तंत्रिका - नेटवर्क - सॉफ्टवेयर विदेशी मुद्रा व्यापार

सर्वश्रेष्ठ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क समाधान 2016. शक्तिशाली तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर के साथ राज़ पूर्वानुमान सटीकता। तंत्रिका नेटवर्क की अवधारणा को आजकल डेटा विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किया जा रहा है आजकल तंत्रिका नेटवर्क सिमुलेशन अक्सर अन्य डेटा विश्लेषण विधियों की तुलना में तेजी से और सटीक भविष्यवाणियों को प्रदान करता है फ़ंक्शन सन्निकटन, समय श्रृंखला पूर्वानुमान और प्रतिगमन विश्लेषण सभी तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर के साथ किया जा सकता है तंत्रिका नेटवर्क के संभावित अनुप्रयोगों का दायरा लगभग असीम खेल-खेल का पूर्वानुमान, निर्णय लेने, पैटर्न मान्यता, स्वत: नियंत्रण प्रणाली और अन्य कई बेशक, तंत्रिका नेटवर्क महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं डेटा खनन प्रक्रियाओं में। सॉफ्टवेयर मैं सबसे अच्छा उपयोग किया है सबसे अच्छा क्या है, अन्य एल्गोरिदम के अलावा, सबसे प्रभावशाली क्या है, विशेष रूप से तंत्रिका शुद्ध और समय-श्रृंखला की भविष्यवाणी क्षमताओं और आसानी से जिसके साथ फ़ार्मुलों को जनरेट किया जा सकता है और स्प्रेडशीट में निर्यात किया जा सकता है अनुकूलन के लिए। जीएमडीएच शेल, पेशेवर तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवे फिर से, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के द्वारा समय श्रृंखला पूर्वानुमान और डेटा खनन कार्यों को हल करता है और इन्हें इनपुट डेटा पर लागू किया जाता है। गैर-अनुभवी उपयोगकर्ताओं को अपने रोज़ाना पूर्वानुमान और पैटर्न मान्यता कार्य पूरा करने में सहायता के लिए बनाया गया है, GMDH शैल छुपाते समय तंत्रिका नेटवर्क विश्लेषण की शक्ति को अनलैश करता है इसकी अंतर्निहित जटिलता को दूर करते हैं। नकारात्मक नेटवर्क पूर्वानुमान ठेठ रैखिक या बहुपक्षीय अनुमान के मुकाबले अधिक लचीला है और इस प्रकार अधिक सटीक तंत्रिका नेटवर्क के साथ एक विशेषज्ञ को पता लगा सकते हैं और डेटा के बीच गैर-रेखीय कनेक्शन और रिश्तों को ध्यान में रख सकते हैं और उच्च पूर्वानुमान शक्ति के साथ एक उम्मीदवार मॉडल का निर्माण कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, जीएमडीएच शैल को डेटा के प्रारंभिक सामान्यीकरण की आवश्यकता नहीं होती है और गणना के समय को कम करने के लिए निरपेक्ष बेहतरीन फिटिंग पर नहीं रहना चाहिए। जीएमडीएच शैल स्वचालित रूप से तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है और उन्हें विश्लेषण के लिए लागू करता है, इस प्रकार सटीक खेल, व्यापार या शेयर बाजार की भविष्यवाणियां प्राप्त करने की आवश्यकता नहीं होती है आपके द्वारा बहुत प्रयास या समय था एक अनूठे सीपीयू लोड-बैलेंसिंग सिस्टम में एनएमसी, जीएमडीएच शेल सभी मुफ्त संसाधनों से लाभ लेता है, जो आपके पीसी में है, इन्हें तंत्रिका नेटवर्क के विश्लेषण के लिए आवेदन करने का निर्देश देते हुए इसका मतलब है कि पहले से कहीं ज्यादा तेजी से और अधिक सटीक परिणाम। डेटा विज्ञान के लिए तुरन्त डाउनलोड करें GMDH शेल। 100,000 लोग पहले से ही GMDH शैल डाउनलोड कर चुके हैं। क्लाइंट प्रशस्तियां। सॉफ़्टवेयर सबसे अच्छा मैंने कभी इस्तेमाल किया सबसे अच्छा क्या है, अन्य एल्गोरिदम के अलावा, विशेष रूप से तंत्रिका नेट और टाइम-सीरीज़ की पूर्वानुमान क्षमता और जिस आसानी से फ़ार्मुले हो सकते हैं अनुकूलन के लिए एक स्प्रैडशीट में जेनरेट किया और निर्यात किया। आपने तंत्रिका-प्रकार के एल्गोरिदम की सटीकता और गति दोनों में सुधार करने में कामयाबी हासिल की है। प्रतिगमन वर्गीकरण और टाइम-सीरीज़ कार्यों के लिए अनुकूलन इंजन भी बहुत अच्छा था, अच्छा काम रखो। मैं अपने आप को न्यूरल कुछ ही महीनों के लिए नेटवर्क अपने आप पर अब मैं इस विषय पर एक किताब खरीदी और सीखने के लिए कुछ खुले स्रोत सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल किया नेट मैं आपके सॉफ्टवेयर में आया था यह उन लोगों की तुलना में उपयोग करना बेहद आसान है, जो मुझे आपके सॉफ़्टवेयर के साथ महसूस होता है I एक फायदा होता है। जीएमडीएच शैल सबसे उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस और सबसे शक्तिशाली एंड-यूज़र उन्मुख समय श्रृंखला विश्लेषण बाजार पर सॉफ्टवेयर। एक सवाल है। जीएमडीएच एलएलसी सबसे अच्छा पूर्वानुमान सॉफ्टवेयर बनाने के उद्देश्य से स्थापित एक निजी कंपनी है, इसके अलावा, हम कई सेवाओं की पेशकश करते हैं, जैसे कि डाटाबेस और ईआरपी सिस्टम, रिमोट ट्रेनिंग और परामर्श के साथ एकीकरण जीएमडीएच एलएलसी 55 ब्रॉडवे, 28 वाँ फ़्लोर न्यूयॉर्क, एनवाई 10006 टोल फ्री 1 888 929 4843 इंटरनेशनल 1 347 470 4634 ई-मेल सुरक्षित। एनईआरल नेटवर्क फोरमेटिंग प्रॉफिट्स। न्यूज़ल नेटवर्क अत्याधुनिक, प्रशिक्षित एल्गोरिदम हैं जो कुछ प्रमुख मानव मस्तिष्क के कामकाज में पहलुओं ने उन्हें एक अनोखी, स्व-प्रशिक्षण क्षमता, अवर्गीकृत जानकारी को औपचारिक बनाने की क्षमता और, सबसे महत्वपूर्ण बात, ऐतिहासिक इतिहास के आधार पर पूर्वानुमान बनाने की क्षमता प्रदान की उन सूचनाओं पर जो उनके निपटान में हैं। उत्तरवर्ती नेटवर्क विभिन्न प्रकार के व्यावसायिक