Reshetov forex trading

MetaTrader 4 - Experts. Arbitrage - MetaTrader 전문가 4. 필요한 차익 거래에는 설명이 필요하지 않습니다. 이 경우 유사한 전략이 제안됩니다. 실제 차익 거래에서 상품 거래가 상품과의 수익성있는 가격 차이가있는 경우에만 수행됩니다 교환 계약 그리고이 경우 차이는 교환 계약에만 근거합니다. 전략의 아이디어는 간단합니다. 가격이 낮 으면 값이 싸게 살 수 있습니다. 또한 가격이 낮을수록 볼륨이 커집니다. 가격이 높으면 소중하게 팔아라. 가격이 올라 갈수록 판매량이 많아진다. 이것은 일반적인 추세적인 결과를 가져 오는 전형적인 역 동성 전략의 결과이다. 유일한 결과는이 전략을 사용하여 거래 할 때 한 쌍, 수익은 롤백이나 추세 반전, 그리고 모든 아파트와 범위에서받을 수 있습니다. 시간의 나머지 부분, 즉 추세 중에는받을 자산 손실이 없습니다. Her e는 그러한 전략을 시험하는 전형적인 예입니다. 하나는 거래 시스템의 그러한 매개 변수만을 꿈꿀 수 있습니다. 물론, 형평성이 주목을받지 못한다면, 그리고 가장 낮은 수준의이 형평성은 마진 상태에 있습니다 전화 딜러가 마진 콜을 발행하면이 특별한 경우 EA는 예금에 남은 돈을 사용하여 차트에 표시된 레벨에 균형을 그릴 수 있습니다. 이는 확인되었습니다. 데모 계좌 EA는 한 번 마진 콜을 얻었고 성공적으로 탈출하여 다음 트렌드 반전에서 수익을 창출했다. 이 전략은 마틴 게일 방법과 같은 비효율적 인 트레이딩 전략과는 달리 끝까지 견디도록 허용한다. 계정 자본이 충분하지 않다면 여전히 빌려 쓰고 전략에 투자 할 수 있습니다 조만간이자로 모든 채무를 갚을 것입니다. Martingale을 사용할 때 이익은 선형 적으로 증가하지만 손실은 기하 급수적으로 증가합니다. 이 일련의 손실로 인해 승리하기가 쉽지 않습니다. 이 거래 전략에서 손익은 모두 선형에 가깝습니다. 그 이유는 전략이 아주 긴 검은 화요일을 견딜 수있게 해주고, 운이 좋을 때까지 참을성있게 나쁜 시간을 기다리는 것입니다 그것은 형평성에 대한 예리한 하락에 저항하는 여러 가지가 있습니다. 즉, 여러 EA를 거래를위한 다른 기호에 배치합니다. 이 경우에는 형평성의 감소를 완화시키는 다양 화가 있습니다. EA에서 제공되는 두 번째 방법은 여러 개의 다중 거래 반대 기호가있는 기호이 경우 한 기호가 상승 추세이고 다른 한 기호가 하락 경향 인 경우 상승 추세의 EA가 판매되고 하락 추세에있는 EA는 구매하게됩니다. 이 기능은 실제 재 매매입니다 - 그리고 다른 한편으로는 사랑스러운 것을 팔면, 그러한 투기의 결과는 균형에 반영되지 않고 가장 중요한 형평에 반영 될 것입니다. 균형은 역전 또는 롤백 후에 모든 것을 회복 할 것입니다. erse 요금은 예금 통화에있을 필요가 없습니다 그들은 모든 기호가 동일한 첫 번째 통화를 가지고있는 한 모든 통화가 될 수 있습니다. USDJPY, USDCHF, USDCAD, USDSGD 등등. 파운드의 GBPUSD, GBPYPY, GBPCHF, GBPNZD 등등. 그룹의 모든 쌍은 명세서 계약의 동일한 크기를 가져야합니다. 중요한 거래 센터는 로트 당 100000 단위를 설정합니다. 어떤 쌍의 계약 규모가 그룹의 다른 쌍의 계약 규모와 다른 경우 해당 통화 쌍을 해당 그룹에 포함시킬 수 없습니다. 