهل جدا تعديل المقاييس لمعرفة ما إذا كانت تعطي نتائج اختبار أفضل، على الرغم من ذلك كما ذكرت، إذا فعلت بشكل غير صحيح أفهم أن هناك خطر الإفراط في تركيبها. لا يزال لدي الكثير لمعرفة المزيد عن غوتشاس، وذلك بفضل على كلمات التحذير. جاستن أسابيع، ربما كنت أسيء فهم لي، لم أعلق على عملك والجهود ولكن على الأوراق الأكاديمية مع النتائج التي لا يمكن تكرارها وحتى تحتوي على أخطاء خطيرة، الافتراض وإثبات عدم فهم الأسواق والتجارة. إذا كنت تولي اهتماما وثيقا لنتائج تلك الورقة، فإن المشكلات التالية موجودة: المحاكمات المتكررة حتى يحصل المؤلفون على نتيجة جيدة. هذا يقدم التحيز التطفل البيانات. وهي لا تعدل إحصاءاتها عن ذلك مما يدل على عدم فهم مخاطر استخراج البيانات. وكان معظم المكاسب بين عامي 1990 و 2001، وربما على المدى الطويل أكثر ملاءمة خلال أقوى الاتجاه الصعودي في تاريخ سوق الأوراق المالية، ومن قصيرة أكثر ملاءمة خلال حادث انهيار كوم دوت. لا يبلغ المؤلفون عن مقاييس مهمة، مثل السحب الأقصى ونسبة شارب ونسبة العائد. لسوء الحظ، فإن البيئة الأكاديمية تعرف كيفية خدعة المديرين التنفيذيين للشركة مع وعود من عوائد عالية والمؤلفين من أوراق مماثلة الحصول على وظائف عالية الأجر وقبل أن يتم إطلاقها أنها تتراكم ثروة جيدة على حساب المحللين الصادقين الذين لن تبلغ أبدا أرقام العائد السنوي غير واقعية وسوف تطبيق فحص الواقع للحد من التحيز التعدين البيانات. هؤلاء الناس الصادقين ليس لديهم نتائج مثيرة للإعجاب لإظهار ولكن فقط واقع وأنها لن تمر فكر الباب من بنك استثماري كبير أو صندوق التحوط. وكانت الورقة بأكملها دليلا على كيفية استخدام المر لزوم الإفراط في ملاءمة البيانات وتوليد عوائد غير واقعية في حين تحجب الحقائق. يا الله، أنت حقا يجب أن تستمع إلى مايكل. هو حق لعنة جدا. أنا أجلس هنا بين كتاب آخر - عاد الناشرين الحمقاءون لأكثر من ذلك. أردت أن يكون القسم الأول بأكمله على ما لا تفعل و قد كتب عدد قليل جدا من الفصول على حماقة الاعتماد على اختبار الظهر في التداول الاحتمالي. الناشرين يسألونني لا: القراء يريدون فقط أن نسمع ما يعمل على ما يبدو. أنا مقتنع فعلا بأن مل هو أداة مناسبة للاتجاه التالي ولكن ليس لديهم شك في أن العائد السنوي 45٪ هو السعي أحمق. على عكس مايكل أنا لا أعتقد في الاتجاهات (في الأسهم على الأقل) على الرغم من أن هناك حتى لقد خدعت وتضليل في الماضي من خلال المناسب. بعد 30 عاما في الأسواق، 15 من تلك التي تنفق إلى حد كبير على التداول المنهجي بطريقة أو بأخرى، أنا ساخرة للغاية. صندوق التحوط العالم في الغالب يجعل المال لمديري الصناديق الذين يسيرون مع رسوم ضخمة بعد انهيار أموالهم. ثم يبدأون آخر. يبدو أن لدينا جانبين للحجة: خبراء التعلم الآلي التي تعرف القليل من التداول في العالم الحقيقي، والتجار في العالم الحقيقي تفتقر إلى الخبرة في التعلم الآلي. لقد حصلت على مدمن على مل. إذا كان يمكنني تطوير خوارزميات التداول مربحة، عظيم! إن لم يكن، نوبيرميند، وهناك الكثير من الخيارات الاحتياطية تبحث لائق. أنا لا أرى أي اقتراح من خيانة الأمانة الفكرية في ورقة لي، ولكن أنا لا أوافق على أنه مزعج أن الأوراق يسمح لنشر النتائج دون دعم رمز. إذا كان أي شخص مهتم في الدردشة مل، لا البوب ​​في ## ماشينيلارنينغ على إيرينك فرينود. جوستين - شكرا لهذا الرد، والرابط! بس نظرت من خلال ورقة باتريك مرتبطة (link.springer / الفصل / 10.1007 / 978-3-319-42297-8_40)، فإنه تبدو واضحة جدا. لكن الورقة الأصلية تبدو قوية بقدر ما أرى. وسوف تستمر في محاولة لتكرار ذلك. & كوت؛ خبراء التعلم الآلي الذين يعرفون القليل من التجارة في العالم الحقيقي، والتجار في العالم الحقيقي تفتقر إلى الخبرة في التعلم الآلي. & كوت؛ وهذا يلمح إلى انقسام كاذب. ويمكن تحقيق التجارة العالمية الحقيقية من خلال مجموعة متنوعة من الأساليب بما في ذلك مل. قد لا يكون فقدان الخبرة مل العيب في كثير من الحالات لأنها يمكن أن توفر العديد من التمارين في عقم. & كوت؛ لا أرى أي اقتراح من خيانة الأمانة الفكرية في ورقة لي & كوت؛ ويتوقع أحدهم من الباحثين الجامعيين أن يكونوا على دراية بتعدين البيانات والتحايل على البيانات. وكانت الورقة حول القرصنة P مع مل. وهذا أمر مزعج بالنسبة إلى ورقة أكاديمية. كان ينبغي الإبلاغ عن العدد الدقيق للمحاكمات للوصول إلى النتيجة النهائية. ولكن هذا لا يساوي خيانة الأمانة الفكرية ولكن لتطبيق ساذجة من مل. نقطة جيدة حول رمز ولكن أظن أنه حتى لو كان لديك رمز بالضبط كنت لا تزال غير قادرة على تكرار النتائج بسبب العشوائية. فإنك لا تزال غير قادر على تكرار النتائج بسبب مؤشر ستوكاستيك. يجب أن تكون قادرة على الاقتراب. في التعلم العميق يبدو أرقام عشوائية وعادة ما تستخدم فقط لتوليد الأوزان الأولية. على الرغم من أنني واحد من أولئك الذين لديهم الكثير من الخبرة في الأسواق والقليل في مل! هذه هي معدلات الخطأ من خمس مراحل متتالية من بيرسيبترون متعدد الطبقات مع نفس المعلمات بالضبط على نفس البيانات بالضبط من مشروع أنا أعمل من أجل عميل. نعم ولكن أتساءل كيف تترجم هذه الاختلافات إلى معدل نمو سنوي مركب في نظام تجاري؟ وأتساءل عما إذا كان يجعل الكثير من الفرق أن بعض يتنبأ يقول يقول 51℅ من الأسهم بشكل صحيح كل شهر أو 52.4℅؟ تعرف على تقلبات اختبار الظهر أشك لا؟ مل هو مجرد تركيب معادلة غير الخطية مع 10S & # 39؛ إلى 1000 من المعاملات غير المحددة للبيانات. يبدو أنه سيكون من المستحيل تجنب الإفراط. في السوق تتجه صعودا أو هبوطا، وأظن خوارزميات مل. سوف تتعلم فقط قواعد الزخم. إذا كان مل سوف يعمل أعتقد أنك سوف تحتاج إلى تطبيقه على أسهم متعددة في وقت واحد، ورمي في البيانات الأساسية، والعوامل الاقتصادية الخ ثم ربما يمكن اكتشاف نمط في مجموعة من البيانات كبيرة جدا للإنسان للنظر في. الدماغ البشري هو جيد حقا في التعرف على الأنماط. إذا كان هناك نمط في تاريخ سعر سهم واحد. أعتقد أنك سوف نرى ذلك. مجرد ملاحظة أن جزءا رئيسيا من ورقة تاكيوتشي / لي هو & كوت؛ ستاتيوناريز & كوت؛ البيانات من خلال تحويلها إلى شكل مستعرضة. & كوت؛ نحسب سلسلة من 12 عائد تراكمي باستخدام العوائد الشهرية و 20 عائد تراكمي. باستخدام العوائد اليومية. ونلاحظ أن زخم الأسعار. هي ظاهرة مستعرضة مع الفائزين. مع ارتفاع العائدات السابقة والخاسرين الذين لديهم عوائد سابقة منخفضة. بالنسبة للأسهم الأخرى. وهكذا نحن تطبيع كل. من العائدات التراكمية بحساب النسب النسبية للزاوية. إلى المقطع العرضي لجميع الأسهم لكل شهر. إذا لم تكن الإحصاءات ثابتة، فإن النموذج لن يتلاقى أو إذا تمكن من التقارب (رياضيا) فلن يكون مفيدا جدا. ديفيد، أعتقد أنهم أبقى فقط على محاولة الأشياء حتى حصلت على نتيجة مثيرة للإعجاب. هذا هو تعريف التحيز التعدين البيانات التي يرجع ذلك أساسا من خلال التطفل البيانات. ولا توجد في ورقتها إشارة إلى التحيز في استخراج البيانات. مايكل، والتطفل البيانات هو بالتأكيد إمكانية. ومع ذلك، فإن إعداد يبدو معقولا تماما لنتائج جيدة إلى حد ما .. ربما لا 50٪ يعود ولكن ربما تصل إلى 20٪ في & كوت؛ عادي & كوت؛ عام. أنا أعلم أنك تحدثت عن 15٪ ولكن أنا متفائل ربما ساذجة. السنة العادية: لم تتحدث الورقة عن أشياء أكثر إثارة للاهتمام مثل تبديل النظام الكلي (ماكرو) الذي قد يؤثر على نتائج الاختبار. على سبيل المثال يمكن أن يكون سلوك الزخم مختلفا بشكل كبير في الربع الأخير من عام 2008 مقابل الربع الثاني حتى الربع الرابع من عام 2009. إذا كان الاختبار يغطي أو يفتقد عام 2008، فإنه يمكن أن يغير النتائج. ويحتمل أن يكون التطفل على البيانات في المكان المحتمل في الإعداد (ما لم يبق المؤلفون يحاولون فعليا باستخدام إعداد مختلف) هو الجزء المصادف من التحقق من صحة البيانات. في تجربتي هذا هو المكان & كوت؛ التسرب & كوت؛ يمكن إدخالها عن غير قصد في النظام. التسرب يعني التسرب من البيانات المستقبلية. لم يقدم المؤلفون تفاصيل حول الاستيلاء على x-فال ولكن إذا لم يكنوا حذرين مع كيفية إنشاء مجموعة الاختبار أو مجموعات للمصادقة المتبادلة، ربما ارتكبوا نفس الأخطاء في تدريب المنتج النهائي. في ما يلي صفحة كاجل حول التسرب: من الرئيس التنفيذي لمنصة أخرى: [تم تطوير العديد من هذه الخوارزميات من قبل الطلاب باستخدام أساليب التعلم الآلي المتطورة مثل الشبكات العصبية. "أنا أعجب نوعية واستقرار خوارزميات التداول & كوت ؛. ] التعلم العميق يبدو هاما جدا للبقاء قادرة على المنافسة. & كوت؛ إذا كان لديك إمكانية الوصول بلا اتصال إلى بيانات التداول ذات الصلة، فيمكنك تدريب شبكة من ذلك على أجهزة غير كوانتوبيان ثم ترجمة الشبكة الناتجة إلى سسيبي للتنفيذ في إطار كوانتوبيان. & كوت؛ هل هذا يمكن أن أنفذ في إطار كوانتوبيان ولكن لن تكون قادرة على الانضمام إلى المسابقة؟ لدي البيانات ذات الصلة. أبحث عن طرق للحصول على بعض سجل تجارة الورق. يمكنني استخدام الوسطاء التفاعليين & # 39؛ تداول الورق ولكن من المكلف أن يكون العديد من حسابات يب. جريج - شكرا على المعلومات. & كوت؛ أنه يعمل ببطء شديد. لتسريع الأمور قد ترغب في تحميل بيانات الأسعار من يوداتا (أو موقع آخر) والعمل من ذلك على الجهاز الخاص بك. & كوت؛ بعد العمل مع البيانات الخارجية و آلة الخاصة، هل هناك أي قص قصيرة لتغيير الظهر رموز لتحميل الظهر بسلاسة ل كوانتوبيان؟ & كوت؛ [تم تطوير العديد من هذه الخوارزميات من قبل الطلاب باستخدام أساليب التعلم الآلي المتطورة مثل الشبكات العصبية. "أنا أعجب نوعية واستقرار خوارزميات التداول & كوت ؛. ] ومثل. ولكن الافتراض هو أنه لا يعرف الخوارزميات. أم هل فاتني شيء. ربما تغيير نظام السوق المقبل سوف فرز الأشياء. [محذوف - انظر الرسالة التالية من أنتوني] & كوت؛ تغيير نظام السوق التالي & كوت ؛، يعني، عندما بعض المنصات لا يمكن البقاء على قيد الحياة؟ مثيرة جدا للاهتمام على أي حال. أعني عندما تتغير ديناميات السوق، سوف تفشل جميع أنظمة مل المفرط. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول مشكلة الدلالة في ورقتي: paper.ssrn / sol3 / paper.cfm؟ abstract_id = 2810170. في الوقت الراهن تأثير هذه المسابقات هو صغير. وتعزى التغيرات في نظام السوق إلى التغيرات الهيكلية (تجارة ألغو في أواخر التسعينيات، والتجزئة العشرية، ثم هفت، وما إلى ذلك). في رأيي نتائج الفرقة هي عشوائية برايساكتيونلاب / بلوق / 2016/09 / داتا-سسينس / لا توجد طريقة للتمييز بين فقدان سجل منخفض بسبب تجارب متعددة من واحدة ذات دلالة إحصائية. هذه المنافسات محكوم عليها في رأيي لأن المزيد من الوافدين يعني المزيد من التقارب في متوسط ​​العينة إلى 0 يعني صحيح. بالإضافة إلى أن لديهم خطر على المدى القصير من الخراب الذي لا يمكن السيطرة عليها، وإن كانت صغيرة. مفتاح الربح هو تحديد واحد أو اثنين من الميزات القوية للنظام الحالي واستخدام تلك في ألغو بسيطة. كل شيء يترجم إلى مزيد من التحيز، والمزيد من الضوضاء، والمزيد من المخاطر. أعتقد أن هذا الموضوع قد انحرف عن الموضوع. إذا كان هذا هو الحال، فهل يمكن لهؤلاء المسؤولين إنشاء سلاسل رسائل & أمب؛ ترحيل وفقا لذلك؟ أود أن تبقى مشترك في هذا الموضوع ولكن فقط تلقي الإخطارات التي تتعلق الموضوع الأصلي. أستطيع أن إمبليمنتاتيون أن، والعمل على السوق الهندية، اهتمامي هو أكثر على دقيقة أو خمس دقائق البيانات. أيضا يمكن أن يكون هناك استخدام أفضل بكثير من ديبنيت إذا كنت الجمع بين هذا جنبا إلى جنب مع أنماط علم النفس. أي شخص لديه خبرة حول كيفية وضع الشبكة المدربة في الإنتاج؟ أن تكون أكثر تحديدا، وكيفية حفظ النموذج المدرب واستخدامها في بيئة التداول في الوقت الحقيقي. شكر. مجرد القيام بذلك مع بلدي آلة التعلم الطحالب على العقود الآجلة فيكس. وسوف أبلغ مرة أخرى عند الانتهاء. ولكنني لن أستخدمه على Q أو صياغته في Q لأنني أستخدم الأسعار اليومية والعقود الآجلة ومحرك اختبار بيثون مختلف. لقد كنت أتطلع إلى اختبار ذلك مرة أخرى منذ وقت طويل. وأخيرا، أخذت طعنة في ذلك. في ما يلي نتائجي (والإعدادات): المجموع لا. من الدلالات: 2،585. تبادل: نيس و نسداق. النطاق الزمني: 2012-02-21 إلى 2016-11-29. أيام العمل: 1،203. قطار البيانات: من البداية حتى 2015-12-31. بيانات الاختبار: من 2016-01-01 إلى النهاية. الشبكة العصبية (التشفير فك الرموز) • العمارة o (#nodes في كل طبقات مخفية): (33 ط / ص) -40-4-40- (33 س / ص) o وظيفة التنشيط للطبقات المخفية: ريلو. o وظيفة التنشيط للإخراج: الخطي. • التحسين o batch_size = 100،000. o محسن: آدم (معدل التعلم: 0.001) o وظيفة الخسارة: مس. • الأداء (على مجموعة التدريب) o الخسارة بعد 100 عصر = 0.1505. الشبكة العصبية (المصنف) • العمارة o (#nodes في كل طبقات مخفية): (4 i / p) - & غ؛ 20- & غ؛ (1 س / ص) o وظيفة التنشيط للطبقات المخفية: ريلو. س وظيفة التنشيط للإخراج: السيني. • التحسين o batch_size = 100،000. o محسن: آدم (معدل التعلم: 0.01) o وظيفة الخسارة: binary_crossentropy. o الانتظام: 40٪ التسرب في الطبقة الخفية. • الأداء (على مجموعة التدريب) o الخسارة بعد 100 عصر = 0.6926. o الدقة (معدل التصنيف): 0.5141. • الأداء (في مجموعة الاختبار) o الدقة (معدل التصنيف): 0.4844. • عودة (عشرية أعلى عشرية وقصيرة قصيرة العشرية) = -1.66٪ (سنويا). لقد استخدمت بيانات كواندل (مجموعة بيانات التخلص من الذخائر المتفجرة) لبناء 13 سمة كما هو مقترح في الورقة. لقد استخدمت معدلات تعلم مختلفة ونهج تسوية، ولكن النتائج لا تختلف اختلافا جذريا. على نحو متواصل، نهج ساذجة للذهاب طويلة (على كل سهم) في فترة معينة عائدات + 19.34٪ العائد. هذا ليس من المستغرب منذ فترة الاختبار 2016، وسوق نما بمعدل مماثل. نتطلع إلى أفكارك. أنا أحب بلوق الخاص بك ولكن أعتقد أنك في عداد المفقودين شيء ل مل ألغو الآن. ويمكن أن يكون التكيف إذا كنت تستخدم نافذة المتداول مع الأوزان لإعادة التدريب. وهذه هي نفس العملية التي نعيد بها إعادة تعريف البيئة الجديدة. قد تحتاج دن إلى مزيد من البيانات ولكن قد لا تزال الطحالب مل أخرى مفيدة. قد يكون الأسلوب في الورقة & كوت؛ أوفيرفيتد & كوت؛ واستراتيجية في التقاط بنية الشبكة ولكن لأنها ليست مباشرة تحسين على بنل النهائي وأعتقد أن & كوت؛ أوفيرفيتينغ & كوت؛ فإن المشكلة ستكون أقل حدة من تحسين النظام التجاري العادي على النهائي بنل / شارب / سورتينو. لقد أجريت تجارب مماثلة على الأسهم الأمريكية وأعتقد أن حجم التدريب الخاص بك قليلا صغيرة جدا. ومع ذلك، فإن النظام لا تفعل بشكل جيد للغاية منذ عام 2016 في بلدي الإعداد حتى لو كنت قد استخدمت التحقق من صحة لضبط هيكل ن / مل. وكانت أفضل فترة في فترة الاختبار (2000-2017) مباشرة بعد فقاعة التكنولوجيا التي تؤكد الشكل 4 في ورقة ستانفورد. بعد عام 2000، عائدتي الشهرية أقل بكثير ( 20٪ معدل نمو سنوي مركب، 1.6 شارب، 16٪ ماكسد) من # ذكرت في ورقة جزئيا بسبب استخدام فقط بعد عام 2000 في عينة الاختبار. قد لا تساعد إضافة المزيد من البيانات، منذ ذلك الحين. حاليا، بيانات التدريب لديها ما يقرب من 3 ملايين أوبس. أرى وجهة نظرك ولكن أعتقد أن الورق الأصلي كان يتوقع عوائد شهرية بدلا من العوائد اليومية لذلك سيكون لديك فقط 2500 * 12 * 5 = 150K نقطة البيانات. مع. نصف التدريب، أنت & كوت؛ فقط & كوت؛ يملك. 75K للبيانات ن عميقة التي قد تكون صغيرة جدا؟ أعتقد أن استخدامك للتنبؤ بالعائدات اليومية مقابل العائدات الشهرية قد يفسر سبب نجاح الاختبار في معدل نمو سنوي مركب سلبي في حين أن المنجم لا يزال إيجابيا وإن كان أصغر بكثير مما هو عليه في الورقة. أنا أيضا، توقعات العائدات الشهرية ولكن، وأنا لا تقيد بناء الميزات لليوم الأول فقط من كل شهر. أنا بناء لهم كل يوم. بهذه الطريقة لدي 2،515 * 1،203 = 3M أوبس. عند حساب بنل ومع ذلك، وأنا اختيار يوم معين من الشهر للاستثمار / إغلاق الموقف. وأقر بأن هذه الطريقة أيام متتالية لن يكون لها اختلاف كبير في ميزات الإدخال / النتيجة. ومع ذلك، سأحاول التدريب على تواريخ أكثر معزولة (واحد كل شهر) كما اقترحتم. عذرا، هناك خطأ ما. حاول مرة أخرى أو اتصل بنا عن طريق إرسال الملاحظات. لقد أرسلت بنجاح تذكرة دعم. سيكون فريق الدعم لدينا على اتصال قريبا. يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية. يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية. تعلم الآلة للتجارة. عرضت في جورجيا تيش كما كس 7646. برنامج نانوديجري. مهندس تعلم الآلة. جعل نماذج التنبؤ. تسريع حياتك المهنية مع الاعتماد الذي يسير لك النجاح في العمل. حول هذه الدورة. يقدم هذا المساق للطلاب تحديات العالم الحقيقي لتنفيذ استراتيجيات التعلم القائم على التعلم الآلي بما في ذلك الخطوات الحسابية من جمع المعلومات لأوامر السوق. وينصب التركيز على كيفية تطبيق نهج التعلم الآلي الاحتمالية لقرارات التداول. ونحن نعتبر النهج الإحصائية مثل الانحدار الخطي، كن والأشجار الانحدار وكيفية تطبيقها على حالات تداول الأسهم الفعلية. تكلفة الدورة. تقريبا. 