Weka forex

Mineração de dados de uma estratégia Forex Majors.
Devido às características únicas de diferentes pares de moedas, muitas estratégias quantitativas de Forex são projetadas com um par de moedas específico em mente. Embora isso possa produzir muitas estratégias de negociação rentáveis, também há vantagens em desenvolver estratégias que podem ser negociadas em vários pares de moedas. Isso introduz um elemento de diversificação que pode fornecer um nível adicional de proteção contra desvantagem.
Daniel Fernandez publicou recentemente um sistema que ele projetou para negociar em cada um dos quatro maiores de Forex. Seu objetivo era encontrar um sistema que teria produzido um histórico de 20 anos de negociação rentável em EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY e USD / CHF.
Daniel usa uma abordagem de mineração de dados para desenvolver uma estratégia para negociar os quatro maiores de Forex.
Para construir seu sistema, Daniel usou seu software de mineração de dados para definir sinais de entrada e saída que teriam produzido uma estratégia de negociação lucrativa em cada um dos quatro pares de moedas nos últimos 20 anos. O que ele apresenta é uma combinação de três regras baseadas em preços que formam a base de sua estratégia Forex Majors.
Estratégia Forex Majors de Daniel & # 8217;
A estratégia Forex Majors da Daniel & # 8217; é muito simples na medida em que sempre tem uma posição, longa ou curta, em cada um dos quatro pares de moedas que ela negocia. Baseia todos os seus negócios em gráficos diários.
A estratégia continua quando as três condições seguintes são atendidas:
A estratégia é curta quando as três condições seguintes são atendidas:
Como você pode ver, a estratégia é basicamente uma estratégia otimizada seguindo a estratégia. Isso faz sentido, porque Daniel afirma no início de seu artigo que a tendência de longo prazo seguindo as estratégias são geralmente as melhores estratégias para negociar mercados múltiplos.
Uma regra adicional que a estratégia de Daniel usa é uma parada-perda baseada em ATR. A perda de parada fixa é definida em 180% da ATR de 20 dias. Se a parada de perda for desencadeada, a estratégia permanece fora do mercado até que um sinal seja gerado na direção oposta. O teste indica que a reintrodução em um sinal na mesma direção afetou negativamente o desempenho.
Desempenho Backtesting.
Os resultados de backtesting que Daniel incluiu em seu post mostram que a estratégia foi bem lucrativa. Produziu um índice de ganhos de 45%, um fator de lucro de 1,38, e um índice de recompensa para risco de 1,68. A maior preocupação de Daniel com a estratégia foi que o período de retirada máxima representava um tempo muito longo.
De acordo com os números de Daniel, o retorno anual médio foi de 9,67%. Isso consistiu em 16 anos rentáveis, 4 anos perdidos e um ano que basicamente se rompeu. O melhor ano foi um retorno de 37,76%, eo pior ano foi perda de 20,2%.
Daniel observa que este sistema não representaria uma boa estratégia autônoma por causa de seus retornos em relação às cobranças máximas. No entanto, ele sugere que poderia ser uma peça interessante de uma estratégia maior e multi-sistema.
Sim, a mineração de dados é um sistema muito útil na estratégia Forex, ajuda a obter mais e mais informações no produto.

Weka forex
A aprendizagem de máquinas é um campo de inteligência artificial onde os programas de computador aprendem em vez de seguir cegamente um script. Com dados de treinamento suficientes, você pode ensinar esses algoritmos para dirigir um carro, pilotar um helicóptero ou criar o melhor mecanismo de busca do mundo. Aqui estão os resultados que obtive com a minha abordagem inicial na aplicação de aprendizagem de máquinas para negociação forex.
Uma variedade de algoritmos são implementados para tentar prever a evolução de um instrumento com dados de apenas 8 barras diárias para o passado. Para cada dia, quatro valores são gravados, as três primeiras informações de registro sobre o movimento do dia anterior e rsquo; s perto do dia & rsquo; s alto, baixo e fechado, em percen to enquanto o quarto grava o volume do dia. Isso faz 32 variáveis ​​independentes no total.
