신경망을 이용한 외환 예측

외환 예측.
이 예제는 이전 예제와 매우 비슷합니다. 유일한 차이점은 외환 (외환) 통화 쌍에 대한 데이터를 보여줍니다.
애플릿 작업 방법.
첫 번째 예제를 보지 못했다면 먼저 탐색 해보십시오. 기본 설명은 해당 위치에서 사용할 수 있습니다. 이 애플릿에서는 다음과 같은 데이터를 사용할 수 있습니다. 이들 모두는 2007 년 내내 하루 종일 가까운 값, 즉 313 값입니다. 이전 애플릿에서와 같이이 시계열은 각각 다음 값을 갖습니다. 0 미만 간격의 경우 0, 간격 0- 닫는 값, 마지막 알려진 값 이후의 0. EURUSD - EUR USD 외환 통화 쌍 데이터 USDJPY - EUR USD 외환 통화 쌍 데이터 USDCHF - EUR USD 외환 통화 쌍 데이터 EURJPY - EUR USD 외환 통화 쌍 데이터이 예제는 설명 목적으로 만 제공됩니다. 이 간단한 설정을 사용하여 거래하는 것은 일반적으로 최종 가용 가치로 예측을 사용하는 것과 거리가 멀지 않습니다. 또한 거래를 위해서는 진입 및 퇴출 규칙을 개발해야하며 정확한 예측보다 더 중요하다고 유의하십시오.
애플릿이로드 될 때까지 기다려주십시오.
애플릿 및 설명 (c) Marek Obitko, 2008; 애플릿의 신경망은 Java 클래스 인 BPNeuron과 BPNet을 사용합니다.
이 애플릿의 목적을 위해 수정 된 NeuralWebspace, (c) Tombљ Vehovskэ, 1998.

신경망을 이용한 예측.
이 튜토리얼에서는 인공 신경 네트워크를 사용하여 예측 주제를 소개합니다. 특히, 다층 피드 포워드 신경망을 이용한 시계열 예측에 대해 기술한다.
먼저 예측 주제를 유형별 예측 분류와 함께 설명합니다. 그 후, 신경망 (NN)을 이용한 예측을 기술 할 것이다. 초점은 일련의 훈련 세트를 만드는 것입니다. 이 주제에 대한 설명을 보려면 Java 애플릿을 사용하여 트레이닝 집합 작성을 설명하고 함수 및 재무 데이터 모두에서 역 전파 유형의 신경 네트워크를 사용하여 예측 한 결과를 표시하십시오.
계속하려면 다음 버튼을 누르거나 소개 텍스트를 건너 뛰고 예측을 온라인으로 직접 시도하십시오.

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CQG QTrader Robot은 CQG QTrader Trading Platform을 통해 수익성있는 거래를 위해 특별히 설계된 완전 자동화 된 거래 소프트웨어입니다. 수익성 지표, 주식 (주식 시장), 상품, 채권을 거래 할 수 있습니다. CQG Robot은 정의 된 조건이 충족되면 주가를 자동으로 모니터링하고 주문을합니다.

신경망을 이용한 외환 예측
Forex를위한 하이브리드 신경망 정지 및 역전 전략.
Michael R. Bryant.
뉴럴 네트워크는 수년간 거래 시스템에서 다양한 수준의 성공으로 사용되어 왔습니다. 그들의 주요 매력은 비선형 구조가 표준 지표 기반 거래 규칙보다 가격 이동의 복잡성을 더 잘 포착 할 수 있다는 것입니다. 비판 중 하나는 신경망 기반 거래 전략이 지나치게 적합하기 때문에 새로운 데이터에서 잘 수행되지 않는다는 것입니다. 이 문제에 대한 가능한 해결책은 신경망을 규칙 기반 전략 논리와 결합하여 하이브리드 유형의 전략을 만드는 것입니다. 이 기사에서는 Adaptrade Builder를 사용하여이 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
특히이 기사에서는 다음을 설명합니다.