4 اشهر. مستوى المهارة. وشملت في الدورة. محتوى التعلم الغني. تدرس من قبل الايجابيات الصناعة. دعم الطلاب المجتمع. الانضمام إلى الطريق إلى العظمة. هذه الدورة المجانية هي الخطوة الأولى نحو مهنة جديدة مع مهندس تعلم آلة نانوديجري البرنامج. دورة مجانية. تعلم الآلة للتجارة. تعزيز المهارات الخاصة بك مجموعة وتعزيز هيرابيليتي الخاص بك من خلال التعلم المستقل والمستقل. برنامج نانوديجري. مهندس تعلم الآلة. تسريع حياتك المهنية مع الاعتماد الذي يسير لك النجاح في العمل. يؤدي الدورات. تاكر بالش. أربان تشاكرابورتي. ما سوف تتعلم. وتتكون هذه الدورة من ثلاث دورات مصغرة: ميني-كورس 1: التعامل مع البيانات المالية في بيثون ميني-كورس 2: الحسابية الاستثمار ميني-كورس 3: خوارزميات التعلم الآلي للتداول. كل دورة مصغرة تتكون من حوالي 7-10 دروس قصيرة. التعاقدات والمشاريع متشابكة. خريف 2015 الطلاب أومز: سيكون هناك اثنين من الاختبارات - واحد نصفي بعد مصغرة بالطبع 2، وامتحان نهائي واحد. المتطلبات والمتطلبات. يجب أن يكون لدى الطلاب مهارات تشفير قوية وبعض الإلمام بأسواق الأسهم. لا يفترض أي تمويل أو تجربة التعلم الآلي. لاحظ أن هذه الدورة تخدم الطلاب مع التركيز على علوم الكمبيوتر، وكذلك الطلاب في التخصصات الأخرى مثل هندسة النظم الصناعية، والإدارة، أو الرياضيات الذين لديهم تجارب مختلفة. جميع أنواع الطلاب هي موضع ترحيب! قد تكون موضوعات مل & كوت؛ مراجعة & كوت؛ لطلاب كس، في حين أن أجزاء التمويل سيتم استعراض للطلاب المالية. ومع ذلك، حتى لو كان لديك خبرة في هذه المواضيع، وسوف تجد أن نعتبرها بطريقة مختلفة مما كنت قد رأيت من قبل، وخاصة مع النظر نحو تنفيذ للتداول. سوف تكون البرمجة في المقام الأول في بيثون. ونحن سوف تجعل الاستخدام الكثيف للمكتبات الحوسبة العددية مثل نومبي والباندا. لماذا تأخذ هذه الدورة. في نهاية هذا المقرر، يجب أن تكون قادرا على: فهم هياكل البيانات المستخدمة في التداول الخوارزمي. Know how to construct software to access live equity data, assess it, and make trading decisions. Understand 3 popular machine learning algorithms and how to apply them to trading problems. Understand how to assess a machine learning algorithm's performance for time series data (stock price data). Know how and why data mining (machine learning) techniques fail. Construct a stock trading software system that uses current daily data. Some limitations/constraints: We use daily data. This is not an HFT course, but many of the concepts here are relevant. We don't interact (trade) directly with the market, but we will generate equity allocations that you could trade if you wanted to. What do I get? Instructor videos Learn by doing exercises Taught by industry professionals. الدورات ذات الصلة. Machine Learning: Unsupervised Learning. Knowledge-Based AI: Cognitive Systems. Health Informatics in the Cloud. تحليلات البيانات الكبيرة في الرعاية الصحية. Deploying a Hadoop Cluster. التقسيم والتجميع. دورات شعبية. Digital Marketing Fundamentals. VR Software Development. Artificial Intelligence - Natural Language Processing. Featured Programs. Only At Udacity. Programs. اعمال. "Nanodegree" is a registered trademark of Udacity. &نسخ؛ 2011–2017 Udacity, Inc. أوداسيتي ليست جامعة معتمدة ونحن لا تمنح درجة. بناء استراتيجيات أفضل! Part 4: Machine Learning. وكان الأزرق العميق أول كمبيوتر فاز في بطولة العالم الشطرنج. That was 1996, and it took 20 years until another program, AlphaGo , could defeat the best human Go player. كان الأزرق العميق نظاما يستند إلى نموذج مع قواعد الشطرنج هاردويريد. ألفاغو هو نظام استخراج البيانات، شبكة العصبية العميقة المدربة مع الآلاف من الألعاب الذهاب. لم تتحسن الأجهزة، ولكن انفراجة في البرنامج كان ضروريا لخطوة من الضرب كبار لاعبي الشطرنج لضرب كبار اللاعبين الذهاب. في هذا الجزء 4 من سلسلة مصغرة نحن & # 8217؛ سوف ننظر في نهج استخراج البيانات لتطوير استراتيجيات التداول. هذا الأسلوب لا يهتم بآليات السوق. It just scans price curves or other data sources for predictive patterns. Machine learning or “Artificial Intelligence” لا تشارك دائما في استراتيجيات استخراج البيانات. In fact the most popular – and surprisingly profitable – data mining method works without any fancy neural networks or support vector machines. Machine learning principles. A learning algorithm is fed with data samples , normally derived in some way from historical prices. Each sample consists of n variables x 1 .. x n , named predictors or features . The predictors can be the price returns of the last n bars, or a collection of classical indicators, or any other imaginable functions of the price curve (I’ve even seen the pixels of a price chart image used as predictors for a neural network!). Each sample also normally includes a target variable y , like the return of the next trade after taking the sample, or the next price movement. In a training process , the algorithm learns to predict the target y from the predictors x 1 .. x n . The learned ‘memory’ is stored in a data structure named model that is specific to the algorithm. Such a model can be a function with prediction rules in C code, generated by the training process. Or it can be a set of connection weights of a neural network. The predictors must carry information sufficient to predict the target y with some accuracy. They m ust also often fulfill two formal requirements. First, all predictor values should be in the same range, like -1 .. +1 (for most R algorithms) or -100 .. +100 (for Zorro or TSSB algorithms). So you need to normalize them in some way before sending them to the machine. Second, the samples should be balanced , i.e. equally distributed over all values of the target variable. So there should be about as many winning as losing samples. If you do not observe these two requirements, you’ll wonder why you’re getting bad results from the machine learning algorithm. Regression algorithms predict a numeric value, like the magnitude and sign of the next price move. Classification algorithms predict a qualitative sample class, for instance whether it’s preceding a win or a loss. Some algorithms, such as neural networks, decision trees, or support vector machines, can be run in both modes. A few algorithms learn to divide samples into classes without needing any target y . That’s unsupervised learning , as opposed to supervised learning using a target. Somewhere inbetween is reinforcement learning , where the system trains itself by running simulations with the given features, and using the outcome as training target. AlphaZero, the successor of AlphaGo, used reinforcement learning by playing millions of Go games against itself. In finance there are few applications for unsupervised or reinforcement learning. 99% of machine learning strategies use supervised learning. Whatever signals we’re using for predictors in finance, they will most likely contain much noise and little information, and will be nonstationary on top of it. Therefore financial prediction is one of the hardest tasks in machine learning. More complex algorithms do not necessarily achieve better results. The selection of the predictors is critical to the success. It is no good idea to use lots of predictors, since this simply causes overfitting and failure in out of sample operation. Therefore data mining strategies often apply a preselection algorithm that determines a small number of predictors out of a pool of many. The preselection can be based on correlation between predictors, on significance, on information content, or simply on prediction success with a test set. Practical experiments with feature selection can be found in a recent article on the Robot Wealth blog. Here’s a list of the most popular data mining methods used in finance. 