Os dados são obtidos a partir de três instrumentos na base de dados dukascopy, EURUSD, AUDJPY e GBPCHF diariamente Pergunte as barras de 1 de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2011, com os fins de semana misturados na segunda-feira seguinte. Para cada um dos algoritmos testados, os dois primeiros anos foram usados ​​para treinar os modelos enquanto o ano de 2012 foi usado para testá-los.
A biblioteca java aberta para algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​vem da WEKA: Data Mining Software em Java [i]. Você pode baixar a biblioteca ou o programa amigável ao usuário em cs. waikato. ac. nz/ml/weka/.
Predicando a direção do mercado.
Esses testes avaliam em que medida, se houver, é possível prever o movimento global do amanhã (de perto para fechar) com base em dados de oito dias anteriores usando uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina.
Uma alta correlação significa que o modelo prevê bem o movimento global 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.
Predicando a gama do mercado.
Para o forex, o intervalo é definido aqui como a diferença entre o dia & rsquo; s alto e o dia é baixo como uma porcentagem do fechamento anterior (para que diferentes instrumentos sejam comparáveis).
Um dos métodos mais simples e melhores, os vizinhos mais próximos, é o melhor para esta tarefa. Este método, para cada caso, simplesmente analisa os n casos no conjunto de treinamento que se parecem mais e prevê uma média ponderada de seu alcance.
Previsão do movimento absoluto de um instrumento.
O movimento absoluto de um instrumento é o movimento geral por 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 principalmente imprevisível. Por outro lado, existem outros algoritmos como redes neuronais recorrentes que são mais apropriados para a tarefa em questão.
É possível prever, até certo ponto, o intervalo do dia seguinte e, de forma bastante lógica, o movimento absoluto (do próximo ao próximo). Este tipo de informação pode não ser relevante para os comerciantes que seguem as tendências, mas pode ser relevante para os escaladores que precisam prever o alcance de um par de moedas.
Eu acredito que tais algoritmos ultrapassam indicadores de alcance como o ATR no sentido de serem preditivos e não indicativos.
[1] Mark Hall, Eibe Frank, Geoffrey Holmes, Bernhard Pfahringer, Peter Reutemann, Ian H. Witten (2009); O software WEKA Data Mining: uma atualização; Explorações SIGKDD, Volume 11, Edição 1.

Weka forex
Neste trabalho, com base em trabalhos de pesquisa nacionais e internacionais sobre leis de congelamento e descongelamento 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 sobre a durabilidade do concreto são particularmente discutidos, o fundamento teórico é estabelecido para usar redes neurais artificiais nas leis de congelamento e descongelamento de concreto. Os seguintes trabalhos de pesquisa são realizados: (1) A situação de fundo e pesquisa das leis de congelamento e descongelamento foi discutida. Os fatores efetivos e as fórmulas de congelamento e descongelamento foram resumidos. A aplicação de redes neurais artificiais na durabilidade do concreto foi introduzida neste trabalho. (2) O desenvolvimento de obras de rede neural artificial e sua teoria básica foram introduzidas neste artigo. A estrutura de rede neural artificial foi analisada. Baseado nas leis de congelamento e descongelamento do concreto, a rede neural BP O que é amplamente utilizado e altamente eficiente foi estabelecido. (3) De acordo com as leis de congelamento e descongelamento do concreto e da estrutura das redes neurais artificiais, o trabalho baseado na caixa de ferramentas da rede neural da MATLAB selecionou a rede neural BP para prever as leis da dinâmica módulo de elasticidade, resistência à compressão do cubo, resistência à compressão do prisma e resistência à compressão biaxial que são efetuadas pela relação água-cimento, volume do cimento, relação de tensão, bem como o número de congelamento-descongelamento, os diagramas de erro baseados no algoritmo BP básico foram dados no papel. De acordo com muitos cálculos e comparação entre os resultados da simulação, o documento finalmente prova que a rede neural BP poderia ser usada para realizar a simulação das leis de congelamento-descongelamento, e os resultados da pesquisa podem ser diretamente usados ​​na análise e fornece fundamentos para a previsão das leis de congelamento e descongelamento do concreto. Este estudo pode servir como base teórica para pesquisa adicional da aplicação de artificia l redes neurais e aplicação prática da previsão das leis de congelamento e descongelamento do concreto.
