Weka forex

O aprendizado de máquina é um campo de inteligência artificial onde programas de computador aprendem em vez de seguir cegamente um script. Com dados de treinamento suficientes, você pode ensinar esses algoritmos a dirigir um carro, pilotar um helicóptero ou construir o melhor mecanismo de busca do mundo. Aqui estão os resultados que obtive com a minha abordagem inicial na aplicação de aprendizado de máquina para negociação forex. Uma variedade de algoritmos é colocada em prática para tentar prever a evolução de um instrumento com dados de apenas 8 barras diárias para o passado. Para cada dia, quatro valores são registrados, os três primeiros registram informações sobre o movimento do dia anterior, próximo ao dia, alto, baixo e próximo, enquanto o quarto registra o volume do dia. Isso faz com que 32 variáveis ​​independentes sejam totais. Os dados são obtidos a partir de três instrumentos no banco de dados dukascopy, EURUSD, AUDJPY e GBPCHF diariamente Ask bares de 1º de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2011, com finais de semana combinados na segunda-feira seguinte. Para cada um dos algoritmos testados, os primeiros dois anos foram usados ​​para treinar os modelos, enquanto 2012 foi usado para testá-los. A biblioteca java aberta para algoritmos de aprendizado de máquina usada vem do WEKA: Data Mining Software em Java i. Você pode baixar a biblioteca ou o programa de fácil utilização livremente em cs. waikato. ac. nz/ml/weka/. Prevendo a direção do mercado Esses testes avaliam até que ponto, se houver, é possível prever o movimento geral de amanhã (de perto para perto) com base em dados de oito dias anteriores usando uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina. Uma correlação alta significa que o modelo prevê bem o movimento geral do dia seguinte. Nesse caso, as correlações são muito próximas de zero, de modo que os modelos não podem prever o movimento geral do mercado. Prevendo o alcance do mercado Para o forex, o intervalo é definido aqui como a diferença entre o dayrsquos high e o dayrsquos low como uma porcentagem do fechamento anterior (para que diferentes instrumentos sejam comparáveis). Um dos métodos mais simples e melhores, os vizinhos mais próximos, apresenta o melhor desempenho nessa tarefa. Esse método, para cada caso, simplesmente examina os n casos no conjunto de treinamento que mais parecem e prevê uma média ponderada de seu intervalo. Prever o movimento absoluto de um instrumento O movimento absoluto de um instrumento é o movimento geral de um dia, mas sempre positivo. Isso é um pouco semelhante ao intervalo. É impossível prever a direção do mercado para o dia seguinte com base apenas em oito barras e volumes anteriores, pelo menos usando esses algoritmos. No entanto, a primeira falha desta abordagem é talvez que ela tente prever todos os dias. Talvez algum processo de eliminação possa remover uma grande quantidade de dados que é na maior parte imprevisível. Por outro lado, existem outros algoritmos, como redes neurais recorrentes, mais apropriados para a tarefa em questão. É possível prever, até certo ponto, o alcance do dia seguinte e, portanto, logicamente, o movimento absoluto (de perto para próximo). Esse tipo de informação pode não ser relevante para os comerciantes que seguem as tendências, mas pode ser relevante para os cambistas que precisam prever o intervalo de um par de moedas. Acredito que esses algoritmos superam os indicadores de alcance, como o ATR, no sentido de que são mais preditivos do que indicativos. 1 Mark Hall, Frank Eibe, Geoffrey Holmes, Bernhard Pfahringer, Peter Reutemann, Ian H. Witten (2009) O Software de Mineração de Dados WEKA: Uma Atualização SIGKDD Explorations, Volume 11, Edição 1. Redes Naturais Weka tutorial Research on the Application of Artifieial Rede neural na previsão de ciclos de congelamento e descongelamento de Conerete Neste artigo, baseado em pesquisas nacionais e internacionais sobre congelamento e descongelamento de leis de concreto e aplicação de redes neurais artificiais (RNAs) em engenharia civil, o mecanismo e os fatores efetivos das leis de congelamento e descongelamento do concreto e aplicação de redes neurais artificiais na durabilidade do concreto são particularmente discutidos, a fundamentação teórica é estabelecida para usar redes