Trading Strategy Neural Network

Um inteligente estoque de negociação sistema de apoio à decisão através da integração de algoritmo genético baseado em rede neural fuzzy e redes neurais artificiais Author links abrir o painel de sobreposição. Os números correspondem à lista de afiliações que podem ser expostos usando o link show more. Um Departamento de Engenharia Industrial, Taipei National University of Technology, Taipei 106, Taiwan b Departamento de Finanças, I-Shou University, Kaohsiung County, Taiwan 840, Taiwan c Departamento de Engenharia de Sistemas, Chin-Wei Computer Company, Taipei, Taiwan Recebido 1 Resumo O mercado de ações, que tem sido investigado por vários pesquisadores, é um ambiente bastante complicado. A maior parte das investigações apenas diziam respeito aos índices técnicos (factores quantitativos), em vez de factores qualitativos, p. Efeito político. No entanto, este último desempenha um papel crítico no ambiente do mercado de ações. Assim, este estudo desenvolve um algoritmo genético baseado na rede neural fuzzy (GFNN) para formular a base de conhecimento de regras de inferência fuzzy que pode medir o efeito qualitativo no mercado de ações. Em seguida, o efeito é ainda mais integrado com os índices técnicos através da rede neural artificial (ANN). Um exemplo baseado no mercado de ações de Taiwan é utilizado para avaliar o sistema inteligente proposto. Os resultados da avaliação indicam que a rede neural considerando tanto os fatores quantitativos como qualitativos sobresale a rede neural considerando apenas os fatores quantitativos tanto na clareza dos pontos de compra-venda como no desempenho de compra-venda. Palavras-chave Mercado de ações Previsão Sistema de apoio à decisão Redes neurais artificiais Redes neurais difusas Algoritmos genéticos abertos em sobreposição Autor correspondente. Tel. 886 2 27712171 Copyright 2001 Elsevier Science B. V. Todos os direitos reservados. Os cookies são usados ​​por este site. Para obter mais informações, visite a página de cookies. Copyright 2016 Elsevier B. V. ou seus licenciadores ou contribuintes. ScienceDirect é uma marca registrada de Elsevier B. V. Outros usuários também viram estes artigos McDonald s de Justin Bieber, de Dion Friedland, presidente, Magnum Funds Imagine McDonald s acaba de sair com um hambúrguer de baixo teor de gordura que você e seus filhos adoram. Burger King novo hambúrguer sem gordura, por outro lado, é seco e sem gosto, produzindo gemidos no banco de trás. Então, sentindo uma tendência aqui, você sai correndo e compra 5.000 no valor de ações do McDonald e vende 5 mil do Burger King. O que você acabou de fazer é tornar-se um investidor neutro do mercado. Há muitas estratégias de hedging que oferecem algum grau de neutralidade de mercado, mas equilibrar investimentos entre posições longas e curtas cuidadosamente pesquisadas, uma abordagem que eu chamo de negociação de ações de longo / curto prazo neutra no mercado é verdadeiramente neutra no mercado. Tomando o McDonald s-Burger King exemplo, se o mercado sobe, tanto o seu McDonald s e posições Burger King vai subir de preço, mas McDonald s deve subir mais desde a sua análise está correta e é finalmente reconhecido por outros investidores. Assim, o lucro de sua posição do McDonald s mais do que compensar a perda de sua posição curta no Burger King. Como um bônus, você receberá um desconto de seu corretor em sua posição curta (normalmente a taxa de juros livre de risco). Os gestores de fundos de hedge de capital de longo / curto prazo neutros em termos de mercado fazem dezenas de investimentos como este, escolhendo ações que eles acreditam serem suficientemente equilibradas para manter a carteira protegida de um mercado severo. Normalmente, eles se