الخوارزميات الجينية الفوركس

ميتاترادر ​​4 - اختبار الخوارزميات الجينية مقابل البحث البسيط في محسن ميتاتريدر 4 1. ما هي الخوارزميات الجينية توفر منصة ميتاتريدر 4 الآن خوارزميات جينية لتحسين مدخلات المستشارين الخبراء. أنها تقلل الوقت الأمثل بشكل كبير دون أي إبطال كبير من الاختبار. يتم وصف مبدأ عملها في مادة اسمها الخوارزميات الجينية: الرياضيات في التفاصيل. ويخصص هذا المقال ل إيس المدخلات الأمثل باستخدام الخوارزميات الجينية مقارنة مع النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام البحث المباشر الكامل لقيم المعلمة. 2. مستشار الخبراء للتجارب بلدي، وأنا أكملت قليلا إي اسمه كروسماسد التي قد تكون معروفة من المادة اسمه إدارة أوامر - بسيطة: وأضاف ستوبلوس و تاكيبروفيت إلى المواقف الموضوعة. وأضاف وقف زائدة. تستخدم المعلمة أوبنلوفت لتصفية الإشارات: الآن إشارة سيأتي إذا تم عبور خط الصفر في كمية معينة من النقاط (مع دقة إلى مكان عشري واحد). وأضاف المعلمة كلوغلوفت لتصفية مماثلة من إشارات وثيقة. وضعت في المتغيرات إكسيرنال فترات من بطء والمتوسطات سريعة التحرك المستخدمة لحسابات ماسد. الآن هو خبير خبير مكتمل عمليا. سيكون من المناسب لتحسينه واستخدامه في التداول. يمكنك تحميل إي CrossMACDDeLuxe. mq4 إلى جهاز الكمبيوتر الخاص بك واختباره بشكل مستقل. 3. الأمثل الآن يمكننا أن نبدأ لتحسين إي. وسيتم إجراء ثلاثة اختبارات مع كميات مختلفة من عمليات البحث الأمثل. وهذا سوف يساعد على مقارنة الأرباح التي تم الحصول عليها باستخدام خوارزميات وراثية في حالات مختلفة. بعد كل اختبار، وسوف يدويا إزالة مخبأ اختبار للاختبارات اللاحقة عدم استخدام مجموعات وجدت بالفعل. هذا ضروري فقط للتجربة لتكون أكثر دقة - عادة، تشاتشينغ الآلي من النتائج يعزز فقط الأمثل المتكررة. لمقارنة النتائج. التحسين باستخدام الخوارزميات الجينية سيتم مرتين: لأول مرة - من أجل العثور على الربح الأقصى (الربح)، للمرة الثانية للعثور على أعلى عامل الربح (عامل الربح). بعد ذلك، سيتم إعطاء أفضل ثلاث نتائج لكلا الأسلوبين الأمثل في جدول تقرير الملخص مرتبة حسب الأعمدة المعطاة. التحسين هو تجريبي بحتة. لا تهدف هذه المقالة إلى إيجاد المدخلات التي من شأنها حقا تحقيق أكبر قدر من الأرباح. رمز الرسم البياني اليورو مقابل الدولار الأميركي الرسم البياني الإطار الزمني 1 فترة الاختبار 2 سنة النمذجة أسعار مفتوحة فقط المدخلات التي بحثت في: وتجدر الإشارة إلى أنه عند استخدام الخوارزميات الجينية، والوقت المتوقع من التحسين هو تقريبا نفس التحسين باستخدام البحث المدخلات المباشرة. والفرق هو أن الخوارزمية الجينية تقوم بشكل مستمر بعرض مجموعات غير ناجحة بالتأكيد، وبهذه الطريقة، تقلل من كمية الاختبارات الضرورية عدة مرات (ربما عدة عشرات، مئات، آلاف المرات). هذا هو السبب في أنه يجب أن لا تكون موجهة إلى الوقت الأمثل المتوقع عند استخدام الخوارزميات الجينية. سيكون الوقت الأمثل الحقيقي دائما أقصر: كما ترون، استغرق التحسين