neurais artificiais no congelamento e descongelamento das leis do concreto. (1) A situação de fundo e pesquisa das leis de congelamento e descongelamento foram discutidas. Além disso, os fatores e fórmulas eficazes do freez A aplicação de redes neurais artificiais na durabilidade do concreto foi introduzida neste artigo. (2) O desenvolvimento de trabalhos de redes neurais artificiais e sua teoria básica foram introduzidos no artigo. leis do concreto e estrutura de redes neurais artificiais, o papel baseado na caixa de ferramentas de rede neural do MATLAB selecionou a rede neural BP para prever as leis do módulo elástico dinâmico, resistência à compressão do cubo, resistência à compressão do prisma e resistência à compressão biaxial que são efetuadas por relação água-cimento, volume de cimento, razão de estresse, bem como o número de congelamento-descongelamento, os diagramas de erro baseando-se no algoritmo básico BP foram dadas no papel. De acordo com muitos cálculo e comparação entre os resultados da simulação, o papel finalmente prova que a rede neural BP poderia ser usada para realizar a simulação dos leis de congelamento-descongelamento, assim os resultados da pesquisa podem ser usados ​​diretamente na análise e fornecem a base para a previsão das leis de congelamento-descongelamento do concreto. a pesquisa adicional da aplicação de redes neurais artificiais e aplicação prática da previsão das leis de congelamento-descongelamento do concreto. Você também pode gostar: Weka PCA Exemplo Como usar o LIBSVM no Windows segunda-feira preste material de leitura. 2008-08-25 09:22:48 por grativo 1. Este empréstimo irá fornecer o capital necessário para a compra de software, materiais de marketing e ferramenta educacional empreendedora ensinada pelo mestre empresário e CEO da Universidade Nouveau Riche, Jim Piccolo. Com a capacidade de agora concentrar-se em tempo integral, em oposição ao tempo livre, espero aumentar minha receita para respeitáveis ​​1.800 / mês. 2. Sério pessoal, este empréstimo será usado para tomar o meu Forex. h através de compra por atacado. Outras fontes de renda que se seguiriam seriam as opções de arrendamento, vendas a descoberto, forclosures, liens tributários, aluguéis, comercial, desenvolvimento de terrenos domésticos e desenvolvimento de terras internacionais. Um negócio típico de atacado levará 6 horas e lhe dará 5.000 de lucro. Um acordo típico de forclosure levará de 12 a 20 horas e fará de 20.000 a 40.000. Nenhum Plano de Negociação de Perdas que realmente funcione para você. 2008-01-18 20:41:56 por bfnnrgn Você está na área de Dallas, TX Eu tenho um plano de negociação que não é especulativo, não direcional e gera uma taxa muito alta de retorno. Funciona todos os dias - o tempo todo - sem perdas - (sim) realmente funciona. Eu tenho negociado os mercados financeiros por 30 anos e eu entendo exatamente o que estou fazendo. Como demonstração, comecei a negociar uma conta de amigos Forex de apenas 6.000.00 em 20/12/07 e. e você um milhão de dólares em um período relativamente curto de tempo. Se você estiver na área de Dallas, no Texas, posso demonstrar e provar em tempo real com dados reais que isso pode ser feito com sucesso, sem exceção, e sem nenhuma perda de posição fechada. Se você realmente quer uma resposta para sua pergunta ou se você está curioso por favor, não hesite em contatar-me (Bob) no bfnnrgnflashmail. Pague de um jeito ou de outro 2005-09-04 14:25:42 pelo o-lOl-o 2000 para um curso online huh. Se isso funciona para você. Algumas semanas é realmente bom para realmente começar a lucrar em negociação ao vivo. Permanecer consistente ao longo do tempo é o truque agora. Isso exige disciplina. Evite as sessões de blowout em que um comerciante persegue um bom dinheiro depois de tentar recuperar as perdas. Ou gananciosamente entra em um comércio com pouca pesquisa. Eu me ensinei em casa por cerca de um ano. ts, sem vender, mais em qualquer lugar e a qualquer hora que eu quiser, só eu e o mercado. É perfeito para uma pessoa como eu. Meu chefe já está tentando me oferecer mais dinheiro para não desistir dele no próximo ano. Eu não acho que ele pode me oferecer o suficiente para me impedir de ir de férias prolongadas. oh sim. já que vou levar meu laptop e trocá-lo, talvez seja uma viagem de negócios. heh sim. As varreduras do