certificam de que os cestos de investimentos longos e curtos são beta neutros. Beta é a medida da volatilidade de um estoque em relação ao mercado. Um estoque com um beta de 1 movimentos historicamente em sincronia com o mercado, enquanto um estoque com um maior beta tende a ser mais volátil do que o mercado e um estoque com um menor beta pode esperar subir e cair mais lentamente do que o mercado. Para adicionado podem comprar quantidades iguais do dólar de investimentos longos e curtos, fazendo a carteira dólar neutro. Finalmente, muitos praticantes de negociação de ações de longo / curto prazo neutra no mercado equilibram seus longos e shorts no mesmo setor ou indústria. Por ser sector neutro. Eles evitam o risco de oscilações de mercado que afetam algumas indústrias ou setores de forma diferente do que outros e, assim, perder dinheiro quando longo um estoque em um setor que de repente mergulha e curto outro em um setor que permanece plana ou sobe. Na verdade, o que os gerentes tentam fazer sendo neutros, neutros e neutros do setor torna seus portfólios mais previsíveis eliminando todo risco sistemático ou de mercado. Mantendo carteiras equilibradas, então, é uma parte óbvia do mercado neutro negociação de ações long / short, especialmente quando se tenta manter uma carteira constante dólar neutro. Isso pode envolver uma enorme quantidade de compra e venda e, portanto, um dos riscos ou variáveis ​​nesta estratégia é a capacidade do gestor de fundos (e do seu corretor) para executar comércios eficientemente, bem como para manter os custos de corretagem de comer fora o Lucros. Os gestores de fundos também devem negociar em ações muito líquidas, geralmente ações que têm opções escritas sobre eles, indicando um alto nível de volume diário, a fim de garantir que eles podem obter rapidamente dentro e fora das posições. A principal variável, no entanto, ea chave para o sucesso desta estratégia é a capacidade do gestor do fundo para selecionar uma cesta de ações longas que terá um desempenho melhor do que a cesta de shorts. Se o longo não superar os shorts que é, se a sua avaliação sobre McDonald s borda no desenvolvimento de produtos que se traduzem em melhor valor de ações está errado, então não importa quão neutra do mercado é o seu portfólio, ele não vai gerar retornos significativos. A maioria dos mercados neutros, fundos de ações long / short usar análise quantitativa para auxiliar na coleta de ações. Isso envolve o estudo de padrões históricos de preços para projetar o quão bem um estoque irá realizar no futuro. Normalmente, essas ações receberão uma classificação de 1 a 5, com as ações classificadas em 1 e 2 esperadas para um desempenho melhor do que as classificadas em 4 e 5. Não é surpreendente que a análise quantitativa freqüentemente requer o auxílio de computadores de alta velocidade para avaliar rapidamente Padrões históricos, identificar suas relações com as tendências atuais e fornecer os rankings. Também envolve frequentemente negociações a curto prazo, uma vez que há mais precisão na medição histórica do impacto de um evento sobre os preços durante um período de vários dias do que a medição a longo prazo. De uso crescente para gestores de fundos que empregam esta estratégia são redes neurais, uma nova geração de inteligência artificial que simula os processos do cérebro. Capaz de realmente sobre este estoque hoje. Não só a leitura dos vários dados, redes neurais aprender a interpretá-los, pegando padrões complexos nos dados do indicador ea importância relativa de certos indicadores sobre ações particulares. Em resumo, através de sofisticados sistemas quantitativos que utilizam tecnologia como redes neurais, os gestores de fundos buscam otimizar suas ações e produzir um Índice de Sharpe