Pivot Punkt Rechner Forex Trading

Text Geben Sie die vorherigen Tage Hoch, Tief und Schließen ein und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Text R3 Widerstandsstufe 3 die extremste Handelsspanne. Text R2 Widerstandsniveau 2 die extrem hohe Handelsspanne. Text R1 Widerstandswert 1 der normale hohe Handelsbereich. Text Pivot der eigentliche Drehpunkt, wo der Preis sein sollte. Text S1 Unterstützung Ebene 1 die normale niedrige Handelsspanne. Text S2 Support Level 2 die extrem niedrige Handelsspanne. Text S3 Unterstützung Ebene 3 die extrem niedrige Handelsspanne. Text Die Fib Pivots sind eine ähnliche Berechnung zu Standard-Pivots, sondern basieren auf Fibonacci-Verhältnissen, die auf die vorherigen Tage Trading Bereich angewendet wurden info info. png () infoWindow. document. writeln (text) infoWindow. document. close () // - - Wie berechne ich Forex-Pivot-Punkte Pivot-Punkte wurden ursprünglich von Boden-Händler in der Equity-und Rohstoff-Börsen entwickelt. Sie werden auf der Grundlage der hohen, niedrigen und Schlusskurse der vorherigen Handelssitzungen berechnet und von den Händlern verwendet, um die Unterstützung und den Widerstandswert in der laufenden oder nächsten Sitzung vorherzusagen. Diese Unterstützung und Widerstand Ebenen können von Händlern verwendet werden, um Ein-und Ausstiegsstellen zu bestimmen - sowohl für Stop-Verluste und Gewinnmitnahmen. Da der Devisenhandel Markt ist so groß und flüssig, Pivot-Punkte, die in diesem Markt gedeihen sind sehr nützlich. Die große Größe des Marktes, vor allem in liquiden Währungspaaren wie dem EUR / USD, hilft, Marktmanipulationen zu verhindern, die den Markt daran hindern würden, technische Prinzipien wie Unterstützung und Widerstand zu befolgen. Pivot Point Rechner Viele kostenlose Pivot Point Rechner sind online verfügbar, um Händler zu helfen, ihre Pivotpunkte für die aktuelle oder kommende Handelssitzung zu berechnen. Pivot Punkt Rechner sind ein wertvolles Werkzeug, aber auch unnötig, da die Formel ist eigentlich ganz einfach. Der Pivotpunkt für die aktuelle Handelssitzung wird wie folgt berechnet: Pivot Point (Vorhergehender hoher vorheriger niedriger vorheriger Schluss) / 3 Der Pivotpunkt kann dann verwendet werden, um die Pegel der geschätzten Unterstützungs - und Widerstandswerte für den Tag zu bestimmen: Widerstandswert 1 (2 Pivot Widerstand - Stufe 1 (Stufe 1 - Stützstufe 1) Widerstandstiefe 3 (Pivotpunkt - Unterstützungsstufe 1) (Forex Day Trading) Da der Forex-Markt ein 24-Stunden-Markt ist, gibt es oft Verwirrung darüber, was Zeit des Tages zu verwenden, wenn Die Berechnung des Schlusskurses einer Handelssitzung und die Eröffnung eines anderen. Die allgemein gültigen Zeiten, die bei der Berechnung von Pivotpunkten verwendet werden, betragen 23:59 GMT für den Abschluss einer Handelssitzung und 00:00 GMT für die Öffnung der neuen Sitzung. Der Forex Day Trader kann tägliche Daten zu berechnen, Pivot-Punkte und Unterstützung und Widerstand für den bevorstehenden Handelstag. Wöchentlich können Schaukel Forex Devisenhändler wöchentliche Daten zu berechnen, Pivot-Punkte und Unterstützung und Widerstand für die kommende Handelswoche. Langfristige Forex Devisenhändler können monatlich, jährlich oder sogar länger Zeitrahmen bei der Berechnung von Pivot-Punkten und Unterstützung und Widerstand Ebenen auf ihre Charts. Berechnungen können schnell und einfach auf kostenlosen Forex-Pivot Point-Rechner über das Internet durchgeführt werden, oder von Hand mit den einfachen Gleichungen oben erwähnt. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Pivot Points in FX. Erfahren Sie die besten technischen Indikatoren von Händlern und Analysten verwendet, um eine Forex Trading-Strategie basierend auf täglichen Pivot ergänzen. Antwort lesen Verstehen Sie die Grundlagen des Pivothandels und den Schlüsselunterschied zwischen der Berechnung des Pivots und den abgeleiteten Pivotpunkten. Antwort lesen Sehen Sie, warum Pivot Point-Analyse ist besonders anwendbar auf den Forex-Markt und was Händler betrachten, wenn sie Pivot verwenden. Antwort lesen Verstehen Sie die Unterschiede zwischen Pivot-Punkten und Ebenen der Unterstützung / Widerstand in einem Vermögenswert Kursbewegungen, sowohl in und. Lesen Antwort Finden Sie heraus, warum Händler und Analysten Pivots in ihrer Analyse der Preisbewegungen und warum Pivots verwendet werden können, um den Handel zu schaffen. Antwort lesen Verstehen Sie die Grundlagen des Pivothandels und wie Sie Pivotpunkte effektiv nutzen, um eine rentable Handelsstrategie zu etablieren. Antwort lesen Der Zinssatz, zu dem ein Depot die an der Federal Reserve gehaltenen Gelder an eine andere Depotstelle leiht. Ein Portfolio von festverzinslichen Wertpapieren, in denen jedes Wertpapier ein signifikant unterschiedliches Fälligkeitsdatum aufweist. Der Zweck von. Das Verfalldatum der verschiedenen Aktienindex-Futures, Aktienindexoptionen, Aktienoptionen und Single Stock Futures. Alles auf Lager. Eine Art von Versicherungspolice, in der der Versicherte eine bestimmte Menge an Auslagen für Gesundheitsleistungen wie zahlt. Regierungsmaßnahmen und - politiken, die den internationalen Handel einschränken oder beschränken, oft mit der Absicht des Schutzes der lokalen Bevölkerung. Ein Treuhänder ist eine Person, die im Namen einer anderen Person handelt, oder Personen, die Vermögenswerte verwalten. Pivot Points Rechner Pivot (P) (HLC) / 3 Widerstand (R1) (2timesP) minusL R2 PHminusL R3 H2 Zeiten (PminusL) Unterstützung (S1) (2timesP) minusH S2 PminusHL S3 Lminus2times (HminusP) Die Bodenschwenkpunkte. Die in der ersten Spalte der Berechnung Ergebnis Tabelle, sind die grundlegendsten und beliebtesten Art von Pivots in Forex Trading technische Analyse verwendet. Der Drehpunkt wird als primärer Unterstützungs - / Widerstandsgrad mdash interpretiert, an dem der Haupttrend geboren wird. Die Resonanz - und Stützstellen des ersten Drittels dienen als zusätzliche Indikatoren für eine mögliche Trendwende oder Fortsetzung. Die Formel zur Berechnung der Bodenschwenkpunkte ist ganz einfach. Tom DeMark39s Wenn Close lt Öffnen Dann X H2timesLC Wenn Schließen gt Öffnen Dann X 2timesHLC Wenn Schließen Öffnen Dann X HL2timesC Neue Hohe X / 2minusL Neue Low X / 2minusH Andere beliebte Methode der Berechnung der Pivots, um die Zukunft des Trends zu prognostizieren ist Tom DeMark39s Pivot Punkte. Die nicht genau Schwellenpunkte sind, sondern die vorhergesagten Tiefs und Höhen der Periode sind. Um die DeMark39s-Drehpunkte zu berechnen, folgen Sie den rechts dargestellten Regeln. Woodie39s Pivot (P) (HL2timesC) / 4 Widerstand (R1) (2timesP) minusL R2 PHminusL Unterstützung (S1) (2timesP) minusH S2 PminusHL Die Woodie's-Drehpunkte ähneln den Bodenschwenkpunkten, werden aber etwas anders berechnet Mehr Gewicht auf die Close-Preis der Vorperiode. Zur Berechnung von Woodie39s-Pivotpunkten verwendet der dargestellte Pivotpoint-Rechner die rechts dargestellten Regeln. (HminusL) mal1.1 / 2C R3 (HminusL) mal1.1 / 4C R2 (HminusL) mal1.1 / 6C R1 (HminusL) mal1.1 / 12C S1 Cminus (HminusL) mal1.1 / 12 S2 Cminus (HminusL) ) Mal1.1 / 6 S3 Cminus (HminusL) times1.1 / 4 S4 Cminus (HminusL) times1.1 / 2 Camarilla-Pivotpunkte sind ein Satz von acht sehr wahrscheinlichen Stufen, die Stütz - und Widerstandswerten für einen aktuellen Trend ähneln. Der Ursprung und die genaue Art, diese Pivotpunkte zu berechnen, sind unklar. Das wichtigste ist, dass diese Pivot-Punkte für alle Händler arbeiten und helfen bei der Einstellung der richtigen Stop-Loss und Take-Gewinn-Aufträge. Die angegebenen Regeln werden verwendet, um Camarilla-Drehpunkte zu berechnen. Sie können eine Geschichte der Camarilla-Pivot-Punkte-Methode und einige interessante Beispiele für seine Verwendung in einem kurzen E-Buch mit dem Titel Camarilla Levels. Sie könnten auch an unserem Fibonacci-Taschenrechner interessiert sein. Es hilft Ihnen, die Retracement-Ebenen der fertigen Trendwellen zu berechnen. Die resultierenden Pegel können dann in Kombination mit Pivots verwendet werden, die von diesem Rechner erzeugt werden, um Ihre Einstiegs - und Ausstiegsebenen fein abzustimmen.