거래 항목에 대한 신경망과 규칙 기반 논리를 결합합니다.
동시에 여러 플랫폼 타겟팅 (MetaTrader 4 및 TradeStation)
비대칭 정지 - 및 - 역 논리를 사용하여 전략 개발.
intraday forex 데이터 사용.
마지막 전략을 검증하는 데 사용되는 세 번째 세그먼트 데이터 접근 방식이 사용됩니다. MetaTrader 4 및 TradeStation에 대한 결과 전략 코드가 표시되며 각 플랫폼에 대해 검증 결과가 긍정적임을 입증합니다.
무역 진입 필터로서의 신경망.
수학적으로 신경망은 하나 이상의 출력 값을 생성하는 하나 이상의 가중 입력의 비선형 조합입니다. 거래의 경우, 신경망은 일반적으로 (1) 미래 가격 움직임의 예측 또는 (2) 거래를위한 지표 또는 필터의 두 가지 방법 중 하나로 사용됩니다. 여기에서 지표 또는 거래 필터로 사용하는 것이 고려됩니다.
지표로서, 신경망은 거래가 시작되기 전에 만족 되어야만하는 추가 조건 또는 필터 역할을합니다. 네트워크에 대한 입력은 전형적으로 모멘텀, 스토캐스틱, ADX, 이동 평균 등과 같은 다른 기술 지표와 이전 가격의 가격 및 조합입니다. 입력은 크기가 조정되고 신경망은 출력이 -1과 +1 사이의 값이되도록 설계되었습니다. 한 가지 방법은 출력이 0.5와 같은 임계 값보다 크거나 같으면 긴 입력을 허용하고 출력이 임계 값의 음보다 작거나 같은 경우 짧은 입력을 허용하는 것입니다. 예 : -0.5. 이 조건은 기존 입력 조건에 추가됩니다. 예를 들어, 긴 입력 조건이있는 경우, 참이어야하고 신경망 출력은 긴 입력에 대한 임계 값과 적어도 같아야합니다.
뉴럴 네트워크를 설정할 때, 통상적으로 상인은 입력 및 네트워크 토폴로지를 선택하고 "트레이닝 (training)"을 담당 할 것이다. 최적의 가중치를 결정하는 네트워크 아래에 나와있는 것처럼 Adaptrade Builder는 소프트웨어가 기반으로하는 진화 적 빌드 프로세스의 일부로 이러한 단계를 자동으로 수행합니다. 신경망을 거래 필터로 사용하면 다른 규칙과 쉽게 결합하여 기존의 규칙 기반 방식의 최상의 기능과 신경망의 장점을 결합한 하이브리드 거래 전략을 만들 수 있습니다. 간단한 예를 들어, 빌더는 이동 평균 크로스 오버 규칙을 신경망과 결합하여 빠른 이동 평균이 느린 이동 평균을 초과하고 신경망 출력이 임계 값 이상인 경우 긴 위치가 취해질 수 있습니다.
Stop-and-Reverse 거래 전략.
stop-and-reverse 거래 전략은 항상 길거나 짧은 시장에 존재하는 전략입니다. 엄밀히 말하면, "정지 및 역전" 정지 주문에 도달했을 때 거래를 취소한다는 의미입니다. 그러나, 나는 그것을 장단점에서 장단기로 전환하는 모든 거래 전략에 대한 단문으로 사용하므로 항상 시장에 나와 있습니다. 이 정의에 따라 주문이 중지 명령 일 필요는 없습니다. 시장을 이용하여 진입하거나 역으로 전환하거나 주문을 제한 할 수 있습니다. 또한 각면에서 동일한 논리 또는 동일한 주문 유형을 사용할 필요는 없습니다. 예를 들어, 중지 주문에 long (그리고 exit short)을 입력하고 각 entry / exit에 대해 다른 규칙과 조건을 사용하여 시장 주문에 short (그리고 long exit)를 입력 할 수 있습니다. 이것은 비대칭 정지 - 및 역방향 전략의 한 예입니다.
stop-and-reverse 전략의 가장 큰 장점은 항상 시장에 나와 있으면 큰 움직임을 놓치지 않는 것입니다. 또 다른 장점은 단순성입니다. 거래를 시작하고 종료하기위한 별도의 규칙과 조건이있는 경우 더 복잡하고 더 많은 것이 잘못 될 수 있습니다. 항목과 종료를 결합하면 타이밍 결정이 줄어들며 실수가 줄어들 수 있습니다.