구성 방법 모든 EA는 매개 변수를 최적화하기 위해 최적화 할 수없는 세 가지 요소 밖에 없습니다. 전문가 - 전문가 수 예를 들어, USDJPY, USDCHF 및 USDCAD 차트에 3 명의 전문가가있는 경우이 매개 변수는 3과 같아야합니다. 그러나 세 전문가 모두의 마법 수는 동일해야합니다. 별도 전문가를 테스트 할 때이 매개 변수 소울 d는 1로 설정됩니다. 테스터에서는 다중 통화 모드가 지원되지 않으므로 그룹의 전문가는 개별적으로 만 테스트 할 수 있습니다. 마술 번호 - 마법 번호 역 환율 통화의 EA 그룹을 구별하기위한 것입니다. EA 그룹을 배치하는 순간 계정 기록에는 첫 번째 그룹의 번호와 일치하는 매직 번호가 포함 된 닫힌 거래가 포함되어서는 안됩니다. EA는 미결 위치와 폐쇄 된 위치의 계정 내역을 살펴보고 기준에 따라 계산을 수행합니다. beginPrice - 특정 계기에 대한 초기 입찰 가격 이것은 EA를 배치 할 때의 현재 가격을 나타냅니다. EA가 이력 데이터에 대해 테스트 된 경우, 이력의 시작 부분의 가격을 설정해야합니다. 각 EA의 모든 매개 변수는 다음과 같습니다. 시작하기 전에 한 번 설정하고 자동 거래 중에는 변경되지 않습니다. 일정한 가치 EA를 놓는 순간의 현재 가격은 다른 시간의 현재 가격이 아닙니다. 악기의 첫 번째 계약이 열리기 전에 따옴표가있는 곳 두 번째 계약의 경우 초기 가격은 첫 번째 계약의 개시 가격입니다. 세 번째 계약의 경우 첫 번째 계약의 개시 가격 - 두 번째 계약의 경우 등등. 테스트 품질은 중요하지 않습니다. EA가 기술 된 지표의 신호로 거래하지는 않지만 현재의 가격만을 사용합니다. 그러나 누군가 가려워하는 사람이라면 M1 기록을 전략 테스터로 다운로드 할 수 있습니다. Stone Age. MetaTrader 4 - Experts. Automated Trading System ombo - MetaTrader 전문가 4. 문제는 다음과 같은 자동 거래 시스템 ATS에 해당됩니다. 우리는 기본적인 거래 시스템을 고려해야합니다. BTS BTS와 함께 할 수없는 일을하게하는 신경망 BTS와 NN 신경망을 결합하고 상호 보완하는 2 개의 거래 시스템으로 구성되어야합니다. 그렇지 않으면 영어가 필요하지 않습니다. 대륙을 다시 발견하십시오, 그들은 모두 발견되었습니다 왜 누군가가 빨리 달릴 지, 차가 있으면, 아니면 비행기를 타야하는지 가르쳐야합니다. 우리가 경향 추종의 ATS를 가지고 있다면, 우리는 단지 신경망을 가르쳐야 만합니다 countertrend 전략 트렌드 기반 거래를위한 시스템이 횡재 트렌드에서 거래하거나 시장의 후퇴 또는 역전 현상을 인식 할 수 없기 때문에 필요합니다. 물론 두 개의 ATS (트렌드를 따르는 트렌드와 반대 트렌드)를 취하여 첨부 할 수 있습니다 반면에, 기존 거래 시스템을 보완하도록 신경 네트워크를 가르 칠 수 있습니다. 이 목적을 위해서 우리는 하위 레이어에 2 개의 퍼셉트론과 상위 레이어에 하나의 퍼셉트론으로 구성된 2 계층 신경망을 설계했습니다. 신경 네트워크의 출력은이 세 가지 상태 중 하나에있을 수 있습니다. 긴 위치로 시장 진입. 짧은 위치로 시장 진입. 정확한 상태. 사실, 세 번째 상태는 BTS로 제어권을 넘기는 상태입니다. 반면 ~ 안에 첫 번째 두 상태는 신경 신호에 의해 주어지는 무역 신호이다. 