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Die Spreads sind variabel und verzögert. Die gespreizten Zahlen dienen nur zu Informationszwecken. FXCM haftet nicht für Fehler, Auslassungen oder Verzögerungen oder für Handlungen, die sich auf diese Informationen stützen. Mini-Konten: Mini-Konten bieten 21 Währungspaare und Standard-Dealing Desk Ausführung, wo Preis-Arbitrage-Strategien verboten sind. FXCM bestimmt nach eigenem Ermessen, was eine Preisarbitrage-Strategie umfasst. Mini-Konten bieten Spreads plus Mark-up-Preise. Die Spreads sind variabel und verzögert. Mini-Konten mit verbotenen Strategien oder mit Eigenkapital übertreffen 20.000 CCY kann auf No Dealing Desk Ausführung umgestellt werden. Siehe Ausführungsrisiken. Customer Service Launch-Software Beliebte Plattformen Über FXCM Forex-Konten Mehr Ressourcen Hochrisiko-Investition Warnung: Der Handel von Devisen und / oder Verträgen für Margin-Differenzen trägt ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet. Die Möglichkeit besteht, dass Sie einen Verlust über Ihre eingezahlten Fonds aufrechterhalten könnte und daher sollten Sie nicht mit Kapital spekulieren, die Sie nicht leisten können, zu verlieren. Bevor Sie sich für den Handel der Produkte von FXCM entscheiden, sollten Sie sorgfältig über Ihre Ziele, finanzielle Situation, Bedürfnisse und Niveau der Erfahrung. Sie sollten sich aller Risiken des Margin-Handels bewusst sein. FXCM bietet eine allgemeine Beratung, die nicht berücksichtigt Ihre Ziele, finanzielle Situation oder Bedürfnisse. Der Inhalt dieser Website darf nicht als persönlicher Rat verstanden werden. FXCM empfiehlt, sich von einem separaten Finanzberater zu beraten. Bitte klicken Sie hier, um die vollständige Risiko-Warnung zu lesen. FXCM ist eine registrierte Futures Commission Merchant und Retail Devisenhändler mit der Commodity Futures Trading Commission und ist Mitglied der National Futures Association. 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Beachten Sie, dass ein hoher Grad der Hebelwirkung gegen Sie als auch für Sie arbeiten kann. - Leverage über 50: 1 für Majors und 20: 1 für Minderjährige ist nicht verfügbar für Händler in den USA - Wie in der Liste angegeben, sind nur NFA-geregelte Broker für U. S. Kunden verfügbar. Broker bietet variable Spreads, dh die Spreads unterliegen aktuellen Marktbedingungen. Crafting eine bessere Online-Währung Trading Erfahrung ist unser Ziel Bei Forextraders, glauben wir, dass erfolgreiche Devisenhandel erfordert Wissen, Erfahrung und eine disziplinierte Ansatz für den Markt. Jede Seite dieser Website ist auf diese drei Faktoren in irgendeiner Weise gewidmet. Egal, ob Sie sich für Anfänger, Fortgeschrittene oder Experte Ebene Händler, wir garantieren, dass es etwas Neues für Sie hier zu lernen. Und nicht nur wir bemühen uns, die beste pädagogische Ressource für alles im Zusammenhang mit Forex Trading zu sein, sind wir auch einer der am schnellsten wachsenden Forex Trader Communities auf dem Web heute. Machen Sie keinen Fehler über es Forex Trading ist ein hohes Risiko. Eine spezielle Ausbildung ist Voraussetzung für die Steuerung dieses Risikoprofils. Ungeduld und Unerfahrenheit können sogar die beste Handelsstrategie zerstören. Unter anderem können wir Ihnen helfen, herauszufinden, wie man Handel treibt, wo man tauscht, wann man tauscht, und Sie auf die vielen Fallstricke aufmerksam machen, die viele vor Ihnen gefallen haben. Unsere Bibliothek mit über 200 Strategieartikeln dient dazu, jeden Schritt in Ihrem Prozess zu begleiten, um Kompetenz, Effektivität und Konsistenz zu erlangen: Wissen: Bewusstsein ist der Schlüssel zum Aufbau einer soliden Wissensgrundlage. Lesen Sie so viel wie möglich, um Vertrautheit mit allen Aspekten des Berufs zu gewinnen. Melden Sie sich in einem Forex-Ausbildung Klasse von Ihrem Broker angeboten, um Ihre Perspektive zu erweitern und gewinnen Einblicke von einem Mentor. Lernen Sie, Ihren Amateurstatus zu akzeptieren. Honing Ihre Fähigkeiten werden später kommen Experience: Es gibt keinen Ersatz für die Erfahrung. Hierzu wurden kostenlose virtuelle Demo-Handelskonten erstellt. Praxis, die eine Strategie, Ausführung von Handelsaufträgen, Schutz vor Verlustrisiken, und Sperren in Ihren Gewinnen. Erfolgreiche Händler schwören durch ihre Praxis Regime. Sie werden auch emotionale Kontrolle: Sie haben eine disziplinierte Ansatz für den Forex-Markt zu entwickeln, durch die Zahlen für kauft und verkauft, und verhindern, dass Ihre Emotionen den Eingriff in den Prozess. Es gibt eine Psychologie zum Handel, und Sie können Ihre eigenen schlimmsten Feind sein, wenn Sie nicht folgen einer festen Routine. Viele Anfänger sind sich der mentalen Einstellung nicht bewusst, die für den erfolgreichen Handel notwendig ist. Viele bewusste und unbewusste Elemente der Persönlichkeit können und oft zu bekommen, zum ersten Mal, wenn eine Person beginnt den Handel für ihre eigene Rechnung zu manifestieren. Erfahrene Profis haben emotionale und Charakter-Elemente mit Bildung, Praxis-Erfahrung und mit einem Schritt-für-Schritt-Trading-Plan minimiert. Der Erfolg im fx-Handel hängt nun mehr denn je von der weise geführten Ausführung ab. Forextraders hat Online-Forex-Profis in Ihrer Ecke erfahren Expertenberatung, Bildungs-Tools, Forex Marktkommentar und Best Practices Beratung, um mehr Zeit für Ihren aktiven Handel zu gewährleisten. Unser Engagement ist es, Ihre beste Ressource für nutzbare Informationen, die Ihre Handelserfahrung in der weltweit größten Markt sowohl profitabel und angenehm sein wird. Willkommen und viel Glück OptiLab Partner AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Stockholm Schweden Der Handel mit Devisen an der Marge hat ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet. Der hohe Grad der Hebelwirkung kann sowohl gegen Sie als auch für Sie arbeiten. Vor der Entscheidung, in Devisen zu investieren, sollten Sie sorgfältig überlegen Sie Ihre Anlageziele, Erfahrung und Risikobereitschaft. Keine Informationen oder Meinung auf dieser Website sollte als eine Aufforderung oder ein Angebot zum Kauf oder Verkauf von Währung, Eigenkapital oder andere Finanzinstrumente oder Dienstleistungen genommen werden. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Bitte lesen Sie unsere rechtlichen Hinweise. Kopie 2016 OptiLab Partners AB. Alle Rechte vorbehalten. Forex Brokers in Singapur Möchten in dieser Broker-Liste angezeigt werden Senden Sie eine E-Mail an: brokersforextraders Laut der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich ist Singapur die dritte aktivste institutionelle Devisenhandelszentren in der Welt. Es ist auch das zweitgrößte im Freiverkehr gehandelte Derivat-Handelszentrum in Asien und ein führendes Waren-Derivat-Handelszentrum. Eine aktive lokale Börse vervollständigt die notwendige Infrastruktur, um eine gesunde Handelsumgebung für lokale Retail-Forex-Broker zu unterstützen. Eine Reihe von großen Unternehmen haben lokale Büros eröffnet, um den Handel mit Devisenhandel zu unterstützen, da die lokale Bevölkerung damit begonnen hat, Interesse an diesem neuen Investitionsmedium zu gewinnen. Es ist allgemein bekannt, dass der Singapur-Dollar eng mit den Bewegungen des chinesischen Yuan korreliert und fungiert als Proxy für diejenigen, die Yuan-Preisbewegungen emulieren wollen. Wie bei allen Investment-Genres ist die Auswahl Ihres Brokers Ihre wichtigste Entscheidung. Sicherheit und Sicherheit leitet die Liste der Erwägungen, und diese Ausgabe erfordert, dass es eine aktive finanzielle Regulierungsbehörde vorhanden ist. In Singapur werden regulatorische Dienstleistungen von der Monetary Authority of Singapore (MAS) erbracht, die gesetzlich dazu verpflichtet ist, die Funktionsweise von Banken, Finanzen und Versicherungsunternehmen, einschließlich Broker / Effektenhändler, zu überwachen. In den letzten Jahren war das MAS über die Verluste der Verbraucher im OTC-Markthandel betroffen und hat als Reaktion darauf die Hebel - und Marginanforderungen und andere regulatorische Regelungen verschärft. Singaporean Broker sind als Clearing-Mitglieder der Singapore Exchange lizenziert, aber seien Sie versichert, dass die MAS wird hart kommen auf jeden widerspenstigen Forex-Broker auf dem Festland. Wie oft offenbart, beinhaltet Forex-Handel ein hohes Risiko. Wissen, Erfahrung und emotionale Kontrolle sind die Voraussetzungen für den Erfolg, und jeder dieser drei Faktoren erfordert eine Investition von Zeit auf der Front, die Anfänger oft auf ihre Gefahr zu entlassen. Due Diligence und Pflege muss zuerst ausgeübt werden, um einen Forex-Broker, der Ihre harte Liste der Anforderungen und bietet auch reichlich Bildungs-Materialien und Praxis-Trading-Systeme wählen. Seien Sie zum Vergleichsgeschäft sicher, überprüfen Sie zurück mit Ihrem lokalen Regler für Klärung auf Sicherheit und Solidität, und seien Sie sicher, mit anderen Händlern in Ihrem Bereich zu überprüfen. Hüten Sie sich vor der Vermarktung Ansprüche, die zu gut scheinen, um wahr zu sein. Man kann nie zu sicher sein in diesem Bereich. Nach Ihrer Wahl, investieren Sie die Zeit Praxis Trading auf dem Broker Demo-System zu entwickeln, Ihre Trading-Strategie, gewinnen wertvolle Erfahrung im Markt und lernen, Ihre Emotionen beim Öffnen und Schließen Positionen zu steuern. Die Auswahl eines kompetenten Forex-Broker aus den vielen lokalen und ausländischen Entscheidungen zur Verfügung ist nie eine leichte Aufgabe. Um Ihre Auswahl zu erleichtern, haben wir die folgende Liste der renommiertesten und zuverlässigsten Broker auf dem Markt erstellt, und während es unmöglich ist, 100% sicher vor Betrug und damit verbundenen Risiken zu sein, werden die oben genannten Angebote die vielen Variablen im Spiel zeigen Auswahl eines Forex-Handelspartners. OptiLab Partners AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Stockholm Schweden Der Handel mit Devisen an der Marge hat ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet. Der hohe Grad der Hebelwirkung kann sowohl gegen Sie als auch für Sie arbeiten. Vor der Entscheidung, in Devisen zu investieren, sollten Sie sorgfältig überlegen Sie Ihre Anlageziele, Erfahrung und Risikobereitschaft. Keine Informationen oder Meinung auf dieser Website sollte als eine Aufforderung oder ein Angebot zum Kauf oder Verkauf von Währung, Eigenkapital oder andere Finanzinstrumente oder Dienstleistungen genommen werden. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Bitte lesen Sie unsere rechtlichen Hinweise. Kopie 2016 OptiLab Partners AB. Alle Rechte vorbehalten.