mais elevado, ou taxa de retorno ajustada ao risco. Os fundos quantitativos foram recentemente alvo de cobertura mediática negativa após as graves perdas da Long Term Capital Management, Ltd., um fundo hedge norte-americano. A atenção negativa se concentrou no fato de que a Long Term Capital falhou apesar da magia técnica de sua equipe de gerenciamento, que incluía os vencedores do Prêmio Nobel Robert Merton e Myron Scholes, e apesar de sua pretensão de ser neutra no mercado. De fato, Long Term Capital não era neutro no mercado no sentido em que estou definindo o termo. Ao invés de equilibrar as posições acionárias longas e curtas, a Long Term Capital apostou em uma convergência de spreads entre vários setores de renda fixa, o que não é uma estratégia verdadeiramente neutra do mercado, pois os preços dos títulos podem divergir - e de fato o fizeram. Além disso, as perdas da Administração de Capital de Longo Prazo foram causadas pelo uso de uma quantidade extrema de alavancagem, até 30 vezes seu capital, o que é atípico de fundos de ações long / short de mercado neutros. Esses fundos, em geral, não alavancam mais do que três ou quatro vezes capital, com a maioria usando muito menos alavancagem do que isso. Embora a análise quantitativa seja o método mais comum para identificar posições longas e curtas óptimas, alguns gestores de fundos de hedge dependem de análises fundamentais, analisando sistematicamente indústrias e empresas para encontrar aquelas à beira de uma mudança positiva ou negativa. Uma estratégia conhecida como corresponde a seus investimentos longos e curtos um par de cada vez. Quando um gerente encontra uma empresa que é particularmente notável, ele procura um companheiro no lado curto que doesn t tem que ser uma empresa pouco atraente, tanto como um que é esperado para executar marginalmente mais pobres e, igualmente importante, que é mais provável que swing Da mesma forma em um mercado volátil (ou seja, um que tem o mesmo beta) e assim segurar contra perdas potenciais. Um exemplo perfeito é o McDonald s-Burger King emparelhamento discutido acima. O mesmo é verdadeiro ao procurarar por um fósforo longo a um candidato curto particularmente atraente. Derivando retorna a partir do diferencial de desempenho dentro do par, esta abordagem visa alcançar a consistência do retorno por ganhar lucros pequenos e estáveis ​​em muitas posições, ao invés de tentar grandes ganhos que podem acabar sendo perdas igualmente grandes. Esta tendência a ganhar ganhos pequenos e constantes caracteriza os fundos de ações long / short neutros de mercado em geral, resultando em retornos anuais de cerca de 10-12%, sem alavancagem. Para aumentar os retornos, alguns fundos recorrem à alavancagem. Esta é a compensação inerente com a estratégia de equilibrar os investimentos longos e curtos como uma salvaguarda contra o risco de mercado. Obviamente, não pode colher (sem alavancagem) os mesmos ganhos de um mercado de touro rujir como um gerente de crescimento agressivo, long-only. Mas o equilíbrio de negociação de ações long / short por gestores com forte capacidade de picking de ações pode fornecer desempenho consistentemente bom em qualquer mercado e até mesmo excel em um declínio do mercado. Que, no clima de investimento de hoje, é uma característica atraente para os investidores. Saiba mais sobre os Fundos de Hedge Veja este artigo em qualquer uma das seguintes línguas: Outros Artigos Por Dion Friedland, Presidente, Magnum Fundos: Negociação de redes neurais, Pessoas sérias unidas Jun 2007 Status: Rede Neural Trainer 389 Mensagens I ve had it. Estou começando este tópico para discutir especificidades de usar redes neurais. REGRAS: NÃO DESORDEM ESTE ROSQUE COM PERGUNTAS SEM PONTOS OU OBSERVAÇÕES ESSE