1. Indicator soup. Most trading systems we’re programming for clients are not based on a financial model. The client just wanted trade signals from certain technical indicators, filtered with other technical indicators in combination with more technical indicators. When asked how this hodgepodge of indicators could be a profitable strategy, he normally answered: “Trust me. I’m trading it manually, and it works.” It did indeed. At least sometimes. Although most of those systems did not pass a WFA test (and some not even a simple backtest), a surprisingly large number did. And those were also often profitable in real trading. The client had systematically experimented with technical indicators until he found a combination that worked in live trading with certain assets. This way of trial-and-error technical analysis is a classical data mining approach, just executed by a human and not by a machine. I can not really recommend this method – and a lot of luck, not to speak of money, is probably involved – but I can testify that it sometimes leads to profitable systems. 2. Candle patterns. Not to be confused with those Japanese Candle Patterns that had their best-before date long, long ago. The modern equivalent is price action trading . You’re still looking at the open, high, low, and close of candles. You’re still hoping to find a pattern that predicts a price direction. But you’re now data mining contemporary price curves for collecting those patterns. There are software packages for that purpose. They search for patterns that are profitable by some user-defined criterion, and use them to build a specific pattern detection function. It could look like this one (from Zorro’s pattern analyzer): This C function returns 1 when the signals match one of the patterns, otherwise 0. You can see from the lengthy code that this is not the fastest way to detect patterns. A better method, used by Zorro when the detection function needs not be exported, is sorting the signals by their magnitude and checking the sort order. An example of such a system can be found here. Can price action trading really work? Just like the indicator soup, it’s not based on any rational financial model. One can at best imagine that sequences of price movements cause market participants to react in a certain way, this way establishing a temporary predictive pattern. However the number of patterns is quite limited when you only look at sequences of a few adjacent candles. The next step is comparing candles that are not adjacent, but arbitrarily selected within a longer time period. This way you’re getting an almost unlimited number of patterns – but at the cost of finally leaving the realm of the rational. It is hard to imagine how a price move can be predicted by some candle patterns from weeks ago. Still, a lot effort is going into that. A fellow blogger, Daniel Fernandez, runs a subscription website (Asirikuy) specialized on data mining candle patterns. He refined pattern trading down to the smallest details, and if anyone would ever achieve any profit this way, it would be him. But to his subscribers’ disappointment, trading his patterns live (QuriQuant) produced very different results than his wonderful backtests. If profitable price action systems really exist, apparently no one has found them yet. 3. Linear regression. The simple basis of many complex machine learning algorithms: Predict the target variable y by a linear combination of the predictors x 1 .. x n . The coefficients a n are the model. They are calculated for minimizing the sum of squared differences between the true y values from the training samples and their predicted y from the above formula: For normal distributed samples, the minimizing is possible with some matrix arithmetic, so no iterations are required. In the case n = 1 – with only one predictor variable x – the regression formula is reduced to. which is simple linear regression , as opposed to multivariate linear regression where n > 1 . Simple linear regression is available in most trading platforms, f.i. with the LinReg indicator in the TA-Lib. With y = price and x = time it’s often used as an alternative to a moving average. Multivariate linear regression is available in the R platform through the lm(..) function that comes with the standard installation. A variant is polynomial regression . Like simple regression it uses only one predictor variable x , but also its square and higher degrees, so that x n == x n : With n = 2 or n = 3 , polynomial regression is often used to predict the next average price from the smoothed prices of the last bars. The polyfit function of MatLab, R, Zorro, and many other platforms can be used for polynomial regression. 4. Perceptron. Often referred to as a neural network with only one neuron. In fact a perceptron is a regression function like above, but with a binary result, thus called logistic regression . It’s not regression though, it’s a classification algorithm. Zorro’s advise(PERCEPTRON, …) function generates C code that returns either 100 or -100, dependent on whether the predicted result is above a threshold or not: You can see that the sig array is equivalent to the features x n in the regression formula, and the numeric factors are the coefficients a n . 5. N eural networks. Linear or logistic regression can only solve linear problems. Many do not fall into this category – a famous example is predicting the output of a simple XOR function. And most likely also predicting prices or trade returns. An artificial neural network (ANN) can tackle nonlinear problems. It’s a bunch of perceptrons that are connected together in an array of layers . Any perceptron is a neuron of the net. Its output goes to the inputs of all neurons of the next layer, like this: Like the perceptron, a neural network also learns by determining the coefficients that minimize the error between sample prediction and sample target. But this requires now an approximation process, normally with backpropagating the error from the output to the inputs, optimizing the weights on its way. This process imposes two restrictions. First, the neuron outputs must now be continuously differentiable functions instead of the simple perceptron threshold. Second, the network must not be too deep – it must not have too many ‘hidden layers’ of neurons between inputs and output. This second restriction limits the complexity of problems that a standard neural network can solve. When using a neural network for predicting trades, you have a lot of parameters with which you can play around and, if you’re not careful, produce a lot of selection bias : Number of hidden layers Number of neurons per hidden layer Number of backpropagation cycles, named epochs Learning rate, the step width of an epoch Momentum, an inertia factor for the weights adaption Activation function. The activation function emulates the perceptron threshold. For the backpropagation you need a continuously differentiable function that generates a ‘soft’ step at a certain x value. Normally a sigmoid , tanh , or softmax function is used. Sometimes it’s also a linear function that just returns the weighted sum of all inputs. In this case the network can be used for regression, for predicting a numeric value instead of a binary outcome. Neural networks are available in the standard R installation ( nnet , a single hidden layer network) and in many packages, for instance RSNNS and FCNN4R . 