Forex ทำนาย อัลกอริทึม

การใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมในการพยากรณ์สภาวะทางการเงิน Burton ได้เสนอแนะว่าในหนังสือของเขา A Random Walk Down Wall Street (1973) นั้นการจับลิงปาเป้าที่หน้าหนังสือพิมพ์สามารถเลือกผลงานที่จะทำเช่นเดียวกับที่ได้รับการคัดเลือกอย่างพิถีพิถัน ผู้เชี่ยวชาญ ในขณะที่วิวัฒนาการอาจทำให้มนุษย์ไม่ฉลาดมากขึ้นในการหยิบหุ้นทฤษฎี Charles Darwins มีผลค่อนข้างมากเมื่อใช้โดยตรงมากขึ้น อัลกอริธึมทางพันธุกรรม (GAs) เป็นวิธีการแก้ปัญหา (หรือ heuristics) ที่เลียนแบบกระบวนการวิวัฒนาการตามธรรมชาติ ซึ่งแตกต่างจากเครือข่ายประสาทเทียม (ANN) ที่ออกแบบมาเพื่อทำหน้าที่เหมือนเซลล์ประสาทในสมองอัลกอริทึมเหล่านี้ใช้แนวความคิดในการคัดเลือกโดยธรรมชาติเพื่อหาแนวทางแก้ไขปัญหาที่ดีที่สุด ดังนั้นจึงมักใช้ GAs เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อปรับพารามิเตอร์เพื่อลดหรือเพิ่มการวัดความคิดเห็นบางส่วนซึ่งจะสามารถใช้งานได้อย่างอิสระหรือในการสร้าง ANN ในตลาดการเงิน ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมมักใช้เพื่อหาค่าผสมของพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดในกฎการซื้อขายและสามารถสร้างเป็นโมเดล ANN ออกแบบมาเพื่อรับหุ้นและระบุธุรกิจการค้า งานวิจัยหลายชิ้นแสดงให้เห็นว่าวิธีการเหล่านี้สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิภาพรวมทั้งอัลกอริทึมทางพันธุกรรม (Genetic Algorithms: Genesis of Stock Evaluation (2004) โดยพระรามและการประยุกต์ใช้อัลกอริธึมทางพันธุกรรมในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำเหมืองข้อมูลในตลาดหลักทรัพย์ (2004) โดยหลินจือวังจาง (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ANN ดูที่เครือข่ายประสาทเทียม: การคาดการณ์ผลกำไร) วิธีการทำงานของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมถูกสร้างโดยใช้เวกเตอร์ทางคณิตศาสตร์ซึ่งเป็นปริมาณที่มีทิศทางและขนาด พารามิเตอร์สำหรับกฎการซื้อขายแต่ละตัวจะแสดงด้วยเวกเตอร์แบบหนึ่งมิติที่สามารถคิดได้ว่าเป็นโครโมโซมในแง่ทางพันธุกรรม ในขณะเดียวกันค่าที่ใช้ในแต่ละพารามิเตอร์อาจถูกคิดว่าเป็นยีนซึ่งถูกปรับเปลี่ยนโดยใช้การคัดเลือกโดยธรรมชาติ ตัวอย่างเช่นกฎการซื้อขายอาจเกี่ยวข้องกับการใช้พารามิเตอร์เช่น Moving Average Convergence-Divergence (MACD) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ (Exponential Moving Average - EMA) และ Stochastics ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมจะป้อนค่าลงในพารามิเตอร์เหล่านี้โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุด เมื่อเวลาผ่านไปจะมีการนำเสนอการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ และผู้ที่สร้างผลกระทบที่พึงปรารถนาจะถูกเก็บรักษาไว้สำหรับคนรุ่นต่อไป มีสามประเภทของการดำเนินงานทางพันธุกรรมที่สามารถทำได้: Crossovers แสดงการทำสำเนาและการไขว้ทางชีวภาพที่เห็นในชีววิทยาโดยเด็กจะมีลักษณะบางอย่างของผู้ปกครอง การกลายพันธุ์เป็นตัวแทนของการกลายพันธุ์ทางชีววิทยาและใช้เพื่อรักษาความหลากหลายทางพันธุกรรมจากประชากรหนึ่งรุ่นต่อไปโดยการแนะนำการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ แบบสุ่ม การคัดเลือกเป็นขั้นตอนที่จีโนมแต่ละตัวได้รับการคัดเลือกจากประชากรสำหรับการเพาะพันธุ์ในภายหลัง (recombination หรือ crossover) สามตัวดำเนินการนี้จะใช้ในกระบวนการห้าขั้นตอน: เริ่มต้นประชากรแบบสุ่มโดยที่แต่ละโครโมโซมเป็น n-length โดย n เป็นจำนวนพารามิเตอร์ นั่นคือจำนวนพารามิเตอร์ที่สุ่มตั้งขึ้นโดยมีองค์ประกอบ n แต่ละรายการ เลือกโครโมโซมหรือพารามิเตอร์ที่เพิ่มผลที่พึงประสงค์ (สันนิษฐานว่ากำไรสุทธิ) ใช้ตัวดำเนินการผ่าเผยหรือครอสโอเวอร์กับพ่อแม่ที่เลือกและสร้างลูกหลาน รวมเอาลูกหลานและประชากรปัจจุบันเพื่อสร้างประชากรใหม่ด้วยตัวดำเนินการคัดเลือก ทำซ้ำขั้นตอนที่สองถึงสี่ เมื่อเวลาผ่านไปกระบวนการนี้จะส่งผลให้โครโมโซมที่ดีขึ้น (หรือพารามิเตอร์) เพื่อใช้ในกฎการซื้อขาย กระบวนการนี้จะสิ้นสุดลงเมื่อมีการพบเกณฑ์การหยุดซึ่งอาจรวมถึงเวลาทำงานการออกกำลังกายจำนวนรุ่นหรือเกณฑ์อื่น ๆ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ MACD อ่าน Trading the MACD Divergence) การใช้อัลกอริธึมทางพันธุกรรมในการซื้อขายขณะที่ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมถูกใช้โดยสถาบันการเงินในเชิงปริมาณ ผู้ค้ารายย่อยสามารถใช้พลังของอัลกอริทึมทางพันธุกรรมได้โดยไม่ใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูงโดยใช้ซอฟต์แวร์หลายชุดในตลาด