An Anatomy Of Trading Strategies

Die Anatomie der Trading Breakouts Eine unkonventionelle Geldpolitik, in der eine Zentralbank kauft privaten Sektor finanzielle Vermögenswerte, um niedrigere Zinsen. Der Zinssatz, zu dem ein Depot die an der Federal Reserve gehaltenen Gelder an eine andere Depotbank leiht. Ein Portfolio von festverzinslichen Wertpapieren, in denen jedes Wertpapier ein signifikant unterschiedliches Fälligkeitsdatum aufweist. Der Zweck von. Das Verfalldatum der verschiedenen Aktienindex-Futures, Aktienindexoptionen, Aktienoptionen und Single Stock Futures. Alles auf Lager. Eine Art von Versicherungspolice, in der der Versicherte eine bestimmte Menge an Auslagen für Gesundheitsleistungen wie zahlt. Regierungshandlungen und - politik, die den internationalen Handel einschränken oder zurückhalten, häufig getan mit der Absicht des Schutzes local. The Pin-Stabumkehrung-Handelstrategie Dieses wouldn8217t ist eine Forexweb site, wenn es didn8217t einen guten Artikel über das klassische Stiftstabmuster hat. Candlestick-Umkehrsignale sind einige der mächtigsten und reichlichsten Signale, die von Preis-Aktion-Trader die am häufigsten von ihnen verwendet werden 8216The Pin Bar8217. Pin Bar Handel ist in der Regel das Rückgrat der meisten Preis-Aktion Handelssysteme in den heutigen Forex-Märkten verwendet. Ich arbeite mit einem anderen Geschmack von Pin-Bar, die ich eine Ablehnung Kerze 8211, die mehr Trading-Chancen und eine mehr up-to-date, modernisierte Ansicht der Umkehrung Muster bietet. Zuerst möchte ich über die klassische Pin-Bar zu sprechen, dann weiter zu erklären, wie die Ablehnung Kerze ist anders, und besser. Die Anatomie eines Pin Bar Candlestick Der Pin Bar Candlestick besteht aus einem bestimmten Layout der folgenden 3 wichtige Schwerpunkte8230 Die offenen und Schlusskurse sind ziemlich selbsterklärend Wenn Sie don8217t wissen, wie Charts noch lesen, bitte gerade aus dem folgenden Kapitel 8211 Verstehen japanischer Kerzenständer. Das charakteristischste Merkmal der Stiftleiste der 8216nose8217. Pin-Bars haben eine lange Nase (auch bekannt als Kerze-Docht), die aus einer Seite des Kerzenkörpers herausragt. Um sich als Stifte zu qualifizieren, muss sich das Öffnen und Schließen an einem Ende des bar8217s befinden und die Nase des Stabes muss mindestens 2/3 des gesamten Stabbereichs ausmachen. Die allgemeine Faustregel ist 8211, je länger die Nase der Stiftleiste ist, desto leistungsstärker das Pin-Balken-Signal. Eine kleine Geschichte über die Pin Bar Martin Pring war der erste Trader, um dieses Muster auf den Charts zu bemerken, und in der Tat ist Pin-Bar kurz für Martins ursprünglichen Begriff für die Bar-Formation 8211 Die Pinocchio Bar. Wenn Sie sich an die Kindheit Geschichten erinnern 8211 Pinocchio war eine hölzerne Puppe, die von seinem Schöpfer zum Leben erweckt wurde, und jedes Mal, wenn Pinocchio eine Lüge sagte, würde seine Nase größer werden. Die Analogie von Pinocchio schloß sich perfekt an Martins Beobachtungen an, weil eine Pinleiste in zwei Züge gebrochen ist. Der erste Teil einer Stabbolzenbildung tritt auf, wenn der Preis von der Position X zu der Position Y verschoben wird. Die Position X ist im allgemeinen überall wichtig, aber die Position Y kann ein starker technischer Punkt auf dem Diagramm sein, wie ein Träger - oder Widerstandswert, ein wöchentlicher Wendepunkt Oder sogar einen anderen Fokuspunkt. Dieser erste Zug zieht in der 8216trigger glücklich Ausbruch Trader8217, die gerne in den Preis Impuls springen. Manchmal kann die X-Ye Y Preisbewegung sogar die Illusion, dass ein großer Ausbruch auftritt. Phase 2 der Pin-Bar-Erstellung geschieht, wenn diese anfängliche X-Y-Bewegung ist nicht wirklich die Märkte wahren Absicht, die Charts waren eine Lüge zu sagen. Der Preis springt dann zurück von Position Y zu irgendwo nahe seiner ursprünglichen Position X. Genau wie Pinocchio wächst die Stange eine große Nase, während die Lüge auf den Diagrammen 8211 aufgedeckt wird, die diese Breakout Trader in schlechte Positionen einfangen. Werfen Sie einen Blick auf das Balkendiagramm unten. Sie können die beiden Phasen der Preisbewegungen sehen, die für das Drucken der Stiftleiste auf dem Diagramm verantwortlich sind. Wie Pin Bars in Trading verwendet werden Pin Bars sind eines der mächtigsten Werkzeuge, die ein Händler in ihrem Preis-Action-Arsenal haben kann. Sie bilden sehr regelmäßig und können über alle Zeitrahmen gefunden werden. Die Pin Bars Kern Zweck zu helfen, den Händler identifizieren potenzielle Umkehrungen auf dem Markt. Wenn Pin Bars Form, ist es ein gutes Zeichen der Markt ist bereit, in die entgegengesetzte Richtung zu bewegen. Preis-Action erzählt immer eine Geschichte. Die Geschichte einer Pin-Bar ist eine, wo der Preis auf einen Bereich auf der Karte verschoben. Die Bewegung wird vom Markt abgelehnt und schiebt den Preis zurück zu seinem ursprünglichen Ausgangspunkt. Manchmal sogar darüber hinaus, wenn es ein gutes Signal ist. Mit der Logik des Ablehnungsprinzips von Stiftleisten können wir sie verwenden, um potenzielle Tops und Böden auf Kursbewegungen zu erfassen. Ausbrechungsfallen identifizieren, die zu starken Preisumkehrbewegungen führen können. Positionieren Sie sich in attraktive Umgebungen zu exzellenten Preisen. Ablehnungs-Kerzen Als Pring zuerst die Stiftstange 8211 nannte, benutzte die Mehrheit der Händler Balkendiagramme. In diesen Tagen Händler bevorzugen Kerzenständer-Charts, weil sie leichter zu lesen, und sind mehr ästhetisch. Der Leuchter Äquivalent einer Pin Bar kann viele Namen tragen 8211 aber hier bei The Forex Guy nennen wir sie Ablehnungs-Kerzen. Stiftleisten und Ablehnkerzen sind fast identisch in der Natur. Aber Händler neigen dazu, den Begriff Stiftleiste verwenden, wenn sie sich auf Kerzenständer Karten, die technisch nicht korrekt ist. Es auch doesn8217t sitzen wird, da ich OCD über immer Dinge richtig Ich don8217t gerne eine weiße Katze schwarz nennen, und ich versuche nicht, ein Kerzenleuchter Signal eine 8216bar8217 nennen. Ich nenne den Ablehnungsteil der Kerze den Docht oder den Schwanz des Leuchters. Eine Ablehnungs-Kerze hat einen großen Docht gerade wie es8217s Vetter 8211 der Stift Bar8217s. Damit ein Kerzenleuchter als Ablehnungskerze qualifiziert werden kann, muss er die folgenden Attribute haben. Der offene und geschlossene Preis des Kerzenleuchters muss an einem Ende der Kerze liegen (nicht in der Mitte). Der Docht der Kerze muss aus einem Ende des Kerzenkörpers herausragen. Es darf keine großen Dochte geben, die an beiden Enden des Körpers haften. Der Docht muss mindestens 2/3 der gesamten Kerzenlänge ausmachen. Klausel: Wenn der Docht kleiner als 2 / 38217s der Kerzenstrecke ist, muss der Schlusskurs entweder höher sein als der Eröffnungskurs für ein bullisches Signal. Und niedriger als der Eröffnungskurs für ein bearish Signal. Dies ist, was die Ablehnung candle8217s Anatomie unterscheiden sich von der Stiftleiste 8211 sie können dicke oder dünne Körper haben. Je nachdem, auf welche Weise der Docht oder die Nase von der Ablehnungskerze (oder Pin-Balken-Signal) erzeugt wird, wird festgestellt, ob es ein bullisches oder ein bärisches Signal ist. Ich mag das Signal als einen Pfeil auf dem Diagramm zu denken. Stellen Sie sich vor, der Körper der Kerze ist der Pfeilkopf. Der Docht oder die Nase ist die Pfeil-Körper und der Pfeil zeigt, wo der Preis gehen will. Hier ist ein Beispiel dafür, wie eine bullische Ablehnungskerze auf höhere Preise weist. Beachten Sie die bärische Ablehnung in der Tabelle unten. Sehen Sie, wie der Docht der Kerze nach oben schafft, dass imaginären nach unten gerichteten Pfeil, Signalisierung Preis will, um diesen Weg zu bewegen. Identifizieren hoher Wahrscheinlichkeit Trades mit Ablehnung Kerzen Ablehnung Kerzen oder Pin Bars, bilden ziemlich oft über die ganze Zeit Frames 8211 aber das bedeutet, dass alle Ablehnungen Kerzen sind ideale Trading-Signale. Wenn Sie jede einzelne Ablehnung Kerze gehandelt würden Sie sicherlich am Ende Geld zu verlieren 8211 so ist es sehr wichtig, um die Signale, die eine höhere Wahrscheinlichkeit der Ausarbeitung zu Ihren Gunsten haben. Um unsere Erfolgsaussichten schnell zu verbessern, tauschen wir Ablehnkerzen meist aus dem täglichen Zeitrahmen (manchmal 4 Stunden) aus. Alles, was niedriger als die 4 Stunden Zeitrahmen deutlich reduziert die Qualität der Signale. Durch das Festhalten mit den höheren Zeitrahmen können wir sofort unsere Erfolgsquote 8211 verbessern und das gilt für die meisten Forex Trading-Strategien. Zur weiteren Verbesserung der Wirksamkeit der Ablehnung Kerzenhandel, seine am besten zu handeln Ablehnung Kerzen, die auf wichtige Unterstützung und Widerstand Ebenen auf dem Tages-Chart zu bilden. Wichtige Unterstützungs - und Widerstandsniveaus, die