ROSQUE É DISCUTIR CENÁRIOS VIABLES E IMPLEMENTA-OS JUNTOS. EU ESTOU PROCURANDO COMENTÁRIOS DE PESSOAS QUE ENCONTRAM UM OU MAIS DE ESTES CRITÉRIOS. SE VOCÊ NÃO ESTÁ CERTO OU APENAS QUER PEDIR ME ENVIE UMA MENSAGEM PRIVADA. TENHA UMA REDE NEURAL IMPLEMENTADA B) TENHA UMA EXPERIÊNCIA COM UMA REDE NEURAL C) TENHA UMA IDEIA INOVADORA DE COMO ESTRUTURAR AS ENTRADAS, SAÍDAS E CAMADAS OCULTAS PARA MELHORES RESULTADOS D) TENHA SUGESTÕES SOBRE COMO BALANÇAR AS REDES, NÚMERO E TIPO DE NEURONAS, PROPAGAÇÃO, ETC. Eu tenho atualmente integrado FANN com MT4 e sou capaz de alimentá-lo todas as entradas e saídas. Atualmente estou tentando otimizar uma distribuição de preços usada como uma entrada, bem como uma saída. Alguns resultados são bons, alguns não são. Estou à procura de ideias sobre como optimizar a rede para obter melhores resultados. Estou também a considerar a utilização de formação em cascata como que pode ser uma técnica mais viável e adaptável. Alguém tentou isso com o FANN Qual é a sua opinião sobre o que vou lançar o plugin MT4 FANN quando ele está em um estágio melhor. Dessa forma, todos nós podemos experimentar com ele e publicar os resultados aqui usando as mesmas ferramentas. Dois anos atrás, comecei a usar NN s para ver se eu poderia obter algo útil para a previsão de FOREX ou outros mercados, eu comprei dados intraday, EOD dados e começar a procurar este tipo de previsões: 1- Previsão A direção principal do preço durante o dia. Ou seja, se fechar será maior ou menor do que os preços de abertura ea volatilidade esperada para o dia, então eu poderia abrir uma posição diariamente com a direção e utilizar a volatilidade como lucro-alvo. 2- Prever apenas a ação do preço e obter algum preço de HLC para o dia seguinte 3- Inserindo a notícia como a entrada com alguns critérios isto é anúncios principais quando aconteceram o que era a reação do mercado (acima, nenhuns ou para baixo), preços de óleo, dow jones, etc. Fazendo isso você terá um monte de insumos e talvez melhores resultados surgem. Para mim os melhores resultados vieram desta forma, mas é muito tought trabalho para manter a criação deste tipo de datasheets e um monte de dados é necessário. Nunca se esqueça de normalizar (não-tendência) seus dados, verificar o uso de números negativos (se eles funcionam ou não com o seu mecanismo NN). Eu usei JOONE (joone - bom). Ter critérios definidos para treinamento, validação e testes reais. Pesos para treinamento, e tudo isso. Como um conselho, não use apenas indicadores técnicos (Stochs, RSI, MM, etc.). Eles não trabalham para mercados muito voláteis e previsão de curto prazo. Eu acho que a notícia sendo usada como indicadores de sentimento numérico (1,0, -1) e outros mercados como o petróleo, índices (dow jones, mercados europeus, mercados asina) e preços detrendidos, volatilidade do que você está estudando, pode resultar em what s Melhor para uma previsão NN. Eu não sou um programador, mas eu posso lidar com algumas coisas. Outro conselho é usar de 40-100 neurônios e usando funciotns sigmoid (em joone você tem algumas opções, outros NN s só oferecem sigmoids). Os conjuntos Trainig com menos de 500 linhas não são bons e não usam mais do que 1000 (os melhores resultados são encontrados quando são usados ​​dados mais recentes). 