Você pode gostar também:
Segunda feira, material de leitura prosperado.
1. Este empréstimo fornecerá o capital necessário para comprar software, material de marketing e ferramenta educacional empresarial ensinada pelo mestre empreendedor e CEO da Universidade Nouveau Riche, Jim Piccolo. Com a capacidade de agora se concentrar em tempo integral em vez de tempo livre, espero aumentar minha renda para um respeitável $ 1.800 / mês.
2. Sério, esse empréstimo será usado para usar minha estratégia de negociação Forex, que está funcionando muito bem, para o próximo nível. Veja a figura na listagem. Mais de 150% de lucro em 13 dias de negociação automática ativa, 24 horas, usando meu software. (Turns out nunca foi negociado por dinheiro real)
3. Este empréstimo será usado para me ajudar a investir 10k em um fundo de investimento da conta gerenciada forex. Eu sou um bom candidato para este empréstimo porque estou investindo meu próprio dinheiro.
Plano de negociação sem perda que realmente funciona para o seu.
Você está na área Dallas, TX? Eu tenho um plano de negociação que não é especulativo, não direcional e gera uma taxa de retorno muito alta. Funciona todos os dias - o tempo todo - sem perdas - (sim) ele "realmente" funciona. Eu tenho negociado os mercados financeiros por 30 anos e eu entendo exatamente o que estou fazendo. Como demo, comecei a comercializar uma conta de Forex de amigos de apenas US $ 6.000,00 em 20/12/07 e gerei um retorno de 100% em apenas três semanas usando alavancagem sem perdas. A sorte não fazia parte do sucesso. Uma conta corretora devidamente financiada nunca terá perdas. Eu sei que parece improvável, mas posso demonstrar e provar que "é" verdade. Levou-me a maior parte da minha vida para desenvolver esta técnica e não me veio barato. Eu chamo isso de soma zero sem plano de negociação de perda e vencerá qualquer.
Pague de uma forma ou de outra.
$ 2000 para um curso on-line eh. Se isso funcionar para você. Algumas semanas é realmente bom para realmente começar a lucrar com a negociação ao vivo. Permanecer consistente durante o longo tempo é o truque agora. Isso exige disciplina. Evite as sessões de explosão onde um comerciante persegue um bom dinheiro depois de ter tentado recuperar as perdas. Ou greedily pula em um comércio com pouca pesquisa.
Eu fui educado em casa em cerca de um ano. Eu não tinha o dinheiro para negociar no momento, então realmente não importava. Fiquei satisfeito em aprender e salvar até ter tido isso. Eu tinha algumas despesas que eram uma prioridade sobre o forex. Quando eu tinha o dinheiro extra não engolido pela vida, eu estava lucrando há mais de 6 meses no papel e a transição para a vida era relativamente parecida.
Estou recebendo bons retornos agora por quase um ano de vida. A partir de.
As varreduras do cérebro podem prever sua ideologia política e mdash; Rede Mãe Natureza.
. disse o pesquisador Darren Schreiber, da Universidade de Exeter. "A capacidade de prever com precisão a política do partido usando apenas a atividade cerebral, enquanto o jogo sugere que a investigação das diferenças neurais básicas entre os eleitores pode nos fornecer.
Posts Populares.
Redes neurais usando o OpenCV.
Taxa de câmbio australiana.
Redes Neurônicas para TradeStation.
AI e Redes Neurais PDF.
Redes Neurais de Codificação Preditiva.
Conversão de moeda.