auf dem täglichen oder wöchentlichen Zeitrahmen dominieren, sind in der Regel die wichtigsten Wendepunkte für den Marktpreis, insbesondere für den wöchentlichen Zeitrahmen. Kombinieren Sie diese wichtigen Ebenen mit Rejection Candle oder Pin-Balken-Signale, Sie exponentiell verbessern Sie Ihre Chancen für einen erfolgreichen Handel. Die Chancen stehen zu Ihren Gunsten, nur weil Marktgeschichte wiederholt sich. Wenn Sie studieren Stifte und Ablehnung Kerzen in Ihrem Forex historische Daten 8211 sehen Sie sie kontinuierlich die gleiche Antwort vom Markt zu produzieren. Eine bullische Ablehnungskerze bildet sich von einem wichtigen Unterstützungsniveau 8211, das zu den Preishandlung-Händlern signalisiert, dass höhere Preise wahrscheinlich in der nahen Zukunft entstehen werden. Eine bärische Ablehnungs-Kerze bildet an einem wichtigen Widerstand, Kippen der Händler weg zu bearish Bewegung, bevor sie geschieht. Hier ist ein Beispiel dafür, wie Rejection Candle Signale können große Umkehrsignale in ranging Märkte Hier ist ein weiteres Beispiel für eine weitere 8216thick bodied8217 bärischen Ablehnung Kerze Bereich Setup, die in der War Room8230 diskutiert wurde Beachten Sie, wie die Ablehnung Kerze hatte einen starken bearish Körper es, Im Gegensatz zu den gemeinsamen Pin-Bar, die nur eine kleine Bandbreite hat es seinen Körper. Diese dicken Körper geben dem Signal ein wenig mehr 8216oomph8217 und neigen dazu, viel besser auszuarbeiten. Überprüfen Sie heraus, was passiert next8230 Wie Sie sehen können, diese Ablehnung Kerze war in der Lage, eine Preisaktion Händler das frühe Warnzeichen erforderlich, um in einem bearish Handel Position, bevor die tatsächliche Verkauf weg aufgetreten. Dies ist ein gutes Beispiel dafür, wie mächtig Preis-Handeln wirklich ist. Trading Ablehnung Kerzen innerhalb Trending Markets Ablehnung Kerzen auch große Arbeit in Trending-Bedingungen sowie. Ich weiß, wir haben gesagt, sie sind 8216reversal8217 Signale, aber wenn Sie darüber nachdenken, auftreten Umkehrungen mit in einem Trend. Ablehn-Kerzen sind sehr gute Vorlaufindikatoren, um Preis-Aktion Händler wissen, wenn ein Zähler Trend Bewegung beendet hat. Diese Gegen-Trend bewegt Push Preise in das, was wir nennen 8216hot Spots8217 wo der Preis ist für die Positionierung in einen Trend richtig. 8220Buy die Dips und verkaufen die Rallyes8221 8211 Haben Sie gehört, dieses Sprichwort vor Ablehnung Kerzen, die an den Dips und Peaks innerhalb Trends bilden können sehr lukrative Handelschancen 8230 Check out the Chart unten. Der USDCAD hat eine bullische Ablehnungskerze gedruckt. Können Sie erraten, wo dieser Markt sein könnte. Video: Live-Ablehnung Kerze Handel nahm ich auf der EURNZD Tages-Chart8230 Um zusammenzufassen, ist es sehr einfach zu sehen, warum Ablehnung Kerzen und Pin Bars zu einem der beliebtesten Werkzeuge von Preis-Aktion Händler in den heutigen Märkten verwendet haben. Ablehnung Kerzen sind sehr leistungsfähige Kerzenständer Signale und gekoppelt mit dem richtigen Geld-Management-Plan können Sie wirklich gut tun. Ablehnung Kerzen produzieren hervorragende Renditen für Preisträger, tippen uns an die Züge, bevor sie geschehen und geben uns den Rahmen für eine logische Handelsposition aus bauen. Ablehnung Kerzen (und sogar Pin Bars) sind leicht zu identifizieren 8211 sie don 't nehmen viel Aufwand an allen, um eine große Chance, vor allem, wenn mit unseren Forex Trading-Strategien verwendet. Wenn Sie möchten, weiter zu lernen, alles, was es zu wissen, über Ablehnung Kerzen wie Ablehnung Kerze Eintrag Strategien, Stop-Loss-Platzierung, Geld-Management für Ablehnung Kerzen und sogar Ausfiltern von guten vs Bar Ablehnung Kerze Handel Signale 8211 der Preis Action Protocol Trading Kurs in unserem Forex Preis Action War Room wird ein-perfekt-Fit für Sie sein. Hat dir dieser Artikel gefallen Es würde mir sehr viel bedeuten, wenn du ihn teilen könntest Bitte lass auch deine Gedanken in den Kommentar-Abschnitt unten Ich verstehe die ganze Idee, aber was mich verwirrt, ist, wenn du dir ansiehst, wo es heißt, Roten Kästchen, das sieht aus wie eine bärische Ablehnung Kerze für mich, aber warum hat es weiter. Auch der 3. Kerzenleuchter von vorne links sieht auch wie eine Ablehnungskerze für mich aus. Gibt es einen Grund es nicht tun, was es sollte, oder bin ich etwas fehlt und Blick auf diese die falsche Weg Danke It8217s nicht nur über die Candlestick-Signal, das viele Händler setzen zu viel Gewicht auf. It8217s über die Anwendung guter Marktanalyse in Kombination mit dem Candlestick-Signal. Also, es gibt ein paar andere Faktoren, die wir für die Entscheidung, ob eine Umkehr-Kerze ist von hoher Qualität oder nicht. Toller Artikel, es gab einige wirklich gute Pin Bars in letzter Zeit. USDCAD, AUDJPY und CADJPY in den Sinn kommen. Eine gute Studie, wenn Sie einige Live-Beispiele sehen wollen. Alle auf täglich oder H4 Charts. January 11, 2016 5:00 am 0 comments Views: 2279 Indem er eine automatisierte Vollzeit-Trader für 7 Jahre, kam ich ziemlich früh in meiner Trading-Karriere zu dem Schluss, dass eine gut konstruierte Handel Ausbruch Modell ist bei weitem der beste Weg, um stabile Renditen im automatisierten Handel zu erreichen. Während all dieser Jahre habe ich experimentiert mit vielen verschiedenen Ansätzen wahrscheinlich mit allem, was Sie wissen oder können sich vorstellen. Aber aus meiner Erfahrung sind Breakout-Modelle zeitlos und sehr universell. In den folgenden drei Artikeln Id zu teilen einige meiner Konzepte und die wichtigsten Komponenten hinter ihnen. A Breakout Automated Trading System (ATS) modeI use: 4 entscheidende Komponenten Es gibt keinen Grund für die Suche nach (über) Komplexität im automatisierten Handel. In der Tat, im Laufe der Jahre Ive gelernt, dass eine raffinierte Einfachheit nicht nur sehr gut funktioniert, aber es spart auch Sie eine riesige Menge an technischen Kämpfe, Probleme und Kopfschmerzen. Das Breakout-Konzept, das ich verwenden kann grundsätzlich in jede Handelsplattform codiert werden, und viele große Strategien, die Ive seit Jahren gehandelt, sind in der Tat so einfach, dass sie nur mehrere Zeilen Code haben. Also, was bedeutet mein übliches Breakout-Modell konzeptionell aussehen Im Allgemeinen nehme ich die Breakout-ATS-Entwicklung aus der Perspektive von vier verschiedenen Komponenten, die effizient zusammengestellt werden müssen (idealerweise mit einigen Faktor der Kreativität und Neuheit, die heute notwendig ist In der Lage zu konkurrieren und im Spiel zu bleiben). Diese vier Komponenten sind (wie Ive persönlich benannte sie für meine eigenen Zwecke): Auch hier nicht für jede Komplexität youll sehen in einer Minute, dass das Modell wirklich ein sehr einfaches ist (noch kann es sehr effizient sein). Warum diese 4 Komponenten und was sind sie für gute Frage. Youll lernen über sie jetzt. Let8217s hier für einen Moment zu stoppen. Um zu verstehen, warum gut nutzen speziell diese vier Komponenten, lassen Sie mich Ihnen eine Frage: Haben Sie jemals darüber nachgedacht, was ein Ausbruch tatsächlich ist Aus meiner Sicht ist ein Ausbruch nichts mehr oder nicht weniger als ein bestimmtes Niveau, das erreicht werden muss Von einem Markt innerhalb einer bestimmten Zeit (und unter bestimmten Bedingungen), um Ihnen die Wahrscheinlichkeit einer starken kontinuierlichen Dynamik (die Ihnen im Idealfall einen durchschnittlichen Gewinn mehrmals höher als Ihr durchschnittliches Risiko) geben wird. In einfachen Worten, alles, was Sie brauchen, ist ein Niveau, auf dem Sie sagen können, ist es sinnvoll, den zugrunde liegenden market8221 zu kaufen oder zu verkaufen. Aber, wie bekommt man so ein Niveau Gute Frage. Zuerst müssen Sie irgendwo anfangen, Recht So, wie über definieren Sie einen Punkt auf Ihrem Diagramm und dann eine Entfernung von diesem Punkt Dies ist, was ich den POI (Point Of Initiation) und Entfernung. Wenn Sie sie zusammen kombinieren, erhalten youll ein Niveau, an dem Sie auf einen Ausbruch warten können. Zum Beispiel können Sie mit etwas sehr einfach und offensichtlich, wie yesterday8217s Schlusskurs auf einem Tages-Chart, um einen POI zu definieren beginnen. Und fügen Sie 3x ATR als Abstand. Dies ist, wie Sie ein Break-Level zu machen und Sie sind halb fertig (natürlich, das ist nur ein sehr einfaches Beispiel). Doch im letzten Teil dieses dreiteiligen Artikels, Ill zeigen Ihnen, dass auch eine einfache Kombination kann Ihnen eine sehr gute Strategie. Das Modell ist so einfach, dass es durch diese Grundzeichnung interpretiert werden kann: Jetzt können wir weiter. Sie wissen bereits zwei Blöcke aus den vier 8211, wie man ein Break-Level zu bekommen. Wie wäre es mit dem Rest aus meiner Erfahrung, die Konstruktion einer Breakout ATS nur mit dem POI und die Entfernung ist nicht ausreichend und du