20 a 30 uso para validação e 5 -10 para teste real, estes números são a minha experiência não aconselhamento técnico. Espero que ajude, tenha sorte em seu julgamento. Para mim, os resultados foram muito fracos para considerar negociação usando NN s. Eu tenho outros métodos não mecânicos que me dão melhores resultados, então eu esqueci NN s, mas eu ouvi falar de resultados muito bons e as pessoas que não estão dispostos a compartilhar. Eu já tive. Estou começando este tópico para discutir especificidades de usar redes neurais. Obrigado por iniciar este tópico. Eu tenho usado o Neuroshell Day Trader nos últimos 3 anos para estoques (com dados eSignal). Eu tenho pensado em combinar redes neurais e fibo para negociação forex. Enquanto Neuroshell Day Trader é quase state-of-art, eu não tenho certeza sobre a capacidade de MT4 para redes neurais. Por favor, explique se MT4 pode lidar com complexos neurônios. Olhando para o sucesso do Fibo baseado em negociação em alguns dos tópicos em FF, combinando mesmo com Neural Networks poderia ser surpreendente. Você faria bem em tentar afastar-se da implementação típica e realmente tentar vir acima com dados diferentes para alimentar a rede do que preço justo. Eu posso ajudar um pouco aqui (este é o meu campo), mas primeiro eu sugiro que você pense sobre as seguintes idéias: - O que estou usando para treinar os meus perceptrons - É a ponderação inicial sobre os nós ideal ou posso fazer melhor - Quas saídas são Eu espero por - Posso usar valores derivados dos preços como insumos para desenhar uma imagem melhor - alto-fechar em uma barra alta, alta aberta em uma baixa - abrir-fechado em barra alta, abrir-fechar-abrir - Lentamente em alta, baixa-baixa para barra de baixa - Posso usá-los E preço juntos - Como vamos testar Certamente não em dados de metatrader Finalmente (grandes pontos de bônus e pesquisa de descoberta possível): - Pode explicar e contador , Drift conceito É mesmo possível Como você pode ver, eu estou sugerindo que você use uma representação das barras OHLC para treinar a rede sobre a ação do preço, em vez de preço. Eu tenho medo que eu não posso programar muito aqui com minha carga de trabalho agora, mas por favor pm me se você quiser mais esclarecimentos. By the way, os sistemas que estão sendo vendidos agora para milhares de dólares são muito mais simples e mais ingênuo do que o que estou sugerindo acima. E eles . Mas, em seguida, eu estou pensando tipo de cara que eu tive. Estou começando este tópico para discutir especificidades de usar redes neurais. REGRAS: NÃO DESORDEM ESTE ROSQUE COM PERGUNTAS SEM PONTOS OU OBSERVAÇÕES ESSE ROSQUE É DISCUTIR CENÁRIOS VIABLES E IMPLEMENTA-OS JUNTOS. EU ESTOU PROCURANDO COMENTÁRIOS DE PESSOAS QUE ENCONTRAM UM OU MAIS DE ESTES CRITÉRIOS. SE VOCÊ NÃO ESTÁ CERTO OU APENAS QUER PEDIR ME ENVIE UMA MENSAGEM PRIVADA. TENHA UMA REDE NEURAL IMPLEMENTADA B) TENHA UMA EXPERIÊNCIA COM UMA REDE NEURAL C) TENHA UMA IDEIA INOVADORA DE COMO ESTRUTURAR AS ENTRADAS, SAÍDAS E CAMADAS OCULTAS PARA MELHORES RESULTADOS D) TENHA SUGESTÕES SOBRE COMO BALANÇAR AS REDES, NÚMERO E TIPO DE NEURONAS, PROPAGAÇÃO, ETC. Eu tenho atualmente integrado FANN com MT4 e sou capaz de alimentá-lo todas as entradas e saídas. Atualmente estou tentando otimizar uma distribuição de preços usada como uma entrada, bem como uma saída. Alguns resultados são bons, alguns não são. Estou à procura de ideias sobre como optimizar a rede para obter melhores resultados. Estou também a considerar a utilização de formação em cascata como que pode ser uma técnica mais viável e adaptável. Alguém tentou isso com o FANN Qual é a sua opinião sobre o que vou lançar o plugin MT4 FANN quando ele está em um estágio melhor. Dessa forma, todos nós podemos experimentar com ele e publicar os resultados aqui usando as mesmas ferramentas. O NDT deu 40-50 taxa de vitória se combinado com um sistema como eASCtrend ou RMO (equis) sistemas. Isso também para as ações tendência regularmente após a volatilidade de seus futuros / opções. Usado sozinho, NDT teve resultados muito sombrios para mim. Eu não tive nenhuma experiência de Neuroshell com Forex Eu encontrei resultados semelhantes para Ensign Map (anteriormente chamado Pesavento Predictive Study) e