반면에, 거래를 종료하기위한 최적의 조건은 반대 방향으로 진입하는 조건과 거의 동일하다고 주장 할 수있다. 진입 및 퇴출 거래는 본질적으로 분리 된 결정이므로 별도의 규칙과 논리를 사용해야합니다. 항상 시장에 존재한다는 또 다른 잠재적 인 단점은 전략이 모든 오프닝 갭을 통해 거래 될 것이라는 점입니다. 포지션과의 커다란 격차는 전략이 반전되기 전에 막대한 손실을 의미 할 수 있습니다. 보다 선택적으로 출입하는 전략이나 하루가 끝날 때 퇴장하는 전략은 공백을 메우는 영향을 최소화 할 수 있습니다.
목표는 외환 전략을 수립하는 것이므로 MetaTrader 4 (MT4)는 MetaTrader 4가 주로 외환을 위해 설계되었으며 해당 시장을 거래하는 데 널리 사용된다는 점에서 거래 플랫폼에 대한 확실한 선택입니다 (예 : MetaTrader vs. TradeStation : 언어 비교). 그러나 최근 몇 년간 TradeStation은 외환 시장을보다 공격적으로 타깃으로 삼았습니다. 귀하의 거래량 및 / 또는 계정 수준에 따라 플랫폼 수수료를받지 않고 커미션을 지불하지 않고도 TradeStation을 통해 외환 시장을 거래 할 수 있습니다. 스프레드는 주요 외환 쌍에 좋은 유동성으로 타이트하게 보도되고있다. 이러한 이유로 두 플랫폼 모두이 프로젝트의 대상이었습니다.
여러 플랫폼을 동시에 타겟팅 할 때 몇 가지 문제가 발생합니다. 첫째, 시간대, 일부 막대의 가격 견적, 수량 및 사용 가능한 날짜 범위가 서로 다른 플랫폼에 따라 데이터가 다를 수 있습니다. 이러한 차이를 완화하기 위해 두 플랫폼에서 모두 데이터를 얻었으며이 전략은 두 데이터 시리즈에 동시에 적용되었습니다. 따라서 최상의 전략은 데이터의 차이에도 불구하고 두 데이터 시리즈 모두에서 잘 작동하는 전략이었습니다.
그림 1의 Market Data 테이블에서 추측 할 수있는 바와 같이 유로 / 달러 외환 시장은 4 시간 (240 분)의 막대 크기를 가진 EURUSD를 목표로했습니다. 다른 바 크기 나 시장도 마찬가지였습니다. 필자는 MT4 플랫폼을 통해 그림 1 (데이터 시리즈 # 2)에 표시된 날짜 범위로 표시된만큼의 데이터를 얻을 수 있었기 때문에 동일한 날짜 범위가 TradeStation에서 동일한 데이터 시리즈를 얻는 데 사용되었습니다 (데이터 시리즈 # 1). 데이터의 80 %는 검증을 위해 따로 보관되는 20 % (6/20/14에서 2/10/15)와 함께 Building (샘플 내 및 "Out-of-Sample"결합) 용으로 사용되었습니다. 이어서, 원래의 80 %의 80 %가 "샘플 내"로 설정되었다. 20 %가 "샘플 밖"으로 설정된 경우, 매도 / 매도 스프레드는 5 pips로 설정되었고 라운드 컷 당 6 pips 또는 풀 사이즈 로트 (100,000 주) 당 60 달러의 거래 비용이 가정되었다. 두 데이터 시리즈는 Market Data 테이블의 왼쪽 열에있는 확인 표시에 표시된대로 빌드에 포함되었습니다.
