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Em particular, este artigo irá ilustrar o seguinte: Combinação de rede neural e lógica baseada em regras para entradas de comércio Uma abordagem de dados de três segmentos será usada, com o terceiro segmento usado para validar as estratégias finais. O código de estratégia resultante para MetaTrader 4 e TradeStation será mostrado, e será demonstrado que os resultados de validação são positivos para cada plataforma. Redes Neurais como Filtros de Entrada no Comércio Matematicamente, uma rede neural é uma combinação não linear de uma ou mais entradas ponderadas que gera um ou mais valores de saída. Para negociação, uma rede neural é geralmente usada em uma de duas maneiras: (1) como uma previsão de movimento de preços futuro, ou (2) como um indicador ou filtro para negociação. Aqui será considerada a sua utilização como indicador ou filtro comercial. Como indicador, uma rede neural atua como uma condição ou filtro adicional que deve ser satisfeita antes que uma negociação possa ser inserida. As entradas para a rede são tipicamente outros indicadores técnicos, tais como impulso, estocástica, ADX, médias móveis, e assim por diante, bem como os preços e combinações dos anteriores. As entradas são dimensionadas e a rede neural é projetada de modo que a saída é um valor entre -1 e 1. Uma abordagem é permitir uma entrada longa se a saída for maior ou igual a um valor de limite, como 0,5 e a Entrada curta se o resultado for menor ou igual ao negativo do limiar, por exemplo -0,5. Esta condição seria adicional às condições de entrada existentes. Por exemplo, se houvesse uma condição de entrada longa, ela teria que ser verdadeira ea saída de rede neural teria que ser pelo menos igual ao valor de limite para uma entrada longa. Ao configurar uma rede neural, um comerciante seria tipicamente responsável pela escolha das entradas e da topologia de rede e para quottrainingquot a rede, que determina os valores de pesos óptimos. Como será mostrado a seguir, o Adaptrade Builder executa essas etapas automaticamente como parte do processo de construção evolutiva em que o software é baseado. Usando a rede neural como um filtro de comércio permite que ele seja facilmente combinado com outras regras para criar uma estratégia de negociação híbrida, que combina as melhores características tradicionais, com base em regras abordagens com as vantagens das redes neurais. Como um exemplo simples, o Construtor pode combinar uma regra de crossover de média móvel com uma rede neural de modo que uma posição longa seja tomada quando a média de movimento rápido cruza acima da média de movimentação lenta ea saída da rede neural é igual ou acima de seu limite. Estratégias de negociação Stop-and-Reverse Uma estratégia de negociação stop-and-reverse é aquele que está sempre no mercado, seja longo ou curto. Estritamente falando, quotstop-e-reversequot significa que você inverter o comércio quando sua ordem de parar é atingido. No entanto, eu usá-lo como um curto-mão para qualquer estratégia de negociação que inverte de longo a curto a longo e assim por diante, de modo que você está sempre no mercado. Por esta definição, não é necessário que as ordens sejam ordens de parada. Você pode entrar e reverter usando ordens de mercado ou limite também. Também não é necessário que cada lado use a mesma lógica ou mesmo o mesmo tipo de ordem. Por exemplo, você pode inserir long (e sair em curto) em uma ordem de parada e digitar short (e sair long) em uma ordem de mercado, usando diferentes regras e condições para cada entryexit. Este seria um exemplo de uma estratégia assimétrica stop-and-reverse. A vantagem principal de uma estratégia stop-and-reverse é que por estar sempre no mercado, você nunca perde nenhum grande movimento. Outra vantagem é a simplicidade. Quando há regras e condições separadas para entrar e sair de negócios, há mais complexidade e mais que pode dar errado. A combinação de entradas e saídas significa que menos decisões de cronometragem têm de ser feitas, o que pode significar menos erros. Por outro lado, pode-se argumentar que as melhores condições para sair de um comércio são raramente as mesmas que para entrar na direção oposta que entrando e saindo de ofícios são decisões inerentemente separadas que devem, portanto, empregar regras e lógica separadas. Outro inconveniente potencial de estar sempre no mercado é que a estratégia irá negociar através de cada lacuna de