باستخدام الخوارزميات الجينية أقل من أربع دقائق بدلا من المتوقع خمس ساعات ونصف. الرسم البياني الأمثل مع الخوارزميات الجينية يختلف أيضا عن ذلك مع البحث المباشر. وبما أن التوليفة السيئة قد تم فرزها بالفعل، يتم إجراء الاختبارات اللاحقة مع مجموعات من المدخلات التي تكون أكثر ربحية افتراضيا. هذا هو السبب في الرسم البياني التوازن ترتفع: دعونا ننظر في نتائج كل من طرق التحسين في جميع التفاصيل. لقد تغير الوضع. تتزامن فترات التحسين (خطأ غير هام مقبول)، والنتائج متطابقة. ويمكن تفسير ذلك من خلال أن التحسين كان يتألف من 1331 بحث فقط وهذا المبلغ من التصاريح ليست كافية فقط لاستخدام الخوارزميات الجينية. ليس لديهم وقت لالتقاط السرعة - التحسين هو أسرع بسبب فحص من فقدان بالتأكيد تركيبات المدخلات، ولكن وجود مثل هذا العدد من مجموعات كما هو مبين أعلاه، الخوارزميات الجينية لا يمكن تحديد ما الآباء (تركيبات المدخلات) توليد سيئة خارج الربيع. لذلك، ليس هناك معنى لاستخدامها. 4. الاستنتاجات الخوارزميات الجينية هي إضافة لطيفة إلى 4 استراتيجيات الأمثل. يتم تحسين الأمثل بشكل كبير إذا كان كمية من عمليات البحث كبيرة، تتزامن النتائج مع تلك التي تم الحصول عليها عن طريق التحسين العادية. الآن ليس هناك معنى لاستخدام البحث الكامل في المدخلات. الخوارزميات الجينية سوف تجد أفضل نتيجة أسرع وأقل فعالية. 5. أفتيرورد بعد أن كتبت المقال، أنا راض الفضول وأطلقت الأمثل من كروسمادلوكس على جميع المدخلات. وبلغ مجموع المجموعات أكثر من مائة مليون (103 306 896). استغرق التحسين باستخدام الخوارزميات الجينية 17 ساعة فقط، في حين أن الأمثل باستخدام البحث في جميع المدخلات يستغرق حوالي 35 عاما (301 223 ساعة). الاستنتاجات هي متروك لكم. استخدام الخوارزميات الجينية للتنبؤ الأسواق المالية اقترح بيرتون في كتابه، "المشي العشوائي" وول ستريت، (1973) أن قرد معصوب العينين رمي السهام في الصحف صفحات مالية يمكن أن تختار محفظة من شأنها أن تفعل تماما كما وكذلك واحدة مختارة بعناية من قبل الخبراء. في حين أن التطور قد جعل الإنسان لا أكثر ذكاء في اختيار الأسهم، نظرية تشارلز داروينز فعالة جدا عندما تطبق بشكل مباشر أكثر. (لمساعدتك في اختيار الأسهم، تحقق من كيفية اختيار الأسهم). ما هي الخوارزميات الجينية الخوارزميات الجينية (غاس) هي طرق حل المشاكل (أو الاستدلال) التي تحاكي عملية التطور الطبيعي. على عكس الشبكات العصبية الاصطناعية (أنس)، المصممة لتعمل مثل الخلايا العصبية في الدماغ، وهذه الخوارزميات الاستفادة من مفاهيم الانتقاء الطبيعي لتحديد أفضل حل لمشكلة. ونتيجة لذلك، تستخدم غاس عادة كمحسنين يقومون بضبط المعلمات لتقليل أو زيادة بعض ردود الفعل قياس، والتي يمكن بعد ذلك استخدامها بشكل مستقل أو في بناء آن. في الأسواق المالية. الخوارزميات الجينية هي الأكثر شيوعا للعثور على أفضل القيم مزيج من المعلمات في قاعدة التداول، وأنها يمكن أن تكون مبنية في نماذج آن مصممة لاختيار الأسهم وتحديد الصفقات. وقد أظهرت العديد