6. Deep learning. Deep learning methods use neural networks with many hidden layers and thousands of neurons, which could not be effectively trained anymore by conventional backpropagation. Several methods became popular in the last years for training such huge networks. They usually pre-train the hidden neuron layers for achieving a more effective learning process. A Restricted Boltzmann Machine ( RBM ) is an unsupervised classification algorithm with a special network structure that has no connections between the hidden neurons. A Sparse Autoencoder ( SAE ) uses a conventional network structure, but pre-trains the hidden layers in a clever way by reproducing the input signals on the layer outputs with as few active connections as possible. Those methods allow very complex networks for tackling very complex learning tasks. Such as beating the world’s best human Go player. Deep learning networks are available in the deepnet and darch R packages. Deepnet provides an autoencoder, Darch a restricted Boltzmann machine. I have not yet experimented with Darch, but here’s an example R script using the Deepnet autoencoder with 3 hidden layers for trade signals through Zorro’s neural() function: 7. Support vector machines. Like a neural network, a support vector machine (SVM) is another extension of linear regression. When we look at the regression formula again, we can interpret the features x n as coordinates of a n -dimensional feature space . Setting the target variable y to a fixed value determines a plane in that space, called a hyperplane since it has more than two (in fact, n-1 ) dimensions. The hyperplane separates the samples with y > o from the samples with y < 0 . The a n coefficients can be calculated in a way that the distances of the plane to the nearest samples – which are called the ‘support vectors’ of the plane, hence the algorithm name – is maximum. This way we have a binary classifier with optimal separation of winning and losing samples. The problem: normally those samples are not linearly separable – they are scattered around irregularly in the feature space. No flat plane can be squeezed between winners and losers. If it could, we had simpler methods to calculate that plane, f.i. linear discriminant analysis . But for the common case we need the SVM trick: Adding more dimensions to the feature space. For this the SVM algorithm produces more features with a kernel function that combines any two existing predictors to a new feature. This is analogous to the step above from the simple regression to polynomial regression, where also more features are added by taking the sole predictor to the n-th power. The more dimensions you add, the easier it is to separate the samples with a flat hyperplane. This plane is then transformed back to the original n-dimensional space, getting wrinkled and crumpled on the way. By clever selecting the kernel function, the process can be performed without actually computing the transformation. Like neural networks, SVMs can be used not only for classification, but also for regression. They also offer some parameters for optimizing and possibly overfitting the prediction process: Kernel function. You normally use a RBF kernel (radial basis function, a symmetric kernel), but you also have the choice of other kernels, such as sigmoid, polynomial, and linear. Gamma, the width of the RBF kernel Cost parameter C, the ‘penalty’ for wrong classifications in the training samples. An often used SVM is the libsvm library. It’s also available in R in the e1071 package. In the next and final part of this series I plan to describe a trading strategy using this SVM. 8. K-Nearest neighbor. Compared with the heavy ANN and SVM stuff, that’s a nice simple algorithm with a unique property: It needs no training. So the samples are the model. You could use this algorithm for a trading system that learns permanently by simply adding more and more samples. The nearest neighbor algorithm computes the distances in feature space from the current feature values to the k nearest samples. A distance in n-dimensional space between two feature sets (x 1 .. x n ) and (y 1 .. y n ) is calculated just as in 2 dimensions: The algorithm simply predicts the target from the average of the k target variables of the nearest samples, weighted by their inverse distances. It can be used for classification as well as for regression. Software tricks borrowed from computer graphics, such as an adaptive binary tree (ABT), can make the nearest neighbor search pretty fast. In my past life as computer game programmer, we used such methods in games for tasks like self-learning enemy intelligence. You can call the knn function in R for nearest neighbor prediction – or write a simple function in C for that purpose. This is an approximation algorithm for unsupervised classification. It has some similarity, not only its name, to k-nearest neighbor. For classifying the samples, the algorithm first places k random points in the feature space. Then it assigns to any of those points all the samples with the smallest distances to it. The point is then moved to the mean of these nearest samples. This will generate a new samples assignment, since some samples are now closer to another point. The process is repeated until the assignment does not change anymore by moving the points, i.e. each point lies exactly at the mean of its nearest samples. We now have k classes of samples, each in the neighborhood of one of the k points. This simple algorithm can produce surprisingly good results. In R, the kmeans function does the trick. An example of the k-means algorithm for classifying candle patterns can be found here: Unsupervised candlestick classification for fun and profit. 10. Naive Bayes. This algorithm uses Bayes’ Theorem for classifying samples of non-numeric features (i.e. events ), such as the above mentioned candle patterns . Suppose that an event X (for instance, that the Open of the previous bar is below the Open of the current bar) appears in 80% of all winning samples. What is then the probability that a sample is winning when it contains event X ? It’s not 0.8 as you might think. The probability can be calculated with Bayes’ Theorem: P(Y|X) is the probability that event Y (f.i. winning) occurs in all samples containing event X (in our example, Open(1) < Open(0) ). According to the formula, it is equal to the probability of X occurring in all winning samples (here, 0.8), multiplied by the probability of Y in all samples (around 0.5 when you were following my above advice of balanced samples) and divided by the probability of X in all samples. If we are naive and assume that all events X are independent of each other, we can calculate the overall probability that a sample is winning by simply multiplying the probabilities P (X|winning) for every event X . This way we end up with this formula: with a scaling factor s . For the formula to work, the features should be selected in a way that they are as independent as possible, which imposes an obstacle for using Naive Bayes in trading. For instance, the two events Close(1) < Close(0) and Open(1) < Open(0) are most likely not independent of each other. Numerical predictors can be converted to events by dividing the number into separate ranges. The Naive Bayes algorithm is available in the ubiquitous e1071 R package. 