cérebro podem prever sua ideologia política - a Mother Nature Network. disse o pesquisador Darren Schreiber, da Universidade de Exeter. A capacidade de prever com precisão a política partidária usando apenas a atividade cerebral enquanto o jogo sugere que investigar as diferenças neurais básicas entre os eleitores pode nos fornecer. O aprendizado da máquina é um campo de inteligência artificial no qual os computadores aprendem em vez de seguir um roteiro. Contanto que você tenha dados informativos suficientes sobre uma determinada categoria, você pode usá-la para criar um algoritmo para uma IA que permita dirigir um carro, pilotar um avião e no mundo dos mercados Forex e de ações para prever o alcance e a direção do mercado usando dados anteriores. Estudando cuidadosamente a enorme quantidade de dados sobre tendências de mercado anteriores, podemos usá-la para desenvolver padrões que nos ajudem a prever a evolução do mercado em um grau razoável. Embora muitos traders estejam usando o método exato há anos, mas usando o Machine Learning, o processo não só se torna mais rápido, mas também mais preciso, levando ao desenvolvimento de melhores estratégias de negociação. A imagem abaixo é um modelo geral de um algoritmo First trading. Muitos indivíduos e empresas aproveitaram o Machine Learning e negociaram com sucesso em mercados de ações e FX. Os sistemas usados ​​por essas empresas e indivíduos são baseados em correlações fracas descobertas por um analista quantitativo. Dependendo do tamanho das empresas, essas estratégias podem ser usadas em uma escala de cem a milhões e, às vezes, até mais, mas isso não significa que elas tenham um sistema invulnerável. Apenas as empresas mais rápidas que podem fazer o comércio podem realmente se beneficiar dessas correlações, mas mesmo assim não há garantia de retorno. Mesmo com uma quantidade decente de indivíduos e empresas usando o Machine Learning e um interesse ainda maior de pessoas normais, ainda não há modelos de Aprendizado de Máquina adequados que possam ser usados ​​em tempo real. Por que é tão difícil? Diferentemente de um reconhecimento facial ou de uma AI de condução automática que têm problemas bem definidos que não mudam ao contrário dos dados que precisam ser previstos nos mercados de ações e FX. Quando tentamos implementar a mesma abordagem no Forex e no mercado de ações, os métodos falham e resultam em muitos problemas, principalmente devido a elementos aleatórios do mercado e sua dependência de tempo. Mesmo um algoritmo executado em aprendizado on-line (onde uma estratégia pode continuar se otimizando com base em novos dados) pode se tornar obsoleto por uma única mudança aleatória no mercado. Por exemplo, se você tinha dados de Forex ou de mercado de ações para 2000-2013, treinou um algoritmo de IA com ele e validou-o com dados de 2014-2015, o que não significa que haja uma razão para ele funcionar, pois os conjuntos de dados são aleatórios e sem precedentes. A melhor abordagem é usar tanto uma abordagem baseada em dados quanto uma abordagem de aprendizado on-line, tendo em mente que mudanças importantes na estratégia serão necessárias. Aprendizado de máquina em Forex e no mercado de ações é definitivamente benéfico, mas precisa de uma abordagem mais sólida que pode explicar as mudanças aleatórias no mercado. A economia australiana está em constante declínio desde fevereiro, quando comprou mais de NZ 1,10. As coisas pioraram depois que surgiram as grandes notícias sobre os fracos dados de emprego da Austrália. Inicialmente, esperava-se que a mudança esperada nos dados do emprego fosse superior a 15K, mas as mudanças no emprego ocorreram a um ritmo drástico de -3,9K. Isso não apenas apresentou a economia australiana sob uma luz negativa, mas também sugeriu que o mercado de trabalho na Austrália poderia estar enfraquecendo. Vendo os números mais do que baixos em comparação com a mudança esperada causou muitos comerciantes para retirar o que afetou negativamente o par AUD / USD. Isso fez com que o AUD / USD caísse de 0,7475 para 0,7445, mas conseguiu retornar a 0,7465. Por outro lado, também temos novidades da Nova Zelândia, que também não eram todas ótimas. O PIB inicial da Nova Zelândia era esperado para 1,1, mas após o seu lançamento hoje, ficou aquém e chegou a 0,9. Naturalmente, isso levou a um