अनुप्रयोगों में पूर्वानुमानित और विपणन अनुसंधान समाधानों में तेजी से उपयोग किया गया है, कुछ क्षेत्रों में, जैसे कि धोखाधड़ी का पता लगाने या जोखिम मूल्यांकन, वे निर्विवाद नेता हैं प्रमुख क्षेत्र जिसमें तंत्रिका नेटवर्क पाया गया है कि आवेदन वित्तीय संचालन, एंटरप्राइज योजना, व्यापार, व्यापारिक विश्लेषिकी और उत्पाद रखरखाव है। सभी प्रकार के व्यापारियों द्वारा तंत्रिका नेटवर्क को लाभान्वित किया जा सकता है, इसलिए यदि आप एक व्यापारी हैं और आपको अभी तक तंत्रिका नेटवर्क के लिए पेश नहीं किया गया है, तो हम आपको तकनीकी विश्लेषण की इस पद्धति के माध्यम से और आपको यह दिखाता है कि इसे अपने व्यापारिक शैली में कैसे लागू करें भ्रम ज्यादातर लोगों ने तंत्रिका नेटवर्क के बारे में कभी नहीं सुना है और अगर वे व्यापारियों को नहीं जानते हैं, तो उन्हें शायद यह जानना जरूरी नहीं है कि वास्तव में आश्चर्य की बात क्या है , यह तथ्य है कि उन लोगों की एक बड़ी संख्या है जो तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी से बड़े पैमाने पर लाभान्वित हो सकते हैं, कभी भी इसके बारे में नहीं सुना है, इसे अल विचारशील वैज्ञानिक विचार या इसके बारे में सोच-समझकर मार्केटिंग धोखाधड़ी के रूप में, उन सभी भी हैं जो तंत्रिका नेटवर्क पर उनकी सभी उम्मीदों को पिन करते हैं, नेट के साथ कुछ सकारात्मक अनुभव के बाद, और किसी भी प्रकार की समस्या का रजत बुलेट समाधान जैसे कि किसी भी व्यापारिक रणनीति की तंत्रिका नेटवर्क कोई त्वरित तय नहीं होती है जो आपको एक बटन या दो पर क्लिक करके इसे अमीरों को मारने की अनुमति देगा, वास्तव में, तंत्रिका नेटवर्क की सही समझ और उनका उद्देश्य उनके सफल आवेदन के लिए महत्वपूर्ण है जहां तक ​​व्यापार का संबंध है , तंत्रिका नेटवर्क तकनीकी विश्लेषण का एक नया, अनोखा तरीका है, जो उनके व्यवसाय के लिए एक सोच दृष्टिकोण लेते हैं और इस पद्धति को उनके लिए काम करने के लिए कुछ समय और प्रयास में योगदान देने के लिए तैयार हैं, श्रेष्ठतम, जब तंत्रिका तंत्र को लागू किया गया एक नियमित आधार पर लाभ ला सकते हैं अवसरों को उजागर करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करें एक प्रमुख गलत धारणा यह है कि कई व्यापारियों ने पूर्वानुमान उपकरण के लिए तंत्रिका नेटवर्क गलती की है जो एक किसी विशेष बाजार की स्थिति में कार्य करने के बारे में डीवीसी तंत्रिका नेटवर्क किसी भी पूर्वानुमान नहीं करते हैं, इसके बजाय वे मूल्य डेटा का विश्लेषण करते हैं और अवसरों को उजागर करते हैं एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हुए, आप अच्छी तरह से विश्लेषण किए गए डेटा के आधार पर एक व्यापार निर्णय कर सकते हैं, जो जरूरी नहीं कि मामला पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण विधियों का उपयोग करना एक गंभीर, सोच व्यापारी के लिए, तंत्रिका नेटवर्क एक अगली पीढ़ी के उपकरण होते हैं जो महान संभावनाएं हैं जो सूक्ष्म गैर-रेखीय अंतर-निर्भरता और पैटर्न का पता लगा सकते हैं जो तकनीकी विश्लेषण के अन्य तरीकों को उजागर करने में असमर्थ हैं। सर्वश्रेष्ठ नेट बस किसी की तरह महान उत्पाद या तकनीक की तरह, तंत्रिका नेटवर्क ने उन सभी को आकर्षित करना शुरू कर दिया है जो एक नवोदित बाजार की तलाश कर रहे हैं अगले पीढ़ी के सॉफ्टवेयर के बारे में विज्ञापनों के टोरेंट ने बाजार में बाढ़ आ गई है - उन सभी विज्ञापनों में जो कि सभी तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम का बना हुआ है दुर्लभ मामलों में जब विज्ञापन का दावा सच्चाई के समान होता है, तो ध्यान रखें कि दक्षता में 10 वृद्धि संभवतः सबसे अधिक है कभी भी एक तंत्रिका नेटवर्क से प्राप्त होगा दूसरे शब्दों में, यह चमत्कारिक रिटर्न का उत्पादन नहीं करता है और चाहे किसी विशेष स्थिति में यह कितनी अच्छी तरह से काम करता है, कुछ डेटा सेट और कार्य कक्षाएं होंगी, जिसके लिए पहले से इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम बेहतर रहेंगे यह याद रखें नहीं एल्गोरिथ्म कि चाल है लक्षित सूचक पर अच्छी तरह से तैयार इनपुट जानकारी तंत्रिका नेटवर्क के साथ आपकी सफलता का सबसे महत्वपूर्ण घटक है तेजी से अभिसरण बेहतर उन लोगों में से जो पहले से ही तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रहे हैं गलती से विश्वास करते हैं कि तेजी से उनका नेट परिणाम प्रदान करता है बेहतर यह है, हालांकि, यह एक भ्रम है एक अच्छे नेटवर्क की दर से निर्धारित नहीं होता है जिस पर यह परिणाम पैदा करता है और उपयोगकर्ताओं को उस वेग के बीच का सर्वोत्तम संतुलन प्राप्त करना सीखना चाहिए जिस पर नेटवर्क गाड़ियों और परिणामों की गुणवत्ता उत्पन्न होती है। न्यूरल नेट के सही आवेदन कई व्यापारियों ने तंत्रिका जाल को गलत तरीके से लागू किया है क्योंकि वे सॉफ्टवेयर में बहुत विश्वास रखते हैं, वे बिना समर्थक सभी का उपयोग करते हैं इसे सही ढंग से कैसे उपयोग करें, इसके बारे में उचित निर्देशों से यह स्पष्ट है कि तंत्रिका नेटवर्क का सही तरीके से इस्तेमाल करना और, इस प्रकार लाभप्रद रूप से, एक व्यापारी को नेटवर्क तैयारी चक्र के सभी चरणों पर ध्यान देना चाहिए यह व्यापारी है और उसके नेट पर नहीं है एक विचार की खोज करने, इस विचार को औपचारिक रूप देने, इसे सुधारने और इसे सुधारने के लिए जिम्मेदार है, और, आखिर में, इसका निपटान करने के लिए सही समय चुनना जब यह अब उपयोगी नहीं है तो हम इस महत्वपूर्ण प्रक्रिया के चरणों को और अधिक विवरण में देखें। 