abertura. Uma abertura grande abertura contra a posição pode significar uma grande perda antes que a estratégia é capaz de reverter. Estratégias que entram e saem mais seletivamente ou que saem até o final do dia pode minimizar o impacto de abrir lacunas. Uma vez que o objetivo é construir uma estratégia de forex, MetaTrader 4 (MT4) é uma escolha óbvia para a plataforma de negociação dado que MetaTrader 4 é projetado principalmente para forex e é amplamente utilizado para a negociação desses mercados (ver, por exemplo, MetaTrader vs TradeStation : Uma comparação de línguas). No entanto, nos últimos anos, TradeStation tem como alvo os mercados de forex muito mais agressivamente. Dependendo do seu nível de andor de volume de negociação, é possível negociar os mercados de forex através de TradeStation sem incorrer em quaisquer taxas de plataforma ou pagar quaisquer comissões. Os spreads são relatados apertados com boa liquidez nos pares principais do forex. Por estas razões, ambas as plataformas foram segmentadas para este projeto. Vários problemas surgem ao segmentar múltiplas plataformas simultaneamente. Primeiro, os dados podem ser diferentes em diferentes plataformas, com diferenças em fusos horários, cotações de preços para algumas barras, volume e intervalos de datas disponíveis. Para suavizar essas diferenças, os dados foram obtidos de ambas as plataformas, e as estratégias foram construídas ao longo de ambas as séries de dados simultaneamente. As melhores estratégias foram, portanto, as que funcionaram bem em ambas as séries de dados, apesar de quaisquer diferenças nos dados. As configurações de dados usadas no Construtor são mostradas abaixo na Fig. 1. Como pode ser inferido a partir da tabela Dados do Mercado na figura, o mercado de câmbio Eurodollar foi segmentado (EURUSD) com um tamanho de barra de 4 horas (240 minutos). Outros tamanhos de bar ou mercados teria servido tão bem. Eu só era capaz de obter tantos dados através da minha plataforma MT4 como indicado pelo intervalo de datas mostrado na Fig. 1 (série de dados 2), de modo que o mesmo intervalo de datas foi utilizado na obtenção das séries de dados equivalentes da TradeStation (série de dados 1). 80 dos dados foram utilizados para construção (combinado em amostra e quotout de amostra), com 20 (62017 a 21015) reservado para validação. 80 do original 80 foi então ajustado para quotin-amostra com 20 ajustado para quotout-de-amostra, como mostrado na Fig. 1. O spread de bidask foi fixado em 5 pips, e os custos de negociação de 6 pips ou 60 por lote full-size (100.000 ações) foram assumidos por rodada. Ambas as séries de dados foram incluídas na compilação, conforme indicado pelas marcas de seleção na coluna da esquerda da tabela Dados do Mercado. Figura 1. Configurações de dados de mercado para a construção de uma estratégia de Forex para MetaTrader 4 e TradeStation. Outro problema potencial ao direcionar várias plataformas é que o Builder foi projetado para duplicar a maneira como cada plataforma suportada calcula seus indicadores, o que pode significar que os valores dos indicadores serão diferentes dependendo da plataforma selecionada. Para evitar esta possível fonte de discrepância, quaisquer indicadores que avaliem diferentemente no MetaTrader 4 do que no TradeStation devem ser eliminados da compilação, o que significa que os seguintes indicadores devem ser evitados: Todos os outros indicadores disponíveis para ambas as plataformas são calculados da mesma forma em Ambas as plataformas. TradeStation inclui todos os indicadores que estão disponíveis no Construtor, enquanto o MetaTrader 4 não. Portanto, para incluir apenas os indicadores disponíveis em ambas as plataformas, a plataforma MetaTrader 4 deve ser selecionada como o tipo de código no Construtor. Isso removerá automaticamente todos os indicadores do conjunto de compilação que não estão disponíveis para o MT4, o que deixará os indicadores disponíveis em ambas as plataformas. Além disso, desde que eu observei diferenças nos dados de volume obtidos de cada plataforma, eu removi todos os indicadores dependentes do volume do conjunto de compilação. Por fim, o indicador de hora do dia foi removido devido a diferenças nos fusos horários entre os arquivos de dados. Na fig. 2, abaixo, a lista de indicadores usada no conjunto de compilação é mostrada ordenada por se ou não o indicador foi considerado pelo processo de construção (quotConsiderquot coluna). Os indicadores