โซลูชันเหล่านี้มีตั้งแต่แพคเกจซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อะโลนที่มุ่งสู่ตลาดการเงินไปยัง Microsoft Excel Add-ons ที่สามารถช่วยในการวิเคราะห์ได้มากยิ่งขึ้น เมื่อใช้แอพพลิเคชันเหล่านี้ผู้ค้าสามารถกำหนดชุดของพารามิเตอร์ที่เหมาะสมแล้วโดยใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมและชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ แอ็พพลิเคชันบางตัวสามารถเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ที่ใช้และค่าสำหรับพวกเขาในขณะที่คนอื่น ๆ มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพค่าสำหรับชุดของพารามิเตอร์ที่กำหนด (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่ได้รับจากโครงการเหล่านี้ดูที่ Power of Trades Program) เคล็ดลับและเคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพที่สำคัญการออกแบบระบบการซื้อขายรอบข้อมูลในอดีตแทนที่จะเป็นการระบุพฤติกรรมที่ทำซ้ำได้ถือเป็นความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับผู้ค้าที่ใช้ ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม ระบบการซื้อขายที่ใช้ GA ควรได้รับการทดสอบไปข้างหน้าบนกระดาษก่อนใช้งานจริง การเลือกพารามิเตอร์เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการและผู้ค้าควรหาค่าพารามิเตอร์ที่สัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงในราคาของการรักษาความปลอดภัยที่กำหนด ตัวอย่างเช่นลองใช้ตัวชี้วัดที่แตกต่างกันและดูว่ามีความสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงตลาดที่สำคัญหรือไม่ ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเป็นวิธีที่ไม่ซ้ำกันในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยการควบคุมพลังของธรรมชาติ เมื่อใช้วิธีการเหล่านี้ในการทำนายราคาหลักทรัพย์ผู้ค้าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกฎการซื้อขายโดยระบุค่าที่ดีที่สุดที่จะใช้สำหรับแต่ละพารามิเตอร์เพื่อความปลอดภัยที่กำหนด อย่างไรก็ตามอัลกอริทึมเหล่านี้ไม่ใช่ Holy Grail และผู้ค้าควรระมัดระวังในการเลือกพารามิเตอร์ที่ถูกต้องและไม่พอดีกับเส้นโค้ง (อ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตลาดตรวจสอบฟังตลาดไม่เกร็ดความรู้) ภาษีประเภทที่เรียกเก็บจากผลกำไรจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดอัตราส่วนหนี้สินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละบุคคล ประเภทของโครงสร้างการชดเชยที่ผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงมักจะใช้ในส่วนของการชดเชยที่เป็นผลการดำเนินงานตามระบบการค้าแบบลอจิสติกส์การคาดการณ์ล่วงหน้า FOREX ROBOT BINARY OPTIONS ตัวเลือกไบนารี ROBOT สัญญาณการซื้อขายหุ้นการทำกำไรของหุ่นยนต์ Forex Scalper Profit Processor หุ่นยนต์ EA เป็นเงื่อนไขหลายตลาดจริง หุ่นยนต์: แนวโน้มไม่ใช่แนวโน้ม, ระเหยและไม่ระเหย ซื้อขายสกุลเงินคู่ทั้งหมด 50-100 เทรดต่อวัน กำไร 250 ต่อเดือน ด้วย Forex Robot Scalper ที่ซับซ้อนนี้คุณจะได้รับผลกำไรที่มั่นคง ความปลอดภัยสูงสำหรับบัญชี สำหรับผู้เริ่มต้น forex หรือ traders ขั้นสูงเช่นกัน ตัวบ่งชี้ Forex สัญญาณ 3D - สัญญาณ Forex รุ่นใหม่ใหม่ที่มีคุณภาพสูงระดับพรีเมียมตัวบ่งชี้สัญญาณ 3D-Forex ตัวบ่งชี้อัตราแลกเปลี่ยนจะขึ้นอยู่กับเครือข่ายการวิเคราะห์เครือข่ายประสาทเทียมในมิติข้อมูล 3 มิติและสร้างสถิติการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่เชื่อถือได้และมีความน่าเชื่อถือทางสถิติในแบบเรียลไทม์ สัญญาณใช้งานง่ายง่ายต่อการใช้งานและรักษาอัตราค่าบริการที่โดดเด่น 500 pips avg. กำไรต่อเดือน ตัวบ่งชี้สัญญาณดัชนีตัวเลือกไบนารี 60 วินาที (ใช้ Metatrader based) 90 รายวันชนะ - อัตรา 100 สัญญาณต่อวัน 100 กำไรต่อ 1 ชั่วโมง Non-Repainting ใช้งานง่ายทำงานร่วมกับโบรกเกอร์สินทรัพย์ใด ๆ ตรวจสอบความถูกต้องด้วยบัญชีซื้อขายหลักทรัพย์จริง ขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมเครือข่ายประสาทขั้นสูง มีการทดสอบกับโบรกเกอร์ตัวเลือกไบนารีกว่า 200 รายและมีกำไรสูงอย่างสม่ำเสมอ ตัวเลือกไบต์ Trader อัตโนมัติ 300 กำไรต่อเดือน 100 Binary Auto Trader สำหรับโบรกเกอร์ที่อิงตาม Metarader เช่น Market Liqudity Core, NoaFX, GDMFX, GoMarkets, Grandcapital, WForex และอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมเครือข่ายประสาทเทียม การป้องกันบัญชีและระบบบริหารความเสี่ยงในตัว 300 กำไรต่อเดือน 100 การค้าต่อวัน 100 ตัวเลือกไบนารีอัตโนมัติตัวเลือกสำหรับหุ่นยนต์บนเว็บการค้า 60 วินาทีและ 30 วินาทีตัวเลือกไบนารี มีระบบป้องกันเงินฝากในตัวระบบการจัดการเงิน ดำเนินธุรกิจการค้าโดยอัตโนมัติไปยังบัญชีโบรกเกอร์ที่เชื่อมโยง 