Rede neural recorrente.
Mercado Forex.
Notícias sobre o mercado de negociação forex abril.
Nn No Mercado de Moedas.
Reconhecimento de assinatura baseado em redes neurais.
Nn Em Forex.
Mudando a moeda.
Mercado de ações.
Tipo de redes neurais não supervisionadas.
Sexta-feira, 15 de fevereiro de 2013 às 20:05 a partir de Juan Carlos Kuri.
jckuri: Estímulos são projetados para a rede do cérebro e tricotados nas partes semelhantes. As redes neurais são tricotadas o tempo todo em tempo real.
Sexta-feira, 15 de fevereiro de 2013 às 11:53 da Tara Jade Brown.
TaraJadeBrown: Tempo para que meus personagens entrem em contato com uma nova área: redes neurais artificiais. Vamos fazer alguma pesquisa!
A robótica é o ramo da tecnologia que lida com o projeto, construção, operação e aplicação de robôs e sistemas informáticos para seu controle, feedback sensorial e processamento de informações. Essas tecnologias lidam com máquinas automáticas que podem ser tomadas.
A robótica perceptual é uma ciência interdisciplinar que liga a Robótica e a Neurociência. Ele investiga estratégias de controle de robôs biologicamente motivadas, concentrando-se em processos perceptivos e não cognitivos e, portanto, se encaixa com a visão de J. J. Gibson contra o.
O PRIMEIRO Robotics Competition é um concurso internacional de robótica de ensino médio organizado pela FIRST (For Inspiration and Recognition of Science and Technology). Todos os anos, equipes de estudantes do ensino médio competem para construir robôs pesando até 120 quilos (54 kg).
Introdução ao algoritmo genético do vendedor ambulante de Neural Networks para Java (Classe 5/16, Parte 3/5).
Aprenda a programação da rede neural: na sessão de classe 5, parte 3, veremos como usar um algoritmo genético para a viagem # 8230;

Weka forex
Classificação através de árvores de decisão em WEKA.
Este exemplo ilustra o uso do classificador C4.5 (J48) na WEKA. O conjunto de dados de amostra usado para este exemplo, a menos que seja indicado de outra forma, é o banco de dados disponível em formato separado por vírgula (banco-dados. csv). Este documento assume que o pré-processamento de dados apropriado foi perfurado. Nesse caso, o campo ID foi removido. Uma vez que o algoritmo C4.5 pode lidar com atributos numéricos, não há necessidade de discretizar nenhum dos atributos. Para os propósitos deste exemplo, no entanto, o atributo "Crianças" foi convertido em um atributo categórico com os valores "SIM" ou "NÃO".
A WEKA possui implementações de vários algoritmos de classificação e predição. As idéias básicas por trás de usar tudo isso são semelhantes. Neste exemplo, usaremos a versão modificada dos dados do banco para classificar novas instâncias usando o algoritmo C4.5 (note que o C4.5 é implementado na WEKA pela classe do classificador: weka. classifiers. trees. J48). A versão modificada (e menor) dos dados do banco pode ser encontrada no arquivo "bank. arff" e as novas instâncias não classificadas estão no arquivo "bank-new. arff".
Como de costume, começamos por carregar os dados em WEKA, como visto na Figura 20:
Em seguida, selecionamos a guia "Classificar" e clique no botão "Escolher" para selecionar o classificador J48, conforme descrito nas Figuras 21-a e 21-b. Note-se que J48 (implementação do algoritmo C4.5) não requer discretização de atributos numéricos, em contraste com o algoritmo ID3 do qual C4.5 evoluiu.
Agora, podemos especificar os vários parâmetros. Estes podem ser especificados clicando na caixa de texto à direita do botão "Escolher", conforme descrito na Figura 22. Neste exemplo, aceitamos os valores padrão. A versão padrão executa alguma poda (usando a abordagem de levantamento de subárvore), mas não executa a poda de erro. Os parâmetros selecionados são retratados na Figura 22.