그림 1. MetaTrader 4 및 TradeStation의 외환 전략을 수립하기위한 마켓 데이터 설정.
여러 플랫폼을 대상으로 할 때 또 다른 잠재적 인 문제점은 지원되는 각 플랫폼이 해당 표시기를 계산하는 방식을 복제하도록 설계 되었기 때문에 선택되는 플랫폼에 따라 표시기 값이 달라질 수 있다는 것입니다. 이러한 불일치의 원인을 피하기 위해 MetaTrader 4에서 TradeStation보다 다르게 평가되는 지표는 빌드에서 제거되어야합니다. 이는 다음과 같은 지표를 피해야 함을 의미합니다.
천천히 D 확률 적.
빠른 확률론.
두 플랫폼 모두에서 사용할 수있는 다른 모든 표시기는 두 플랫폼에서 같은 방식으로 계산됩니다. TradeStation에는 Builder에서 사용할 수있는 모든 표시기가 포함되어 있지만 MetaTrader 4에서는 사용할 수 없습니다. 따라서 두 플랫폼 모두에서 사용할 수있는 지표 만 포함하려면 Builder에서 코드 유형으로 MetaTrader 4 플랫폼을 선택해야합니다. 그러면 빌드 세트에서 MT4에 사용할 수없는 지표가 자동으로 제거되므로 두 플랫폼 모두에서 사용할 수있는 지표가 남습니다. 또한 각 플랫폼에서 얻은 볼륨 데이터의 차이점을 발견 했으므로 빌드 세트에서 모든 볼륨 종속적 인디케이터를 제거했습니다. 마지막으로 데이터 파일 간의 시간대가 다르기 때문에 시간 표시기가 제거되었습니다.
아래의도 2에서, 빌드 세트에서 사용되는 인디케이터리스트는 빌드 프로세스 ( "고려"열)에 의해 인디케이터가 고려되었는지 여부에 따라 정렬되어 도시된다. 위에서 논의 된 이유로 지표가 제거되면 목록 상단에 표시됩니다. "Simple Mov Ave"로 시작하는 나머지 표시기는 모두 빌드 세트의 일부였습니다.
그림 2. 빌드 세트에서 제거 된 지표를 보여주는 Builder의 표시기 선택.
빌드 프로세스에서 사용 된 평가 옵션은 그림 3과 같습니다. 앞서 설명한 것처럼 MetaTrader 4가 코드 출력 선택으로 선택되었습니다. Builder에서 전략을 작성한 후에는 코드 유형을 포함하여 평가 옵션 탭의 옵션을 변경하고 전략을 재평가 할 수 있으며 선택한 언어로 코드를 재 작성합니다. 이 기능은 MetaTrader 4를위한 전략을 수립 한 후 최종 전략을위한 TradeStation 코드를 얻는 데 사용되었습니다.
그림 3. EURUSD forex 전략을위한 빌더의 평가 옵션.
정지 및 후진 전략을 생성하기 위해 아래 그림 4와 같이 모든 출구 유형이 빌드 세트에서 제거되었습니다. 세 가지 유형의 진입 명령 (시장, 정지 및 제한)은 모두 "고려하십시오"로 남았습니다. 이는 빌드 프로세스가 빌드 프로세스 중에 고려할 수 있음을 의미합니다.
그림 4. Builder에서 선택한 주문 유형을 사용하여 중지 및 후진 전략을 작성하십시오.
Builder 소프트웨어는 항목 및 / 또는 종료에 대한 규칙 기반 논리 조건을 자동으로 생성합니다. 전략에 신경망을 추가하기 위해, "진입 조건에서 신경망을 포함"옵션을 선택하는 것만으로 충분하다. Strategy Options (전략 옵션) 탭에서 아래 그림 5와 같이 신경망 설정이 기본값으로 유지됩니다. 정지 및 역 논리의 일부로서, Market Sides 옵션은 Long / Short로 설정되고, & quot; 새로운 거래를 시작하기 전에 종료를 기다리는 & quot; 확인되지 않았습니다. 후자는 반전시 현재 오더를 종료하도록 엔트리 오더를 활성화하는 데 필요합니다. 다른 모든 설정은 기본값으로 두었습니다.