1 ढूँढना और ट्रेडिंग आइडिया का औपचारिक रूप से एक व्यापारी को पूरी तरह से समझना चाहिए कि उसके न्यूरल नेटवर्क को जीतने वाले व्यापारिक विचारों और अवधारणाओं का आविष्कार करने के लिए अभिप्रेत नहीं है यह आपके व्यापारिक विचार या अवधारणा को कितना प्रभावी है, यह संभवतः सबसे भरोसेमंद और सटीक जानकारी प्रदान करने के लिए है एक मूल व्यापारिक विचार के साथ आओ और इस विचार के उद्देश्य को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें और इसे नियोजित करके आप क्या हासिल करना चाहते हैं यह नेटवर्क तैयारी चक्र में सबसे महत्वपूर्ण चरण है संबंधित पढ़ने के लिए, एक व्यापारी की डायरी से पाठ देखें 2 अपने मॉडल के मापदंडों में सुधार करना, आपको उपयोग किए जाने वाले डेटा सेट को संशोधित करके और विभिन्न मापदंडों को समायोजित करके समग्र मॉडल की गुणवत्ता में सुधार करने की कोशिश करनी चाहिए। Figure 1 ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिथ्म निर्दिष्ट करना और इसके गुण 3. मॉडल का निपटान जब यह अप्रचलित हो जाता है हर तंत्रिका-नेटवर्क आधारित मॉडल का जीवन काल होता है और इसका उपयोग अनिश्चित काल तक नहीं किया जा सकता है एक मॉडल की जीवन अवधि का दीर्घायु बाजार की स्थिति पर निर्भर करता है और उस पर निर्भर करता है कि बाजार अंतर-निर्भरता कितनी देर बनी रहेगी सामयिक हालांकि, अभी या बाद में कोई भी मॉडल अप्रचलित हो जाता है जब ऐसा होता है, तो आप या तो पूरी तरह से नया डेटा का उपयोग करके मॉडल को फिर से प्रशिक्षित कर सकते हैं यानी सभी डेटा का उपयोग किया जाता है, जो वर्तमान डेटा सेट में कुछ नया डेटा जोड़ता है और फिर से मॉडल को प्रशिक्षित करता है, या बस मॉडल को पूरी तरह से रिटायर करते हैं। कई व्यापारी सरलतम मार्ग का अनुसरण करने की गलती करते हैं - वे इस पर निर्भर हैं और उस दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं जिसके लिए उनके सॉफ्टवेयर मुहैया प्रदान करते हैं। सीडी उपयोगकर्ता के अनुकूल और स्वचालित कार्यक्षमता यह आसान तरीका कुछ बार आगे की भविष्यवाणी कर रहा है और इस पूर्वानुमान पर अपने व्यापार प्रणाली का अनुमान लगा रहा है अन्य व्यापारियों ने कीमत में बदलाव या कीमत में बदलाव का प्रतिशत बताया है यह दृष्टिकोण सीधे कीमत की भविष्यवाणी के मुकाबले बेहतर परिणाम पैदा करता है। सरलीकृत दृष्टिकोण अपरिवर्तित और फायदेमंद अधिकांश महत्वपूर्ण दीर्घकालिक अंतर-निर्भरता का फायदा उठाने में विफल रहते हैं, और परिणामस्वरूप, मॉडल जल्दी से अप्रचलित हो जाता है क्योंकि वैश्विक ड्राइविंग बल बदलते हैं। तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने के लिए अधिकतम इष्टतम कुल दृष्टिकोण एक सफल व्यापारी ध्यान केंद्रित करेगा और खर्च करेगा अपने तंत्रिका नेटवर्क के लिए शासित इनपुट आइटम का चयन करने और उनके मापदंडों का समायोजन करने में काफी समय वह या तो कम से कम कई हफ्तों से - और कभी-कभी कई महीनों तक खर्च करेगा - नेटवर्क की तैनाती एक सफल व्यापारी भी अपने या अपने अपने जीवन काल में बदलती परिस्थितियों में शुद्ध क्योंकि प्रत्येक तंत्रिका नेटवर्क केवल एक रिलेटिवल को कवर कर सकता है बाजार के वाई छोटे पहलू, एक समिति में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग भी किया जाना चाहिए जितना उपयुक्त कई तंत्रिका नेटवर्क के रूप में उपयोग करें - एक साथ कई बार कार्य करने की क्षमता इस रणनीति का एक और लाभ है इस तरह से, इन एकाधिक नेट्स में से प्रत्येक के लिए जिम्मेदार हो सकता है बाजार के कुछ विशिष्ट पहलू, आपको बोर्ड भर में एक बड़ा फायदा दे रहा है, हालांकि, यह अनुशंसा की जाती है कि आप नेट से पांच से 10 की सीमा के भीतर उपयोग करते हैं, अंत में, तंत्रिका नेटवर्क को एक शास्त्रीय दृष्टिकोण के साथ जोड़ा जाना चाहिए यह आपको अपने व्यापारिक प्राथमिकताओं के अनुसार प्राप्त परिणामों को बेहतर ढंग से प्राप्त करने की अनुमति देगा। निष्कर्ष आप न्यूरल नेट्स के साथ वास्तविक सफलता का अनुभव करेंगे, जब आप सबसे अच्छे नेट की तलाश करना बंद कर देंगे। न्यूरल नेटवर्क के साथ आपकी सफलता की कुंजी अपने आप में नेटवर्क, लेकिन आपके व्यापार की रणनीति में, एक लाभदायक रणनीति का पता लगाने के लिए जो आपके लिए काम करती है, आपको एक मजबूत विचार विकसित करना चाहिए कि कैसे तंत्रिका नेटवर्क की एक समिति बनाई जाए शास्त्रीय फिल्टर और धन प्रबंधन नियमों के साथ संयोजन में उनका उपयोग करें। संबंधित पढ़ने के लिए, न्यूरल ट्रेडिंग जैविक कुंजी को लाभ और ट्रेडिंग सिस्टम कोडिंग ट्यूटोरियल देखें। लाइसेंस प्राप्त उपयोगकर्ता केंद्र। ट्रेडिंग सोल्यूशंस का उपयोग करने वाले खुफिया जानकारी। रैडिंग सॉल्यूशंस कृत्रिम बुद्धि के साथ तकनीकी विश्लेषण को जोड़ती है I ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न सीखने और सिस्टम मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क और आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करने वाले प्रौद्योगिकियां यह ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर स्टॉक, वायदा, मुद्रा विदेशी मुद्रा और कई अन्य वित्तीय साधनों के साथ काम करता है यह यूएस और अंतर्राष्ट्रीय बाजारों के लिए सिस्टम भी बना सकता है। सबसे लोकप्रिय में से 300 तकनीकी संकेतक। प्रस्तुति नमूना और ग्राहक प्रदर्शन। ईस्सेंटल इंटरैक्टिव ब्रोकर्स और कई और अधिक के लिए प्रमुख डेटा समर्थन। बहुधा इष्टतम सिग्नल प्रौद्योगिकी। मुफ्त तकनीकी सहायता .100 फ्री सिस्टम और पूर्व-निर्मित न्यूरल नेटवर्क मॉडल। ट्रेडर्स 68 मानक स्वचालित ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर के लिए निःशुल्क सदस्यता। 