신경 회로망의 가르침은 3 개의 단계로 나누어진다. 하나의 신호를 가르치기위한 각 단계 각 단계에서, 퍼셉트론이 무엇을 할 수 있는지를 알기 위해 최적화 된 BTS가 있어야한다. . 유전자 알고리즘에 의한 퍼셉트론의 개별적인 가르침은이 알고리즘의 부재, 즉 그러한 알고리즘의 도움을 받아 검색되는 입력의 양이 제한되어 결정된다. 그러나, 각각의 학습 단계는 일관되고 신경망은 너무 크지 않으며, 그래서 전체 최적화는 너무 많은 시간이 걸리지 않습니다. NN의 가르침에 앞서서 첫 번째 단계는 BTS의 최적화입니다. 우리 스스로를 잃지 않기 위해서, 우리는 ATS의 입력에 단계 번호를 기록 할 것입니다 as pass 단계 번호에 해당하는 입력의 식별자는이 단계 번호와 같고 숫자가 같습니다. 따라서 최적화 및 NN 교육을위한 준비를 시작합니다. 초기 보증금을 1000000으로 설정합니다. i n 최적화 과정에서 인위적 마진 콜을 생성하지 않도록하고 Strategy Tester의 Testing 탭에서 Expert Advisor 속성의 Balance로 최적화 된 입력을 입력하고 유전자 알고리즘을 시작합니다. EA 속성의 입력 탭으로 가십시오. 값 1을 식별자 lots에 할당하여 열리는 위치의 볼륨을 지정합니다. 최적화는 모델에 따라 수행됩니다. 열린 가격은 방금 완료 한 막대를 분석하는 가장 빠른 방법이며, 막대 오프닝을 명시 적으로 제어하는 ​​EA의 경우에만 방법은 ATS 알고리즘에서 사용 가능합니다. 최적화 단계 1 BTS의 최적화. 입력 경로에 대한 값 1 설정 첫 번째 단계에 해당하는 입력, 즉 1로 끝나는 입력 만 최적화합니다. 최적화, 그리고 다른 모든 것들을 체크하지 마십시오. tp1 - BTS의 TakeProfit 그것은 10에서 100 사이의 값으로 최적화됩니다, 1 단계 BTS의 sl1 - StopLoss 그것은 범위 내에서 값으로 최적화됩니다. 10 ~ 100, 1 단계 p1 - BTS에서 사용되는 CCI의주기 3 ~ 100 단계 1 단계의 값으로 최적화됩니다. 2 단계 짧은 위치를 담당하는 퍼셉트론을 가르칩니다. 단계 2에 따라 값을 설정합니다 number of the input pass 이전 단계에서 최적화를 위해 검사 된 입력을 선택 해제하십시오. 이전 단계에서 얻은 입력을 파일에 저장하십시오. 우리의 규칙에 따라 최적화 할 입력을 확인하십시오. 식별자는 2.x12, x22로 끝나야합니다 , x32, x42 - 짧은 위치를 인식하는 퍼셉트론의 가중치 0에서 200까지의 값으로 최적화됩니다. 1 단계 tp2 - 퍼셉트론에 의해 열린 위치의 TakeProfit 10 범위 내의 값으로 최적화됩니다. ~ 100, 1 단계 sl2 - 퍼셉트론에 의해 열린 위치의 StopLoss 10 ~ 100, 1 단계 범위의 값으로 최적화됩니다. p2 - 퍼셉트론에 의해 분석 될 가격 차이 값의 기간입니다. 값과 함께 n 3 ~ 100의 범위, 1 단계. 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 사용하여 교육을 시작하십시오. 3 단계 긴 자세를 담당하는 퍼셉트론을 가르칩니다. 입력 패스의 스테이지 번호에 따라 값을 3으로 설정합니다. 체크 된 입력을 선택 해제합니다. 이전 단계에서의 최적화를 위해서. 이전 단계에서 얻은 입력을 파일에 저장하십시오. 