"Bir Sosyal Teknoloji Girişimi Kurmak, Bölüm I: MetaTrader 5 Sinyallerinizi Tweetleyin" makalesi için tartışma

 

Yeni makale Bir Sosyal Teknoloji Girişimi Kurmak, Bölüm I: MetaTrader 5 Sinyallerinizi Tweetleyin yayınlandı:

Bugün, EA'larınızın alım satım sinyallerini tweetleyebilmeniz için bir MetaTrader 5 terminalini Twitter ile nasıl bağlayacağınızı öğreneceğiz. PHP'de RESTful web servisine dayalı bir Sosyal Karar Destek Sistemi geliştiriyoruz. Bu fikir, bilgisayar destekli alım satım adı verilen belirli bir otomatik alım satım anlayışından gelmektedir. İnsan yatırımcılarının bilişsel yeteneklerinin, aksi takdirde Expert Advisor'lar tarafından otomatik olarak piyasaya sürülecek olan alım satım sinyallerini filtrelemesini istiyoruz.

Bu makale, bir MetaTrader 5 terminalini harici bir web servisi ile nasıl iletişim kurabileceğinizi pratik bir örnek üzerinden göstermeyi amaçlamaktadır. Bir Expert Advisor tarafından oluşturulan alım satım sinyallerini tweetliyoruz.

Bu fikir, bilgisayar destekli alım satım adı verilen belirli bir otomatik alım satım anlayışından gelmektedir. Özetle, XXI yüzyılın bilgisayarları bilişsel yeteneklere sahip değildir, ancak bilgi işlemede ve veri yürütmede çok iyidirler. Öyleyse neden karar vermek için insan beynini filtre olarak kullanan bilgisayar sistemleri inşa etmiyoruz? Bu yaklaşım, İnsan tabanlı hesaplama (HBC) paradigmasından esinlenmiştir, dolayısıyla karar verici algoritmaları kodlamak yerine karar destek araçları oluşturmaya odaklanır.

Başlangıçta EA'larım tarafından üretilen alım satım sinyalleriyle bir RSS beslemesi oluşturmayı düşündüm (orta veya uzun vadeli bir alım satım sisteminin altında olduğu varsayılıyor, bu fikir otomatik scalping sistemleri için geçerli değil). Yeme erişimi olan bir insan, robotik sinyallerimi piyasaya sürmeden hemen önce o anın koşullarına göre doğrulamalıdır. Ancak kısa süre sonra her şeyin daha sosyal olabileceğini fark ettim ve kendi kendime düşündüm, 'Neden alım satım sinyallerimi Twitter'da yayınlamıyorum?' Bu, beni bu Sosyal Karar Destek Sistemini geliştirmeye yöneltti.

Şekil 1. SDSS Mimarisi

Şekil 1. SDSS Mimarisi

Bu arada, FX alım satımı ile ilgili bir teknoloji girişimi kurmayı planlıyorsanız bu makale fikir edinmenize yardımcı olabilir. SDSS'ye dayalı ticari bir SaaS (Hizmet olarak Yazılım) oluşturmak için teknik bir kılavuz olarak görülebilir.

Yazar: Jordi Bassaganas

 

Pek çok harika makale var ve MQL5 Platformu, harika ticaret stratejileri oluşturmak için ihtiyaç duyulan her şeye ve çok daha fazlasına sahip.

Bunu FX ticareti için bir yol olarak görüyorsunuz Ben bunu küresel bir piyasa istihbarat ağı olarak görüyorum Platformda eksik olan tek şey "Doğal Dil Programlama Entegrasyonu" ve yazılı dillerin işlenmesini hızlandırmak için "Büyük Veri".

[Silindi]  
wehsnim:

Pek çok harika makale var ve MQL5 Platformu, harika ticaret stratejileri oluşturmak için ihtiyaç duyulan her şeye ve çok daha fazlasına sahip.

Bunu FX ticareti için bir yol olarak görüyorsunuz, ben bunu küresel bir piyasa istihbarat ağı olarak görüyorum, Platformda eksik olan tek şey "Doğal Dil Programlama Entegrasyonu" ve yazılı dillerin işlenmesini hızlandırmak için "Büyük Veri".

Yorumunuz için teşekkür ederim! Bu makalenin ana fikri, robotik ticaretin bazı yatırımcıları tamamen tatmin etmeyebileceğidir. Sizin durumunuz buysa, diğer bazı yaklaşımları(karar destek araçları) düşünebilirsiniz.