removidos da consideração pelas razões discutidas acima são mostrados no topo da lista. Os indicadores restantes, começando com o quotSimple Mov Avequot, faziam parte do conjunto de compilação. Figura 2. Seleções de indicadores no Construtor, mostrando os indicadores removidos do conjunto de compilação. As opções de avaliação usadas no processo de construção são mostradas na Fig. 3. Conforme discutido, MetaTrader 4 foi selecionado como a escolha de saída de código. Após as estratégias serem criadas no Construtor, qualquer das opções na guia Opções de avaliação, incluindo o tipo de código, pode ser alterada e as estratégias reavaliadas, que também reescreverão o código em qualquer idioma selecionado. Esse recurso foi usado para obter o código TradeStation para a estratégia final depois que as estratégias foram criadas para o MetaTrader 4. Figura 3. Opções de avaliação no Builder para a estratégia de divisas da EURUSD. Para criar estratégias stop-and-reverse, todos os tipos de saída foram removidos do conjunto de compilação, como mostrado abaixo na Fig. 4. Todos os três tipos de ordens de entrada - mercado, stop e limite - foram deixados como quotconsiderquot, o que significa que o processo de compilação poderia considerar qualquer um deles durante o processo de compilação. Figura 4. Tipos de ordem selecionados no Construtor para criar uma estratégia de parar e inverter. O software Builder gera automaticamente condições lógicas baseadas em regras para entrada e / ou saída. Para adicionar uma rede neural à estratégia, só é necessário selecionar a opção quotInclude uma rede neural em condições de entrada na guia Opções de Estratégia, como mostrado abaixo na Fig. 5. As configurações de rede neural foram deixadas em seus padrões. Como parte da lógica stop-and-reverse, a opção Market Sides foi definida como LongShort e a opção para quotWait para sair antes de entrar no novo tradequot foi desmarcada. Este último é necessário para permitir que a ordem de entrada para sair da posição atual em uma reversão. Todas as outras configurações foram deixadas nos padrões. Figura 5. Opções de estratégia selecionadas no Builder para criar uma estratégia híbrida usando condições de rede baseadas em regras e de redes neurais. A natureza evolutiva do processo de construção no Construtor é orientada pela aptidão. Que é calculado a partir dos objectivos e condições definidos no separador Métricas, como mostrado abaixo na Fig. 6. Os objetivos de construção foram mantidos simples: maximizar o lucro líquido minimizando a complexidade, que foi dado um pequeno peso em relação ao lucro líquido. Mais ênfase foi colocada nas condições de construção, que incluíram o coeficiente de correlação ea significância para a qualidade da estratégia geral, bem como a média das barras nos comércios eo número de negócios. Inicialmente, apenas as barras médias em negócios foram incluídas como uma condição de construção. No entanto, em algumas das primeiras construções, o lucro líquido estava sendo favorecido ao longo da duração do comércio, de modo que a métrica de número de negócios foi adicionada. A faixa especificada para o número de negócios (entre 209 e 418) é equivalente ao comprimento médio de comércio entre 15 e 30 barras com base no número de barras no período de construção. Como resultado, adicionando esta métrica colocar mais ênfase na meta de comércio de comprimento, o que resultou em mais membros da população com a gama desejada de comprimentos comerciais. Figura 6. Criar objetivos e condições definidas na guia Métricas determinam como a aptidão é calculada. As condições para a seleção de estratégias de topo duplicam as condições de compilação, exceto que as condições de estratégias de topo são avaliadas em toda a faixa de dados (não incluindo o segmento de validação, que é separado), e não apenas sobre o período de compilação, como é o caso do Condições de construção. As melhores condições de estratégias são usadas pelo programa para deixar de lado quaisquer estratégias que atendam a todas as condições em uma população separada. As configurações finais são feitas na guia Build Options, como mostrado abaixo na Fig. 7. As opções mais importantes aqui são o tamanho da população, o número de gerações ea opção de redefinição com base no desempenho do quotout-of-samplequot. O tamanho da população foi escolhido para ser grande o suficiente para obter boa diversidade na população, enquanto ainda é pequeno o suficiente para construir