1500 FOR 1 YEAR SUBSCRIPTION กำลังมองหาสัญญาณตัวเลือกไบนารีที่ให้ผลกำไรและ Autotraders มีสัญญาณบอกตำแหน่งที่ไม่ตรงกันซึ่งทำให้คุณประสบความสำเร็จ ตัวบ่งชี้ตัวบ่งชี้ไบนารี (Metatrader 5 based) 90 รายวันชนะ - อัตรา 50 สัญญาณต่อวัน Non-Repainting ทำงานกับโบรกเกอร์ใดก็ได้ อิงเครือข่ายประสาทเทียม ตัวบ่งชี้สัญญาณดัชนีตัวเลือกไบนารี 60 วินาที (ใช้ NinjaTrader) 90 ชนะทุกวันเชื่อถือได้และชนะสัญญาณการซื้อขาย 70 สัญญาณต่อวัน Non-Repainting Super accuracy ใช้งานง่าย, ทำงานร่วมกับโบรกเกอร์, สินทรัพย์ใดก็ได้ ประสานกับตัวเลือกไบนารีใด ๆ platfrom อิงเครือข่ายประสาทเทียม ตัวบ่งชี้ไบนารีตัวเลือกการทำนายและการซื้อขายสำหรับ Metatrader สร้าง 90 สัญญาณการซื้อขายที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ Non-Repainting ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมของโครงข่ายประสาทเทียม ใช้ได้กับโบรกเกอร์และระยะเวลาใด ๆ สามารถส่งการแจ้งเตือนไปยังโทรศัพท์มือถือได้แล้วส่งสัญญาณการซื้อขาย 10 และ 15 นาทีตัวเลือกไบนารีตัวบ่งชี้สัญญาณทางการค้าสำหรับ Metatrader (MT4) 83 รายวันชนะอัตรา 30 สัญญาณการซื้อขายวัน 100 ไม่ REPAINTING 100 เชื่อถือตัวบ่งชี้สัญญาณ Binary Options (BO) จะแนะนำให้คุณเมื่อโอกาสทางการค้าที่มีคุณภาพสูงเกิดขึ้น แสดงกำไรที่มีเสถียรภาพสูง ผ่อนคลายในขณะที่ IQ Option Trade Copier Plugin เป็นตัวแทนจำหน่ายของคุณ IQ Option Trade Copier คัดลอกธุรกิจการค้าจาก Metatrader ไปยัง IQ Option Platform ของคุณโดยตรง อัตโนมัติกลยุทธ์ที่มีกำไรใด ๆ และช่วยให้การค้ากับนักบินอัตโนมัติเต็มรูปแบบ สำเนาธุรกิจการค้าได้ทันทีและเชื่อถือได้ เครื่องถ่ายเอกสารทางการค้าแบบไบนารีตัวเลือก คัดลอกธุรกิจการค้าจาก Metatrader ไปยัง Binary Options Platform ของคุณโดยตรงและดำเนินธุรกิจการค้าในบัญชีโบรกเกอร์ของคุณ ด่วน น่าเชื่อถือ สร้างกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้โดยอัตโนมัติและอนุญาตให้ทำการค้ากับนักบินอัตโนมัติได้โดยตรงจาก Metatrader ตัวบ่งชี้ทำนายการทำงานของระบบประสาทเครือข่ายสำหรับ Metatrader สร้าง 90 สัญญาณการซื้อขายที่ถูกต้อง ทำกำไรได้สูงสุด 250 ครั้งต่อเดือนคาดการณ์ราคาสูงปิดต่ำราคาและทิศทางการเคลื่อนไหวของราคา 100 Non-Repainting ทำงานได้กับคู่สกุลเงินใด ๆ กรอบเวลาใด ๆ เป็นหุ่นยนต์ที่ดีที่สุด scalping forex ที่คุณสามารถใช้และสามารถเติบโตได้แม้แต่น้อยที่สุดของบัญชีการค้าลงบัญชีใหญ่ในเวลารวดเร็วมากโดยคุณไม่ต้องยกนิ้วมือ Forex Scraper อีเอวิเคราะห์ตลาด Forex สำหรับคุณในการค้นหารายการที่ดีที่สุดและ จุดทางออก 250 รายต่อเดือน การเบิกจ่ายสูงสุด 3.5. การซื้อขายอัตโนมัติ 100 ครั้ง หุ่นยนต์ซื้อขาย forex อัจฉริยะ (หุ่นยนต์ forex หรือ EA) สำหรับ Metatrader ตามโครงข่ายประสาทเทียมและอัลกอริทึมทางพันธุกรรม หุ่นยนต์การเรียนรู้ด้วยตนเองและการปรับปรุงตนเองเปิดตำแหน่งที่มีความน่าจะเป็น 90 แห่งความสำเร็จ Metatrader - โบรกเกอร์ Interactive Trader Copier Bridge เป็นโปรแกรมสำหรับต่อ Workstation (TWS) ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถทำการค้าด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติจาก Metatrader (MT4, MT5) อัตโนมัติกลยุทธ์ของคุณสำหรับการซื้อขายผ่านโบรกเกอร์แบบโต้ตอบ 300 กำไรต่อเดือน การเบิกจ่ายสูงสุด 90 ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ 90 ราย การซื้อขายอัตโนมัติ 100 ครั้ง หุ่นยนต์ซื้อขาย forex อัจฉริยะ (หุ่นยนต์ forex หรือ EA) สำหรับ Metatrader ตามโครงข่ายประสาทเทียม Forex Robot Scalper แสดงจำนวนการซื้อขายต่อวันโดยมีการสูญเสียน้อยที่สุด ตัวเลือกไบนารี Dukascopy หุ่นยนต์ 50 การค้าต่อวัน 100 ตัวเลือกไบนารีตัวเลือกอัตโนมัติสำหรับหุ่นยนต์นายหน้า Dukascopy 60 วินาทีและ 15 นาทีตัวเลือกไบนารี มีการป้องกันเงินฝากในระบบการบริหารความเสี่ยง 75-90 Win-rate 1500 FOR 1 YEAR SUBSCRIPTION การทำสำเนาของ Coptrader Nadex Trade Copier จาก MT4 ไปยัง Nadex Trading Platform ของคุณโดยตรงและดำเนินธุรกิจการค้า ด่วน น่าเชื่อถือ ช่วยให้สามารถทดสอบและดำเนินกลยุทธ์ทางการค้าใด ๆ และดำเนินการกับนักบินอัตโนมัติได้โดยตรงจาก Metatrader ทำงานได้กับเนื้อหาใด ๆ Nadex Trading Robot เป็นซอฟต์แวร์การซื้อขายอัตโนมัติที่ออกแบบมาเพื่อการค้าโดยมี Nadex Binary Options 100 การค้าต่อวัน 100 ระบบอัตโนมัติมีการป้องกันเงินฝากในตัวระบบการจัดการเงิน ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ความเสี่ยงต่ำของเครือข่ายประสาทเทียม 1500 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 ปีสัญญาณ Nadex