declínio acentuado no valor do NZD, mas depois que os dados do PIB foram revisados ​​para 0,9, ele se recuperou rapidamente. De acordo com o CoreLogic. o mercado imobiliário em expansão desempenhou um papel importante no crescimento saudável da Nova Zelândia, que fez com que os preços médios das moradias aumentassem 14,6 no mês de agosto. Depois que as informações do AUD e do NZD chegaram, finalmente chegou a hora de avaliar o AUD / NZD. Embora inicialmente as coisas pareçam melhores para o NZD em comparação com os dados fracos do AUD, mas espera-se que a Nova Zelândia reduza ainda mais as taxas, o que significaria uma nova queda no valor do NZD no futuro próximo. Nas próximas semanas, essa mudança de valor poderia adicionar um tom otimista ao AUD / NZD. No final, o AUD / NZD é provavelmente uma compra melhor, mas precisaria de provas de que a estagnação salarial da Austrália estava acabada e de aumentar a liquidez para torná-la mais otimista. Nossa abordagem Scientific Trading FOREX fez mais de 35.000 pips, 1000 trades e 30 ROI em 10.000 contas em apenas 4 meses Nossos algoritmos de negociação mostraram o poder da análise de Machine Learning e Big Data. Analisando terabytes de dados históricos com abordagem intensiva de Data Mining e uma ampla variedade de tecnologias de ponta, somos capazes de revolucionar o Algorithmic Trading para os investidores de varejo. Desempenho comercial, março de 8211 junho de 2016 Hoje em dia, o Algorithmic Trading continua a ser uma arte obscura dos grandes. Tudo gira em torno da latência, da proximidade física e da superioridade do poder de computação, combinados com uma coleção de cientistas de renome, quantificadores e assistentes de dados. Caros investidores de varejo, você não tem lugar nessa arena porque não tem chance. Nossa abordagem é diferente, não perseguiremos a latência, em vez disso, iremos negociar nos gráficos H1, H4 ou D1 e lidar com as latências / atrasos / off quotes de maneira fácil e transparente. A infra-estrutura de mercado não faz parte de nossa abordagem, não aplicamos HFT (High Frequency Trading), usamos PCs padrão e, além disso, você pode executar o algoritmo facilmente a partir de sua casa sem precisar de TI. Scientific FX Trading em ação Nós aplicamos análises técnicas com a maioria dos indicadores disponíveis no MetaTrader 4 e no MetaTrader 5. Além dos indicadores básicos, adicionamos muitas variações e níveis customizados para melhorar a precisão da previsão. Apoiamos nossa negociação por back-testing por longos períodos e múltiplas configurações para verificar a consistência do modelo. Participe da nossa abordagem de negociação científica hoje. Você pode experimentá-lo gratuitamente nos seguindo no twitter, facebook, StockTwits, Google ou assinando nossos sinais MetaTrader 4. Visite algonell para mais detalhes. Introdução Vamos apresentar nossa experiência com a massiva mineração de dados offline usando várias tecnologias de software livre em um lote semanal de dados históricos de 1 TB nos últimos 10 anos com 400 recursos. Apresentaremos o fluxo antigo e as melhorias feitas usando o Apache Spark e o S3. Problema O problema com o qual estamos lidando é um processo ETL de lote semanal para o treinamento de nossos modelos de back-end. Nós treinamos modelos de classificação e os usamos em negociação em tempo real para classificação de tendência e entrada de posição. Esse processo é realizado no final de uma semana de negociação, mas quando os mercados enlouquecem, voltamos a executar o treinamento para obter uma nova tomada de decisão. Temos usado o WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) como a principal fonte de algoritmos de Machine Learning e Data Mining. O WEKA tem tudo o que você deseja: filtros, classificadores, conjuntos e seletores de recursos sob a API Java. Começamos com um aplicativo Java simples para filtrar, limpar, transformar e treinar modelos de classificação. O problema é que o aplicativo é executado em uma única CPU e o WEKA não foi projetado para ser usado em ambientes multiencadeados. O processamento de 1 TB de dados históricos com tamanho médio de conjunto de dados de 500 MB cada e todas as semanas leva a que os aplicativos sejam executados por dias, às vezes até mesmo a criação de modelos antes que a semana de negociação termine. Fluxos de mecanismo de comércio