bist noch weit von dem Ende. Mit nur diesen beiden Komponenten können Sie (und wahrscheinlich wird) zu viel Lärm und falsche Signale, dass die ATS nicht einmal handelbar sein. Also, jetzt, was Sie wirklich brauchen, ist es, einige Einschränkungen (aber nicht zu viele, um über-Anpassung zu vermeiden), die Ihnen helfen, loszuwerden, einige Lärm und machen die Strategie handelbar. Und hier, fügen Sie meine anderen beiden Komponenten Zeitfilter Restrain und ein regelmäßiger Filter. Zuerst einmal fügen Sie das Zeitlimit hinzu. Sobald Sie es hinzufügen, können Sie nur eine Strategie, um das Break-Level nur innerhalb einer bestimmten Zeit zu erreichen. Es macht wirklich viel Sinn (und vor allem einen großen Unterschied). Warum Weil einige Ausbruchniveaus nur in den frühen Handelsstunden besser funktionieren, einige in den späteren Handelsstunden und einige arbeiten nur innerhalb eines sehr spezifischen Zeitfensters. Dies ist auf unterschiedliche Märkte Verhalten während bestimmter Zeitfenster, so können Sie nicht ignorieren, sondern machen es zu einem natürlichen Teil Ihres Breakout ATS. Und zweitens fügen Sie einen regulären Filter. Warum brauchen wir es noch Weil, sobald Sie Ihren ersten Ausbruch ATS basieren, der auf dem Modell oben basiert, youll sehr bald erkennen, dass you8217ll noch einen zusätzlichen Filter benötigen, um bestimmte Parameter wie Durchschnitt-Handel, Profit-Faktor und Rückkehr / Drawdown Verhältnis zu verbessern. Daher müssen Sie experimentieren, welche Filter zu verwenden (in der Regel einige Indikator-basierte oder Preis-Aktion-basierte Filter). Sobald Sie einen passenden Filter finden (und es immer noch leicht zu überwinden, die Gefahr der Überbeanspruchung), youll endlich etwas mehr vernünftig, um mit (noch nicht mit, um nur mit anderen Robustheitstests, etc. weiter). Im nächsten Teil, werfen Sie einen genaueren Blick auf die vier Komponenten des Breakout ATS-Modells, das wir heute gelernt haben. Zusammenfassend lässt sich sagen: Ein gutes und leistungsfähiges Handelsmodell muss nicht kompliziert sein. Ein Ausbruch ist nichts weiter als ein bestimmtes Niveau in der (nahen) Zukunft, die erreicht werden muss, um Ihren zugrundeliegenden Markt zu kaufen oder zu verkaufen. Eine Breakout-Strategie ist konzeptionell eine sehr einfache Technik: Alles was Sie brauchen ist ein POI, Zeit, Distanz und oft ein zusätzlicher Filter. Sobald Sie arbeiten intelligent und kreativ, indem Sie diese vier Komponenten zusammen, erhalten Sie eine interessante, effiziente und robuste Breakout-Strategie. Jede Komponente im Modell hat seinen Zweck und alle Komponenten sind entscheidend, um in der Lage sein, etwas vernünftig und handelbar zu entwickeln.

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Selbst-Training, Selbst-Kontrolle 2016-04-26 25 10 491 Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der bisherigen Artikel über tiefe neuronale Netzwerk-und Prädiktoren Auswahl. Hier werden wir die Merkmale eines neuronalen Netzwerkes, das von Stacked RBM initiiert wird, und dessen Implementierung im darch-Paket behandeln. Die Möglichkeit, ein verdecktes Markov-Modell zur Verbesserung der Leistung einer neuronalen Netzwerkvorhersage zu verwenden, wird ebenfalls offenbart. Abschließend werden wir programmatisch einen operativen Expert Advisor implementieren. 1. Struktur des DBN 2. Vorbereitung und Auswahl der Daten 2.1. Eingangsgrößen 2.2. Ausgangsgrößen 2.3. Anfangsdatenrahmen 2.3.1. Löschen sehr korrelierter Variablen 2.4. Auswahl der wichtigsten Variablen 3. Experimenteller Teil. 3.1. Gebäudemodelle 3.1.1. Kurzbeschreibung des darch-Paketes 3.1.2. Aufbau des DBN-Modells. Parameter. 3.2. Ausbildung von Trainings - und Testproben. 3.2.1. Ausgleichsklassen und Vorverarbeitung. 3.2.2. Codierung der Zielvariablen 3.3. Ausbildung des Modells 3.3.1. Vorbildung 3.3.2. Feinabstimmung 3.4. Testen des Modells. Etrics 3.4.1. Dekodierungsvorhersagen. 3.4.2. Verbesserung der Prädiktionsergebnisse Kalibrierung Glättung mit einem Markov-Kettenmodell Korrigieren der vorhergesagten Signale auf der theoretischen Gleichgewichtskurve 3.4.3. Metriken 4. Struktur des Expertenberaters 4.1. Beschreibung der Expert Advisors operation 4.2. Selbstkontrolle. Selbsttraining Installation und Einführung Methoden und Methoden zur Verbesserung qualitativer Indikatoren. Fazit Einleitung In der Vorbereitung der Daten für die Durchführung von Experimenten, werden wir Variablen aus dem vorherigen Artikel über die Bewertung und Auswahl von Prädiktoren. Wir bilden die erste Probe, reinigen und wählen Sie die wichtigen Variablen. Wir werden prüfen, Möglichkeiten der Aufteilung der Ausgangsprobe in die Ausbildung, Prüfung und Validierung Proben. Mit dem darch-Paket erstellen wir ein Modell des DBN-Netzwerks und bilden es auf unseren Datensätzen aus. Nach dem Testen des Modells, erhalten wir Metriken, die es uns ermöglichen, die Qualität des Modells zu bewerten. Wir werden viele Möglichkeiten betrachten, die das Paket bietet, um die Einstellungen eines neuronalen Netzwerks zu konfigurieren. Außerdem werden wir sehen, wie versteckte Markov-Modelle uns helfen können, neuronale Netzwerkvorhersagen zu verbessern. Wir werden einen Expert Advisor entwickeln, bei dem ein Modell regelmäßig ohne Unterbrechung des Handels auf der Grundlage von Ergebnissen der kontinuierlichen Überwachung geschult wird. Das DBN-Modell aus dem darch-Paket wird im Expert Advisor verwendet. Wir werden auch die Expert Advisor, die mit SAE DBN aus dem vorherigen Artikel. Darüber hinaus werden wir Wege und Methoden zur Verbesserung der qualitativen Indikatoren des Modells. 1. Aufbau eines tiefen, durch Stacked RBM (DNSRBM) initialisierten neuronalen Netzes Ich erinnere daran, dass DNSRBM aus einer n-Zahl von RBM besteht, die der Anzahl der verborgenen Schichten des neuronalen Netzes und im Grunde des neuronalen Netzes selbst entspricht. Das Training umfasst zwei Stufen. Die erste Stufe beinhaltet das PRE-TRAINING. Jedes RBM wird systematisch ohne Supervisor am Eingangssatz (ohne Ziel) trainiert. Nach diesem Gewicht von verborgenen Schichten werden RBM auf relevante verborgene Schichten des neuronalen Netzwerks übertragen. Die zweite Stufe beinhaltet FINE-TUNING, wo neuronales Netzwerk mit einem Supervisor trainiert wird. Detaillierte Informationen über sie wurde im vorherigen Artikel bereitgestellt, so dass wir dont haben, um uns hier zu wiederholen. Ich werde nur erwähnen, dass das darch Paket, anders als das deepnet Paket, das wir im vorherigen Artikel verwendet haben, uns hilft, größere Möglichkeiten beim Aufbauen und Tuning des Modells zu implementieren. Weitere Details werden beim Erstellen des Modells bereitgestellt. Feige. 1 zeigt die Struktur und den Trainingsprozess von DNSRBM. 1. Aufbau der DN SRBM 2. Vorbereitung und Auswahl der Daten 2.1. Input-Variablen (Zeichen, Prädiktoren) Im vorherigen Artikel haben wir bereits die Bewertung und Auswahl der Prädiktoren berücksichtigt, so dass es keine Notwendigkeit, zusätzliche Informationen jetzt. Ich werde nur erwähnen, dass wir 11 Indikatoren (alle Oszillatoren: ADX, Aroon, ATR, CCI, ChaikinVolatility, CMO, MACD, RSI, Stoch, SMI, Volatilität) verwendet haben. Aus einigen Indikatoren wurden mehrere Variablen ausgewählt. Auf diese Weise haben wir den Eingangssatz von 17 Variablen gebildet. Ermöglicht die Angabe von Zitaten aus den letzten 6000 Bars auf EURUSD, 30 ab 14.02.16 und Berechnen von Indikatorwerten mit der In () - Funktion. Wir erhalten die Eingangsdatenmatrix auf dem Ausgang. 2.2 Ausgabedaten (Zielvariable) Als Zielvariable nehmen wir Signale mit ZZ. Die Funktion, die einen Zickzack und ein Signal berechnet: pr Preismatrix von OHLCMed zitiert die minimale Länge des Zickzackbogens in den Punkten (4 Zeichen) oder real (z. B. ch 0,0035) Modus angewandter Preis (m - mittel, hl - High und Low, cl - Close), Medium wird standardmäßig verwendet. Die Funktion liefert die Matrix mit zwei Variablen, nämlich dem Zickzack und dem Signal, die auf der Basis des Zickzackwinkels im Bereich von -11 erhalten werden. Wir verschieben das Signal um eine Leiste nach links (in Richtung Zukunft). Dieses spezifische Signal wird zum Trainieren des neuronalen Netzwerks verwendet. Wir berechnen Signale für ZZ mit einer Biegelänge von mindestens 37 Punkten (4 Zeichen). Wie wir sehen können, sind die Klassen leicht unausgewogen. Wenn Sie Muster für die Ausbildung des Modells bilden, werden wir notwendige Maßnahmen ergreifen, um sie auszugleichen. 2.3. Anfangsdatenrahmen Schreiben Sie eine Funktion, die den Anfangsdatenrahmen erzeugt, von unsicheren Daten (NA) reinigt und die Zielvariable auf den Faktor mit zwei Klassen -1 und 1 konvertiert. Diese Funktion kombiniert zuvor geschriebene Funktionen In () und ZZ (). Wir werden sofort zuschneiden die letzten 500 Bars, die verwendet werden, um die Qualität der Modelle Vorhersage zu bewerten. 