และตัวบ่งชี้การคาดการณ์ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับการทำกำไรโดยใช้ Nadex Binary Options 90 สัญญาณ ITM Nadex 50 สัญญาณต่อวัน สร้างรายได้ที่สม่ำเสมอด้วยตัวบ่งชี้สัญญาณ Nadex ที่ดีที่สุดและน่าเชื่อถือที่สุด ตัวบ่งชี้การทำนาย Bitcoin 90 ตัวที่แม่นยำสำหรับ Metatrader โดยใช้อัลกอริธึม Neural Networks สร้างการคาดการณ์การสตรีมแบบเรียลไทม์และสัญญาณการซื้อขาย ตัวบ่งชี้ไม่ทาสี ทำนายราคาทิศทางการเคลื่อนไหวของราคาตรวจจับจุดพลิกผัน IQ Option Robot จัดการตัวเลือกไบนารี 100 โดยอัตโนมัติ 75-90 อัตรารายวันรายวัน 50-100 อัตราการเทรดต่อวัน ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมเครือข่ายประสาทเทียม Intelligent IQ Option Robot สร้างสัญญาณโดยอัตโนมัติขนาดการตั้งค่าล็อตมีระบบป้องกันบัญชี คัดลอกการซื้อขายได้อย่างคล่องตัวและเชื่อถือได้ระหว่างคอมพิวเตอร์เครื่องอื่นผ่านทางอินเทอร์เน็ตทั่วโลกและระหว่าง MT4 Terminals ต่างๆที่ทำงานบนคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวกัน ใช้งานได้กับทุกแพลตฟอร์ม MT4 กับโบรกเกอร์ Forex คัดลอกคำสั่งซื้อทุกประเภท ได้มีการพัฒนา Gold Trading Robot สำหรับ GOLD 1H และ SILVER 1H 360 รายได้ต่อเดือน การเบิกจ่ายสูงสุด การซื้อขายอัตโนมัติ 100 ครั้ง กลยุทธ์ระยะยาว คำสั่งซื้อแต่ละรายการได้รับการป้องกันโดย Stop Loss และ Take Profit การตั้งค่าที่เหมาะสมที่สุด 90 ถูกต้อง สร้างสัญญาณการซื้อขายสตรีมแบบเรียลไทม์ มีการติดตั้งสตรีมข้อมูลฟีดข้อมูลสดไว้สำหรับกรอบเวลาทั้งหมด คาดการณ์ราคาทิศทางการเคลื่อนไหวราคาแนวโน้มสร้างสัญญาณการซื้อขาย ไม่จำเป็นต้องติดตั้ง สัญญาณใหม่จะถูกส่งแบบไดนามิกไปยังแผนภูมิแบบเรียลไทม์ 260 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 เดือนการคาดการณ์ราคาและการซื้อขายสัญญาณเรียลไทม์แบบเรียลไทม์แบบเรียลไทม์ 90 อย่างถูกต้อง รับประกัน 300 แผ่นในแต่ละเดือน ไม่ทาสีแบบ Dased บนอัลกอริทึมเครือข่ายประสาทเทียม ระบบทำนายโฟเร็กออนไลน์แบบอัตโนมัติบนเว็บสำหรับอุปกรณ์เดสก์ท็อปและมือถือ 260 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 เดือน 95 ถูกต้อง ราคาคาดการณ์ทิศทางการเคลื่อนไหวของราคาแนวโน้มสร้างสัญญาณ buysell Non-repainting สร้างสัญญาณการซื้อขายสตรีมแบบเรียลไทม์ มีการติดตั้งสตรีมข้อมูลฟีดข้อมูลสดแล้ว อินเทอร์เฟซ Web-based สำหรับเดสก์ท็อปและอุปกรณ์เคลื่อนที่ 260 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 เดือนการสูญเสียผู้กู้ Trader Robot (EA) 100 จะทำการซ่อมแซมบัญชี forex ของคุณโดยอัตโนมัติและกู้คืนตำแหน่งที่เสียไปของคุณจะช่วยลดและขจัดปัญหาการค้าที่เสียไปของคุณ เพียงวางการค้าของคุณและ Robot การกู้คืนความเสียหายของเราจะทำส่วนที่เหลือให้กับคุณ ไบนารีตัวเลือกการค้า Copier Bridge คัดลอกการค้าที่ชนะการซื้อขายไบนารีตัวเลือกสัญญาณระหว่างแพลตฟอร์มไบนารีตัวเลือก เชื่อถือได้ทันที 100 โดยอัตโนมัติรองรับขนาดล็อตแบบคงที่, ขนาดล็อตแบบไดนามิก, martingale คัดลอกธุรกิจการค้าจากกลยุทธ์การทำกำไรของผู้ค้ามืออาชีพและสร้างรายได้ 75-80 รายวันชนะอัตรา 200 สัญญาณต่อวัน สัญญาณการซื้อขายสตรีมมิ่งแบบเรียลไทม์ คู่สกุลเงินใด ๆ ที่หมดอายุ อิงเครือข่ายประสาทเทียม อินเทอร์เฟซ Web-based ไม่จำเป็นต้องติดตั้ง สัญญาณใหม่จะถูกส่งแบบไดนามิกไปยังแผนภูมิแบบเรียลไทม์ 260 สำหรับการสมัครสมาชิก 1 เดือน Forex Scalper หลายสกุลเงิน EA เป็น 100 หุ่นยนต์ซื้อขายอัตโนมัติสามารถเลือกการค้าที่ดีที่สุดจาก 28 สัญลักษณ์ ใช้กลยุทธ์ที่มีความเสี่ยงต่ำ มั่นใจว่าธุรกิจการค้าได้รับการป้อนข้อมูลในเวลาที่ดีที่สุด ทำการซื้อขายซื้อในราคาที่ต่ำกว่าและขายได้ในราคาที่สูงขึ้น คัดลอกสัญญาณการซื้อขายที่ทำกำไรได้จากเครือข่ายสังคมที่ใหญ่ที่สุดสำหรับผู้ค้า เข้าร่วมชุมชนทั่วโลกของผู้ค้าหาไอเดียที่คุณชอบและคัดลอกแนวความคิดและสัญญาณที่ดีที่สุดไปยังบัญชีการค้าของคุณโดยตรงและทำกำไรได้ด้วยเครื่องมือเครื่องคิดเลขสัญญาณ Tradingview ของเราขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมของลอคโครอนในระบบการซื้อขาย FOREX โดยใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเพื่อสร้างกลยุทธ์การซื้อขาย FOREX Trading ที่มีกำไร อัลกอริทึมทางพันธุกรรมในโครงข่ายประสาทเทียมซอฟท์แวร์เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการคำนวณทางพันธุกรรมโดยใช้ Forex trading ตัวอย่างนี้ใช้แนวคิดและแนวคิดของบทความก่อน ๆ ดังนั้นโปรดอ่านอัลกอริธึมพันธุกรรมเครือข่ายประสาทเทียมในระบบการซื้อขาย FOREX ก่อน แต่ก็ไม่จำเป็น เกี่ยวกับข้อความนี้ก่อนอื่นโปรดอ่านข้อจำกัดความรับผิดชอบ นี่คือตัวอย่างของการใช้ฟังก์ชันการทำงานของอัลกอริธึมทางพันธุกรรมของ Cortex Neural Networks Software ไม่ใช่ตัวอย่างของวิธีการทำกำไรจากการซื้อขาย ฉันไม่ใช่คุณครูของฉันและฉันไม่ควรเป็นผู้รับผิดชอบต่อความสูญเสียของคุณ Cortex Neural Networks Software มีเครือข่ายประสาทในนั้นและ FFBP ที่เรากล่าวถึงก่อนเป็นเพียงวิธีหนึ่งในการเลือกกลยุทธ์การซื้อขายแบบเทรด มันเป็นเทคนิคที่ดีมีประสิทธิภาพและเมื่อใช้อย่างถูกต้องมาก promicing อย่างไรก็ตามมีปัญหา - เพื่อสอนเครือข่ายประสาทเทียม เราจำเป็นต้องทราบผลลัพธ์ที่ต้องการ มันค่อนข้างง่ายที่จะทำเมื่อเราทำประมาณค่าเราเพียงแค่ใช้ค่าที่แท้จริงของฟังก์ชันเพราะเรารู้ว่ามันควรจะเป็น เมื่อเราทำโครงข่ายประสาทเทียม เราใช้เทคนิค (อธิบายไว้ในบทความก่อนหน้านี้) ในการสอนเครือข่ายประสาทเทียมเกี่ยวกับประวัติศาสตร์อีกครั้งหนึ่งถ้าเราคาดการณ์ว่าเป็นอัตราแลกเปลี่ยนที่เรารู้ (ในระหว่างการฝึกอบรม) ว่าทำนายถูกต้องอย่างไร อย่างไรก็ตามเมื่อเรากำลังสร้างระบบการซื้อขายเราไม่มีความคิดว่าการตัดสินใจทางการค้าที่ถูกต้องคือแม้ว่าเราจะรู้อัตราแลกเปลี่ยนแล้ว แต่ในความเป็นจริงเรามีกลยุทธ์การซื้อขายแบบเทรดหลายอย่างที่เราสามารถใช้ได้ตลอดเวลาและ เราควรจะหาข้อมูลที่ดีที่สุดได้อย่างไรเราควรให้อาหารเท่าที่ต้องการจากกระดาษคำนวณของเราหรือไม่ถ้าคุณทำตามบทความก่อนหน้านี้ของเราคุณรู้ว่าเราโกงเพื่อรับมือกับปัญหานี้ เราได้สอนเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อทำาการทำนายอัตราแลกเปลี่ยน (หรือตัวบ่งชี้อัตราแลกเปลี่ยน) และใช้การคาดการณ์นี้เพื่อทำาการซื้อขาย จากนั้นนอกเครือข่าย Neural Network ของโปรแกรมเราได้ตัดสินใจว่า Neural Network เป็นระบบที่ดีที่สุด อัลกอริทึมทางพันธุกรรมสามารถจัดการกับปัญหานี้ได้โดยตรงพวกเขาสามารถแก้ปัญหาตามที่ระบุไว้ได้โดยหาสัญญาณการซื้อขายที่ดีที่สุด ในบทความนี้เราจะใช้ Cortex Neural Networks Software เพื่อสร้างโปรแกรมดังกล่าว การใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมได้รับการพัฒนาเป็นอย่างดีและมีความหลากหลายมาก ถ้าคุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับเรื่องนี้ขอแนะนำให้คุณใช้วิกิพีเดียเนื่องจากบทความนี้เป็นเพียงสิ่งที่ Cortex Neural Networks Software สามารถทำได้ มีซอฟต์แวร์ Cortex Neural Networks เราสามารถสร้างเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ข้อมูลบางอย่างเช่นค่าของตัวบ่งชี้และสร้างผลลัพธ์บางอย่างเช่นสัญญาณการซื้อขาย (ซื้อซื้อขาย) ค้างไว้และหยุดการสูญเสียระดับผลกำไรสำหรับตำแหน่งที่จะเปิด แน่นอนว่าถ้าเราให้น้ำหนักของเครือข่ายนี้เป็นแบบสุ่มผลการซื้อขายจะแย่มาก อย่างไรก็ตามสมมติว่าเราได้สร้างโหลดังกล่าวขึ้น จากนั้นเราสามารถทดสอบประสิทธิภาพของแต่ละคนได้และเลือกสิ่งที่ดีที่สุดผู้ชนะ นี่เป็นรุ่นแรกของ NNS หากต้องการดำเนินการต่อในยุคที่สองเราต้องอนุญาตให้ผู้ชนะของเราสร้าง แต่เพื่อหลีกเลี่ยงการทำสำเนาเดียวกันให้เพิ่มเสียงสุ่มบางอย่างลงในน้ำหนักที่ลดลง ในรุ่นที่สองเรามีผู้ชนะรุ่นแรกและสำเนาไม่สมบูรณ์ (mutated) ของเรา ให้ทำการทดสอบอีกครั้ง เราจะมีผู้ชนะคนอื่นซึ่งดีกว่าเครือข่ายประสาทเทียมอื่น ๆ ในรุ่นนี้ และอื่น ๆ เราเพียงแค่อนุญาตให้ผู้ชนะพันธุ์และกำจัดผู้แพ้เช่นเดียวกับวิวัฒนาการในชีวิตจริงและเราจะได้รับ Neural Network ที่ดีที่สุดของเรา ไม่มีความรู้ใด ๆ เกี่ยวกับระบบการค้า (ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม) ควรเป็นเช่น อัลกอริทึมทางพันธุกรรมของเครือข่ายประสาทเทียม: ตัวอย่าง 0 นี่เป็นตัวอย่างขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมตัวแรก และง่ายมาก เราจะเดินผ่านมันทีละขั้นตอนเพื่อเรียนรู้เทคนิคทั้งหมดที่ตัวอย่างต่อไปนี้จะใช้ โค้ดมีความคิดเห็นแบบอินไลน์ดังนั้นให้เน้นเฉพาะช่วงเวลาสำคัญ ขั้นแรกเราได้สร้างเครือข่ายประสาทขึ้น ใช้น้ำหนักแบบสุ่มและยังไม่ได้สอน จากนั้นในวัฏจักรที่เราทำ 14 สำเนาของมันโดยใช้การรั่วไหล MUTATIONNN ฟังก์ชั่นนี้จะทำสำเนาของเครือข่าย Neural Network เพิ่มค่าสุ่มจาก 0 เป็น (ในกรณีของเรา) 0.1 สำหรับน้ำหนักทั้งหมด เราจัดการกับ NNN 15 อันที่เกิดขึ้นในอาร์เรย์เราสามารถทำมันได้เนื่องจากหมายเลขอ้างอิงเป็นจำนวนเต็มเท่านั้น เหตุผลที่เราใช้ 15 NNs ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการซื้อขาย: ซอร์ฟแวร์ Cortex Neural Networks สามารถทำกราฟได้ถึง 15 บรรทัดพร้อมกัน เราสามารถใช้วิธีการต่างๆในการทดสอบ อันดับแรกเราสามารถใช้ชุดการเรียนรู้ทั้งหมดได้ในครั้งเดียว ประการที่สองเราสามารถทดสอบในคำพูด 12000 resords (จาก 100000) และเดินผ่านชุดการเรียนรู้ตั้งแต่ต้นจนจบ ซึ่งจะทำให้ learnigs แตกต่างกันไปเนื่องจากเราจะค้นหาเครือข่าย