66 से अधिक में सफलतापूर्वक उपयोग किया दुनियाभर के देशों में 30-दिन की मनी बैक गारंटी। लाइसेंस प्राप्त उपयोगकर्ता केंद्र। ट्रेडिंग सोल्यूशंस का उपयोग करने वाले खुफिया जानकारी। थ्रेडिंग सॉल्यूशंस कृत्रिम बुद्धि के साथ तकनीकी विश्लेषण को जोड़ती है एआई प्रौद्योगिकियां तंत्रिका नेटवर्क और आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करके ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न जानने और सिस्टम मापदंडों का अनुकूलन करना यह व्यापार सॉफ्टवेयर स्टॉक, वायदा, विदेशी मुद्रा और अन्य कई वित्तीय साधनों के साथ काम करता है यह यूएस और अंतर्राष्ट्रीय बाजारों के लिए सिस्टम भी बना सकता है। सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से 300.प्रोफ़ोन नमूना और ग्राहक प्रदर्शन। ईसजिनल इंटरैक्टिव ब्रोकर्स और कई और अधिक से प्रमुख डेटा समर्थन. उपयोगी इष्टतम सिग्नल प्रौद्योगिकी। मुफ्त तकनीकी सहायता.100 निशुल्क सिस्टम और पूर्व-निर्मित न्यूरल नेटवर्क मॉडल। दुनिया भर के 66 देशों में सफलतापूर्वक उपयोग किया गया। 30-दिन की मनी बैक गारंटी। हेइब्रिड न्यूरल नेटवर्क फ़ॉरवर्ड के लिए स्टॉप-एंड-रिवर्स स्ट्रेटजीज़। माइकल आर ब्रायंट द्वारा। कई वर्षों के लिए व्यापार प्रणालियों में विशिष्ट नेटवर्क का इस्तेमाल किया गया है सफलता के विभिन्न डिग्री के साथ उनकी प्राथमिक आकर्षण यह है कि उनके गैर-रेखा संरचना मानक, सूचक-आधारित व्यापार नियमों की तुलना में मूल्य आंदोलन की जटिलताओं पर कब्जा करने में सक्षम है। आलोचनाओं में से एक यह है कि तंत्रिका नेटवर्क आधारित व्यापार रणनीतियों को ओवर - फिट और इसलिए नए डेटा पर अच्छा प्रदर्शन न करें इस समस्या का एक संभावित समाधान एक संकर प्रकार की रणनीति बनाने के लिए तंत्र-आधारित रणनीति तर्क के साथ तंत्रिका नेटवर्क को गठबंधन करना है यह आलेख यह दिखाएगा कि एडैप्रैड बिल्डर का उपयोग कैसे किया जा सकता है। विशेष रूप से, इस आलेख में व्यापार प्रविष्टियों के लिए निम्नलिखित आधारभूत तंत्रिका नेटवर्क और नियम-आधारित तर्कशास्त्र को समझाया जाएगा। तीन खंड वाले डेटा दृष्टिकोण का उपयोग किया जाएगा, अंतिम रणनीति को मान्य करने के लिए उपयोग किए जाने वाले तीसरे खंड के साथ मेटा ट्रेडर 4 और ट्रेडस्टेशन दोनों के लिए परिणामी रणनीति कोड दिखाया जाएगा , और यह दिखाया जाएगा कि सत्यापन के परिणाम प्रत्येक प्लेटफॉर्म के लिए सकारात्मक हैं। व्यापार प्रविष्टि फ़िल्टर के रूप में नेचर नेटवर्क। मौखिक रूप से, एक तंत्रिका जाल काम एक या अधिक भारित निविष्टियों का एक गैर-रेखीय संयोजन है जो एक या अधिक आउटपुट मानों को व्यापार के लिए उत्पन्न करता है, एक तंत्रिका नेटवर्क को आम तौर पर भविष्य के मूल्य आंदोलन की भविष्यवाणी के रूप में दो या 1 या सूचक के रूप में या व्यापार के लिए फ़िल्टर के रूप में उपयोग किया जाता है यहां, एक संकेतक या व्यापार फ़िल्टर के रूप में इसका उपयोग माना जाएगा। एक संकेतक के रूप में, एक तंत्रिका नेटवर्क एक अतिरिक्त शर्त या फिल्टर के रूप में कार्य करता है जो व्यापार से पहले ही संतुष्ट होना चाहिए, नेटवर्क में इनपुट आम तौर पर अन्य तकनीकी संकेतक होते हैं गति, स्टेचैस्टिक्स, एडीएक्स, मूविंग एवरेज, और इतने पर, साथ ही साथ कीमतों और पूर्ववर्ती संयोजनों को बढ़ाया जाता है और तंत्रिका नेटवर्क तैयार किया जाता है ताकि आउटपुट 1 और 1 के बीच का मान हो। एक लंबी प्रविष्टि यदि आउटपुट थ्रेशोल्ड वैल्यू से अधिक या बराबर है, जैसे कि 0 5, और छोटी प्रविष्टि यदि आउटपुट थ्रेशोल्ड की नकारात्मक से कम या उसके बराबर है -0 5 यह शर्त इसके अतिरिक्त होगी किसी भी मौजूदा प्रवेश की शर्तें उदाहरण के लिए, यदि लंबे समय से प्रवेश की स्थिति होती है, तो यह सच हो सकता था और तंत्रिका नेटवर्क का उत्पादन कम से कम एक लंबी प्रविष्टि के लिए दहलीज मूल्य के बराबर होता। जब एक तंत्रिका नेटवर्क की स्थापना होती है, तो एक व्यापारी आम तौर पर इनपुट और नेटवर्क टोपोलॉजी चुनने और नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए जिम्मेदार होता है, जो इष्टतम भार मानों को निर्धारित करता है जैसा कि नीचे दिखाया जाएगा, एडेप्ट्रैड बिल्डर उत्क्रांति निर्माण प्रक्रिया के भाग के रूप में स्वचालित रूप से इन चरणों को निष्पादित करता है कि सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने पर आधारित है एक व्यापार फिल्टर के रूप में तंत्रिका नेटवर्क को आसानी से एक हाइब्रिड ट्रेडिंग स्ट्रक्चर बनाने के लिए अन्य नियमों के साथ जोड़ा जा सकता है, जो कि तंत्रिका नेटवर्क के फायदों के साथ पारंपरिक, नियम-आधारित तरीकों की सर्वोत्तम सुविधाओं को जोड़ता है एक साधारण उदाहरण के रूप में, बिल्डर एक औसत क्रॉसओवर नियमन