Pyrapoints em ações e futuros. Novamente eu ve não tentei estes em FXCM feed forex livre de dados em Ensign. Cadastrado em julho 2006 Status: Membro 12 Posts Eu tenho usado Neuroshell com alguns add-ons, mas parece ser difícil obter uma melhor estratégia de negociação. Apenas 2 semanas um go eu comprei Noxa add-ons, parece muito divertido. Ele pode gerar mais rápido otimizar resultado, atualmente estou usando-o para o comércio de papel e alimentá-lo com dados MT4 e rever o sinal sobre o comércio real. Veja aqui alguns exemplos que eu apliquei usando pares de 15m EURUSD, 3 dias para treinamento / otimização (velas cinza), 2 dias para o comércio de papel (velas laranja) eo restante é sinal gerado durante o comércio real (velas verdes). No gráfico inferior é o patrimônio do sistema que é calculado com esta fórmula (Lucro Bruto) - (Perda Bruta) Lucro Posição Aberta. Eu começo minha conta inicial 500, 2 spread (para saída de entrada), objetivo de otimização: maximize (ganhador-perdedor) Lucro. Tenho visto algumas pessoas vendendo estratégia comercial / ea, mas com Neuroshell adicionar ons você pode construí-los por sua auto. Cheers, Arry Continue aprendendo. Aprendizagem antes do sucesso. Imagem anexa (clique para ampliar) Cadastrado em julho de 2006 Status: Membro 12 Posts Eu te dou aqui anexado e-book gratuito (um da minha coleção) que eu criei com base na minha própria experiência usando Neuroshell. Este e-livro pode útil para usuários de Neuroshell. Todos os comentários são apreciados. Tenho uma boa leitura, eu criei um modelo neural que preveja SOMETHING. after que a estratégia de negociação otimizada e desenvolvida com base no modelo NN. O sistema de negociação otimizado para dois meses e papel negociado para 1 semana aqui é algumas estatísticas ESTRATEGIA DE NEGOCIAÇÃO MA10-5.cht EURUSD M15.csv (EURUSD M15) Current 08.03.19 7:18:10 ESTATÍSTICAS Estatística de desempenho Todas as negociações Longo Somente Curto Somente Data de Início 08.03.11 6:15:00 PM Data de Término 08.03.18 6:00:00 PM Preço Inicial 1.5343 Preço Final 1.5788 Variação no Preço 0.0445 Variação Percentual no Preço 2.9 Variação Percentual Anual no Preço 132.5 Retorno sobre Negociações 2.7 2.7 0.0 Anual Retorno sobre as Operações 122,4 121,8 0,6 Retorno sobre a Conta 2,7 2,7 0,0 Retorno Anual 122,7 122,1 0,6 Lucro Líquido 0,0413 (413pips) 0,0411 0,0002 Lucro Bruto 0,0491 0,0489 0,0002 Perda Bruta 0,0078 0,0078 0,00 Rácio Lucro Bruto / Perda 6,29 6,27 0,00 Percentual de Operações Rentáveis ​​80,0 75,0 100,0 Número Negociações 5 4 1 Número Comércio Vencedor 4 3 1 Número Negociações Perdidas 1 1 0 Maior Lucro Comercial Vencedor 0,0242 0,0242 0,0002 Maior Perda Comercial Perdida 0,0078 0,0078 0,00 Lucro Comercial Médio 0,01 0,01 0,00 Lucro Comercial Médio Ganhador 0,01 0,02 0,00 Perda Perdida de Comércio Média 0,01 0,01 0,00 Relação Média Vitória / Média Perda 1,57 2,09 0,00 Máximo Consecutivo Vencedores 3 2 1 Máximo Consecutivo Perdedores 1 1 0 Média Troca Comercial 91 barras 114 barras 3 barras Média Vencimento Troca Comercial 110 barras 146 barras 3 barras Média Perdendo Comércio Espaço 16 bares 16 bares 0 bars Longo Comércio Espaço 262 barras 262 barras 3 barras Maior Vencimento Trocas comerciais 262 barras 262 barras 3 barras Maior perdendo Comércio Espaço 16 barras 16 barras 0 barras Maiores ações negociadas 1 1 1 Maior ganhando ações negociadas 1 1 1 Maior perdendo ações negociadas 1 1 0 Média de Ações Negociadas 1 1 1 Média de Ações Vencedoras Negociadas 1 1 1 Média de Ações Perdidas Negociadas 1 1 0 Comissões Pagadas 0.0015 0.0012 0.0003 Drawdown Máximo 0.0111 0.0111 0.0006 Drawdown Máximo de Abertura de Negociação 0.0072 0.0072 0.0006 Tamanho Requerido da Conta 1.5375 1.5375 1.5332 Imagem Anexa (clique para ampliar )