우리의 규칙에 따라 입력을 확인하십시오. 3.x13, x23, x33, x43으로 끝나야합니다. 롱 포지션을 인식하는 퍼셉트론 0에서 200까지의 값으로 최적화됩니다. 1 단계 tp3 - 퍼셉트론에 의해 열린 포지션의 TakeProfit 10 단계에서 100 단계까지의 값으로 최적화됩니다. sl3 - StopLoss of 퍼셉트론에 의해 열리는 위치 10에서 100 사이의 값, 단계 1에서 최적화 됨 p3 - 퍼셉트론에 의해 분석 될 가격 차이 값의 기간 3에서 100 사이의 값으로 최적화 됨 , 단계 1. 유전 알고리즘을 이용한 최적화를 사용하여 교육을 시작하십시오. 단계 4 final 첫 번째 계층을 가르칩니다. 즉 상위 레이어에있는 퍼셉트론을 가르칩니다. 입력 패스의 스테이지 번호에 따라 값을 4로 설정합니다. 입력을 선택 취소합니다. 이전 단계에서 최적화를 확인하십시오. 이전 단계에서 얻은 입력을 파일에 저장하십시오. 규칙에 따라 입력을 확인하십시오. 식별자는 4.x14, x24, x34, x44로 끝나야합니다. 첫 번째 레이어의 퍼셉트론 0에서 200까지의 값으로 최적화됩니다. 1 단계 - 퍼셉트론으로 분석 할 가격 차이 값의 기간. 3의 범위 내에서 값으로 최적화됩니다. ~ 100, 1 단계. 유전 알고리즘으로 최적화를 사용하여 교육을 시작하십시오. 신경 네트워크가 배웠습니다. ATS에는 최적화 할 수없는 입력이 하나 더 있습니다. mn - Magic Number 그것들을 섞지 않는 거래 시스템 수동으로 또는 다른 ATSes에 의해 열리는 명령을 사용한 명령 매직 넘버의 값은 유일해야하며이 특정 전문가 고문이 열지 않은 매직 넘버와 일치하지 않아야합니다. 초기 입금액의 크기는 두 배로 계산됩니다 절대적인 삭감, 즉 우리는 그것을위한 몇 가지 안전 리소스를 고려해야합니다. 소스 코드에서 주어진 EA는 최적화되지 않았습니다. 당신이 내장 된 BTS를 다른 거래 시스템의 알고리즘으로 대체해야한다면 basicTradingSystem 함수의 내용을 수정해야합니다 최적화의 초기 값과 최종 값 및 값을 입력하지 않으려면 준비 파일을 가지고 폴더 테스터 MT4에 놓고 Tester의 EA 속성에 업로드하십시오. EA의 다시 최적화 주말, 즉 토요일이나 일요일에 수행되어야하지만 이전 주 결과가 수익성이없는 경우에만 손실의 존재는 시장이 변했고 재 최적화가 필요하다는 것을 의미합니다. f 이익은 ATS가 어떤 재 최적화도 필요로하지 않으며 시장 패턴을 아주 잘 인식한다는 것을 의미합니다. Reshetov Reshetov 놀랍도록 간단하고 우아한 예 많은 감사합니다. 동료들, 저는 forex에 처음 왔지만 다른 시스템 플랫폼이 시스템의 몇 가지 향상된 기능을 만들었습니다. 콤보 맞아요. 테스트에서 얻은 값은 매우 좋지만, 테스트 데모 계정을 삽입하면 작동하지 않습니다. 다른 작업을 수행 할지도 모릅니다. 매개 변수 전달 I 그것을 0으로두면 의심의 여지가 약간 분명해질 것입니다. 나는 EA를 지금 배우고 있습니다. 우리는 1 년 6 개월 동안 최적화하거나 1 주 또는 2 주 동안 최적화 할 것입니다. 최적화 및 NN 교육, 1H 차트에 권장되는 데이터 범위는 1 주, 4 주이어야합니다. 