एक तंत्रिका नेटवर्क के साथ बढ़ते हुए ताकि एक लंबी स्थिति ली जाती है जब तेजी से बढ़ते औसत धीमी गति से चलती औसत और तंत्रिका नेटवो आरक्यू आउटपुट इसके दहलीज या उसके ऊपर है। रोक और रिवर्स ट्रेडिंग रणनीतियों। एक स्टॉप-एंड-रिवर्स ट्रेडिंग स्ट्रक्चर एक है जो हमेशा बाजार में रहता है, या तो लंबे समय तक या संक्षिप्त स्ट्रक्टीली बोलने, स्टॉप एंड रिवर्स का मतलब है कि आप रिवर्स जब आपके स्टॉप ऑर्डर को मारा जाता है तो व्यापार, मैं इसे किसी भी ट्रेडिंग रणनीति के लिए एक छोटा हाथ के रूप में प्रयोग करता हूं जो लंबे समय से लम्बी तक और इतने पर उलट जाता है, ताकि आप बाजार में हमेशा इस परिभाषा के अनुसार हो, यह आवश्यक नहीं है आदेशों को रोक ऑर्डर करने के लिए आप बाजार या सीमा आदेशों का उपयोग कर दर्ज कर सकते हैं और रिवर्स भी कर सकते हैं यह भी जरूरी नहीं है कि प्रत्येक पक्ष एक ही तर्क या समान आदेश प्रकार का उपयोग करें उदाहरण के लिए, आप एक स्टॉप आदेश और एक प्रविष्टि बाहर निकलने के लिए अलग नियमों और शर्तों का उपयोग करते हुए, बाजार के आदेश पर कम और बाहर निकलने में प्रवेश करें यह एक विषम रोक-और-रिवर्स रणनीति का एक उदाहरण होगा। स्टॉप-एंड-रिवर्स रणनीति का प्राथमिक लाभ यह है कि हमेशा बाजार में होता है, आप कभी भी कोई बड़ी चालें याद नहीं करते हैं अन्य लाभ सादगी है जब ट्रेडों में प्रवेश करने और बाहर निकलने के लिए अलग नियम और शर्तें हैं, तो अधिक जटिलता है और इससे अधिक गलत हो सकता है, प्रविष्टियों का संयोजन और निकास का अर्थ है कि कम समय के फैसले किए जाने हैं, जो कम गलतियों का मतलब हो सकता है। दूसरी तरफ , यह तर्क दिया जा सकता है कि व्यापार से बाहर निकलने के लिए सबसे अच्छी स्थिति शायद ही उतनी ही होती है जितनी विपरीत दिशा में प्रवेश करने के लिए जो ट्रेडों में प्रवेश और बाहर निकलते हैं स्वाभाविक रूप से अलग निर्णय होते हैं, इसलिए अलग-अलग नियम और तर्क दोनों में हमेशा से रहने का एक और संभावित दोष बाजार यह है कि रणनीति हर खुले अंतर के माध्यम से व्यापार करेगी स्थिति के मुकाबले एक बड़े खोलने के अंत में रणनीति का एक बड़ा नुकसान हो सकता है इससे पहले कि रणनीतियों को रिवर्स करने में सक्षम रणनीतियां जो अधिक चुनिंदा में प्रवेश करती हैं या बाहर निकलती हैं या दिन के अंत तक निकास प्रभाव को कम कर सकती हैं उद्घाटन अंतराल के रूप में। चूंकि लक्ष्य विदेशी मुद्रा की रणनीति तैयार करना है, मेटाट्रेडर 4 एमटी 4 ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के लिए एक स्पष्ट पसंद है, जो कि मेटाटेल डर 4 मुख्य रूप से विदेशी मुद्रा के लिए तैयार है और उन बाजारों के व्यापार के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए, मेटा ट्रेडर बनाम ट्रेडस्टेशन एक भाषा तुलना हालांकि, हाल के वर्षों में, ट्रेडस्टेशन ने विदेशी मुद्रा बाज़ारों को अधिक आक्रामक रूप से लक्षित किया है आपके व्यापारिक मात्रा और या खाता स्तर पर निर्भर करते हुए , किसी भी प्लेटफ़ॉर्म फीस के बिना या किसी भी कमीशन का भुगतान किए बिना ट्रेडएस्टेशन के माध्यम से विदेशी मुद्रा बाजारों को व्यापार करना संभव है। प्रमुख फॉरेक्स जोड़े पर अच्छी नकदी के साथ कथित रूप से तंग हैं, इन कारणों से, दोनों प्लेटफार्मों को इस परियोजना के लिए लक्षित किया गया था। प्लेटफार्मों को एक साथ सबसे पहले, अलग-अलग प्लेटफार्मों पर डेटा अलग-अलग हो सकता है, समय क्षेत्र में अंतर, कुछ सलाखों, मात्रा, और उपलब्ध तारीख श्रेणियों के लिए मूल्य उद्धरण के साथ, इन अंतरों को आसान बनाने के लिए, दोनों प्लेटफार्मों से डेटा प्राप्त किया गया था, और रणनीतियों को बनाया गया था दोनों डेटा श्रृंखला के साथ-साथ सबसे अच्छी रणनीति इसलिए थीं जो दोनों डेटा सेवा पर अच्छी तरह से काम करते थे डेटा में किसी भी मतभेद के बावजूद। डेटा बिल्डर में उपयोग की जाने वाली डेटा सेटिंग्स को अंजीर 1 में नीचे दिखाया गया है जैसा कि आंकड़ों में मार्केट डेटा तालिका से अनुमान लगाया जा सकता है, यूरो डॉलर के विदेशी मुद्रा बाजार को EURUSD को 4 घंटे 240 मिनट के एक बार आकार के साथ लक्षित किया गया था अन्य बार आकार या बाजार में उतना अच्छा काम होता है जितना मैं अपने एमटी 4 प्लेटफॉर्म के माध्यम से जितना अधिक आंकड़ा प्राप्त कर पाता था, उतना ही आंकड़ा 1 डेटा श्रृंखला 2 में दिखाए गए तारीख सीमा से संकेत मिलता था, इसलिए समान दिनांक सीमा का उपयोग समकक्ष डेटा प्राप्त करने में किया गया था ट्रेडस्टेशन डेटा श्रृंखला से श्रृंखला 1 80 आंकड़ों का प्रयोग नमूना और नमूने के बाहर संयुक्त बनाने के लिए किया गया था, 20 6 20 14 से 2 10 15 के साथ मूल 80 के सत्यापन 80 के लिए अलग-अलग सेट किया गया था, फिर इन-नमूना नमूना से बाहर 20 सेट के साथ, जैसा कि अंजीर 1 में दिखाया गया है बोली बोली फैलाना 5 पिप्स के लिए निर्धारित किया गया था, और 6 पिप्स या 60 पूर्ण आकार वाले 100,000 शेयरों के व्यापारिक मूल्यों को प्रति गोल-मोड़ माना जाता था दोनों डेटा श्रृंखलाएं बिल्ड में शामिल है, जैसा कि एम के बाएं हाथ के कॉलम में चेकमार्क द्वारा इंगित किया गया है आरएकेटी डाटा तालिका.फिचर 1 मेटाट्रेडर 4 और ट्रेडस्टेशन के लिए विदेशी मुद्रा की रणनीति बनाने के लिए एक मार्केट डेटा सेटिंग्स। एक और संभावित समस्या है कि कई प्लेटफार्मों को लक्षित करते समय बिल्डर को जिस तरह से प्रत्येक समर्थित प्लेटफ़ॉर्म इसके संकेतक की गणना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसका मतलब यह हो सकता है कि सूचक मूल्य जो प्लेटफॉर्म का चयन किया गया है इस आधार पर अलग होगा कि ट्रेडमार्क के मुकाबले मेटाट्रेडर 4 में अलग-अलग मूल्यांकन करने वाले किसी भी संकेतक को बिल्ड से हटा दिया जाना चाहिए, जिसका मतलब है कि निम्न संकेतक से बचा जाना चाहिए। अन्य सभी संकेतक जो उपलब्ध हैं दोनों प्लेटफार्मों के दोनों प्लेटफार्मों में उसी तरह की गणना की जाती है व्यापारस्थान में बिल्डर में उपलब्ध सभी संकेतक शामिल होते हैं, जबकि मेटाट्रेडर 4 ऐसा नहीं करता है, केवल दोनों संकेतकों को उपलब्ध करने वाले संकेतकों को शामिल करने के लिए, मेटाट्रेडर 4 प्लेटफ़ॉर्म को चुना जाना चाहिए बिल्डर में कोड प्रकार जो स्वतः से किसी भी संकेतक को निकाल देगा बिल्ड सेट जो कि एमटी 4 के लिए उपलब्ध नहीं हैं, जो दोनों प्लेटफार्मों में उपलब्ध संकेतकों को छोड़ देगा, क्योंकि मैंने देखा है कि प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म से प्राप्त मात्रा में अंतर के कारण, मैंने सभी वॉल्यूम-आधारित संकेतकों को बिल्ड सेट से हटा दिया था अंत में, समय डेटा फाइल्स के बीच के समय क्षेत्रों में मतभेदों की वजह से दिन के सूचक को हटा दिया गया था। नीचे दी गईं 2 में, बिल्ड सेट में उपयोग किए गए संकेतकों की सूची दिखाती है कि सूचक को बिल्ड प्रक्रिया द्वारा माना गया था या नहीं कॉलम पर विचार करें ऊपर बताए गए कारणों के लिए विचाराधीन से हटाए गए संकेतकों को सूची के शीर्ष पर दिखाया गया है शेष सूचक, सरल चल एवेन्यू से शुरू, बिल्ड सेट के सभी भाग थे। बिल्डर में सूचक 2 संकेतक चयन, बिल्ड से हटाए गए संकेतक दिखाते हुए निर्धारित प्रक्रिया में उपयोग किए गए मूल्यांकन विकल्प अंजीर 3 में दिखाए गए हैं, जैसा कि चर्चा की गई है, मेटाट्रेडर 4 को कोड आउटपुट पसंद के रूप में चुना गया था। कोड प्रकार सहित मूल्यांकन विकल्प टैब पर विकल्प बदल सकते हैं और रणनीतियों का फिर से मूल्यांकन किया जा सकता है, जो कि जो भी भाषा का चयन किया गया है, कोड को दोबारा लिख ​​देगा। यह सुविधा रणनीति के बाद अंतिम रणनीति के लिए ट्रेडस्टेशन कोड प्राप्त करने के लिए उपयोग की गई थी मेटाट्रेडर के लिए बनाया गया 4. व्यूअर 3 यूरोडड फॉरेक्स रणनीति के लिए बिल्डर में मूल्यांकन विकल्प। स्टॉप-एंड-रिवर्स स्ट्रैटेजी बनाने के लिए, सभी निकास प्रकार बिल्ड सेट से हटा दिए गए हैं, जैसा कि नीचे दिखाए गए 4 अंकीय आर्डर ऑर्डर में - मार्केट, स्टॉप, और सीमा - विचार के रूप में छोड़ दिया गया था, जिसका मतलब है कि बिल्ड प्रक्रिया उन सभी प्रक्रियाओं के दौरान निर्माण प्रक्रिया पर विचार कर सकती है। फिगर 4 ऑर्डर प्रकार बिल्डर में चयनित एक स्टॉप-और-रिवर्स रणनीति बनाने के लिए। बिल्डर सॉफ़्टवेयर स्वचालित रूप से जेनरेट करता है प्रविष्टि और या बाहर निकलने के लिए नियम-आधारित तार्किक स्थितियां रणनीति में एक तंत्रिका नेटवर्क को जोड़ने के लिए, केवल विकल्प को चुनने के लिए आवश्यक है, नीचे दिखाए गए अनुसार, रणनीति विकल्प टैब पर प्रविष्टि स्थितियों में एक तंत्रिका नेटवर्क शामिल करें अंजीर 5 में तंत्रिका नेटवर्क सेटिंग्स उनके चूक पर रहीं थीं, स्टॉप-एंड-रिवर्स लॉजिक के भाग के रूप में, मार्केट साइड ऑप्शन को लांग लघु पर सेट किया गया था, और नए व्यापार में प्रवेश करने से पहले बाहर निकलने का इंतजार करने का विकल्प अनचेक हुआ था बाद का जरूरी है प्रत्यावर्तन पर वर्तमान स्थिति से बाहर निकलने के लिए एंट्री क्रम को सक्षम करने के लिए अन्य सभी सेटिंग्स डिफ़ॉल्ट पर छोड़ दी गई थी। फिक्सर 5 रणनीति के विकल्प को नियम-आधारित और तंत्रिका नेटवर्क दोनों स्थितियों का उपयोग करके एक हाइब्रिड रणनीति बनाने के लिए चुना गया। बिल्ड का विकासवादी प्रकृति बिल्डर में प्रक्रिया फिटनेस द्वारा निर्देशित होती है जिसे मेट्रिक्स टैब पर परिभाषित उद्देश्यों और शर्तों से गणना की जाती है, जैसा कि चित्र 6 में नीचे दिखाया गया है, निर्माण के उद्देश्यों को सरलता से शुद्ध लाभ को अधिकतम रखा गया था जबकि जटिलता को कम किया गया था, जिसे छोटा वजन रिश्तेदार दिया गया था शुद्ध लाभ के लिए निर्माण की स्थिति पर अधिक बल दिया गया था, जिसमें सामान्य रणनीति की गुणवत्ता के लिए सहसंबंध गुणांक और महत्त्व शामिल था, साथ ही साथ औसत बार एन ट्रेडों और ट्रेडों की संख्या। शुरुआती दिनों में, केवल ट्रेडों में औसत सलाखों को एक निर्माण की शर्त के रूप में शामिल किया गया था, लेकिन कुछ शुरुआती निर्माणों में, शुद्ध लाभ व्यापार की लंबाई के मुकाबले किया जा रहा था, इसलिए मीट्रिक की संख्या जोड़ा गया था 20 9 और 418 के बीच ट्रेडों की संख्या के लिए निर्दिष्ट सीमा 15 और 30 बार के बीच औसत व्यापार लंबाई के बराबर है बिल्ड अवधि में बार की संख्या के आधार पर, परिणामस्वरूप, इस मीट्रिक को जोड़ने से व्यापार लंबाई लक्ष्य , जिसके परिणामस्वरूप व्यापार लंबाई की वांछित सीमा के साथ आबादी के अधिक सदस्य हुए। परिमाण 6 मेट्रिक्स टैब पर निर्धारित उद्देश्यों और शर्तों को निर्धारित करें कि फिटनेस की गणना कैसे की जाती है। शीर्ष रणनीतियों के चयन के लिए स्थितियां बिल्ड स्थितियों की प्रतिलिपि बनाते हैं, इसके अलावा