Örneğin, MetaTrader 5'in gücünü, alım satım sinyalleri hakkında karar verebilecek uzmanlardan oluşan bir insan kitlesiyle birleştirebilir ve ardından elde edilen bilgiyi analiz edebilirsiniz. Çözümlerden biri, uzmanların gözlemlerini bir web ontolojisinde yakalamaktır.

Bu konuda tavsiye edilen bir okuma Roger Penroe'nun "The Emperor's_New_Mind" kitabıdır -> http://en.wikipedia.org/wiki/The_Emperor's_New_Mind

 
laplacianlab:

Yorumunuz için teşekkür ederiz! Bu makalenin ana fikri, robotik ticaretin bazı yatırımcıları tamamen tatmin etmeyebileceğidir. Sizin durumunuz buysa, diğer bazı yaklaşımları(karar destek araçları) düşünebilirsiniz.

Örneğin, MetaTrader 5'in gücünü, alım satım sinyalleri hakkında karar verebilecek uzmanlardan oluşan bir insan kitlesiyle birleştirebilir ve ardından elde edilen bilgiyi analiz edebilirsiniz. Çözümlerden biri, uzmanların gözlemlerini bir web ontolojisinde yakalamaktır.

Bu konuda tavsiye edilen bir okuma Roger Penroe'nun "The Emperor's_New_Mind" kitabıdır -> http://en.wikipedia.org/wiki/The_Emperor's_New_Mind

Konuşan bir kişiyi veya hatta bir SEC raporunu ölçmek için Doğal Dil ile birlikte Destek Vektörlerini kullanmak ve dünya çapında küresel hareketi yorumlamak için kullanılabilecek merkezi olmayan veya merkezi bir konuma güncellenen ilişkili Piyasa hareketleriyle birlikte veri çıkışı yapmak makul ve burada gördüğüm şey, test senaryoları için birden fazla model elde etmek için doğru yönde bir hareket. Doğru yoldasınız, iyi çalışmaya devam edin ve iş modelinize gelince, işe yarayacağını düşünüyorum ..
[Silindi]  
wehsnim:
Konuşan bir kişiyi veya hatta bir SEC raporunu ölçmek için Doğal Dil ile birlikte Destek Vektörlerini kullanmak ve dünya çapında küresel hareketi yorumlamak için kullanılabilecek merkezi olmayan veya merkezi bir konuma güncellenen ilişkili Piyasa hareketleriyle birlikte veri çıkışı yapmak makul ve burada gördüğüm şey, test senaryoları için birden fazla model elde etmek için doğru yönde bir hareket. Doğru yoldasınız, iyi çalışmaya devam edin ve iş modelinize gelince, işe yarayacağını düşünüyorum ..

İyi noktaya değindin! Destek Vektörlerine aşina değilim, bu nedenle şu anda bu SDSS'de nasıl kullanılabileceklerini çok iyi anlayamıyorum.

"Doğal Dil Programlama Entegrasyonu" problemi ile ilgili olarak, önce bilgiyi bir web ontolojisinde (RDF'ler veya OWL ile) yakalayarak ve daha sonra Wikipedia'nın -> http://dbpedia.org/snorql/ gibi "Doğal Dil" sorgularını gerçekleştirmek için bir SPARQL uç noktası yayınlayarak çözülebilir.

Bu arada, bu konuyla ilgili Büyük Kamu Verileriyle Kalabalık Davranışını Tahmin Etmek başlıklı ilginç bir kaynak daha var

 
laplacianlab:

İyi bir noktaya değindin! Destek Vektörlerine aşina değilim, bu nedenle şu anda bu SDSS'de nasıl kullanılabileceklerini çok iyi anlayamıyorum.

"Doğal Dil Programlama Entegrasyonu" problemi ile ilgili olarak, önce bilgiyi bir web ontolojisinde (RDF'ler veya OWL ile) yakalayarak ve daha sonra Wikipedia'nın -> http://dbpedia.org/snorql/ gibi "Doğal Dil" sorgularını gerçekleştirmek için bir SPARQL uç noktası yayınlayarak çözülebilir.

Bu arada, bu konuyla ilgili olarak Büyük Kamu Verileriyle Kalabalık Davranışının Tahmin Ed ilmesi başlıklı ilginç bir kaynak daha var

Yazınızı tekrar okudum, nereye varmaya çalıştığınızı çok iyi anlıyorum... :)
 
Bir robot istiyorum.