그림 5. 규칙 기반 및 신경망 조건을 모두 사용하여 하이브리드 전략을 작성하기 위해 Builder에서 선택한 전략 옵션.
Builder에서 빌드 프로세스의 진화 적 특성은 그림 6에서와 같이 메트릭 탭에 정의 된 목표 및 조건에서 계산 된 적합성에 따라 결정됩니다. 빌드 목표는 간단하게 유지됩니다. 최소 이익을 극대화하면서 순이익 최대화 복잡성, 순이익에 비해 상대적으로 작은 가중치를 부여했습니다. 일반적인 전략 품질에 대한 상관 계수 및 중요성뿐만 아니라 거래의 평균 막대 및 거래 수를 포함하는 구축 조건에 중점을 두었습니다.
처음에는 거래의 평균 막대 만 구축 조건으로 포함되었습니다. 그러나 일부 초기 빌드에서는 당기 순이익이 거래 기간보다 선호되어 거래 수 메트릭이 추가되었습니다. 거래 횟수 (209 ~ 418)의 지정된 범위는 빌드 기간의 막대 수에 따라 15 ~ 30 바 사이의 평균 거래 길이와 같습니다. 결과적으로, 이 측정 기준을 추가하는 것은 무역 길이 목표에 더 많은 중점을 두었고, 결과적으로 원하는 무역 범위의 범위를 가진 인구가 더 많아졌습니다.
그림 6. 메트릭 탭에서 설정 한 빌드 목표 및 조건에 따라 적합성 계산 방법이 결정됩니다.
& quot; 인기 전략 선택 조건 & quot; 빌드 조건의 경우와 같이 빌드 기간 동안이 아니라 전체 데이터 범위 (별도의 유효성 검사 세그먼트 제외)에서 최상위 전략 조건을 평가한다는 점을 제외하고는 빌드 조건을 복제하십시오. 최상위 전략 조건은 프로그램이 별도의 모집단에있는 모든 조건을 충족시키는 전략을 따로 설정하는 데 사용됩니다.
최종 설정은 아래 그림 7과 같이 [빌드 옵션] 탭에서 수행됩니다. 여기에서 가장 중요한 옵션은 모집단 크기, 세대 수 및 "샘플 외"를 기반으로 재설정 할 수있는 옵션입니다. 공연. 인구 규모는 인구의 다양성을 유지하기에 충분할 정도로 커지도록 선택되었으며 합리적인 시간 내에 구축하기에 충분히 작습니다. 세대 수는 결과가 수렴하기 시작하기 위해 몇 가지 예비 빌드를 수행하는 데 걸린 시간을 기준으로합니다.
그림 7. 빌드 옵션에는 모집단 크기, 세대 수, & quot; 샘플 외 & quot;를 기반으로 모집단을 재설정하는 옵션이 포함됩니다. 공연.
& quot; OOS (Out-of-Sample) 성능에서 초기화 & quot; 옵션은 지정된 조건이 충족되면 지정된 세대 수 이후에 빌드 프로세스를 시작합니다. 이 경우에, 모집단은 "샘플 밖"(out-of-sample) 순이익은 20,000 달러 미만입니다. 이 값은 사전 테스트를 기준으로 선택 되었기 때문에 충분히 도달 할 수 없을만큼 높은 값입니다. 결과적으로 빌드 프로세스는 수동 중지 될 때까지 30 세대마다 반복되었습니다. 이것은 프로그램이 오랜 기간 동안 최고 전략 조건에 기반한 전략을 식별하게하는 방법입니다. 정기적으로 상위 전략 인구를 확인하고 적절한 전략을 찾으면 구축 프로세스를 취소 할 수 있습니다.
