Einsatz neuronaler Netze im Handel - Seite 6
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Standardindikatoren sind eine verlässliche Basis für erfolgreiches Handeln. Empfohlen.
Ich frage nicht, wie man sie verwendet, sondern gebe Beispiele.
Ich frage nicht, wie man sie benutzt, sondern gebe Beispiele.
Zum Beispiel einer der Oszillatoren.
Welches ist Ihnen lieber? Schauen Sie es sich genauer an. Schauen Sie es sich auf verschiedenen TFs an. In den allermeisten Fällen geben sie eine eindeutige Antwort auf die Frage "Wie geht es weiter?".
Sie sehen, es bedeutet, dass erfolgreiches Handeln nicht nur von den Indikatoren selbst abhängt, sondern auch von ihrer richtigen Anwendung... Und es bedeutet, dass, wenn ich Abhängigkeiten finden kann, ein neuronales Netz sie auch finden wird (vielleicht sogar einige eigene Muster). Richtig?
Zum Beispiel einer der Oszillatoren.
Welches ist Ihnen lieber? Schauen Sie es sich genauer an. Schauen Sie es sich auf verschiedenen TFs an. In den allermeisten Fällen werden sie eine eindeutige Antwort auf Ihre Frage "Wie geht es weiter?
Ich bevorzuge den Macd.
Ja, aber zuerst müssen Sie es selbst herausfinden und dann dem Netz beibringen. Genauso wie Sie Ihrem Sohn das Wissen beibringen, das Sie sich angeeignet haben, anstatt ihn im Wald zurückzulassen und darauf zu vertrauen, dass er selbst herausfindet, was zu tun ist und wie es geht.
Das ist verständlich. Aber das ist nicht das, was ich meine. Was zählt, ist nicht der "Erfahrungsaustausch", sondern das Ergebnis. Heute habe ich mit dem gleichzeitigen Training von 28 Währungspaaren begonnen. 4 Stunden später habe ich 218779 Punkte Gewinn gemacht (einschließlich Spreads pro Handel), während das durchschnittliche Verhältnis von gewinnbringenden zu verlustbringenden Geschäften 2,12461 betrug. Jede Stunde ändert sich die Stichprobe, ein neuer Balken wird hinzugefügt und der älteste wird gelöscht; die Tiefe der gesamten Stichprobe beträgt 1 Jahr. Das Netz hat also, wenn auch auf der Grundlage historischer Daten, Abhängigkeiten gefunden, allerdings nur die Preise am Eingang.
Das ist verständlich. Aber das ist nicht das, was ich meine. Die Hauptsache ist nicht der "Erfahrungsaustausch", sondern das Ergebnis. Heute habe ich ein gleichzeitiges Training mit 28 Währungspaaren begonnen. In 4 Stunden hat ihr Gesamtgewinn 218779 Punkte erreicht (unter Berücksichtigung der Spreads pro Handel), während das durchschnittliche Verhältnis von gewinnbringenden zu verlustbringenden Geschäften 2,12461 beträgt. Jede Stunde ändert sich die Stichprobe, ein neuer Balken wird hinzugefügt und der älteste wird gelöscht; die Tiefe der gesamten Stichprobe beträgt 1 Jahr. Das Netz hat also auf der Grundlage historischer Daten Abhängigkeiten gefunden, auch wenn nur Preise eingegeben werden.
Das Netz hat also, obwohl es auf historischen Daten basiert, Abhängigkeiten gefunden, wobei nur die Preise als Input dienen.
Passen. Den Backtest zu beobachten ist genauso sinnlos wie die Handelsstatistiken des Onkels eines Fremden. Nur der Stürmer. Warum sich etwas vormachen?
So weit, so gut, alles ist schön und rosig. Aber ich werde noch ein wenig warten, die Lernkurve ist zu langsam. Und wenn es zu akzeptablen Ergebnissen kommt, werde ich eine Demo vorführen, ohne dass ich etwas dafür tun muss. Ich habe ein Problem mit dem Auswendiglernen, aber ich habe es noch nicht gelöst. Das bedeutet, dass es 1010 Gewichte pro Paar gibt. Nachzüglerpaare im Training erben einmal pro Stunde die Gewichte des profitabelsten Paares. Nach der Vererbung der Gewichte nimmt die Profitabilität natürlich ab, tendiert aber zu den Werten des Elternpaares. Für den Moment habe ich diesen Algorithmus eingestellt.