2.3.1. Löschen von hochkorrelierten Variablen Wir werden Variablen mit einem Korrelationskoeffizienten über 0,9 aus unserem ursprünglichen Satz löschen. Wir schreiben eine Funktion, die den Anfangsdatenrahmen bildet, hoch korrelierte Variablen entfernen und saubere Daten zurückgeben. Wir können im Voraus überprüfen, welche Variablen eine Korrelation über 0.9 haben. Somit unterliegen die oben aufgeführten Variablen dem Entfernen. Wir löschen sie aus dem Datenrahmen. Wir schreiben es kompakt in einer Funktion: Nicht alle Autoren von Paketen und Forschern sind sich einig, dass hochkorrelierte Daten aus den Sets entfernt werden sollten. Allerdings sollten Ergebnisse mit beiden Optionen verglichen werden. In unserem Fall wählen wir die Option mit dem Löschen aus. 2.4. Auswahl der wichtigsten Variablen Wichtige Variablen werden auf Basis von drei Indikatoren ausgewählt: globale Bedeutung, lokale Bedeutung (in Verbindung) und partielle Bedeutung nach Klasse. Wir werden die Möglichkeiten der randomUniformForest Paket wie im vorherigen Artikel beschrieben nutzen. Alle vorherigen und nachfolgenden Aktionen werden in einer Funktion für Kompaktheit gesammelt. Sobald sie ausgeführt werden, erhalten wir drei Sätze als Ergebnis: mit den besten Variablen in Beitrag und Interaktion mit den besten Variablen für die Klasse -1 mit den besten Variablen für die Klasse 1. Wir klären die Reihenfolge der Funktionsberechnungen. Offizielle Parameter: n Eingabedatenparameter z Ausgabedatenparameter Schnittkorrelationsschwelle der Variablen Methode Eingangsdatenvorverarbeitung. Reihenfolge der Berechnungen: Erstellen der initialen Satz von data. f, die stark korrelierte Variablen entfernt, und speichern Sie es für weitere Verwendung identifizieren Indizes der Ausbildung und Prüfung von Proben von idx bestimmen Vorverarbeitung Parameter der Vorbereitung teilen die erste Probe in die Ausbildung und Testen Proben, Eingabedaten normalisiert erhalten und testen Sie die ruf-Modell auf die erhaltenen Sätze berechnen die Bedeutung der imp. ruf Variablen wählen Sie 10 wichtigsten Variablen in Bezug auf Beitrag und Interaktion am besten auswählen 7 wichtigsten Variablen für jede Klasse -1 und 1 am besten. buy, best. sell Erstellen Sie eine Liste mit drei Sätzen von Prädiktoren am besten, best. buy, best. sell. Wir berechnen diese Stichproben und werten die Werte der globalen, lokalen und partiellen Bedeutung der ausgewählten Variablen aus. Weltweit sind alle 14 Eingangsgrößen gleich. Die besten 10 sind durch den Gesamtbeitrag (globale Bedeutung) und Interaktion (lokale Bedeutung) definiert. Sieben beste Variablen in Teilsicherheit für jede Klasse sind in den folgenden Tabellen dargestellt. Feige. 2. Teilliche Bedeutung von Variablen für die 1 Klasse Abb. 3. Teilweise Bedeutung von Variablen für die -1-Klasse Wie wir sehen können, unterscheiden sich die wichtigsten Variablen für verschiedene Klassen sowohl in der Struktur als auch in der Rangliste. Wenn also für die -1-Klasse die slowD-Variable die wichtigste ist, so ist sie für die 1-Klasse nur auf dem vierten Platz. Also, wir haben Datensätze bereit. Nun können wir mit den Experimenten fortfahren. 3. Versuchsteil. Experimente werden in der R-Sprache Revolution R Open, Version 3.2.2, Distribution des Revolution Analytics-Unternehmens durchgeführt werden, um spezifisch zu sein. Revolution-r-open Diese Verteilung hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber der regulären R 3.2.2: schnelle und qualitative Berechnungen durch die Anwendung der Multi-Threaded-Verarbeitung mit Intel Math Kernel Library erweiterte Funktionen von Reproducible R Toolkit. Eine leichte Klärung: Die R-Sprache entwickelt sich aktiv, indem sie die bestehenden Pakete ständig verbessert und die neuen hinzugefügt wird. Die Kehrseite eines solchen Fortschritts beinhaltet den Verlust der Reproduzierbarkeit. Das heißt, Ihre Produkte, die geschrieben wurden einige Monate zurück und funktionierte gut, plötzlich aufhören zu arbeiten nach dem nächsten Update der Pakete. Es wird viel Zeit verschwendet, um den Fehler zu identifizieren und zu liquidieren, der durch die Änderung in einer der Pakete verursacht wird. Zum Beispiel funktionierte der Expert Advisor, der dem ersten Artikel über tiefe neuronale Netze beigefügt war, gut am Entstehungsort. Einige Monate nach der Veröffentlichung haben sich jedoch eine Reihe von Benutzern über ihre Nicht-Betriebsfähigkeit beklagt. Die Analyse zeigte, dass die Aktualisierung des svSocket-Paketes zu den Fehlern des Experten-Advisors geführt hat, und ich konnte den Grund dahinter nicht finden. Der fertige Expert Advisor wird diesem Artikel beigefügt. Dieses Problem wurde zu einem dringenden Problem, und es war leicht gelöst in Revolution Analytics. Wenn nun eine neue Distribution freigegeben wird, wird der Zustand aller Pakete im CRAN-Repository am Release-Zeitpunkt durch Kopieren auf den Spiegel fixiert. Keine Änderungen in der CRAN-Verwahrstelle nach diesem Datum können die Verpackungen beeinflussen, die auf dem Revolutionspiegel eingefroren wurden. Darüber hinaus erstellt das Unternehmen ab Oktober 2014 tägliche Snapshots der CRAN-Depotbank, wobei der jeweilige Staat und die Versionen der Pakete repariert werden. Mit einem eigenen Checkpoint-Paket können wir nun die notwendigen Pakete herunterladen, die zum Zeitpunkt unserer Anfrage relevant sind. Mit anderen Worten, wir betreiben eine Art Zeitmaschine. Und noch eine Nachricht. Vor neun Monaten, als Microsoft die Revolution Analytics erwarb, versprach sie, ihre Entwicklungen zu unterstützen und die Revolution R Open (RRO) - Verteilung kostenlos zur Verfügung zu stellen. Es folgten zahlreiche Nachrichten über Neuheiten in RRO und Revolution R Enterpise (ganz zu schweigen von der Integration von R mit SQL Server, PowerBI, Azure und Cortana Analitics). Jetzt haben wir Informationen, dass die nächste RRO-Update wird Microsoft R Open aufgerufen werden. Und Revolution R Enterprise Microsoft R Server. Und nicht so lange her Microsoft hat angekündigt, dass R in Visual Studio verfügbar sein wird. R Tools für Visual Studio (RTVS) folgt den Python-Tools für Visual Studio-Modell. Es wird eine kostenlose Ergänzung zu Visual Studio, die eine komplette IDE für R mit der Möglichkeit, zu bearbeiten und zu debuggen die Skripte interaktiv bieten wird. Zu der Zeit, als der Artikel fertig war, wurde Microsoft R Open (R 3.2.3) bereits veröffentlicht, daher wird in dem Artikel weiter unten auf Pakete für diese Version verwiesen. 3.1. Gebäudemodelle 3.1.1. Kurzbeschreibung des Darchpakets Der darch ver. 0.10.0 Paket bietet eine breite Palette von Funktionen, die nicht nur ermöglichen, erstellen und trainieren das Modell, sondern buchstäblich bauen es Backstein von Backstein und passen Sie es nach Ihren Wünschen. Wie zuvor angedeutet, besteht das tiefe neuronale Netzwerk aus einer n-Zahl von RBM (n Schichten -1) und einem neuronalen MLP-Netzwerk mit einer Anzahl von Schichten. Layer-weise Vor-Training von RBM wird auf unformatierte Daten ohne Supervisor ausgeführt. Die Feinabstimmung des neuronalen Netzes erfolgt mit einem Supervisor auf formatierten Daten. Die Teilung der Ausbildungsstufen gibt uns die Möglichkeit, Daten unterschiedlichster Lautstärke (aber nicht der Struktur) zu nutzen oder mehrere verschiedene abgestimmte Modelle nur auf Basis des Vor-Trainings zu erhalten. Wenn die Daten für die Vor-Ausbildung und die Feinabstimmung dieselben sind, ist es möglich, in einem Zug zu trainieren, anstatt in zwei Stufen zu teilen. Oder Sie können Pre-Training überspringen und verwenden nur mehrschichtige neuronale Netzwerk, oder, auf der anderen Seite, verwenden Sie nur RBM ohne das neuronale Netzwerk. Gleichzeitig haben wir Zugriff auf alle internen Parameter. Das Paket ist für fortgeschrittene Benutzer gedacht. Darüber hinaus werden wir geteilte Prozesse analysieren: Vor-Training und Feinabstimmung. 3.1.2. Aufbau des DBN-Modells. Parameter. Wir beschreiben den Prozess des Aufbaus, Trainings und Testens des DBN-Modells. 