Андрей Дибров - Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание

Здесь есть возможность читать онлайн «Андрей Дибров - Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Год выпуска: 2019, Жанр: personal_finance, personal_finance, stock, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Книга для новичков и продвинутых трейдеров, желающих раздвинуть горизонты традиционного анализа рынка. Сокращенное описание пошаговой инструкции для разработки системы ведения автоматической торговли на финансовых рынках в терминале MT4, основанной на анализе рыночной ситуации нейронными сетями MATLAB.В сокращенном платном издании более подробно описана взаимосвязь и порядок работы MATLAB и MT4. Неограниченные возможности модернизации, творческий подход, не требует глубоких знаний в программировании, комплект новых пользовательских индикаторов.

Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать
В выпадающем списке выберем Production Выберем файл с данными для анализа - фото 31 В выпадающем списке выберем Production Выберем файл с данными для анализа - фото 32

В выпадающем списке выберем Production.

Выберем файл с данными для анализа Создадим текстовой файл Prod И - фото 33

Выберем файл с данными для анализа.

Создадим текстовой файл Prod И экспортируем в него данные с результатами - фото 34 Создадим текстовой файл Prod И экспортируем в него данные с результатами - фото 35

Создадим текстовой файл Prod.

И экспортируем в него данные с результатами полученными от нейросети - фото 36

И экспортируем в него данные с результатами, полученными от нейросети.

Откроем файл Prod и скопируем из него отклики нейросети Вставим эти отклики - фото 37 Откроем файл Prod и скопируем из него отклики нейросети Вставим эти отклики - фото 38

Откроем файл Prod и скопируем из него отклики нейросети.

Вставим эти отклики рядом с реальными дневными закрытиями которые мы хотели бы - фото 39

Вставим эти отклики рядом с реальными дневными закрытиями, которые мы хотели бы получить в результате работы нейросети.

Поместим эти данные на график Результат вроде бы нас должен устроить - фото 40 Поместим эти данные на график Результат вроде бы нас должен устроить - фото 41

Поместим эти данные на график.

Результат вроде бы нас должен устроить Кажется что полученный результат - фото 42

Результат вроде бы нас должен устроить. Кажется, что полученный результат хорошо накладывается на график цен закрытия. Однако, увеличив масштаб, мы обнаружим, что

график отклика нейросети, хоть и повторяет график цен, но на один шаг от него отстает. Причем это не зависит – прогнозируем ли мы ценовые данные или производные от них. Исходя из этого, мы можем вывести какой-то постулат. Например – “То, что для нас – вчера, для нейросети – сегодня”. Согласитесь, что здесь, в принципе, ни о каком прогнозе речи идти не может. Однако, забегая вперед, отмечу, что данный вариант, при определенной доработке мы так же будем использовать. Но, мы бы, конечно, хотели бы использовать постулат – “То, что для нейросети сегодня, для нас – завтра”. Машина времени, какая то. Но мы с Вами ведь понимаем, что все-таки самая лучшая нейросеть – это наш мозг. И то, мы можем использовать этот постулат максимум с 50% успехом (если мы говорим о вероятности да или нет), а то и хуже. Но ведь есть еще и третий вариант постулата – “То, что для нейросети – вчера, для нас – сегодня”. Разберем, что для нас означают эти постулаты в трейдинге:

первый – мы совершаем сделку и завтра получаем ответ от нейросети, что мы открылись в правильном направлении или нет. Хотя мы это уже знаем и без нейросети;

второй – мы получаем информацию от нейросети, совершаем сделку и завтра видим, правильная рекомендация была или нет;

третий – мы получаем информацию от нейросети, когда нам надо совершить ту или иную сделку.

Первый вариант, естественно мы отбрасываем сразу. А вот второй и третий для торговли подходят. Однако второй вариант – вариант как бы заглядывания в будущее. Утрировано этот вариант торговли заключается в том, что мы получаем сигнал от нейросети в определенный момент времени – например по закрытию дня с прогнозом как закроется следующий день. Реализовать его для чисто механической торговли на данном этапе сложно. Ну, а если представить, что им получит возможность воспользоваться большинство торговцев – то он сразу же потеряет свою актуальность. Смысл третьего варианта, заключается в том, что мы отслеживаем отклик нейросети на протяжении торговой сессии и покупаем либо продаем его интерпретируя. И здесь нам надо понять основное. Какой из вариантов мы сможем реализовать зависит от того как мы будем обучать нейросеть. И согласитесь, что третий вариант реализовать все-таки легче. Если во втором – мы будем использовать, какую либо информацию с прицелом на получение результата на следующий день – его закрытия (день выбран как пример, естественно может быть какой либо другой период), то в третьем варианте мы используем информацию, пришедшую за шаг до принятия решения – куда двинется цена в этот момент времени.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание»

Обсуждение, отзывы о книге «Нейросетевая торговая система. Пошаговая разработка для платформы META TRADER 4 в среде MATLAB. Сокращенное издание» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x