나는 "out-of-sample"을 넣는다. 따옴표 안에. "아웃 오브 샘플" 기간이 이러한 방식으로 모집단을 재설정하는데 사용되는 경우, "샘플 밖" 기간은 더 이상 진정한 표본이 아닙니다. 이 기간은 현재 빌드 프로세스를 안내하는 데 사용되고 있으므로 샘플 기간의 일부분이됩니다. 위에서 설명한 것처럼 유효성 검사를 위해 세 번째 세그먼트를 따로 설정하는 것이 좋습니다.
몇 시간의 처리 및 자동 재 구축 횟수를 거친 후 Top Strategies 인구에 적합한 전략이 발견되었습니다. 폐쇄 형 무역 주식 곡선은 아래 그림 8에 나와 있습니다. 이 주식형 곡선은 두 거래에서 일정한 실적을 보였으며 두 거래에서 동일한 결과를 나타 냈습니다.
그림 8. EURUSD stop-and-reverse 전략에 대한 비공개 주식 거래 곡선.
유효성 검사 기간 동안 전략을 확인하기 위해 시장 탭 (그림 1 참조)의 날짜 컨트롤이 데이터 종료 날짜 (2015 년 2 월 11 일)로 변경되고 전략은 평가를 선택하여 재평가되었습니다 명령을 선택하십시오. 결과는 아래 그림 9와 같습니다. 빨간색 상자의 유효성 검사 결과는 전략이 빌드 프로세스 중에 사용되지 않는 데이터를 유지하고 있음을 보여줍니다.
그림 9. 유효 기간을 포함하여 EURUSD stop-and-reverse 전략에 대한 비공개 주식 거래 곡선.
최종 점검은 해당 플랫폼에 대한 코드 출력 옵션을 사용하여 각 데이터 시리즈에서 전략을 수행하는 방법을 개별적으로 확인하는 것입니다. 위에서 설명한 것처럼 (1) 코드 유형 및 (2) 데이터 계열에 따라 결과에 차이가있을 수 있기 때문에 이는 필요합니다. 선택한 설정이 이러한 차이를 최소화했는지 확인해야합니다. MetaTrader 4의 전략을 테스트하기 위해 Markets 탭에서 TradeStation의 데이터 시리즈를 선택 해제하고 전략을 재평가했습니다. 그 결과를도 10에 아래에 나타내 었으며, 이는도 9의 하부 곡선과 동일하다.
그림 10. MetaTrader 4의 유효 기간을 포함하여 EURUSD 중지 및 역전 전략에 대한 비공개 주식 거래 곡선.
마지막으로 TradeStation의 전략을 테스트하기 위해 TradeStation의 데이터 시리즈를 선택하고 MetaTrader 4의 시리즈를 Markets 탭에서 선택 취소하고 코드 출력을 "TradeStation"으로 변경했습니다. 그 전략은 재평가되었다. 그 결과는도 11에 아래에 도시되어 있으며 예상대로도 9의 중간 곡선과 매우 유사하게 나타난다.
그림 11. TradeStation의 유효 기간을 포함하여 EURUSD 중지 및 역전 전략에 대한 비공개 주식 거래 곡선.
두 플랫폼의 코드는 아래 그림 12에 나와 있습니다. 이미지를 클릭하면 해당 플랫폼의 코드 파일이 열립니다. 코드를 검토하면 전략의 규칙 기반 부분이 장기 및 단기에 대해 다양한 변동성 관련 조건을 사용함을 알 수 있습니다. 신경망 입력은 요일, 추세 (ZLTrend), 일중 최고, 오실레이터 (InvFisherCycle, InvFisherRSI), 볼린저 밴드 및 표준 편차를 비롯한 다양한 지표로 구성됩니다.
이 전략의 하이브리드 성은 TradeStation 코드의 코드 구문에서 직접 볼 수 있습니다.
EntCondL 및 NNOutput & gt; = 0.5 인 경우, 시작한다.
구매 ( "EnMark-L") NShares는 시장에서 다음주를 공유합니다.