on-line e ETL em lote offline Solução Decidimos incorporar o Apache Spark ao trabalho. Além disso, em vez de usar o HDD, passamos para o S3 para evitar limitações de armazenamento. O Spark é um mecanismo de computação distribuída no topo da tecnologia clássica de redução de mapa. Melhora o tempo de execução utilizando cálculos em memória com pequenas unidades de cálculo chamadas tarefas. A estrutura de dados chave do Spark8217s é o RDD (Conjunto de Dados Distribuído Resiliente) que permite o particionamento entre vários nós do cluster e a execução de tarefas separadas com operadores atômicos. Uma vez que seus cálculos são independentes, você pode utilizar todo o poder de seu cluster ao processar dados simultaneamente. O Apache Spark fornece funcionalidade rápida de Aprendizado de Máquina por meio de biblioteca adicional chamada MLlib. A biblioteca fornece codificadores, classificadores e conjuntos. No entanto, podemos obter mais flexibilidade usando o WEKA em nosso caso de uso. Resultados Temos negociado com períodos de 6 gráficos: M5, M15, M30, H1, H4 e D1. Assim, temos executado processos de mineração de dados em lote para cada período. O tempo de execução de um aplicativo Java simples variava de 1 a 22 horas em um core i5 padrão com 12 GB de memória. Temos executado o trabalho do Spark em 32 núcleos Xeon com 60 GB de memória e o tempo de execução foi reduzido para variar de 10 minutos a 2 horas. Esta é uma grande melhoria. Confira os seguintes links para mais informações: Money talks e bs pegam o ônibus. Para Algonell. o inovador da Scientific FX Trading, janeiro foi um dos melhores meses para negociar nos últimos dois anos. Fevereiro apenas nos chutou na cara. Março foi positivo e espetacular. Eventualmente acabamos com Q1 com 8000 pips. Desempenho de Algonell para 2016 Q1 Temos negociado usando algoritmos de Aprendizado de Máquina desde o início do ano, e não surpreendentemente, há padrões nos dados. Economistas tendem a gritar sobre o ARIMA. equilíbrio e mercados eficientes. Quants analisam silenciosamente os dados e obtêm os insights em realidade. Assim, gerentes de carteira, fundos de hedge e outros participantes do mercado, você pode gritar ou aderir à revolução do Investimento Quantitativo, porque é o varejo mais do que nunca. Você pode entrar em uma negociação analisando os atuais períodos de tempo M5, M15, H1, H4, D1, mensal, semanal, trimestral ou anual, mas é melhor analisar todos os dados disponíveis simultaneamente. Bem, na verdade, é melhor você deixar a Inteligência Artificial resolver seu problema e economizar seu tempo. Somos humanos, tendemos a cometer erros e não podemos lidar com grandes quantidades de dados disponíveis no mercado de câmbio. Desempenho de negociação algorítmica Aprendizado de máquina é um sub-campo de Inteligência Artificial que lida com os algoritmos concretos para resolver problemas generalizados. Pense na sua estratégia de negociação: é provavelmente um algoritmo das regras 8220if then else8221. Você encontrou o seu sistema dourado e funciona, mas pode equiparar o infinito do mercado Provavelmente não é, enquanto o Aprendizado Automático permite que você construa modelos comerciais generalizados para ser bom no futuro invisível, e você pode verificar a qualidade de seus modelos cientificamente. Aplicativos de aprendizado de máquina estão em qualquer lugar. Desde carros de corrida, classificação de tendências e filtragem de spam até companhias de seguros que oferecem empréstimos e gerenciam riscos. Então, como você se une à multidão? Infelizmente, ainda não há multidão. Comerciantes de varejo seguem suas regras de ouro, ou regras de ouro de algum super-amigo-gordon-mestre-do-universo. Os comerciantes de varejo têm medo de caixas pretas, enquanto a maioria deles incorporam estratégias de negociação originalmente criadas por outra pessoa. Então, na verdade eles usam caixa preta com buracos. O que você pode fazer para aplicar o Aprendizado de Máquina na sua negociação Comece lendo e explorando ferramentas como o Inovance. Verifique os sinais de negociação da Algonell e obtenha algum conhecimento da Coursera Data Science. Por fim, sinta-se à vontade para perguntar à comunidade sobre qualquer assunto. A comunidade MQL é o primeiro local a procurar implementações, discussões e respostas de qualidade. Pós-navegação