Neural Network ที่ทำกำไรได้จากข้อมูลที่ได้รับไม่เฉพาะในชุดข้อมูลทั้งหมด วิธีที่สองสามารถทำให้เราเกิดปัญหาได้หากข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงตั้งแต่ต้นจนจบ เครือข่ายจะมีวิวัฒนาการได้รับความสามารถในการซื้อขายเมื่อสิ้นสุดชุดข้อมูลและสูญเสียความสามารถในการซื้อขายตั้งแต่เริ่มต้น ในการแก้ปัญหานี้เราจะสุ่มเก็บบันทึก 12000 ชิ้นจากข้อมูลและป้อนข้อมูลไปยังเครือข่ายประสาทเทียม เป็นเพียงวงจรที่ไม่มีที่สิ้นสุดเนื่องจากรอบ 100000 จะไม่เกิดขึ้นที่ความเร็วของเรา ด้านล่างเราเพิ่มเด็ก 1 คนสำหรับแต่ละเครือข่ายโดยมีน้ำหนักแตกต่างกันเล็กน้อย ทราบว่า 0.1 สำหรับการกลายพันธุ์ tange ไม่ได้เป็นทางเลือกเดียวที่เป็นเรื่องของความเป็นจริงแม้พารามิเตอร์นี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม NNs ที่สร้างขึ้นใหม่จะถูกเพิ่มหลังจากที่มีอยู่ 15 วิธีนี้เรามี 30 NN ในอาร์เรย์ 15 เก่าและ 15 ใหม่ จากนั้นเราจะทำรอบทดสอบต่อไปและจะฆ่าผู้แพ้จากทั้งสองรุ่น เมื่อต้องการทำแบบทดสอบเราจะใช้เครือข่ายประสาทเทียมกับข้อมูลของเราเพื่อสร้างผลลัพธ์และเรียกฟังก์ชันทดสอบซึ่งใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อจำลองการซื้อขาย ผลของการซื้อขายถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดซึ่ง NNs จะดีที่สุด เราใช้ช่วงเวลาของระเบียน nLearn จาก nStart ไปที่ nStart nLearn โดยที่ nStart เป็นจุดสุ่มภายในชุดการเรียนรู้ โค้ดด้านล่างเป็นเคล็ดลับ เหตุผลที่เราใช้ก็เพื่อแสดงให้เห็นถึงความจริงที่ว่าขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมสามารถสร้างขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม แต่ก็ไม่จำเป็นต้องเป็นคำแนะนำที่ดีที่สุดและยังแนะนำว่าเราสามารถปรับปรุงผลการดำเนินงานได้ถ้าเราอนุมานถึงข้อ จำกัด บางอย่างในกระบวนการเรียนรู้ เป็นไปได้ว่าระบบการซื้อขายของเราทำงานได้ดีในธุรกิจการค้าที่ยาวนานและไม่ค่อยดีในระยะสั้นหรือในทางกลับกัน ถ้าพูดยาวธุรกิจการค้าที่ดีมากนี้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมอาจจะชนะแม้จะมีการสูญเสียขนาดใหญ่ในธุรกิจการค้าระยะสั้น เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้เราจะกำหนดน้ำหนักให้กับธุรกิจการค้าระยะยาวในธุรกิจคี่และธุรกิจในระยะเวลาสั้น ๆ นี่เป็นเพียงตัวอย่างไม่มีการรับประกันใด ๆ ว่าจะปรับปรุงบางอย่าง เพิ่มเติมเกี่ยวกับด้านล่างในการอภิปรายเกี่ยวกับการแก้ไข เทคนิคคุณ dont ต้องทำหรือสามารถทำให้แตกต่างกัน เพิ่มกำไรลงในแถวที่เรียง มันจะส่งกลับตำแหน่งแทรกแล้วเราจะใช้ตำแหน่งนี้เพื่อเพิ่มเครือข่ายประสาทการจัดการการเรียนรู้และการทดสอบผลกำไรให้อาร์เรย์ที่ไม่เรียงลำดับ ตอนนี้เรามีข้อมูลสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมในปัจจุบันที่ดัชนีอาร์เรย์เช่นเดียวกับผลกำไรของมัน ความคิดคือการมาถึงอาร์เรย์ของ NNs เรียงตามความสามารถในการทำกำไร เป็นแถวเรียงตามกำไรเพื่อลบ 12 เครือข่ายที่มีกำไรน้อยกว่าเราก็ต้องลบ NNs 0 ถึง 14 การตัดสินใจซื้อขายขึ้นอยู่กับมูลค่าของสัญญาณเครือข่ายประสาทจากมุมมองนี้โปรแกรมจะเหมือนกับตัวอย่างจาก บทความก่อนหน้า กลยุทธ์การซื้อขาย FOREX: การอภิปรายตัวอย่างที่ 0 ก่อนอื่นให้ลองดูที่แผนภูมิ แผนภูมิแรกสำหรับกำไรระหว่างการทำซ้ำครั้งแรกไม่ดีเท่าที่ควร แต่เครือข่ายประสาทจะสูญเสียเงิน (ภาพ evolution00gen0.png ถูกคัดลอกหลังจากทำซ้ำครั้งแรกจากโฟลเดอร์ภาพ): ภาพสำหรับกำไรในรอบ 15 ดีกว่าบางครั้ง อัลกอริทึมทางพันธุกรรมสามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว: อย่างไรก็ตามสังเกตความอิ่มตัวบนเส้นโค้งกำไร เป็นที่น่าสนใจนอกจากนี้ยังมองไปที่วิธีการที่ผลกำไรของแต่ละคนมีการเปลี่ยนแปลงการเก็บไว้ในใจจำนวนโค้งที่พูด 3 ไม่ได้เสมอสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมเดียวกัน ขณะที่พวกเขากำลังเกิดและถูกยกเลิกตลอดเวลา: นอกจากนี้โปรดสังเกตว่าระบบการซื้อขายแบบอัตโนมัติของ forex เล็กน้อยมีประสิทธิภาพต่ำในธุรกิจค้าระยะสั้นและดีกว่าใน longs ซึ่งอาจหรือไม่เกี่ยวข้องกับข้อเท็จจริงที่ว่าเงินดอลลาร์ลดลงเมื่อเทียบกับ ยูโรในช่วงเวลาดังกล่าว นอกจากนี้ยังอาจมีบางสิ่งที่เกี่ยวข้องกับพารามิเตอร์ของตัวบ่งชี้ของเรา (บางทีเราต้องมีระยะเวลาที่แตกต่างกันสำหรับกางเกงขาสั้น) หรือตัวชี้วัดที่เลือก นี่คือประวัติหลังจากรอบ 92 และ 248: แปลกใจของเราขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมล้มเหลวอย่างสมบูรณ์ ช่วยให้เราลองหาสาเหตุและวิธีช่วยสถานการณ์ ประการแรกไม่ใช่แต่ละรุ่นควรจะดีกว่า previuos หนึ่งคำตอบคือไม่อย่างน้อยไม่อยู่ในรูปแบบที่เราใช้ ถ้าเราเอาชุดการเรียนรู้ทั้งหมดมาพร้อมกันและใช้ซ้ำเพื่อสอน