Maschinelles Lernen im Forex Trading Warum viele Akademiker tun alles falsch. Building Maschine Lernstrategien, die anständige Ergebnisse unter Live-Markt Bedingungen erhalten können, war schon immer eine wichtige Herausforderung im algorithmischen Handel Trotz der großen Menge an Interesse und die unglaublichen potenziellen Belohnungen gibt es Noch keine akademischen Publikationen, die in der Lage sind, gute maschinelle Lernmodelle zu zeigen, die das Handelsproblem auf dem realen Markt nach meinem besten Wissen erfolgreich anpacken können, einen Kommentar hinterlassen, wenn man einen hat und ich werde mehr als glücklich sein, es zu lesen Obwohl viele Papiere veröffentlicht scheinen, vielversprechende Ergebnisse zu zeigen, ist es oft der Fall, dass diese Papiere in eine Vielzahl von verschiedenen statistischen Bias Probleme, die den wirklichen Markt Erfolg ihrer Maschine Lernstrategien sehr unwahrscheinlich machen auf heute s Post Ich werde über die sprechen Probleme, die ich in der akademischen Forschung im Zusammenhang mit der maschinellen Lernen in Forex und wie ich glaube, dass diese Forschung verbessert werden könnte, um viel mehr nützliche Informationen für die akademischen und Handelsgemeinschaften zu liefern. Die meisten Fallstricke in der maschinellen Lernstrategie Design, wenn Sie Forex Trading sind unvermeidlich vererbt Aus der Welt der deterministischen Lernprobleme Beim Aufbau eines maschinellen Lernalgorithmus für etwas wie Gesichtserkennung oder Buchstabenerkennung gibt es ein wohldefiniertes Problem, das sich nicht ändert, was in der Regel durch den Aufbau eines maschinellen Lernmodells auf einer Teilmenge der Daten ein Training angegangen wird Setzen und dann testen, ob das Modell in der Lage war, das Problem richtig zu lösen, indem Sie die Erinnerung an die Daten ein Test-Set verwenden. Deshalb haben Sie einige berühmte und gut etablierte Datensätze, die verwendet werden können, um die Qualität des neu entwickelten maschinellen Lernens zu etablieren Techniken Der entscheidende Punkt hierbei ist jedoch, dass die Probleme, die anfangs durch das maschinelle Lernen angegangen wurden, meist deterministisch und zeitunabhängig waren. Wenn wir in den Handel gehen, liefert die Anwendung dieser Philosophie viele Probleme, die sowohl mit dem teilweise nicht-deterministischen Charakter des Marktes als auch mit seiner Zeit zusammenhängen Abhängigkeit Der bloße Akt des Versuches, Trainings - und Test-Sets auszuwählen, führt zu einer signifikanten Vorspannung einer Datenauswahl-Bias, die ein Problem erzeugt. Wenn die Auswahl wiederholt wird, um die Ergebnisse in dem Test-Set zu verbessern, die Sie in zumindest einigen Fällen annehmen müssen, Problem fügt auch eine große Menge an Data-Mining-Bias Die ganze Frage der Durchführung einer einzigen Training Validierung Übung generiert auch ein Problem in Bezug auf, wie dieser Algorithmus angewendet werden, wenn Live-Trading Per Definition der Live-Handel wird anders sein, da die Auswahl der Ausbildung Test-Sets müssen wieder auf unterschiedliche Daten angewendet werden, da jetzt der Testsatz wirklich unbekannte Daten ist. Die Bias, die der anfänglichen In-Probe-Out-of-Sample-Period-Auswahl und dem Fehlen von getesteten Regeln für den Handel unter unbekannten Daten innewohnt, macht solche Techniken Häufig im Live-Handel fehlschlagen Wenn ein Algorithmus mit 2000-2012 Daten geschult ist und mit 2012-2015 Daten quer validiert wurde, gibt es keinen Grund zu glauben, dass der gleiche Erfolg passieren wird, wenn er in den Jahren 2003-2015 trainiert wird und dann von 2015 gehandelt wird 2017 sind die Datensätze sehr unterschiedlich in der Natur. Measuring Algorithmus Erfolg ist auch ein sehr relevantes Problem hier Unweigerlich die maschinellen Lernalgorithmen für den Handel verwendet werden, sollten in Verdienst durch ihre Fähigkeit, positive Renditen zu generieren gemessen werden, aber einige Literatur misst den Verdienst der neuen algorithmischen Techniken, indem sie versuchen, ihre Fähigkeit, korrekte Vorhersagen zu benennen, korrekte Vorhersagen korrekte Vorhersagen nicht notwendigerweise gleich rentabel handeln, wie Sie leicht sehen können, wenn Sie binäre Klassifikatoren aufbauen Wenn Sie versuchen, die nächste Kerzenrichtung