제안 사항이 EA에 대한 고급 버전 또는 업데이트가 2 년이 지난 것으로 보이므로 언제든지 저에게 직접 연락하십시오. f에서 arrukhazim 감사합니다 Farrukh. You 모든 매개 변수를 설정하는 방법이나 그 모든 매개 변수에 대해 가르쳐 주시겠습니까? 유레 V Reshetov에 의해 스레드 인공 지능 EA. 이 스레드는 Yury V Reshetov에 의해 Artificial Intelligence EA에 대한 토론 용입니다. 아래의 설명은 그것의 MT4Appstore 페이지에서입니다. 인공 지능 Forex 전문가 고문은 구매 및 판매 신호 및 후행 정지 손실을 생산하는 신경 네트워크의 매우 단순한 모방을 사용합니다 그것은 시장에서 배우지 않기 때문에 그것은 진정한 신경 네트워크가 아니며, 대신 가장 적합한 변수를 설정하기 위해 시장에 최적화 할 필요가 있습니다. 지각 기능은 빌 윌리엄스 가속기를 사용합니다. 설정 매개 변수에 따라 가중치가 적용되는 감속기 오실로스코프 전문가 도우미는 사용 가능한 여유 마진을 검사하여 파산하면 거래를 중지합니다 . 나는이 재미있는 EA의 다른 사용자들과 활발한 토론을하고, 최적화 팁을 공유하고, 개선점을 개선하기를 희망합니다. 감사합니다. Dudest. pdf dudest 06-10-2012 오후 02:27에 최종 편집 됨. FX-Men 명예 회원. Join Date 2012 년 1 월 게시물 1,814. 첨부 된 것은 2012 년 1 월 2 일부터 6 월 8 일까지 GBPUSD H1 및 GBPJPY H1에 대한 최신 MT4 전략 테스트 결과입니다. 다음은 전략 테스트에서 제안 된 최적화 된 입력 매개 변수입니다. SL 40 및 LOTS 0 01 최적화 된 매개 변수는 PROFIT FACTOR pf입니다. 누구든지 더 많은 테스트 결과를 가지고 있다면, 공유하십시오, 비교할 수 있습니다. 추신 : 2 개월 단위로 H1에 최적화 된 주간 테스트를 수행하고 이에 따라 EA의 매개 변수를 조정할 계획입니다. x1 200 200 200 x2 110 110 110 x3 30 50 40 x4 30 40 30.x1 190 190 x2 120 110 x3 50 40 x4 40 40.x1 100 x2 120 x3 10 x4 140. 레 셰프 외환 공장 요약 정보 기술 컨설팅 시스템 개발의 모든 프로세스에서 경험을 쌓았으며 1982 년으로 거슬러 올라가 현재까지는 거의 변하지 않았으므로 매 순간마다 원활하게 일합니다 둘째로 Reshetov Forex 공장 Forex 무역 사업 중국에서 어떻게 forex 공장 뉴스를 읽는가 사용자 안내서 Forex Factoryforexfactory userguide phpYou는 Forex Factory 웹 사이트와 회사에 대해 더 많은 것을 읽을 수 있습니다. 이것은 네트워크의 기초이며, 우리 모두가 살고있는 매트릭스의 신경 결말입니다. 다양한 거래 알고리즘을 기반으로하고 다양한 자동화 기능을 제공합니다. 소수점 네 자리가있는 매월 촛대 차트에 가장 많이 사용되는 것은 다른 쌍의 JPY 버전을 사용합니다. 이 응용 프로그램 c Meta Trader 4에서 다운로드하여 실행할 수 있습니다. 