NNs ของเราแล้วก็จะดีขึ้นในแต่ละรุ่น แต่เราได้สุ่มตัวอย่างเอาไว้ (12000 ระเบียนในเวลา) และใช้ข้อมูลเหล่านี้ คำถามสองข้อ: เหตุใดระบบจึงล้มเหลวในการสุ่มตัวอย่างชุดการเรียนรู้และทำไมเราถึงใช้ชุดการเรียนรู้ทั้งชุด? เพื่อตอบคำถามที่สองฉันไม่ NNs ทำอย่างมาก - เกี่ยวกับชุดการเรียนรู้ และพวกเขาล้มเหลวในการตั้งค่าการทดสอบด้วยเหตุผลเดียวกันกับความล้มเหลวเมื่อเราใช้การเรียนรู้ของ FFPB เพื่อให้แตกต่างกัน NNs ของเราได้รับการดูแลที่เกินจริงพวกเขาได้เรียนรู้วิธีที่จะอยู่รอดในสภาพแวดล้อมที่พวกเขาเคยชิน แต่ไม่ใช่อยู่ข้างนอก สิ่งนี้เกิดขึ้นในธรรมชาติ วิธีการที่เราเอามาแทนมีจุดมุ่งหมายเพื่อชดเชยให้โดยบังคับให้ NN ดำเนินการได้ดีในส่วนที่สุ่มใด ๆ ของชุดข้อมูลดังนั้นหวังว่าพวกเขาก็สามารถดำเนินการกับชุดทดสอบที่ไม่คุ้นเคย แต่ล้มเหลวทั้งในการทดสอบและในชุดการเรียนรู้ ลองจินตนาการถึงสัตว์ที่อาศัยอยู่ในทะเลทราย ดวงอาทิตย์มากไม่มีหิมะเลย นี่เป็น metafor สำหรับการขยายตลาดเนื่องจากข้อมูล NN ของเรามีบทบาทต่อสิ่งแวดล้อม สัตว์ได้เรียนรู้ที่จะอยู่ในทะเลทราย ลองจินตนาการถึงสัตว์ที่อาศัยอยู่ในสภาพอากาศหนาวเย็น หิมะและไม่มีแดดเลย ดีพวกเขาปรับ อย่างไรก็ตามในการทดสอบของเราเราสุ่มวาง NN ของเราในทะเลทรายในหิมะในน้ำบนต้นไม้ โดยการนำเสนอข้อมูลที่แตกต่างกัน (สุ่มเพิ่มขึ้น, ลดลง, แบน) สัตว์ตาย หรือแตกต่างไปจากนี้เราเลือกเครือข่ายประสาทเทียมที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลแบบสุ่ม 1 ซึ่งกล่าวว่าเป็นตลาดที่เพิ่มขึ้น จากนั้นเราก็นำเสนอข้อมูลผู้โชคดีและลูกหลานของพวกเขา NN ดำเนินการได้ไม่ดีนักเราเอานักแสดงที่เก่งที่สุดคนหนึ่งซึ่งอาจเป็นเด็กคนหนึ่งซึ่งกลายพันธุ์ซึ่งสูญเสียความสามารถในการค้าขายในตลาดที่สูงขึ้น แต่ก็มีความสามารถในการรับมือกับการล้มลงได้ จากนั้นเรากลับมาที่โต๊ะอีกครั้งและเราก็ได้นักแสดงที่ดีที่สุด - แต่ที่ดีที่สุดในหมู่นักแสดงที่ไม่ดี เราไม่ได้ให้โอกาสที่จะกลายเป็นสากลของเราได้ มีเทคนิคที่ช่วยให้อัลกอริธึมทางพันธุกรรมสามารถเรียนรู้ข้อมูลใหม่ ๆ ได้โดยไม่ต้องสูญเสียสมรรถนะของข้อมูลเก่า (หลังจากสัตว์ทุกตัวสามารถอยู่ในช่วงหน้าร้อนและฤดูหนาวได้ดังนั้นวิวัฒนาการจึงสามารถจัดการกับการเปลี่ยนแปลงซ้ำได้) เราอาจพูดถึงเทคนิคเหล่านี้ในภายหลังแม้ว่าบทความนี้จะเกี่ยวกับการใช้ Cortex Neural Networks Software มากกว่าเกี่ยวกับการสร้างระบบการซื้อขายอัตโนมัติแบบอัตโนมัติที่ประสบความสำเร็จ อัลกอริทึมทางพันธุกรรมของเครือข่ายประสาทเทียม: ตัวอย่างที่ 1 ตอนนี้ถึงเวลาแล้วที่จะพูดถึงการแก้ไข อัลกอริทึมทางพันธุกรรมที่เราสร้างขึ้นในขั้นตอนก่อนหน้านี้มีสองข้อบกพร่องที่สำคัญ อันดับแรกมันล้มเหลวในการค้ากับกำไร ไม่เป็นไรเราสามารถลองใช้ระบบที่ได้รับการฝึกฝนมาบ้างแล้ว (เป็นเรื่องที่ทำกำไรได้ตั้งแต่เริ่มต้น) ข้อบกพร่องที่สองเป็นเรื่องที่รุนแรงมากขึ้น: เราไม่มีทางควบคุมสิ่งต่างๆที่ระบบนี้ทำ ตัวอย่างเช่นอาจเรียนรู้ที่จะทำกำไรได้ แต่ต้องเสียเงินมาก เป็นความจริงที่รู้จักกันดีว่าในชีวิตจริงวิวัฒนาการสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ได้มากกว่าหนึ่งพารามิเตอร์พร้อมกัน ตัวอย่างเช่นเราสามารถหาสัตว์ที่สามารถวิ่งได้เร็วและทนทานต่อความหนาวเย็น ทำไมไม่ลองทำเช่นเดียวกันในระบบการซื้อขายอัตโนมัติของเรา forex นั่นคือเมื่อเราใช้การแก้ไขซึ่งเป็นอะไร แต่ชุดของการลงโทษเพิ่มเติม สมมติว่าระบบของเราทำงานกับการเบิก 0.5 ในขณะที่เราต้องการยืนยันให้เป็น 0 ถึง 0.3 ช่วงเวลา เพื่อบอกระบบที่ทำผิดพลาดเราจะลดกำไร (หนึ่งที่ใช้ในการกำหนดอัลกอริทึมทางพันธุกรรมที่ได้รับรางวัล) ในระดับที่เป็นสัดส่วนกับขนาดของ DD จากนั้นขั้นตอนการวิวัฒนาการจะดูแลส่วนที่เหลือ มีปัจจัยอื่น ๆ อีกเล็กน้อยที่เราต้องการพิจารณา: เราอาจต้องการมีการดำเนินการซื้อและขายที่เท่ากันหรือน้อยกว่านี้เราต้องการมีผลการดำเนินงานที่ทำกำไรได้มากขึ้นและจากความล้มเหลวเราอาจต้องการทำแผนภูมิกำไร เป็นเส้นตรงและอื่น ๆ ใน evolution01.tsc เราใช้ชุดการแก้ไขที่เรียบง่าย ก่อนอื่นเราใช้ตัวเลขจำนวนมากสำหรับค่าการแก้ไขเริ่มต้น เราคูณค่าให้เล็กลง (ปกติระหว่าง 0 ถึง 1) ขึ้นอยู่กับการลงโทษที่เราต้องการใช้ จากนั้นเราจะเพิ่มผลกำไรให้กับการแก้ไขนี้ ดังนั้นผลกำไรจึงได้รับการแก้ไขเพื่อให้สอดคล้องกับเกณฑ์อื่น ๆ ของเรา จากนั้นเราจะใช้ผลการค้นหาผู้ชนะเครือข่ายประสาทเทียม กลยุทธ์การซื้อขาย FOREX: การอภิปรายตัวอย่าง 1 ตัวอย่างที่ 1 ทำงานได้ดีกว่าตัวอย่างที่ 0 ในช่วง 100 รอบแรกได้เรียนรู้เป็นอย่างมากและแผนภูมิกำไรดูมั่นใจ อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับในตัวอย่างที่ 0 