Sob as "Opções de teste" no painel principal, selecionamos 10 vezes a validação cruzada como nossa abordagem de avaliação. Uma vez que não temos um conjunto de dados de avaliação separado, é necessário ter uma idéia razoável da precisão do modelo gerado. Agora, clique em "Iniciar" para gerar o modelo. A versão ASCII da árvore, bem como as estatísticas de avaliação, aparecerão no painel oito quando a construção do modelo estiver completa (veja a Figura 23).
Podemos ver essas informações em uma janela separada clicando com o botão direito do mouse no último conjunto de resultados (dentro do painel "Lista de resultados" à esquerda) e selecionando "Exibir em janela separada" no menu pop-up. Essas etapas e a janela resultante que contém os resultados da classificação são retratadas nas Figuras 24-a e 24-b.
Observe que a precisão da classificação do nosso modelo é apenas de cerca de 69%. Isso pode indicar que talvez precisemos fazer mais trabalho (seja no pré-processamento ou na seleção dos parâmetros corretos para a classificação), antes de construir outro modelo. Neste exemplo, no entanto, continuaremos com este modelo, apesar da sua imprecisão.
WEKA também nos permite ver uma interpretação gráfica da árvore de classificação. Isso pode ser feito clicando com o botão direito do mouse no último conjunto de resultados (como antes) e selecionando "Visualizar árvore" no menu pop-up. A árvore para este exemplo está representada na Figura 25. Observe que ao redimensionar a janela e selecionar vários itens de menu dentro da vista em árvore (usando o botão direito do mouse), podemos ajustar a exibição em árvore para torná-la mais legível.
Agora vamos usar nosso modelo para classificar as novas instâncias. Uma parte do arquivo ARFF de novas instâncias é retratada na Figura 26. Observe que a seção de atributo é idêntica aos dados de treinamento (dados do banco que usamos para construir nosso modelo). No entanto, na seção de dados, o valor do atributo "pep" é "?" (ou desconhecido).
No painel principal, em "Opções de teste", clique no botão de opção "Conjunto de teste fornecido" e, em seguida, clique no botão "Definir.". Isso exibirá uma janela que permite que você abra o arquivo contendo instâncias de teste, como nas Figuras 27-a e 27-b.
Nesse caso, abrimos o arquivo "bank-new. arff" e ao retornar à janela principal, clicamos no botão "Iniciar". Isso, mais uma vez, gera os modelos dos nossos dados de treinamento, mas desta vez aplica o modelo às novas instâncias não classificadas no arquivo "bank-new. arff" para prever o valor do atributo "pep". O resultado é representado na Figura 28. Observe que o resumo dos resultados no painel direito não mostra nenhuma estatística. Isso ocorre porque, em nossas instâncias de teste, o valor do atributo de classe ("pep") foi deixado como "?", Portanto, a WEKA não possui valores reais aos quais ele pode comparar os valores previstos de novas instâncias.
É claro que, neste exemplo, estamos interessados ​​em saber como nosso modelo conseguiu classificar as novas instâncias. Para fazer isso, precisamos criar um arquivo contendo todas as novas instâncias, juntamente com o valor de classe previsto, resultante da aplicação do modelo. Fazer isso é muito mais simples usando a versão de linha de comando do aplicativo classificador WEKA. No entanto, é possível fazê-lo na versão GUI usando uma abordagem "indireta", da seguinte forma.
Primeiro, clique com o botão direito do mouse no resultado mais recente definido no painel "Lista de resultados" da esquerda. Na janela pop-up resultante, selecione o item de menu "Visualizar erros do classificador". Isso traz uma janela separada contendo um gráfico bidimensional. Essas etapas e a janela resultante são mostradas nas Figuras 28 e 29.
Por enquanto, não nos interessa o que esse gráfico representa. Em vez disso, gostaríamos de "salvar" os resultados da classificação a partir dos quais o gráfico é gerado. Na nova janela, clicamos no botão "Salvar" e salve o resultado como o arquivo: "banco-predito. arff", como mostrado na Figura 30.