शीर्ष रणनीतियों परिस्थितियों का मूल्यांकन पूरी तरह से आंकड़ों के आधार पर किया जाता है जिसमें सत्यापन खंड शामिल नहीं है, जो अलग है, निर्माण अवधि के बजाय, बल्कि निर्माण की स्थिति के मामले में शीर्ष स्तर एग्जिग्ज की स्थिति का उपयोग किसी भी रणनीति को अलग करने के लिए प्रोग्राम द्वारा किया जाता है जो एक अलग आबादी में सभी स्थितियों को पूरा करते हैं। अंतिम सेटिंग्स बिल्ड विकल्प टैब पर बनाई गई हैं, जैसा कि नीचे दिखाया गया है कि अंज 7 में सबसे महत्वपूर्ण विकल्प यहां आबादी का आकार, संख्या पीढ़ियों की, और बिना-नमूना प्रदर्शन के आधार पर रीसेट करने का विकल्प जनसंख्या का आकार जनसंख्या में अच्छी विविधता प्राप्त करने के लिए पर्याप्त रूप से चुना गया था, जबकि अब भी उचित समय में निर्माण करने के लिए बहुत छोटा है, पीढ़ियों की संख्या यह अनुमान लगाया गया था कि परिणाम के कुछ प्रारंभिक निर्माण के दौरान इसमें कितना समय लगा था। एकता 7 बिल्ड विकल्प में आबादी का आकार, पीढ़ियों की संख्या और आउट-ऑफ-नमुई प्रदर्शन के आधार पर आबादी को रीसेट करने के विकल्प शामिल हैं। विकल्प आउट-ऑफ-नमूना पर रीसेट करने के लिए ओओएस निष्पादन निर्दिष्ट पीढ़ियों के बाद बिल्डिंग प्रक्रिया को शुरू कर देता है यदि इस स्थिति में निर्दिष्ट शर्त की पूर्ति होती है, तो आबादी को रीसेट कर दिया जाएगा यदि आउट-ऑफ-एस पर्याप्त शुद्ध लाभ 20,000 से कम है यह मूल्य प्रारंभिक परीक्षणों के आधार पर चुना गया था ताकि यह पर्याप्त पर्याप्त मूल्य हो सके कि संभवत: यह नहीं पहुंचा जा सके। नतीजतन, हर 30 पीढ़ियों तक मैन्युअल रूप से बंद होने तक निर्माण प्रक्रिया को दोहराया गया था यह जाने का एक तरीका है कार्यक्रम समय-समय पर विस्तारित अवधि के दौरान शीर्ष रणनीतियों की स्थितियों के आधार पर रणनीतियों की पहचान करता है, शीर्ष रणनीतियाँ जनसंख्या की जांच की जा सकती है और उपयुक्त रणनीतियां मिल जाने पर निर्माण प्रक्रिया को रद्द कर दिया जाता है। यह ध्यान रखें कि मैंने उद्धरणों में से बाहर का नमूना रखा है, जनसंख्या को इस तरीके से रीसेट करने के लिए नमूना अवधि का उपयोग किया जाता है, नमूने के बाहर का समय अब ​​वास्तविकता से बाहर नहीं होता क्योंकि उस अवधि का अब निर्माण प्रक्रिया को निर्देशित करने के लिए उपयोग किया जा रहा है, यह प्रभावी रूप से - नमूना अवधि यही कारण है कि यह सत्यापन के लिए एक तिहाई सेगमेंट को अलग करने की सलाह दी गई है, जैसा कि ऊपर चर्चा की गई थी। कई घंटों के बाद प्रसंस्करण और स्वत: पुनर्निर्माण के कई घंटे, शीर्ष रणनीतियाँ में एक उपयुक्त रणनीति मिली इसकी बंद व्यापार इक्विटी वक्र पर नीचे 8 चित्र में दिखाया गया है इक्विटी वक्र दोनों डेटा सेगमेंट में पर्याप्त मात्रा में ट्रेडों और डेटा सीरीज़ दोनों पर समान रूप से एक ही परिणाम के साथ दोनों डेटा सेगमेंट में लगातार प्रदर्शन को दर्शाता है.संभावना 8 EURUSD स्टॉप के लिए बंद व्यापार इक्विटी वक्र, और रिवर्स रणनीति। सत्यापन अवधि के दौरान रणनीति को जांचने के लिए, मार्केट टैब पर तिथि नियंत्रण में अंजीर 1 को डेटा के अंतिम दिनांक तक बदल दिया गया था 2 11, 2015, और रणनीति का उपयोग मूल्यांकन कमांड का चयन करके किया गया था बिल्डर में रणनीति मेनू में परिणाम नीचे 9 चित्र में दिखाए गए हैं लाल बॉक्स में सत्यापन के परिणाम दर्शाते हैं कि निर्माण प्रक्रिया के दौरान उपयोग नहीं किए गए डेटा पर हुई रणनीति। फिक्चर 9 EURUSD स्टॉप-एंड-रिवर्स के लिए बंद व्यापार इक्विटी वक्र रणनीति, सत्यापन अवधि सहित। अंतिम जांच यह है कि यह देखने के लिए कि प्रत्येक डेटा श्रृंखला पर अलग-अलग रणनीति का प्रदर्शन उस प्लेटफ़ॉर्म के लिए कोड आउटपुट विकल्प का उपयोग करके किया जाता है यह आवश्यक है क्योंकि, जैसा कि ऊपर बताया गया है 1 कोड प्रकार के आधार पर परिणाम में अंतर हो सकता है, और 2 डेटा श्रृंखला हमें यह सत्यापित करने की आवश्यकता है कि चुने गए सेटिंग्स ने इन अंतर को कम कर दिया है, जैसा कि मेटाट्रेडर 4 के लिए रणनीति का परीक्षण करने के लिए, ट्रेडस्टेशन से डेटा श्रृंखला को बाजार पर अचयनित किया गया था टैब, और रणनीति का पुनः मूल्यांकन किया गया परिणाम नीचे दिए गए चित्र 10 में दिखाए गए हैं, जो अंजीर 9 में नीचे के वक्र डुप्लिकेट करता है। एक्सचेंज 10 यूरोडड स्टॉप-एंड-रिवर्स रणनीति के लिए बंद व्यापारिक इक्विटी वक्र, जिसमें सत्यापन अवधि शामिल है मेटाट्रेडर 4. अंत में, ट्रेडस्टेशन की रणनीति का परीक्षण करने के लिए, ट्रेडस्टेशन से डेटा श्रृंखला का चयन किया गया था और मेटाट्रेडर 4 की श्रृंखला को मार्केट टैब पर अचयनित किया गया था, कोड आउटपुट को ट्रेडस्टेशन में बदल दिया गया था, और रणनीति का पुनः मूल्यांकन किया गया परिणाम परिणाम हैं चित्र 11 में नीचे दिखाया गया है और यह उम्मीद की गई है कि 9 वें के मध्य वक्र के समान ही होगा। फिगर 11 ट्रेडस्टैटियो के लिए सत्यापन अवधि सहित, EURUSD स्टॉप-एंड-रिवर्स रणनीति के लिए बंद व्यापार इक्विटी वक्र एन। दोनों प्लेटफार्मों के लिए नीचे दिए गए कोड 12 में दिए गए हैं इसी कोड के लिए कोड फाइल को खोलने के लिए छवि पर क्लिक करें कोड की जांच से पता चलता है कि रणनीति का नियम-आधारित भाग लंबे और छोटे पक्षों के लिए विभिन्न अस्थिरता से संबंधित स्थितियों का उपयोग करता है तंत्रिका नेटवर्क