전략 테스터에서 Expert Advisor를 테스트하고 최적화하는 것이 좋습니다 Reshetov Forex Factory 이진 옵션 Exchange Xp Forex TV는 비디오 스트림에서 고품질의 외환 시장 분석을 바로 수행 할 수있는 새로운 정보 프로젝트입니다 귀하의 Forex 공장 전문 forex 상인들에게 정보를 제공합니다 번개 빠른 forex 뉴스 밑이없는 forex 포럼 유명 신뢰할 수있는 forex Forex Broker 활동 오직 Meta Trader 4 거래 플랫폼으로 시작하는 많은 사용자는 무엇을 어떻게 필요로하는지 매우 모호한 생각을 가지고 있습니다. 전문가 어드바이저와 함께 일할 때 forex 공장 뉴스를 읽는 방법 사용자 안내서 Forex Factoryforexfactory 사용자 안내서 php Forex Factory 웹 사이트 및 회사에 대한 자세한 내용을 볼 수 있습니다. 특수 필드는 RDB 시스템의 제안 및 디자인 개발입니다. 영업 컨설팅 회사 영업, 기존 고객 및 잠재 고객 R 항목 74a3a89ffcccb688d71f 소켓 우리 IT 세상에서 무엇이 가능할 수 있습니까? 이 기사에서는 전문가, 어드바이저, 지표 및 스크립트의 속성으로 사용되는 동적 개체, 배열 및 기타 변수를 저장하기위한 텍스트 파일의 응용 프로그램에 대해 설명합니다. 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Reshetov Forex Factory이 기사는 기계 학습의 새롭고 관점적인 방향, 즉 깊은 학습 또는 정확하게 신경 입금 이원 선택권 81이 기사는 당신에게 eas ily 당신의 코드에서 다중 신경 네트워크를 사용하는 FANN 인공 신경 네트워크 라이브러리를 최대한 활용하여 MQL4 코드에서 신경망을 사용하십시오. 영국 툴에서의 바이너리 옵션 트레이닝 이것은 2 세대 신경 네트워크에 대한 간략한 리뷰입니다. 주요 유형, 방법 및 학습의 규칙과 그들의 주요 단점은 3 세대 신경 네트워크 개발의 역사, 주요 유형, 특성 및 교육 방법에 따라. 듀크 Nukem 그러나 그것은 데모에 너무 신을 관리하지 않았다. 나는 thw 알고 저자 그는 내가 FidoNet 회원인데, 그는 그가 어떤 식 으로든 Cauchy 정리를 사용한다고 말했고. 나는 2 가지 버전을 보았습니다. 마지막 버전은 소스가 없어도 exp - 파일입니다. 환상적인 형평성 도표를 그렸습니다. 때로는 거의 제로에 가까워졌습니다. thre 끝에서. 당신은 맞습니다. 전방 테스트에서 좋지는 않지만, 역 테스팅에서 매우 환상적인 첫 번째 버전을 알고 있습니다. 게시 된 버전은 알파 포럼 그리고 동일한 것 같다. 하지만 난 그것을 테스트하지 않았다. newdigital 위에 게시 된 버전은 alpari 포럼에서입니다. 나는 FidoNet에서 업데이트 된 버전을 다운로드했지만 바이너리 파일입니다. FidoNet 당신은 LINK를 게시 할 수 있습니까? 별도의 글로벌 비상업적 인 메일 뉴스 그룹 네트워크입니다. 인터넷의 일부가 아닙니다. 그러나 Fido-Usenet 게이트웨이가 있습니다. FuryNet의 Yury V Reshetov 주소는 2입니다. 5085 131 6 그는 2004 년 8 월에 자신의 거래 아이디어를 포함한 그의 메시지를 게시했습니다. 지역, NNTP 게이트를 통해 언어로 도달 할 수 있습니다 russian. downloaded 업데이트 된 버전 is. bill3002 코드는 위대한 backtest results. But을 제공하기 위해 조작 된 끝에 치명적인 손실의 이유는 내가 게시 된 차트를 볼 수 있습니다 .