em um período razoável de tempo. O número de gerações foi baseado em quanto tempo demorou durante algumas compilações preliminares para que os resultados começassem a convergir. Figura 7. As opções de construção incluem o tamanho da população, o número de gerações e as opções para redefinir a população com base no desempenho quotout-of-samplequot. A opção para quotReset no Desempenho Out-of-Sample (OOS) inicia o processo de compilação após o número especificado de gerações se a condição especificada for atendida nesse caso, a população será redefinida se o lucro líquido quotout-of-samplequot for Menos de 20.000. Este valor foi escolhido com base em testes preliminares para ser um valor suficientemente alto que provavelmente não seria alcançado. Como resultado, o processo de compilação foi repetido a cada 30 gerações até manualmente interrompido. Esta é uma maneira de deixar o programa identificar estratégias baseadas nas condições Top Strategies durante um período de tempo prolongado. Periodicamente, a população Top Strategies pode ser verificada e o processo de compilação cancelado quando estratégias adequadas são encontradas. Observe que eu coloquei quotout-of-samplequot entre aspas. Quando o período de quotout da amostra é usado para reiniciar a população dessa maneira, o período de quotout da amostra não é mais verdadeiramente fora da amostra. Desde que esse período está sendo usado agora para guiar o processo de construção, sua efetivamente parte do período de amostragem. É por isso que é aconselhável reservar um terceiro segmento para validação, como foi discutido acima. Após várias horas de processamento e uma série de reconstruções automáticas, uma estratégia adequada foi encontrada na população Top Strategies. Sua curva fechada de equidade comercial é mostrada abaixo na Fig. 8. A curva de equidade demonstra desempenho consistente em ambos os segmentos de dados com um número adequado de negócios e essencialmente os mesmos resultados em ambas as séries de dados. Figura 8. Curva de equity de fechamento para a estratégia de stop-and-reverse do EURUSD. Para verificar a estratégia durante o período de validação, os controles de data na guia Mercados (ver Figura 1) foram alterados para a data final dos dados (2112017) e a estratégia foi reavaliada selecionando o comando Avaliar da Estratégia Menu no Construtor. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 9. Os resultados de validação na caixa vermelha demonstram que a estratégia se manteve em cima de dados não utilizados durante o processo de compilação. Figura 9. Curva de capital fechado para a estratégia de stop-and-reverse EURUSD, incluindo o período de validação. A verificação final é para ver como a estratégia realizada em cada série de dados separadamente usando a opção de saída de código para essa plataforma. Isto é necessário porque, como explicado acima, pode haver diferenças nos resultados dependendo de (1) o tipo de código, e (2) as séries de dados. Precisamos verificar se as configurações escolhidas minimizam essas diferenças, conforme pretendido. Para testar a estratégia do MetaTrader 4, a série de dados da TradeStation foi desmarcada na guia Mercados e a estratégia foi reavaliada. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 10, que duplica a curva inferior na Fig. 9. Figura 10. Curva de capital fechado para a estratégia de stop-and-reverse EURUSD, incluindo o período de validação, para o MetaTrader 4. Finalmente, para testar a estratégia para TradeStation, foi selecionada a série de dados da TradeStation ea série para MetaTrader 4 foi desmarcado na guia Mercados, a saída de código foi alterada para quotTradeStation, quot ea estratégia foi reavaliada. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 11 e parecem ser muito semelhantes à curva do meio na Fig. 9, como esperado. Figura 11. Curva de capital fechado para a estratégia de stop-and-reverse EURUSD, incluindo o período de validação, para a TradeStation. O código para ambas as plataformas é fornecido abaixo na Fig. 12. Clique na imagem para abrir o arquivo de código da plataforma correspondente. Examinar o código revela que a parte baseada em regras da estratégia usa diferentes condições relacionadas à volatilidade para os lados longo e curto. As entradas de rede neural consistem em uma variedade de indicadores, incluindo dia-de-semana, tendência (ZLTrend), alta intraday, osciladores (InvFisherCycle, InvFisherRSI), bandas Bollinger e desvio