11. Decision and regression trees. Those trees predict an outcome or a numeric value based on a series of yes/no decisions, in a structure like the branches of a tree. Any decision is either the presence of an event or not (in case of non-numerical features) or a comparison of a feature value with a fixed threshold. A typical tree function, generated by Zorro’s tree builder, looks like this: How is such a tree produced from a set of samples? There are several methods; Zorro uses the Shannon i nformation entropy , which already had an appearance on this blog in the Scalping article. At first it checks one of the features, let’s say x 1 . It places a hyperplane with the plane formula x 1 = t into the feature space. This hyperplane separates the samples with x 1 > t from the samples with x 1 < t . The dividing threshold t is selected so that the information gain – the difference of information entropy of the whole space, to the sum of information entropies of the two divided sub-spaces – is maximum. This is the case when the samples in the subspaces are more similar to each other than the samples in the whole space. This process is then repeated with the next feature x 2 and two hyperplanes splitting the two subspaces. Each split is equivalent to a comparison of a feature with a threshold. By repeated splitting, we soon get a huge tree with thousands of threshold comparisons. Then the process is run backwards by pruning the tree and removing all decisions that do not lead to substantial information gain. Finally we end up with a relatively small tree as in the code above. Decision trees have a wide range of applications. They can produce excellent predictions superior to those of neural networks or support vector machines. But they are not a one-fits-all solution, since their splitting planes are always parallel to the axes of the feature space. This somewhat limits their predictions. They can be used not only for classification, but also for regression, for instance by returning the percentage of samples contributing to a certain branch of the tree. Zorro’s tree is a regression tree. The best known classification tree algorithm is C5.0 , available in the C50 package for R. For improving the prediction even further or overcoming the parallel-axis-limitation, an ensemble of trees can be used, called a random forest . The prediction is then generated by averaging or voting the predictions from the single trees. Random forests are available in R packages randomForest , ranger and Rborist . استنتاج. There are many different data mining and machine learning methods at your disposal. The critical question: what is better, a model-based or a machine learning strategy? There is no doubt that machine learning has a lot of advantages. You don’t need to care about market microstructure, economy, trader psychology, or similar soft stuff. You can concentrate on pure mathematics. Machine learning is a much more elegant, more attractive way to generate trade systems. It has all advantages on its side but one. Despite all the enthusiastic threads on trader forums, it tends to mysteriously fail in live trading. Every second week a new paper about trading with machine learning methods is published (a few can be found below). Please take all those publications with a grain of salt. According to some papers, phantastic win rates in the range of 70%, 80%, or even 85% have been achieved. Although win rate is not the only relevant criterion – you can lose even with a high win rate – 85% accuracy in predicting trades is normally equivalent to a profit factor above 5. With such a system the involved scientists should be billionaires meanwhile. Unfortunately I never managed to reproduce those win rates with the described method, and didn’t even come close. So maybe a lot of selection bias went into the results. Or maybe I’m just too stupid. Compared with model based strategies, I’ve seen not many successful machine learning systems so far. And from what one hears about the algorithmic methods by successful hedge funds, machine learning seems still rarely to be used. But maybe this will change in the future with the availability of more processing power and the upcoming of new algorithms for deep learning. Classification using deep neural networks: Dixon.et.al.2016 Predicting price direction using ANN & SVM: Kara.et.al.2011 Empirical comparison of learning algorithms: Caruana.et.al.2006 Mining stock market tendency using GA & SVM: Yu.Wang.Lai.2005. The next part of this series will deal with the practical development of a machine learning strategy. 30 thoughts on “Build Better Strategies! Part 4: Machine Learning” مشاركة لطيفة. There is a lot of potential in these approach towards the market. Btw are you using the code editor which comes with zorro? how is it possible to get such a colour configuration? The colorful script is produced by WordPress. You can’t change the colors in the Zorro editor, but you can replace it with other editors that support individual colors, for instance Notepad++. Is it then possible that notepad detects the zorro variables in the scripts? I mean that BarPeriod is remarked as it is with the zorro editor? Theoretically yes, but for this you had to configure the syntax highlighting of Notepad++, and enter all variables in the list. As far as I know Notepad++ can also not be configured to display the function description in a window, as the Zorro editor does. There’s no perfect tool… Concur with the final paragraph. I have tried many machine learning techniques after reading various ‘peer reviewed’ papers. But reproducing their results remains elusive. When I live test with ML I can’t seem to outperform random entry. ML fails in live? Maybe the training of the ML has to be done with price data that include as well historical spread, roll, tick and so on? I think reason #1 for live failure is data mining bias, caused by biased selection of inputs and parameters to the algo. Thanks to the author for the great series of articles. However, it should be noted that we don’t need to narrow our view with predicting only the next price move. It may happen that the next move goes against our trade in 70% of cases but it still worth making a trade. This happens when the price finally does go to the right direction but before that it may make some steps against us. If we delay the trade by one price step we will not enter the mentioned 30% of trades but for that we will increase the result of the remained 70% by one price step. So the criteria is which value is higher: N*average_result or 0.7*N*(avergae_result + price_step). مشاركة لطيفة. If you just want to play around with some machine learning, I implemented a very simple ML tool in python and added a GUI. It’s implemented to predict time series. Thanks JCL I found very interesting your article. I would like to ask you, from your expertise in trading, where can we download reliable historical forex data? I consider it very important due to the fact that Forex market is decentralized. شكرا مقدما! There is no really reliable Forex data, since every Forex broker creates their own data. They all differ slightly dependent on which liquidity providers they use. FXCM has relatively good M1 and tick data with few gaps. You can download it with Zorro. Thanks for writing such a great article series JCL… a thoroughly enjoyable read! I have to say though that I don’t view model-based and machine learning strategies as being mutually exclusive; I have had some OOS success by using a combination of the elements you describe. To be more exact, I begin the system