ธุรกิจการค้าระยะยาวทำกำไรได้มากขึ้นซึ่งอาจหมายความว่ามีปัญหาในแนวทางของเรา อย่างไรก็ตามระบบพบความสมดุลระหว่างสองเงื่อนไขที่ขัดแย้งกัน: มีพลวัตในเชิงบวกบางอย่างทั้งในชุดการเรียนรู้และที่สำคัญกว่าในชุดทดสอบ สำหรับการเรียนรู้เพิ่มเติมในวัฏจักรที่ 278 เราจะเห็นได้ว่าระบบของเราได้รับการฝึกฝนมาเป็นอย่างดี ก็หมายความว่าเรายังคงมีความคืบหน้าในการเรียนรู้ชุด: แต่ชุดทดสอบแสดงจุดอ่อน: นี่เป็นปัญหาที่พบบ่อยเกี่ยวกับ NNS: เมื่อเราสอนในชุดการเรียนรู้จะเรียนรู้ที่จะจัดการกับมันและบางครั้งก็เรียนรู้ได้ดี - เพื่อ ปริญญาเมื่อสูญเสียประสิทธิภาพในชุดทดสอบ เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าวเราใช้โซลูชันแบบดั้งเดิม: เรายังคงมองหาเครือข่ายประสาทเทียม ที่ทำงานได้ดีที่สุดในชุดทดสอบและบันทึกไว้เขียนทับดีที่สุดก่อนหน้านี้ทุกครั้งที่ถึงจุดสูงสุดใหม่ นี่เป็นวิธีเดียวกับที่เราใช้ในการฝึกอบรม FFBP ยกเว้นเวลานี้เราต้องทำเอง (เพิ่มโค้ดที่ค้นหาเครือข่ายประสาทเทียมที่ดีที่สุดในชุดทดสอบและเรียก SAVENN หรือส่งออกน้ำหนักของเครือข่ายประสาทไปยัง ไฟล์). ด้วยวิธีนี้เมื่อคุณหยุดการฝึกอบรมคุณจะมีนักแสดงที่ดีที่สุดใน TESTING SET ที่บันทึกไว้และรอคุณอยู่ โปรดทราบด้วยว่าไม่ใช่แม็กซ์ กำไรที่คุณได้รับหลัง แต่ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดดังนั้นให้ลองใช้การแก้ไขเมื่อมองหานักแสดงที่ดีที่สุดในชุดทดสอบ ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมสำหรับการวิเคราะห์ทางเทคนิคของ FOREX: ตอนนี้หลังจากที่คุณได้รับรางวัล Neural Network แล้ว คุณสามารถทำตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ในบทความก่อนหน้าเพื่อส่งออกน้ำหนักของเครือข่ายประสาทเทียมนั้น แล้วนำไปใช้ในแพลตฟอร์มการซื้อขายแบบเรียลไทม์เช่น Meta Trader, Trade Station เป็นต้น หรือคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่วิธีอื่น ๆ ในการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายประสาทเทียม ไม่เหมือนอัลกอริทึม FFBP ที่นี่คุณจะได้รับ avay จากการใช้ชุดการเรียนรู้และการทดสอบและย้ายการเรียนรู้ตามลำดับ ดาวน์โหลด Cortex Order Cortex ดูราคาการมองเห็นรายการเป็นสิ่งที่สำคัญมากสำหรับเว็บไซต์นี้ หากคุณต้องการโปรดเชื่อมโยงไปยัง URL นี้วิธีการทำงานเป้าหมายหลักของการคาดการณ์ของ Forex คือการให้การคาดการณ์คุณภาพของ FOREX ทุกวันและภายในวันที่มีคุณภาพสูงภายในวัน คุณจะได้รับการคาดการณ์สกุลเงินในรูปแบบ tablegraphics โดยพิจารณาจากช่วงเวลา 5 ช่วงเวลา (5 และ 15 นาที 1 ชั่วโมง 1 วันและ 1 เดือน) พร้อมกับสัญญาณ buysell ที่เหมาะสม Forex-Forecasting ใช้อัลกอริทึมการคาดคะเนที่ได้รับการพัฒนาขึ้นสำหรับการคาดการณ์สต็อกและเหมาะสำหรับตลาด Forex คุณสามารถเข้าใช้บริการของเราได้สองวิธี: ออนไลน์ทางเว็บไซต์ของเรา เมื่อคุณสร้างบัญชีแล้วคุณจะได้รับสิทธิ์เข้าถึงแผงควบคุมและเครื่องมือที่เรานำเสนอ ใช้ซอฟต์แวร์ที่คุณชื่นชอบเช่น Metastock, Metatrader และอื่น ๆ คุณจะต้องดาวน์โหลดและติดตั้งปลั๊กอิน Forex-Forecasting จากนั้นคุณสามารถใช้การคาดคะเนของเราร่วมกับสูตรและขั้นตอนการซื้อขายที่คุณใช้อยู่แล้ว แนวความคิด: แนวโน้มของสกุลเงินหลายรูปแบบมีโครงสร้างคลื่น (หรือไม่ใช่เป็นระยะ ๆ และสั่น) นี้สามารถแสดงทางคณิตศาสตร์เป็นชุดของจำนวนของฮาร์โมนิกับที่ไม่รู้จักการเปลี่ยนแปลงความถี่และแนวโน้ม amplitudes ดังนั้นข้อมูลเกี่ยวกับ harmonics เหล่านี้มีประโยชน์มากสำหรับทั้งการคาดการณ์แบบอนุกรมเวลา (การคาดการณ์ราคาในตลาด) และการสนับสนุนการตัดสินใจ (คำแนะนำ buysell) อย่างไรก็ตามวิธีการวิเคราะห์แบบธรรมดาไม่สามารถใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์ของพารามิเตอร์แปรผันได้ เราได้พัฒนาวิธีการคาดการณ์พิเศษสำหรับชุดข้อมูลทางเศรษฐกิจที่อิงกับเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมและเป็นเอกลักษณ์ของเรา จุดศูนย์กลางของวิธีการของเราคือการสลายตัวของส่วนประกอบของเทรนด์และส่วนประกอบของชุดข้อมูลแบบเวลาด้วยตัวกรองแบบดิจิตอล เทคนิคการปรับตัวแบบพิเศษนี้ขึ้นอยู่กับระบบเครือข่ายประสาทใช้เพื่อปรับปรุงรูปแบบของเราและตรวจสอบวันที่เมื่อชุดราคาในช่วงเวลาเปลี่ยนคุณสมบัติ (ความรู้ของเรา) ในทางตรงกันข้ามกับวิธีการอื่น ๆ เทคนิคของเราสามารถระบุแนวโน้มในระยะยาวและการสั่นด้วยความถี่ที่เปลี่ยนแปลงไปในขณะที่ให้ผลลัพธ์ที่สะดวกมากขึ้นกว่าตัวอย่างเช่นการวิเคราะห์ฟูริเยร์ IEEE International Workshop การจัดซื้อข้อมูลอัจฉริยะและระบบคอมพิวเตอร์ขั้นสูง: เทคโนโลยีและการประยุกต์ใช้ 6-8 กันยายน 2550 ณ เมืองดอร์ทมุนด์ประเทศเยอรมนีการประชุมเศรษฐกิจอาเซียนครั้งที่ 58, ชิคาโก, อิลลินอยส์, 7-10 ตุลาคม 2547