من الدراسات أن هذه الأساليب يمكن أن تكون فعالة، بما في ذلك الخوارزميات الجينية: تكوين تقييم الأسهم (2004) من قبل راما، وتطبيقات الخوارزميات الجينية في بيانات سوق الأسهم الأمثل التعدين (2004) من قبل لين، تساو وانغ، تشانغ. (لمعرفة المزيد عن أن، انظر الشبكات العصبية: التنبؤ الأرباح) كيف الخوارزميات الجينية العمل الخوارزميات الجينية يتم إنشاؤها رياضيا باستخدام ناقلات، والتي هي الكميات التي لها اتجاه وحجم. وتتمثل المعلمات لكل قاعدة تداول مع متجه أحادي البعد يمكن اعتباره كروموسوم في المصطلحات الوراثية. وفي الوقت نفسه، يمكن اعتبار القيم المستخدمة في كل معلمة من الجينات، والتي يتم تعديلها بعد ذلك باستخدام الانتقاء الطبيعي. على سبيل المثال، قد تنطوي قاعدة التداول على استخدام معلمات مثل المتوسط ​​المتحرك للتقارب-الاختلاف (ماسد). المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) و ستوشاستيك. وعندئذ تقوم الخوارزمية الجينية بإدخال القيم في هذه المعلمات بهدف تحقيق أقصى قدر من صافي الربح. مع مرور الوقت، يتم إدخال تغييرات صغيرة وتلك التي تجعل تأثير مرغوب فيه يتم الاحتفاظ بها للجيل القادم. هناك ثلاثة أنواع من العمليات الجينية التي يمكن بعد ذلك القيام بها: عمليات الانتقال تمثل الاستنساخ و كروس أوفر البيولوجي في علم الأحياء، حيث يأخذ الطفل على خصائص معينة من والديه. وتمثل الطفرات طفرة بيولوجية وتستخدم للحفاظ على التنوع الوراثي من جيل واحد من السكان إلى الجيل التالي من خلال إدخال تغييرات صغيرة عشوائية. الاختيارات هي المرحلة التي يتم فيها اختيار الجينومات الفردية من السكان من أجل التكاثر في وقت لاحق (إعادة التركيب أو كروس أوفر). ثم يتم استخدام هذه الشركات الثلاث في عملية من خمس خطوات: تهيئة السكان العشوائية، حيث كل كروموسوم هو n - length، مع ن هو عدد المعلمات. وهذا يعني أنه يتم تحديد عدد عشوائي من المعلمات مع العناصر n لكل منهما. حدد الكروموسومات، أو المعلمات، التي تزيد من النتائج المرغوبة (صافي الربح المفترض). تطبيق طفرة أو مشغلي كروس إلى الآباء المختارين وتوليد نسل. ريكومبين ذرية والسكان الحاليين لتشكيل السكان الجدد مع المشغل اختيار. كرر الخطوات من 2 إلى 4. مع مرور الوقت، هذه العملية سوف يؤدي إلى الكروموسومات مواتية على نحو متزايد (أو، المعلمات) لاستخدامها في قاعدة التداول. ثم يتم إنهاء العملية عند استيفاء معايير التوقف، والتي يمكن أن تشمل وقت التشغيل، واللياقة البدنية، وعدد الأجيال أو معايير أخرى. (لمزيد من المعلومات عن ماسد، اقرأ تجارة ماكد الاختلاف). باستخدام الخوارزميات الوراثية في التداول في حين تستخدم الخوارزميات الجينية في المقام الأول من قبل التجار الكمي المؤسسي. يمكن للتجار الأفراد تسخير قوة الخوارزميات الجينية - دون درجة في الرياضيات المتقدمة - باستخدام العديد من حزم البرمجيات في السوق. وتتراوح هذه الحلول من حزم برامج مستقلة موجهة نحو الأسواق المالية إلى إضافات ميكروسوفت إكسيل التي يمكن أن تسهل المزيد من التحليل