Estratégias De Negociação Mecânica

No espírito de dar durante esta Temporada Festiva. Estamos dando o nosso novo serviço 2017 Bear Subscription Market para 50 off (normalmente 197pa) do que realmente vale a pena (e vale a pena o investimento com o que recentemente apareceu em nossos radares de negociação mecânica). Clique na imagem de assinatura do Bear Market à direita. O que é Mark8 Traders Mark8 (Market) Traders usa o poder da tecnologia para analisar instrumentos nos mercados financeiros e, em seguida, fornecer recomendações sobre quando entrar e sair das posições de negociação. Nossas estratégias de negociação são completamente mecânicas em design para auxiliar na remoção do aspecto emocional da negociação e obter uma vantagem em sua negociação no mercado financeiro. Por favor, veja nossa página de Produtos, pois os gráficos e as estatísticas da equidade falam por si mesmos. Criando VALOR para você é a nossa prioridade número um. Você é um comerciante novo, intermediário ou avançado Independentemente do seu passado comercial, podemos ajudar a orientá-lo através de cada comércio suportado pela integração de tecnologia superior. Com o Mark8 Traders, você se encontrará lado a lado com a negociação profissional dos seguintes instrumentos: SP 500, Dow Jones, Nasdaq 100, Platinum, Gold, Silver e Oil. Nosso sucesso futuro é tudo sobre o seu sucesso com a gente e o sucesso contínuo de nossas estratégias de negociação. Por isso, nos esforçamos para oferecer serviços inovadores, novas velocidades para estratégias de negociação no mercado, interfaces de rede social e suporte 245. Por que usar Mark8 Traders Mark8 Traders estratégias de negociação mecânica são testados novamente durante um mínimo de dez anos para garantir a continuação da sua taxa de sucesso atual, com uma curva de equidade que permanece no canto superior direito da tela (os resultados falam por si mesmos, veja Página de produtos). Nós simplificamos uma indústria de investimentos complicada fornecendo sinais comerciais fáceis de seguir diretamente para sua caixa de entrada de e-mail. Esses sinais variam de negociações de curto (trades diários) a médias (vários dias). Nossas estratégias de negociação mecânica operam em vários mercados comerciais de alto volume, incluindo os principais índices (SP 500, Nasdaq 100, Dow Jones) e mercados de commodities (Ouro, Prata, Platina, Petróleo). Nosso Reforço Aprendizagem de mineração e repositório: agora negociação ao vivo Aprendizagem de máquinas Tem sido uma grande paixão para mim nos últimos anos. Durante o ano passado e na maior parte deste ano, tenho me empenhado na melhoria e criação de um repositório de sistema ML baseado em técnicas clássicas de aprendizagem supervisionada e, nos últimos meses, me concentrei em trazer outra visão de aprendizado de máquina baseada em aprendizagem de reforço 8211 Para a vida. Após um grande trabalho, implementando o software de mineração baseado em OpenCL 8211, que pode explorar as estratégias de RL usando a tecnologia GPU 8211 e também implementar toda a infra-estrutura do lado do servidor da nuvem e comercialização da F4. Estou feliz em anunciar o início da RL live trading usando o Primeiros 91 sistemas que foram adicionados ao nosso repositório como resultado da nossa primeira experiência de baixa análise de dados. Neste artigo, falarei um pouco sobre esses avanços e algumas das diferenças que a RL teve com algumas das nossas outras abordagens comerciais. Nossas experiências de mineração de aprendizagem de reforço procedem exatamente como ocorrem com as nossas experiências de ação de preço e de máquina, com algumas pequenas diferenças. O núcleo do processo permanece o mesmo, geramos estratégias comerciais usando dados reais e, em seguida, tentamos o mesmo procedimento de busca exato usando dados aleatórios para descartar qualquer processo em que a geração de um sistema lucrativo em dados aleatórios seja mais de 1100 tão provável quanto A mesma geração em dados reais. O que isso significa é simplesmente que nós só nos preocupamos com sistemas que têm menos de 1 chance de serem criados a partir da força simples do processo de mineração de dados. No caso RL, o processo de criação é, no entanto, mais complexo, uma vez que envolve o treinamento do algoritmo de aprendizagem de reforço com 60 dos dados 8211, que envolve 10 testes de retorno para cada sistema 8211, em seguida, testando dentro dos 40 restantes e garantindo que o 60 inicial permaneça coerente com Os 40 utilizados para testes (pequeno deterioro no pseudo fora da amostra). Este mesmo processo é aplicado às séries reais