vorherzusagen, können Sie immer noch einen Verlust machen, wenn Sie meistens richtig sind Kleine Kerzen und falsch auf größere Kerzen In der Tat die meisten dieser Art von Klassifikatoren die meisten von denen, die don t Arbeit am Ende Vorhersage Direktionalität mit einer über 50 Genauigkeit, aber nicht über dem Niveau benötigt, um Provisionen zu übertreffen, die profitabel binäre Optionen ermöglichen würde Trading. To bauen Strategien, die meistens von den oben genannten Problemen befreit sind, habe ich immer für eine Methodik befürwortet, in der der maschinelle Lernalgorithmus vor der Durchführung einer Trainingsentscheidung umgeschult wird. Mit einem bewegten Fenster zum Training und niemals mehr als eine Entscheidung ohne Umschulung des gesamten Algorithmus können wir die Selektionsvorspannung loswerden, die bei der Auswahl eines einzelnen In-Sample-Out-of-Sample-Sets inhärent ist. Auf diese Weise ist der gesamte Test eine Reihe von Trainings-Validierungs-Übungen, die am Ende sicherstellen, dass der maschinelle Lernalgorithmus Arbeitet auch unter ungeheuer unterschiedlichen Trainingsdatensätzen, die ich auch für die Messung der tatsächlichen Backtesting-Performance einstelle, um einen maschinellen Lernalgorithmus zu verdienen, und ich würde so weit gehen, zu sagen, dass kein Algorithmus sein Salz wert sein kann, ohne sich als real erwiesen zu haben - of-Sample-Bedingungen Die Entwicklung von Algorithmen auf diese Weise ist viel schwieriger und ich habe nicht gefunden, ein einziges akademisches Papier, das diese Art von Ansatz folgt, wenn ich es fehlte, fühlen Sie sich frei, einen Link zu posten, so dass ich einen Kommentar einschließen kann. Das bedeutet nicht Dass diese Methodik völlig problemlos ist, unterliegt sie jedoch immer noch den klassischen Problemen, die für alle Strategieaufbau-Übungen relevant sind, einschließlich Kurvenanpassung Bias und Data-Mining-Bias. Deshalb ist es auch wichtig, eine große Menge an Daten zu verwenden, die ich verwende 25 Jahre, um Systeme zu testen, immer Umschulung nach jeder Maschine Lernen abgeleiteten Entscheidung und zur Durchführung angemessener Data-Mining-Bias-Evaluierungstests, um das Vertrauen zu bestimmen, mit dem wir sagen können, dass die Ergebnisse nicht aus zufälliger Chance kommen Mein Freund AlgoTraderJo, der auch zufällig ist Ein Mitglied meiner Handelsgemeinschaft wächst derzeit ein Thread bei ForexFactory nach dieser gleichen Art von Philosophie für maschinelle Lernentwicklung, da wir an einigen neuen Maschinen Lernalgorithmen für meine Handelsgemeinschaft arbeiten Sie können sich auf seinen Thread oder vergangene Beiträge auf meinem Blog für Einige Beispiele für maschinelle Lernalgorithmen, die auf diese Weise entwickelt wurden. Wenn Sie mehr über unsere Entwicklungen im maschinellen Lernen erfahren möchten und wie Sie auch Ihre eigenen maschinellen Lernstrategien mit dem F4-Framework entwickeln können, beachten Sie bitte die Teilnahme an einer mit Bildungsvideos gefüllten Website, Handelssysteme, Entwicklung und eine solide, ehrliche und transparente Ansatz für automatisierte Handel. Forex Trend Klassifizierung mit Maschinen Lerntechniken. Konzepte in Forex Trend Klassifizierung mit Maschinen Lerntechniken. Foreign Exchange Markt Der Devisenmarkt Forex, FX oder Devisenmarkt ist ein Form des Austausches für den globalen dezentralisierten Handel internationaler Währungen Finanzzentren auf der ganzen Welt fungieren als Anker des Handels zwischen einer Vielzahl von verschiedenen Käufern und Verkäufern rund um die Uhr, mit Ausnahme von Wochenenden Der Devisenmarkt bestimmt die relativen Werte von Verschiedene Währungen mehr von Wikipedia Machine Lernen Maschinelles Lernen, ein Zweig der künstlichen Intelligenz, ist eine wissenschaftliche Disziplin, die sich mit der Konstruktion und Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die es Computern ermöglichen, Verhaltensweisen auf der Grundlage empirischer Daten, wie z. B. von Sensordaten oder Datenbanken, zu entwickeln. Ein Lernender kann nehmen Vorteil von Beispielen Daten zur Erfassung von Merkmalen von Interesse ihrer unbekannten zugrunde liegenden Wahrscheinlichkeitsverteilung Daten können als Beispiele gesehen werden, die die Beziehungen zwischen