Este arquivo contém uma cópia das novas instâncias juntamente com uma coluna adicional para o valor previsto de "pep". A parte superior do arquivo pode ser vista na Figura 31.
Observe que dois atributos foram adicionados aos dados originais das instâncias novas: "Instance_number" e "forecasttedpep". Estes correspondem a novas colunas na porção de dados. O valor "predictedpep" para cada nova instância é o último valor antes de "?" qual o valor real da classe "pep". Por exemplo, o valor previsto do atributo "pep" para a instância 0 é "SIM" de acordo com nosso modelo, enquanto o valor de classe previsto para a instância 4 é "NO".
Usando a Linha de Comando (Recomendado)
Na interface WEKA principal, clique no botão "CLI simples" para iniciar a interface da linha de comando. O comando principal para gerar o modelo de classificação como fizemos acima é:
java weka. classifiers. trees. J48 - C 0.25 - M 2 - t diretório-caminho \ banco. arff - d diretório-caminho \ banco. modelo.
As opções - C 0.25 e - M 2 no comando acima são as mesmas opções que selecionamos para o classificador J48 no exemplo GUI anterior (veja a Figura 22). A opção - t no comando especifica que a próxima string é o caminho completo do diretório para o arquivo de treinamento (neste caso "bank. arff"). No diretório acima, o caminho do diretório deve ser substituído pelo caminho completo do diretório onde o arquivo de treinamento reside. Finalmente, a opção - d especifica o nome (e a localização) onde o modelo será armazenado. Depois de executar este comando dentro da interface "Simple CLI", você deve ver a árvore e as estatísticas sobre o modelo na janela superior (veja a Figura 32).
Com base no comando acima, nosso modelo de classificação foi armazenado no arquivo "bank. model" e colocado no diretório que especificamos. Agora podemos aplicar este modelo às novas instâncias. A vantagem de construir um modelo e armazená-lo é que ele pode ser aplicado a qualquer momento em diferentes conjuntos de instâncias não classificadas. O comando para fazê-lo é:
java weka. classifiers. trees. J48 - p 9 - l directory-path \ bank. model - T directory-path \ bank-new. arff.
No comando acima, a opção - p 9 indica que queremos prever um valor para o atributo número 9 (que é "pep"). As opções - l especificam o caminho do diretório e o nome do arquivo do modelo (isto é o que foi criado no passo anterior). Finalmente, a opção - T especifica o nome (e o caminho) dos dados do teste. No nosso exemplo, os dados do teste são o nosso novo arquivo de instâncias "bank-new. arff").
Este comando resulta em uma saída de 4 colunas semelhante à seguinte: A primeira coluna é o número de instância atribuído às novas instâncias em "bank-new. arff" pela WEKA. A segunda coluna é o valor previsto do atributo "pep" para a nova instância. A terceira coluna é a confiança (precisão de previsão) para essa instância. Finalmente, a 4ª coluna no valor real "pep" nos dados do teste (neste caso, não tivemos um valor para "pep" em "bank-new. arff", portanto, esse valor é "?"). Por exemplo, na saída acima, o valor previsto de "pep" na instância 2 é "SIM" com uma confiança de 95%. A parcela do resultado final está representada na Figura 33.
A saída acima é preferível sobre o resultado derivado da versão GUI na WEKA. Primeiro, esta é uma abordagem mais direta que nos permite salvar o modelo de classificação. Este modelo pode ser aplicado a nova instância mais tarde sem ter que regenerar o modelo. Em segundo lugar (e mais importante), em contraste com o resultado final da versão GUI, neste caso, temos valores independentes de confiança (precisão) para cada uma das novas instâncias. Isso significa que podemos nos concentrar apenas nessas predições com as quais estamos mais confiantes. Por exemplo, na saída acima, podemos filtrar qualquer instância cujo valor previsto tenha uma precisão inferior a 85%.