변수 "EntCondL" 는 룰 - 기반 엔트리 조건을 나타내고, "NNOut"는 룰 - 기반 엔트리 조건을 나타낸다. 신경망의 출력입니다. 긴 입력 순서를 지정하려면 두 조건이 모두 true 여야합니다. 짧은 입력 조건은 동일한 방식으로 작동합니다.
그림 12. EURUSD stop-and-reverse 전략을위한 거래 전략 코드 (왼쪽, MetaTrader 4, 오른쪽, TradeStation). 그림을 클릭하면 해당 코드 파일이 열립니다.
이 기사에서는 Adaptrade Builder로 stop-and-reverse (항상 시장에 나와있는) 접근 방식을 사용하여 EURUSD를위한 하이브리드 규칙 기반 / 신경망 전략을 세우는 과정을 살펴 보았습니다. 각 플랫폼에서 동일한 방식으로 작동하는 지표의 공통 하위 집합을 선택하여 여러 플랫폼에서 전략 코드를 생성하는 방법을 보여주었습니다. 장단기에서 후퇴로 역전되는 전략을 생성하는 데 필요한 설정이 기술되었으며 결과적인 전략이 별도의 유효성 검증 세그먼트에서 긍정적으로 수행 되었음이 입증되었습니다. 또한이 전략은 각 플랫폼에 대해 데이터 및 코드 옵션을 사용하여 유사한 결과를 생성했음을 확인했습니다.
위에서 언급했듯이 정지 및 역 접근에는 몇 가지 단점이 있으며 모든 사람에게 호소력이 없을 수 있습니다. 그러나 외환 시장은 24 시간 내내 거래되기 때문에 항상 시장 접근 방식이 외환 데이터에 더 매력적일 수 있습니다. 결과적으로 세션 오프닝 갭이 없으며 거래 주문은 항상 활성화되어 시장 변화에 따라 거래를 되돌릴 수 있습니다. 하루 동안의 데이터 (4 시간 막대)를 사용하면 빌드 프로세스에서 더 많은 데이터 막대가 제공되었지만 전략의 항상 시장 특성은 거래가 밤새 수행된다는 점에서 상당히 임의적이었습니다.
빌드 프로세스는 길고 짧은 진입을위한 다양한 조건을 전개 할 수 있었기 때문에 비대칭 스톱 앤드 리버스 전략이 가능했습니다. 이름에도 불구하고 시장, 정지 및 제한 주문은 모두 각 측면에 대해 독립적으로 구축 프로세스에 의해 고려되었지만 결과적인 전략은 시장 주문에 대한 장기 및 단기 거래를 시작합니다. 실제로 장기간에서 단기로 반전하는 것은 전략이 현재 길기 때문에 시장에서 주식의 수를 두 배로 줄이는 것을 의미합니다. 예를 들어, 현재의 긴 포지션이 100,000 주라면, 시장에서 200,000 주를 판매 할 수 있습니다. 마찬가지로, 현재 짧은 포지션이 100,000 주라면, 시장에서 20 만 주를 사면서 단기에서 장기로 반전 할 수 있습니다.
이상적인 것보다 더 짧은 가격 내역이 사용되었습니다. 그럼에도 불구하고 그 결과는 밸리데이션 부문에서 긍정적이었고 과도한 전략이 아니었다. 이는 전략을 시장에 과도하게 적용하지 않고도 신경망을 거래 전략에 사용할 수 있다는 생각을 뒷받침합니다.
여기 제시된 전략은 실제 거래를위한 것이 아니며 실시간 추적 또는 거래에서 테스트되지 않았습니다. 그러나이 기사는 EURUSD 또는 기타 시장에 대한 유사한 전략을 개발하기위한 템플릿으로 사용할 수 있습니다. 항상 그렇듯이 개발하는 모든 거래 전략은 실시간 추적 또는 개별 데이터로 철저히 테스트하여 결과를 확인하고 실시간 거래에 앞서 전략의 거래 특성을 익히도록해야합니다.
이 기사는 Adaptrade Software 뉴스 레터의 2015 년 2 월호에 실렸습니다.
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