العملي. عند استخدام هذه التطبيقات، يمكن للتجار تعريف مجموعة من المعلمات التي يتم تحسينها بعد ذلك باستخدام خوارزمية جينية ومجموعة من البيانات التاريخية. يمكن لبعض التطبيقات تحسين المعلمات التي تستخدم والقيم بالنسبة لهم، في حين أن البعض الآخر يركز في المقام الأول على مجرد تحسين القيم لمجموعة معينة من المعلمات. (لمعرفة المزيد عن هذه الاستراتيجيات المستمدة من البرنامج، انظر قوة برنامج الصفقات.) نصائح التحسين الهامة والخدع منحنى المناسب (أكثر من المناسب)، وتصميم نظام التداول حول البيانات التاريخية بدلا من تحديد السلوك القابل للتكرار، يمثل خطرا محتملا للتجار باستخدام الخوارزميات الجينية. أي نظام تداول باستخدام غاس يجب أن يتم اختباره مسبقا على الورق قبل الاستخدام المباشر. اختيار المعلمات هو جزء مهم من العملية، ويجب على التجار البحث عن المعلمات التي ترتبط بالتغيرات في سعر الأمن معين. على سبيل المثال، جرب مؤشرات مختلفة ومعرفة ما إذا كان أي من هذه العوامل يبدو مرتبطا بتحولات السوق الرئيسية. الخوارزميات الجينية الخيطية هي طرق فريدة لحل المشاكل المعقدة عن طريق تسخير قوة الطبيعة. من خلال تطبيق هذه الأساليب لتوقع أسعار الأوراق المالية، يمكن للمتداولين تحسين قواعد التداول من خلال تحديد أفضل القيم لاستخدامها لكل معلمة لأمن معين. ومع ذلك، فإن هذه الخوارزميات ليست الكأس المقدسة، ويجب أن يكون التجار حذرين لاختيار المعلمات الصحيحة وليس منحنى تناسب (أكثر مناسبا). (لقراءة المزيد عن السوق، تحقق من الاستماع إلى السوق، وليس لها النقود.) الخوارزمية الجينية في تجارة الفوركس 2014-2017 فوريسبوت. جميع الحقوق محفوظة شركة فوركس بوات المحدودة (عبن: 29 609 855 414) ممثل معتمد للشركة (رقم رقم 001238951) لشركة هلك غروب بتي لت (أن: 161 284 500) التي تحمل ترخيص الخدمات المالية الأسترالية (أفسل رقم 435746). أي معلومات أو مشورة في هذا الموقع هي عامة بطبيعتها فقط ولا تشكل نصيحة شخصية أو استثمارية. نحن لن نقبل المسؤولية عن أي خسارة أو ضرر، بما في ذلك سبيل المثال لا الحصر، أي خسارة في الأرباح، والتي قد تنشأ بشكل مباشر أو غير مباشر من استخدام أو الاعتماد على هذه المعلومات. يجب عليك طلب مشورة مالية مستقلة قبل الحصول على منتج مالي. تتضمن كافة املعامالت واملنتجات املالية أو األدوات املالية مخاطر. يرجى تذكر أن نتائج الأداء السابقة ليست بالضرورة مؤشرا على النتائج المستقبلية. يمكن الوصول إلى المعلومات الموجودة على هذا الموقع في جميع أنحاء العالم ولكن لا توجه إلى المقيمين في أي بلد أو ولاية قضائية حيث يكون هذا التوزيع أو الاستخدام يتعارض مع القانون المحلي أو اللوائح. فوركسبوات بي تي واي المحدودة غير مسجلة مع أي منظم الولايات المتحدة بما في ذلك رابطة العقود الآجلة الوطنية (8220NFA8221) ولجنة تداول السلع الآجلة (8220CFTC8221) وبالتالي المنتجات والخدمات المقدمة على هذا الموقع ليس المقصود لسكان الولايات المتحدة. أكمل هذا النموذج وانقر على الزر أدناه لبدء التدريب المجاني