e aleatórias. Note-se que realizamos esta divisão p-OS no caso de RL porque RL não 8220 mostra informação8221 devido a ter um período p-OS. Isso acontece porque também treina nesse período, embora sem retrospectiva (apenas os trens uma vez que passa sobre ele sem habilidade para ver o futuro, assim como ele treina quando ao vivo). Para muitos, o processo acima e bastante complicado pode parecer desnecessário. Se você tiver uma pseud out-of-sample que já é 40 dos dados, então não é suficiente com essa garantia 8220 que você não está caindo em uma armadilha excessiva de inclinação ou de extração de dados A resposta é que o processo de teste múltiplo 8211 o Fato de que você está pesquisando várias vezes para um pseudo fora da amostra que funciona 8211 torna necessário garantir que você não esteja apenas encontrando um pseudo fora de amostra que funciona apenas fora de chance aleatória. De fato, a mineração RL mostrou-se extremamente boa em encontrar sistemas 8211 sim, sistemas onde mesmo a fase de teste parece ótima 8211, onde também há uma grande propensão a encontrar exatamente o mesmo 8220grande sistemas8221 em séries aleatórias. Isso mostra que a força do processo de mineração é enorme, o processo RL é muito bom no encaixe e a chance de que você também tenha um bom desempenho nas fases de teste apenas fora de chance aleatória também pode ser muito significativa. A segunda imagem nesta publicação mostra uma experiência em que a RL encontra muito mais sistemas em séries aleatórias (laranja) do que nos dados reais (amarelo). Até agora, encontramos apenas um único caso em que a RL conseguiu encontrar grandes sistemas em dados reais, mas esses sistemas foram muito escassos (na verdade inexistentes) em séries de dados aleatórios. Este foi um experimento do EURUSD que conseguiu gerar 91 estratégias não correlacionadas para este par. O sistema mostrado na primeira imagem pertence a este grupo, embora, para este back-test, usei um período de teste de apenas 2010-2016 (embora o sistema tenha sido gerado usando uma divisão 6040 conforme descrito acima). Como você pode ver, há uma deterioração do Sharpe dentro do período de teste 8211, a retirada máxima ocorre dentro da fase de teste 8211, mas no geral, pelo menos, 40 do lucro ocorre dentro do período de 40 testes e as características gerais do sistema permanecem semelhantes. Uma coisa muito importante é que a linearidade não se deteriora significativamente, o que significa que o sistema não mostra sinais significativos de decaimento alfa dentro desse período, mostrando que o sistema é realmente capaz de se ajustar à medida que faz o comércio on-line. Esses sistemas agora estão sendo negociados ao vivo dentro de uma conta ao vivo da Oanda usando o Tradutor Asirikuy. Outra vantagem dos sistemas RL é que eles executam muito rápido, já que eles usam matrizes em memória que são acessadas de forma muito eficiente e as operações realizadas em cada barra são extremamente simples. As 91 estratégias executam um pouco menos de 0,4 segundos no comerciante Asirikuy, também graças a algumas modificações feitas durante as últimas duas semanas para aumentar consideravelmente a eficiência de uso de dados do programa (evitando pedidos de dados desnecessários e aproveitando o fato de que Vários sistemas podem usar os mesmos dados de símbolos). Provavelmente poderemos executar centenas de sistemas RL no Asirikuy Trader antes de termos problemas. Uma vez que esses sistemas de RL não usam valores de SL ou TP, eles também têm a vantagem de serem mais resistentes aos problemas de execução, uma vez que não estão procurando por algumas saídas baseadas em preços predeterminados, mas simplesmente enterexit com trades dentro das barras diárias (o comércio atual de sistemas no diário prazo). Nosso sistema de mineração de aprendizagem de reforço, repositório de sistema de negociação e conta de comércio ao vivo são o início de uma nova jornada em nossa compreensão sobre o aprendizado da máquina, o encaixe curvo e o viés de mineração de dados. Em alguns meses, sabemos o quanto os sistemas de aprendizado de reforço podem responder às mudanças nas condições de mercado, quão bem eles aprendem quando são comerciais ao vivo e quão fácil ou difícil é encontrar os processos de geração do sistema RL com baixo viés de mineração de dados. Se você quiser saber mais sobre RL e como você também pode realmente viver sistemas de comércio usando este tipo de negociação, considere se juntar a Asirikuy. Um site repleto de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para as estratégias de negociação automatizadas.