1. Wir erstellen das tiefe Architekturobjekt namens Darch mit dem Konstruktor mit den notwendigen Parameterschichten. Die die Anzahl von Schichten und Neuronen in jeder Schicht angibt. Zum Beispiel: Schichten c (5,10,10,2) eine Eingangsschicht mit 5 Neuronen (sichtbar), zwei versteckte Schichten mit jeweils 10 Neuronen und eine Ausgangsschicht mit 2 Ausgängen. BatchSize. Größe der Mini-Probe während des Trainings. Ff. Gibt an, ob das ff-Format für Gewichte, Abweichungen und Ausgänge verwendet werden soll. Das ff-Format wird zum Speichern großer Datenmengen mit Komprimierung angewendet. LogLevel. Ebene der Protokollierung und Ausgabe, wenn Sie diese Funktion ausführen. GenWeightFunction. Funktion zur Erzeugung der Matrix von RBM-Gewichten. Es besteht die Möglichkeit, die Benutzeraktivierungsfunktion zu nutzen. Das erzeugte Darch-Objekt enthält (Schichten - 1) RBM kombiniert in das akkumulierende Netzwerk, das für das Vor-Training des neuronalen Netzwerks verwendet wird. Zwei Attribute fineTuneFunction und executeFunction enthalten Funktionen für die Feinabstimmung (Backpropagation standardmäßig) und für die Ausführung (standardmäßig runDarch). Die Ausbildung des neuronalen Netzes erfolgt mit zwei Trainingsfunktionen: preTrainDArch () und fineTuneDArch (). Die erste Funktion trainiert das RBM-Netzwerk ohne Supervisor mit einer kontrastiven Divergenzmethode. Die zweite Funktion verwendet eine im fineTuneFunction-Attribut angegebene Funktion für eine Feinabstimmung von neuronalen Netzwerken. Nach der Leistung des neuronalen Netzwerks können die Ausgänge jeder Ebene im executeOutputs-Attribut oder nur in der Ausgabeschicht im executeOutput-Attribut gefunden werden. 2. Funktion des Vor-Trainings des darch-Objekts preTrainDArch (darch, dataSet, numEpoch 1, numCD 1. trainOutputLayer F), darch. Instanz der Darch-Klasse dataSet. Datensatz für Training numEpoch. Anzahl der Trainingsepochen numCD. Anzahl der Stichprobeniterationen. Normalerweise ist man ausreichend. Zusätzliche Parameter, die auf die trainRBM-Funktion trainOutputLayer übertragen werden können. Logischer Wert, der anzeigt, ob die Ausgabeschicht von RBM trainiert werden soll. Die Funktion führt die trainRBM () - Trainingsfunktion für jedes RBM durch Kopieren nach Trainingsgewichten und Vorspannungen auf die relevanten neuronalen Netzwerkschichten des darch-Objekts durch. 3. Feinabstimmung des Darch-Objekts darch. Beispiel der Darch-Klasse dataSet. Satz von Daten für das Training (kann für die Validierung verwendet werden) und das Testen von dataSetValid. Datensatz für die Validierung numxEpoch. Anzahl der Trainingsepochen bootstrap. Logisch, ist es notwendig, um bootstrap gelten beim Erstellen von Validierungsdaten isBin: gibt an, ob die Ausgabedaten als logische Werte interpretiert werden sollten. Standardmäßig FALSE. Wenn TRUE, wird jeder Wert über 0,5 als 1 interpretiert und unterhalb von 0. isClass. Zeigt an, ob das Netzwerk zur Klassifizierung ausgebildet ist. Wenn TRUE, dann werden Statistiken für Klassifikationen bestimmt. TRUE standardmäßig. StopErr. Kriterium für das Stoppen des Trainings des neuronalen Netzwerks aufgrund eines Fehlers während des Trainings. - Inf standardmäßig stopClassErr. Kriterium für das Stoppen der Ausbildung des neuronalen Netzes wegen des Klassifizierungsfehlers während des Trainings. 101 standardmäßig stopValidErr. Kriterium zum Stoppen des neuronalen Netzwerks aufgrund eines Fehlers in Validierungsdaten. - Inf standardmäßig stopValidClassErr. Kriterium für das Stoppen des neuronalen Netzwerks aufgrund eines Klassifizierungsfehlers während der Validierung aufgetreten ist. 101 aus. Zusätzliche Parameter, die an die Trainingsfunktion übergeben werden können. Die Funktion trainiert das Netzwerk mit einer Funktion, die im Attribut fineTuneFunction des darch-Objekts gespeichert ist. Als dataSet oder ff-Matrix können die Eingabedaten (trainData, validData, testData) und zu ihnen gehörige Klassen (targetData, validTargets, testTargets) übergeben werden. Daten und Klassen für Validierung und Prüfung sind nicht obligatorisch. Wenn sie bereitgestellt werden, wird ein neuronales Netzwerk mit diesen Datensätzen durchgeführt, und Statistiken werden berechnet. Das isBin-Attribut gibt an, ob Ausgabedaten als binär interpretiert werden sollen. Wenn isBin TRUE ist, wird jeder Ausgangswert über 0,5 als 1 interpretiert, ansonsten als 0. Außerdem können wir für das Training basierend auf dem Fehler (stopErr, stopValidErr) oder der korrekten Klassifizierung (stopClassErr, stopValidClassErr) auf Trainings - oder Validierungssets ein Stoppkriterium setzen . Alle Funktionsparameter haben Vorgabewerte. Es sind jedoch auch andere Werte verfügbar. So, zum Beispiel: Funktion der Aktivierung Neuronen sigmoidUnitDerivative, linearUnitDerivative, softmaxUnitDerivative, tanSigmoidUnitDerivative zur Verfügung stehen. SigmoidUnitDerivative wird standardmäßig verwendet. Die Funktionen der neuronalen Netzwerke optimieren die Backpropagation standardmäßig, die Ausbreitung der Ausbreitung ist ebenfalls in vier Varianten verfügbar (Rprop, Rprop-, iRprop, iRprop-) und minimizeClassifier (diese Funktion wird vom Darch-Netzwerkklassierer mit dem nichtlinearen konjugierten Gradienten trainiert Methode). Für die letzten beiden Algorithmen und für diejenigen, die eine tiefe Kenntnis des Themas haben, wird eine separate Implementierung der neuronalen Netzwerke mit einer Konfiguration ihrer mehreren Parameter feine Abstimmung zur Verfügung gestellt. Zum Beispiel: darch darch-object für die Ausbildung trainData-Eingabedatensatz für Training targetData erwartete Ausgabe für die Trainingsmenge Methode Trainingsmethode. IRprop standardmäßig. Rprop, Rprop-, iRprop - sind möglich decFact abnehmender Faktor für das Training. 0,5 standardmäßig incFact - wachsender Faktor für das Training. 1.2 durch Rückstellung weightDecay, das Gewicht beim Training verringert. 0 standardmäßig initDelta-Initialisierungswert bei der Aktualisierung. 0.0125 standardmäßig minDelta minimaler Rand für die Schrittgröße. 0.000001 standardmäßig maxDelta oberer Rand für die Schrittgröße. 50 aus. Die Funktion liefert das Darch-Objekt mit dem trainierten neuronalen Netzwerk zurück. 3.2. Ausbildung von Trainings - und Testproben. Wir haben bereits die erste Stichprobe gebildet. Nun müssen wir es in Training, Validierung und Testen von Proben aufteilen. Das Verhältnis ist standardmäßig 2/3. Verschiedene Pakete haben viele Funktionen, die verwendet werden, um Proben zu teilen. Ich benutze rminer :: holdout (), die Indizes für den Abbau der ersten Probe in Training und Testen von Proben berechnet. Y Soll-Zielvariable, numerischer Vektor oder Faktor, in diesem Fall wird die geschichtete Trennung angewendet (dh die Verhältnisse zwischen den Klassen sind für alle Teile gleich) Verhältnis Verhältnis der Trennung (in Prozent der Größe der Trainingsstichprobe oder in der Gesamtzahl der Proben, die die Größe der Testprobe festlegt) intern aufgeteilt, wenn TRUE, dann werden die Trainingsdaten wieder in Trainings - und Validierungsproben unterteilt. Das gleiche Verhältnis wird für den internen Trennmodus-Abtastmodus angewendet. Verfügbare Optionen: geschichtete geschichtete Zufallsdivision (wenn Faktor sonst normale Zufallsdivision) zufällige Standard-Zufallsdivision Ordnung statische Modus, wenn erste Beispiele für die Ausbildung verwendet werden, und die übrigen für die Prüfung (weithin für Zeitreihen) Rolling Rolling-Fenster häufiger bekannt Als ein Schiebefenster (weit verbreitet bei der Vorhersage der Aktien-und Finanzmärkte angewendet), ähnlich Ordnung. Außer daß das Fenster die Fenstergrße, die Iter-Roll-Iteration und die Inkrementanzahl der Abtastwerte bezeichnet, das Fenster bei jeder Iteration vorwärts gleitet. Die Größe des Trainingsbeispiels für jede Iteration wird mit Fenster fixiert, während die Testprobe äquivalent zum Verhältnis ist, mit Ausnahme der letzten Iteration (wo es weniger sein kann). Inkrementelle Inkremental-Modus des Umschulens, auch bekannt als ein zunehmendes Fenster, wie die Reihenfolge, außer dass Fenster eine anfängliche Fenstergröße, iter Inkrementaliterationen und Inkrement-Anzahl von Beispielen bei jeder Iteration hinzugefügt wird. Die Größe der Trainingsprobe wächst (Inkrement) bei jeder Iteration, wohingegen die Größe des Testsets gleich dem Verhältnis ist, mit Ausnahme der letzten Iteration, wo es kleiner sein kann. Iterative Anzahl der Iterationen des inkrementalen Umschulungsmodus (wird nur verwendet, wenn der Modus rollt oder inkremental ist, wird er üblicherweise in einer Schleife gesetzt). Seed wenn NULL, dann Random Seed verwendet wird, sonst Seed ist fixiert (weitere Berechnungen haben immer das gleiche Ergebnis zurückgegeben) Fenstergröße des Trainingsfensters (wenn Modus rollen) oder die anfängliche Größe des Trainingsfensters (wenn Modus inkrementell) Beispiele, die dem Trainingsfenster bei jeder Iteration hinzugefügt werden (wenn modeincremental oder moderolling). 