Tiefes neuronales Netzwerk auf Daten von zwei gleitenden Durchschnitten
Was passiert, wenn man eine einfache Volatilitätsausbruchsstrategie anwendet und das neuronale Netzwerk mit Daten aus zwei gleitenden Durchschnitten und der Preisposition relativ zu diesen als Filter speist?
- Sie können es an jedes beliebige Symbol und jeden beliebigen Zeitrahmen anpassen.
- Hohe Signalgenauigkeit.
- Bei Verwendung der im Terminal integrierten Optimierungskriterien ist das Risiko des Übertrainings hoch.
Auf Basis der oben genannten Bedingungen wurde ein automatisierter Anlageberater entwickelt. Dieser wurde anschließend auf dem GBPUSD-H1-Chart trainiert. Hier sind die Ergebnisse:
Sie können versuchen, den Experten selbst neu zu trainieren oder die Standardparameter für GBPUSD H1 zu verwenden: Laden Sie einen kostenlosen Expert Advisor herunter.
Um den Expert Advisor zu nutzen, müssen Sie den kostenlosen Indikator „Moving Average Cross Signal“ vom MQL Market herunterladen und dort speichern. Die Indikatordatei sollte sich im Ordner „Indicators/Market“ befinden.
Der Expert Advisor ist für das britische Pfund (GBPUSD) im H1-Zeitrahmen (1 Stunde) konfiguriert. Sie können ihn jedoch für jedes beliebige Symbol und jeden beliebigen Zeitrahmen verwenden, indem Sie die Parameter selbst anpassen.
So sehen die Transaktionen des Beraters aus
Schlussfolgerungen:
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Potenzielle Vielseitigkeit der Strategie. Durch die Verwendung einer einfachen Volatilitätsausbruchsstrategie in Verbindung mit Daten zweier gleitender Durchschnitte und der Kursposition relativ zu diesen lässt sich das Handelssystem an verschiedene Symbole und Zeitrahmen anpassen. Dies macht den Ansatz sehr flexibel und potenziell auf eine Vielzahl von Märkten anwendbar.
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Möglichkeit einer hohen Signalgenauigkeit. Die Einspeisung von gleitenden Durchschnitten und Kursdaten in ein neuronales Netzwerk kann die Qualität von Handelssignalen verbessern. Gleitende Durchschnitte helfen, Marktrauschen zu glätten und Trends hervorzuheben; ihre Kombination mit Volatilitätsanalysen kann die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Trades erhöhen.
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Das Problem der Überanpassung. Eine starke Überanpassung des Modells bei Verwendung der integrierten Optimierungskriterien des Terminals kann ein erheblicher Nachteil sein. Dies bedeutet, dass das Modell zwar bei historischen Daten gute Ergebnisse liefert, bei neuen Daten jedoch weniger konsistente Resultate erzielen kann, was Risiken im realen Handel birgt.
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Zusätzliche Konfiguration und Tests erforderlich. Obwohl der Expert Advisor laut Herstellerangaben mit jedem Symbol und Zeitrahmen kompatibel ist, erfordert seine erfolgreiche Nutzung eine sorgfältige Parameteranpassung und Tests auf den Zielmärkten. Die auf GBPUSD H1 erzielten Ergebnisse garantieren nicht die gleiche Wirksamkeit bei anderen Instrumenten.
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Abhängigkeit von den Marktbedingungen. Selbst ein optimal abgestimmtes Modell ist in ungünstigen Marktphasen (z. B. geringe Volatilität, Seitwärtsbewegungen oder plötzliche Trendwechsel) nicht vor Verlusten gefeit. Daher ist es wichtig, algorithmischen Handel mit einem soliden Risikomanagement zu kombinieren.
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Die Bedeutung externer Komponenten. Der Berater benötigt einen zusätzlichen Indikator („Moving Average Cross Signal“), der für seine korrekte Funktion unerlässlich ist. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die verwendeten Indikatoren aktuell sind und einwandfrei funktionieren.
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Risiken im automatisierten Handel. Automatisierte Systeme können Transaktionen ausführen, ohne externe Faktoren und Nachrichten zu berücksichtigen, was potenziell zu Verlusten führen kann. Es wird empfohlen, algorithmischen Handel mit Fundamentalanalyse und Marktbeobachtung zu kombinieren.
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Die Notwendigkeit einer individuellen Risikobewertung. Bevor Sie einen Berater auf echten Konten einsetzen, sollten Sie dessen Effektivität sorgfältig prüfen und dabei Ihre eigenen Handelsziele, Ihr Risikoniveau und die Marktmerkmale berücksichtigen.