generation process by developing a ‘traditional’ mathematical model, but then use a set of online machine learning algorithms to predict the next terms of the various different time series (not the price itself) that are used within the model. The actual trading rules are then derived from the interactions between these time series. So in essence I am not just blindly throwing recent market data into an ML model in an effort to predict price action direction, but instead develop a framework based upon sound investment principles in order to point the models in the right direction. I then data mine the parameters and measure the level of data-mining bias as you’ve described also. It’s worth mentioning however that I’ve never had much success with Forex. Anyway, best of luck with your trading and keep up the great articles! Thanks for posting this great mini series JCL. I recently studied a few latest papers about ML trading, deep learning especially. Yet I found that most of them valuated the results without risk-adjusted index, i.e., they usually used ROC curve, PNL to support their experiment instead of Sharpe Ratio, for example. Also, they seldom mentioned about the trading frequency in their experiment results, making it hard to valuate the potential profitability of those methods. لماذا هذا؟ Do you have any good suggestions to deal with those issues? ML papers normally aim for high accuracy. Equity curve variance is of no interest. This is sort of justified because the ML prediction quality determines accuracy, not variance. Of course, if you want to really trade such a system, variance and drawdown are important factors. A system with lower accuracy and worse prediction can in fact be preferable when it’s less dependent on market condictions. “In fact the most popular – and surprisingly profitable – data mining method works without any fancy neural networks or support vector machines.” Would you please name those most popular & surprisingly profitable ones. So I could directly use them. I was referring to the Indicator Soup strategies. For obvious reasons I can’t disclose details of such a strategy, and have never developed such systems myself. We’re merely coding them. But I can tell that coming up with a profitable Indicator Soup requires a lot of work and time. Well, i am just starting a project which use simple EMAs to predict price, it just select the correct EMAs based on past performance and algorithm selection that make some rustic degree of intelligence. Jonathan.orregogmail offers services as MT4 EA programmer. شكرا على writeup جيد. It in reality used to be a leisure account it. Look complicated to more delivered agreeable from you! By the way, how could we be in contact? There are following issues with ML and with trading systems in general which are based on historical data analysis: 1) Historical data doesn’t encode information about future price movements. Future price movement is independent and not related to the price history. There is absolutely no reliable pattern which can be used to systematically extract profits from the market. Applying ML methods in this domain is simply pointless and doomed to failure and is not going to work if you search for a profitable system. Of course you can curve fit any past period and come up with a profitable system for it. The only thing which determines price movement is demand and supply and these are often the result of external factors which cannot be predicted. For example: a war breaks out somewhere or other major disaster strikes or someone just needs to buy a large amount of a foreign currency for some business/investment purpose. These sort of events will cause significant shifts in the demand supply structure of the FX market . As a consequence, prices begin to move but nobody really cares about price history just about the execution of the incoming orders. An automated trading system can only be profitable if it monitors a significant portion of the market and takes the supply and demand into account for making a trading decision. But this is not the case with any of the systems being discussed here. 2) Race to the bottom. Even if (1) wouldn’t be true and there would be valuable information encoded in historical price data, you would still face following problem: there are thousands of gold diggers out there, all of them using similar methods and even the same tools to search for profitable systems and analyze the same historical price data. As a result, many of them will discover the same or very similar “profitable” trading systems and when they begin actually trading those systems, they will become less and less profitable due to the nature of the market. The only sure winners in this scenario will be the technology and tool vendors. I will be still keeping an eye on your posts as I like your approach and the scientific vigor you apply. Your blog is the best of its kind – keep the good work! One hint: there are profitable automated systems, but they are not based on historical price data but on proprietary knowledge about the market structure and operations of the major institutions which control these markets. Let’s say there are many inefficiencies in the current system but you absolutely have no chance to find the information about those by analyzing historical price data. Instead you have to know when and how the institutions will execute market moving orders and front run them. Thanks for the extensive comment. I often hear these arguments and they sound indeed intuitive, only problem is that they are easily proven wrong. The scientific way is experiment, not intuition. Simple tests show that past and future prices are often correlated – otherwise every second experiment on this blog had a very different outcome. Many successful funds, for instance Jim Simon’s Renaissance fund, are mainly based on algorithmic prediction. One more thing: in my comment I have been implicitly referring to the buy side (hedge funds, traders etc) not to the sell side (market makers, banks). The second one has always the edge because they sell at the ask and buy at the bid, pocketing the spread as an additional profit to any strategy they might be running. Regarding Jim Simon’s Renaissance: I am not so sure if they have not transitioned over the time to the sell side in order to stay profitable. There is absolutely no information available about the nature of their business besides the vague statement that they are using solely quantitative algorithmic trading models… Thanks for the informative post! Regarding the use of some of these algorithms, a common complaint which is cited is that financial data is non-stationary…Do you find this to be a problem? Couldn’t one just use returns data instead which is (I think) stationary? Yes, this is a problem for sure. If financial data were stationary, we’d all be rich. I’m afraid we have to live with what it is. Returns are not any more stationary than other financial data. Hello sir, I developed some set of rules for my trading which identifies supply demand zones than volume and all other criteria. Can you help me to make it into automated system ?? If i am gonna do that myself then it can take too much time. Please contact me at svadukiagmail if you are interested. Sure, please contact my employer at infoopgroup.de. They’ll help. لقد لاحظت أنك لا تستثمر صفحتك، ولا تهدر حركة المرور، يمكنك كسب مبالغ إضافية كل شهر لأنك حصلت على محتوى عالي الجودة. If you want to know how to make extra $$$, search for: Mrdalekjd methods for $$$ Technical analysis has always been rejected and looked down upon by quants, academics, or anyone who has been trained by traditional finance theories. I have worked for proprietary trading desk of a first tier bank for a good part of my career, and surrounded by those ivy-league elites with background in finance, math, or financial engineering. I must admit none of those guys knew how to trade directions. They were good at market making, product structures, index arb, but almost none can making money trading directions. لماذا ا؟ Because none of these guys believed in technical analysis. Then again, if you are already making your millions why bother taking the risk of trading direction with your own money. For me luckily my years of training in technical analysis allowed me to really retire after laying off from the great recession. I look only at EMA, slow stochastics, and MACD; and I have made money every year since started in 2009. Technical analysis works, you just have to know how to use it!! Nanalyze. In previous articles, we’ve defined some of the terms being thrown around lately like “machine learning” و & # 8220؛ الذكاء الاصطناعي & # 8220 ؛. هذه التقنيات التخريبية سوف تغير العالم قريبا كما نعرفه. في حين توقع بعض النقاد أننا كنا سنوات بعيدا عن جهاز كمبيوتر يمكن أن تغلب على خبير بشري في & # 8220؛ الذهاب & # 8221؛، تم الإعلان عن هذا الإنجاز مؤخرا. If a “deep learning” يمكن للبرنامج الآن الفوز على اللعبة التي لديها خطوات أكثر من الذرات في الكون المعروف، ثم ما الذي يمنعنا من إطلاق العنان لها في سوق الأسهم وجعل الملايين؟ إن فكرة استخدام الحواسيب لتجارة الأسهم ليست جديدة. التداول الخوارزمي (المعروف أيضا باسم تجارة ألغو أو التداول في الصندوق الأسود الذي هو مجموعة فرعية من تجارة ألغو) كان موجودا لأكثر من عقد من الزمان وسرعان ما تكتسب شعبية. هنا & # 8217؛ s نظرة على التداول حسابي كنسبة مئوية من حجم السوق: المصدر: مورتون غلانتز، روبرت كيسيل. نمذجة مخاطر الأصول المتعددة: تقنيات الاقتصاد العالمي في عصر التجارة الإلكترونية والخوارزمية. إذا استمر هذا الاتجاه، فهذا يعني أن ما يزيد على 90٪ من التداول يجري حاليا من خلال برامج الكمبيوتر. One thing to notice about algorithmic trading is that it has been moving in the direction of shorter and shorter holding times. تجارة عالية التردد (هفت) هي مجموعة فرعية من التداول الخوارزمي الذي يتم شراء الأسهم ثم تباع في كسور من الثانية. هذه الاستراتيجية هي شكل من أشكال المراجحة التي خوارزمية هفت البقع تباين الأسعار ومن ثم يستفيد منه بسرعة. كما تتوقعون، فإن أرباح التداول هفت أصبحت أصغر وأصغر ولكن حجم الصفقات لا تزال تهيمن على السوق بشكل عام: الآن بعد أن عرفنا عن التداول الحسابي و هفت، فقط كيف يمكن تعلم الآلة أو التعلم العميق في اللعب؟ وللإجابة عن هذا السؤال، فإن المتغير الهام الذي يجب أخذه في الاعتبار هو المدة. في حين أن التداول هفت و ألغو يؤديان الصفقات لفترة قصيرة، يصبح من الصعب جدا على & # 8220؛ التقاط ألفا & # 8221؛ عند البدء في زيادة الإطار الزمني. والحقيقة هي أن بعض من أكبر صناديق التحوط في العالم هي بالفعل في جميع أنحاء هذا الفضاء، وقد تم التقاط ألفا عبر عدة فترات لفترة طويلة الآن باستخدام التعلم الآلي. في أوائل العام الماضي، بدأت شركة بريدج ووتر أسوسياتس التي لديها 150 مليار دولار في الأصول تحت الإدارة (أوم) وحدة جديدة للذكاء الاصطناعي بقيادة ديفيد فيروتشي الذي قاد تطوير شركة عب & # 8217's واتسون. بعد عمله في شركة آي بي إم لمدة 17 عاما، تم صيده من قبل بريدجووتر في عام 2012. Another firm called Renaissance Technologies has $65 billion in AUM and is said to have “the best physics and mathematics department in the world”. صندوق الميداليات في عصر النهضة، الذي يديره معظم موظفي الشركة، لديه واحدة من أفضل السجلات في تاريخ الاستثمار بعد أن عاد + 35٪ سنويا على مدى 20 عاما. وقد تم تعيين اثنين من المديرين التنفيذيين معا من عصر النهضة على حد سواء من عب البحوث في عام 1993 حيث كانوا يعملون على برامج التعرف على اللغة. مع 32 مليار $ تحت الإدارة، ومن المعروف اثنين سيغما الاستثمارات لاستخدام منظمة العفو الدولية والتعلم الآلي كجزء أساسي من استراتيجيتها. أحد مؤسسيه لم دكتوراه في الذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والآخر كان أولمبياد رياضي ميدالية فضية الدولية. Being a finance professional is not a requirement to work at this firm. في حين أن صناديق التحوط مثل هذه 3 هي رواد استخدام التعلم الآلي لاستراتيجيات تداول الأسهم، وهناك بعض الشركات الناشئة تلعب في هذا الفضاء أيضا. Binatix is a deep learning trading firm that came out of stealth mode in 2014 and claims to be nicely profitable having used their strategy for well over three years. إدييا هو صندوق التحوط مقرها هونغ كونغ أطلقت في عام 2015 أن يتداول في الأسهم الأمريكية ويجعل جميع الأسهم التداول باستخدام الذكاء الاصطناعي دون تدخل البشري المطلوبة. وقد قامت شركة "سنتيانت"، وهي شركة تعليمية عميقة أخرى ناقشناها من قبل، بتطوير تاجر ذكاء اصطناعي كان ناجحا بما فيه الكفاية بحيث ينظرون في تدويره كشركة تجارية دعائية أو شركة لإدارة الأصول. إذا كانت هناك شركة ناشئة تظهر وعدا في هذا المجال، فيمكنك أن تراهن على أن صناديق التحوط الثلاثة التي ناقشناها تعرف عنها. إذا كان لديك خوارزمية تعلم الآلة التي ولدت ألفا، هل لك أن تخبر العالم عن ذلك؟ على الأرجح لا. But then how would you raise the capital needed to make some serious money off of your strategy? شركات مثل بريدج ووتر يمكن أن تكون ذكيا كما أي بدء التشغيل، وفي الوقت نفسه لديها 150 مليار $ في رأس المال للعب مع. It’s hard to compete if you’re a startup that’s trying to get funded. If you’re looking for investors, you have to disclose what you’re doing. كلمة يسافر بسرعة. ليس من الصعب أن نرى صناديق التحوط مثل بريدجواتر الصيد غير المشروع المواهب من منظمة العفو الدولية الناشئة التي تحاول أن تلعب في هذا الفضاء وبسرعة معرفة ما هم & # 8217؛ إعادة تصل إلى. بالنسبة للمستثمرين الأفراد للاستفادة من تعلم الآلة لتداول الأسهم، لديك اتجاهين لاتخاذ. بالنسبة للمستثمرين الأفراد ذوي القيمة الصافية العالية جدا، يمكنك استثمار أموالك في أحد صناديق التحوط باستخدام منظمة العفو الدولية مثل بريدج ووتر أو عصر النهضة. بالنسبة لأولئك منا الذين لا تملك مثل هذه كميات كبيرة من رأس المال، ونحن يمكن أن تنتظر لشركات التعلم عميقة مثل سنتيت للذهاب العامة أو الحصول عليها ومن ثم الاستثمار في تلك المركبات. نحن & # 8217؛ ليرة لبنانية أن يراقب عن كثب على هذه المساحة لأنه بصراحة، انها & # 8217؛ s رائعة فقط. إذا كنت تدفع أكثر من 4.95 $ التجارة، كنت تدفع الكثير. ألي انفست هي واحدة من الوسطاء الأقل رسوما حول ذلك تنفق أقل من المال على رسوم المعاملات وأكثر على الأسهم. With more than 30 trades a quarter it drops even lower to $3.95 a trade . فتح حساب والبدء في التداول اليوم. بابليشيد: أبريل 14، 2016. 5 ETFs and Funds Using AI for Stock Selection. Is Stitch Fix an Artificial Intelligence IPO? A Warning About “Artificial Intelligence Stocks” قلت: التداول الخوارزمي (المعروف أيضا باسم تجارة ألغو أو تداول الصندوق الأسود) أردت فقط أن نشير إلى أن ليس كل التداول ألغو هو الصندوق الأسود. شكرا لك على التوضيح ديفيد! لاحظنا أنه في هذه المادة. هناك إتف التي تسمح للمستثمرين للوصول إلى هذه التقنيات اليوم! رمز السهم المدرجة في بورصة نيويورك & # 8216؛ باز & # 8217 ؛. معرفة المزيد في بوزينديكسيس. شكرا لك على التعليق جيمي! كان ذلك مقابلة كبيرة كان لديك على سكوك صندوق إدخال الباز إتف. شكرا لرؤساء متابعة! اشترك في الملخص الأسبوعي. Subscribe to the Nanalyze Weekly Digest. Subscribe to our Nanalyze Weekly Digest to receive a summary of all articles every week. نحن لن تستخدم أبدا لأي شيء آخر غير إرسال لك مقالات كبيرة حول الاستثمار في التقنيات التخريبية.
وضع علامة على نظام التداول
مؤشر ربح فوركس سوبر