के इनपुट में विभिन्न प्रकार के संकेतक शामिल होते हैं, जिसमें दिन-प्रति-सप्ताह, रुझान ZLTrend, इंट्राएड उच्च, ऑसिल्टर इन्फफ़ायरसायकल, इन्वफीसरआरएसआई, बोलिंजर बैंड और मानक विचलन शामिल हैं। रणनीति का संकर प्रकृति सीधे कोड स्टेटमेंट में देखी जा सकती है ट्रेडस्टेशन कोड से। यदि एंटकॉंडएल और एनओयूयूटीपुट 0 5 तो बाज़ार में अगली पट्टी खरीदें एनमार्क-एल एनशारे शेयरों को शुरू करते हैं। वैरिएबल EntCondL नियम-आधारित प्रविष्टि स्थितियों का प्रतिनिधित्व करती है, और ननोपुत तंत्रिका नेटवर्क का उत्पादन होता है दोनों स्थितियों को सच होना चाहिए to place the long entry order The short entry condition works the same way. Figure 12 Trading strategy code for the EURUSD stop-and-reverse strategy left, MetaTrader 4 right, TradeStation Click th e figure to open the corresponding code file. Download a Builder project file containing the settings described in this article. This article looked at the process of building a hybrid rule-based neural network strategy for the EURUSD using a stop-and-reverse always in the market approach with Adaptrade Builder It was shown how the strategy code can be generated for multiple platforms by selecting a common subset of the indicators that work the same way in each platform The settings necessary to generate strategies that reverse from long to short and back were described, and it was demonstrated that the resulting strategy performed positively on a separate, validation segment of data It was also verified that the strategy generated similar results with the data and code option for each platform. As discussed above, the stop-and-reverse approach has several drawbacks and may not appeal to everyone However, an always-in-the-market approach may be more attractive with forex data because the forex markets trade around the clock As a result, there are no session-opening gaps, and the trading orders are always active and available to reverse the trade when the market changes The use of intraday data 4-hour bars provided more bars of data for use in the build process but was otherwise fairly arbitrary in that the always-in-the-market nature of the strategy means that trades are carried overnight. The build process was allowed to evolve different conditions for entering long and short, resulting in an asymmetric stop-and-reverse strategy Despite the name, the resulting strategy enters both long and short trades on market orders, although market, stop, and limit orders were all considered by the build process independently for each side In practice, reversing from long to short would mean selling short twice the number of shares at the market as the strategy was currently long e g if the current long position was 100,000 shares, you would sell short 200,000 shares at market Like wise, if the current short position was 100,000 shares, you would buy 200,000 shares at market to reverse from short to long. A shorter price history was used than would be ideal Nonetheless, the results were positive on the validation segment, suggesting the strategy was not over-fit This supports the idea that a neural network can be used in a trading strategy without necessarily over-fitting the strategy to the market. The strategy presented here is not intended for actual trading and was not tested in real-time tracking or trading However, this article can be used as a template for developing similar strategies for the EURUSD or other markets As always, any trading strategy you develop should be tested thoroughly in real-time tracking or on separate data to validate the results and to familiarize yourself with the trading characteristics of the strategy prior to live trading. This article appeared in the February 2015 issue of the Adaptrade Software newsletter. HYPOTHETICAL OR SIMULATE D PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN INHERENT LIMITATIONS UNLIKE AN ACTUAL PERFORMANCE RECORD, SIMULATED RESULTS DO NOT REPRESENT ACTUAL TRADING ALSO, SINCE THE TRADES HAVE NOT ACTUALLY BEEN EXECUTED, THE RESULTS MAY HAVE UNDER - OR OVER-COMPENSATED FOR THE IMPACT, IF ANY, OF CERTAIN MARKET FACTORS, SUCH AS LACK OF LIQUIDITY SIMULATED TRADING PROGRAMS IN GENERAL ARE ALSO SUBJECT TO THE FACT THAT THEY ARE DESIGNED WITH THE BENEFIT OF HINDSIGHT NO REPRESENTATION IS BEING MADE THAT ANY ACCOUNT WILL OR IS LIKELY TO ACHIEVE PROFITS OR LOSSES SIMILAR TO THOSE SHOWN. If you d like to be informed of new developments, news, and special offers from Adaptrade Software, please join our email list Thank you.