padrão. A natureza híbrida da estratégia pode ser vista diretamente na declaração de código (a partir do código TradeStation): Se EntCondL e NNOutput gt 0,5, em seguida, começar Buy (quotEnMark-Lquot) partes NShares próxima barra no mercado A variável quotEntCondLquot representa a entrada baseada em regras Condições, e quotNNOuputquot é a saída da rede neural. Ambas as condições têm de ser verdadeiras para colocar a ordem de entrada longa. A condição de entrada curta funciona da mesma maneira. Figura 12. Código da estratégia de negociação para a estratégia stop-and-reverse EURUSD (à esquerda, MetaTrader 4 à direita, TradeStation). Clique na figura para abrir o arquivo de código correspondente. Faça o download de um arquivo de projeto Builder (.gpstrat) contendo as configurações descritas neste artigo. Este artigo analisou o processo de construção de uma estratégia de rede híbrida baseada em regras para o EURUSD, utilizando uma abordagem de stop-and-reverse (sempre no mercado) com o Adaptrade Builder. Foi mostrado como o código de estratégia pode ser gerado para múltiplas plataformas selecionando um subconjunto comum dos indicadores que funcionam da mesma maneira em cada plataforma. Foram descritas as configurações necessárias para gerar estratégias que revertem de longo para curto e para trás e foi demonstrado que a estratégia resultante foi positiva em um segmento de dados de validação separado. Verificou-se também que a estratégia gerou resultados semelhantes com os dados e opção de código para cada plataforma. Como discutido acima, a abordagem stop-and-reverse tem várias desvantagens e pode não ser atraente para todos. No entanto, uma abordagem sempre-no-mercado pode ser mais atraente com dados forex porque os mercados de forex comercializam o tempo todo. Como resultado, não há abertura de abertura de abertura e as ordens de negociação estão sempre ativas e disponíveis para reverter o comércio quando o mercado muda. O uso de dados intradiários (barras de 4 horas) forneceu mais barras de dados para uso no processo de construção, mas foi de outra forma bastante arbitrário, pois a natureza sempre-no-mercado da estratégia significa que os negócios são realizados de um dia para o outro. O processo de construção foi deixado evoluir diferentes condições para entrar longas e curtas, resultando em uma estratégia assimétrica stop-and-reverse. Apesar do nome, a estratégia resultante entra em operações longas e curtas em ordens de mercado, embora as ordens de mercado, parada e limite fossem consideradas pelo processo de construção de forma independente para cada lado. Na prática, inverter de longo para curto significaria vender curto duas vezes o número de ações no mercado como a estratégia era atualmente longo, e. Se a posição longa atual era 100.000 partes, você venderia 200.000 partes curtas no mercado. Da mesma forma, se a posição curta atual era de 100.000 ações, você compraria 200.000 ações no mercado para inverter de curto para longo. Um histórico de preços mais curto foi usado do que seria ideal. No entanto, os resultados foram positivos no segmento de validação, sugerindo que a estratégia não era excessiva. Isso suporta a idéia de que uma rede neural pode ser usada em uma estratégia de negociação sem necessariamente superar a estratégia para o mercado. A estratégia apresentada aqui não se destina a negociação real e não foi testada em tempo real de rastreamento ou negociação. No entanto, este artigo pode ser usado como um modelo para o desenvolvimento de estratégias semelhantes para o EURUSD ou outros mercados. Como sempre, qualquer estratégia de negociação que você desenvolver deve ser testado completamente em tempo real de rastreamento ou em dados separados para validar os resultados e familiarizar-se com as características de negociação da estratégia antes da negociação ao vivo. Este artigo foi publicado na edição de fevereiro de 2017 do boletim Adaptrade Software. OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, SENDO QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM REALMENTE EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OU NÃO COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS SIMULADOS DE NEGOCIAÇÃO EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR GANHOS OU PERDAS SEMELHANTES AOS MOSTRADOS. Se você gostaria de ser informado sobre novidades, novidades e ofertas especiais da Adaptrade Software, por favor junte-se à nossa lista de e-mails. Obrigado.