beobachteten Variablen mehr aus Wikipedia veranschaulichen. Statistische Klassifikation Im maschinellen Lernen und in der Statistik ist die Klassifizierung das Problem, zu identifizieren, welche einer Reihe von Kategorien Sub-Populationen eine neue Beobachtung gehört auf der Grundlage eines Trainings-Satzes von Daten, die Beobachtungen oder Instanzen enthalten, deren Kategorien-Mitgliedschaft bekannt ist. Die einzelnen Beobachtungen werden in eine Menge von quantifizierbaren Eigenschaften analysiert, die als verschiedene erklärende Variablen, Merkmale usw. bekannt sind. Diese Eigenschaften können Unterschiedlich kategorisch zB mehr aus Wikipedia Währungspaar Ein Währungspaar ist das Zitat des relativen Wertes einer Währungseinheit gegen die Einheit einer anderen Währung am Devisenmarkt Die Währung, die als Referenz verwendet wird, wird als Gegenwährung oder als Zitatwährung bezeichnet Und die Währung, die in Relation zitiert wird, wird als Basiswährung oder Transaktionswährung bezeichnet. Währungspaare werden durch Verknüpfung der ISO-Währungscodes ISO 4217 der Basiswährung und der Gegenwährung geschrieben, wobei sie mit einem Schrägstrichzeichen mehr von Wikipedia abheben , Ein Wechselkurs, der auch als Wechselkurs, Forex-Rate oder FX-Satz zwischen zwei Währungen bekannt ist, ist der Satz, zu dem eine Währung gegen einen anderen ausgetauscht wird. Sie gilt auch als Wert der Währung eines Landes in Form einer anderen Währung Zum Beispiel, ein Interbank-Wechselkurs von 91 japanischen Yen JPY, um die Vereinigten Staaten Dollar US bedeutet, dass 91 wird für jede US 1 ausgetauscht werden, oder dass US 1 wird für jeden 91 mehr aus Wikipedia ausgetauscht werden Technische Analyse In Finanzierung, technische Analyse ist Sicherheitsanalyse Disziplin für die Prognose der Richtung der Preise durch das Studium der vergangenen Marktdaten, vor allem Preis und Volumen Verhaltensökonomie und quantitative Analyse aufbauen und integrieren viele der gleichen Werkzeuge der technischen Analyse, die, ein Aspekt der aktiven Management, steht in Widerspruch zu viel der modernen Portfoliotheorie mehr aus Wikipedia Binäre Klassifizierung Binäre Klassifizierung ist die Aufgabe der Klassifizierung der Mitglieder eines bestimmten Satzes von Objekten in zwei Gruppen auf der Grundlage, ob sie etwas Eigentum oder nicht haben Einige typische binäre Klassifizierung Aufgaben sind medizinische Tests zu Bestimmen, ob ein Patient bestimmte Krankheit hat oder nicht die Klassifikationseigenschaft ist die Krankheit Qualitätskontrolle in Fabriken, dh mehr aus Wikipedia Feature-Extraktion Bei der Mustererkennung und in der Bildverarbeitung ist die Merkmalsextraktion eine besondere Form der Dimensionsreduktion Wenn die Eingabedaten zu einem Algorithmus vorliegen Zu groß, um verarbeitet zu werden, und es wird vermutet, dass es notorisch redundant ist, viel Daten, aber nicht viel Information, dann werden die Eingabedaten in eine reduzierte Repräsentation von Merkmalen umgewandelt, die auch als Features-Vektor bezeichnet werden. Die Umwandlung der Eingangsdaten in den Satz von Merkmalen wird als Feature bezeichnet Extraktion mehr von Wikipedia. Tools und Resources. Publisher Site. Contact Us Umschalten auf einzelne Seitenansicht keine Registerkarten Javascript ist nicht aktiviert und ist für die Tabbed-Ansicht erforderlich oder wechseln Sie zur einzelnen Seitenansicht. Die ACM Digital Library wird von der Association für veröffentlicht Computing Machinery Copyright 2017 ACM, Inc Nutzungsbedingungen Datenschutzerklärung Code of Ethics Kontaktieren Sie uns. Did Sie wissen, dass die ACM DL App jetzt verfügbar ist. Did Sie wissen, dass Ihre Organisation die ACM Digital Library abonnieren kann. Der ACM Guide to Computing Literature. Determine Tägliche Forex-Trend-Vorhersage mit Maschinen Lerntechniken. Author Datum 06 07 2015.Machen Sie Geld mit Ihrem Kredit, was ist Ihre Forex Trading-Strategie, Investment-Eigenschaft oder Trading-Aktie, wie viel Geld macht Phil Hellmuth machen, beste Währung Futures zu handeln, Call-Option Spezielle Dividenden, Freak Handel in nifty Futures, Buch binäre Optionen Trading Lernen Einführungskurs, wie viel Geld werde ich für ssi disability. 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