3.2.1. Ausgleichsklassen und Vorverarbeitung. Wir schreiben eine Funktion, die die Anzahl der Klassen in der Stichprobe auf die höhere Zahl ausrichtet, die Stichprobe in die Trainings - und Testproben einteilt, die Vorverarbeitung vornimmt (ggf. Normalisierung) und die Liste mit relevanten Proben zurückgibt Zug, Test. Um das Gleichgewicht zu erreichen, verwenden wir die Funktion caret :: upSample (), die zufällig mit Ersatz erstellte Beispiele hinzufügt, wodurch die Klassenverteilung gleich ist. Ich muss sagen, dass nicht alle Forscher es für notwendig halten, die Klassen auszugleichen. Aber wie bereits bekannt, ist Praxis ein Kriterium der Wahrheit, und die Ergebnisse meiner multiplen Experimente zeigen, dass ausgewogene Proben immer bessere Ergebnisse beim Training zeigen. Obwohl, es stoppt uns nicht, auf unseren Selbst zu experimentieren. Für die Vorverarbeitung verwenden wir die Funktion caret :: preProcess (). Parameter der Vorverarbeitung werden in der prepr-Variablen gespeichert. Da wir sie bereits in früheren Artikeln behandelt und angewandt haben, werde ich hier keine näheren Angaben machen. Ein Kommentar zur Vorverarbeitung: Eingangsvariablen werden in den Bereich (-1, 1) normiert. 3.2.2. Coding the target variable When solving classification tasks, the target variable is a factor with several levels (classes). In a model it is set as a vector (column), that consists of the subsequent target states. For example, y (1, 1, 2, 3, 1). In order to train the neural network, the target variable must be coded (transformed) into the matrix with the number of columns equal to the number of classes. In every row of this matrix, only one column may contain 1. Such transformation along with using the softmax() activation function in the output layer, allows to obtain probabilities of states of the predicted target variable in every class. The classvec2classmat() function will be used for coding. This in not the only or the best method for coding the target variable , but we will use it because it is simple. Inverse transformation (decoding) of predicted values of the target variable is achieved through different methods that we are going to cover soon. 3.3. Training the model 3.3.1. Pre-training As mentioned above, first, we create the deep architecture object named DArch . that includes the required number of RBM with parameters of preliminary training by default, and the neural network initiated with random weights and neuron activation function set by default. At the object creation stage, the pre-training parameters can be changed, if necessary. Afterwards, the RBM network will be pre-trained without a supervisor by sending the training sample (without target variable) to the output. After it is complete, we get Drch where weights and biases obtained during RBM training are transferred to the neural network. We should set in advance the distribution of hidden neurons in layers in a form of vector (for example): Number of neurons in the input layer equals the number of input variables. Two hidden layers will contain 50 neurons each, the output layer will have two. Let me explain the last bit. If a target variable (factor) has two levels (classes), then, in fact, one output is sufficient. But converting vector into the matrix with two columns, each of them corresponding to one class, allows us to apply the softmax activation function, that operates well in the classification tasks, in the output layer. Furthermore, outputs in the form of the class probabilities give us additional opportunities in the subsequent analysis of results. This subject will be covered shortly. The number of epochs when training is set experimentally, normally within range of 10-50. The number of sampling iteration will stay by default, but this parameter can be increased if you wish to experiment. It will be defined in a separate function: 3.3.2. Fine-tuning As discussed previously, the package offers backpropagation () , rpropagation () , minimizeClassifier(), minimizeAutoencoder() for fine-tuning. The last two wont be considered, since they are not sufficiently documented in the package, and there are no examples of how to apply them. These functions in my experiments didnt show good results. I would also like to add something about package updates. When I started writing this article, the current version was 0.9, and by the moment it was finished, a new 0.10 version containing multiple changes was released. All calculations had to be redone. Based on the results of short tests, I can tell that the operation speed has considerably increased, unlike the results quality (which is more a fault of a user, then the package). Lets consider two first functions. The first ( backpropagation) is set by default in the Drch object and uses the training neural network parameters provided here. The second function ( rpropagation ) also has default parameters and four training methods (described above) that are iRprop by default. You can certainly change both parameters and the training method. It is easy to apply these functions: change the fine-tune function in FineTuneDarch() In addition to fine-tuning settings, we must set (if necessary) the function of activating neurons in every layer. We know that sigmoidUnit is set in all layers by default. It is available in the package sigmoidUnitDerivative, linearUnitDerivative, tanSigmoidUnitDerivative, softmaxUnitDerivative . The fine-tune will be defined with a separate function with the ability to choose the fine-tune function. We will collect possible functions of activation in a separate list: We will write a fine-tune function that will train and generate two neural networks: first trained using the backpropagation function, second with rpropagation : Some clarifications about formal parameters of the function. variant - selection of fine-tune function (1- backpropagation . 2- rpropagation ). dbnin - model of receipt resulted from pre-training. dS - data set for fine-tune ( dataSet ). hd - coefficient of sampling ( hiddenDropout ) in hidden layers of neural network. id - coefficient of sampling ( inputDropout ) in input layer of neural network. act - vector with indication of function of neuron activation in every layer of neural network. The length of vector is one unit shorter than the number of layers. nE - number of training epochs. dataSet a new variable that appeared in this version. I dont really understand the reason behind its appearance. Normally, the language has two ways of transferring variables to a model using a pair (x, y) or a formula (y data). The introduction of this variable doesnt improve the quality, but confuses the users instead. However, the author may have his reasons that are unknown to me. 3.4. Testing the model. etrics. Testing the trained model is performed on testing samples. It must be considered that we will calculate two metrics: formal Accuracy and qualitative K. The relevant information will be provided below. For this purpose, we will need two different samples of data, and I will explain to you why. To calculate Accuracy we need values of the target variable, and the ZigZag, as we remember from before, most frequently is not defined on the last bars. Therefore, the testing sample for calculating Accuracy we will determine with the prepareTrain() function, and for qualitative indicators we will use the following function The models will be tested on the last 500 bars of the history. For actual testing, testAcc() and testBal() will be applied. The first function returns Acc and the target variable values (real or predicted) for a possible further analysis. The second function returns the predicted signals sig for the EA, the balance obtained based on these signals (bal) , quality coefficient () . maximum value of this coefficient on the tested area (Kmax) and the maximum drawdown (dd) in the same area. When calculating the balance, it is important to remember that the last predicted signal refers to the future bar that hasnt been formed yet, therefore, it should be deleted at calculations. We have done it by moving the sig vector by one bar to the right. 3.4.1. Decoding predictions. The obtained result can be decoded (converted from matrix to vector) using the WTA method. The class equals the column number with a maximum value of probability, and the value threshold of this probability can be set, below which the class is not determined. If the threshold is set as 0.5, and the biggest probability in the columns is below this threshold, we will obtain an additional class (not defined). It should be taken into consideration when calculating metrics like Accuracy. 3.4.2. Improving the prediction results Is it possible to improve the prediction result after it is received There are three possible ways that can be applied. Calibration Calibration is a calculation of the possibility ranges that give the most accurate compatibility with real data. For this purpose, there is a special function in the CORElearn package: correctClass vector with correct labels of classes for problem classification predictedProb vector with the predicted class 1 (probability) of the same length as correctClass method one out of the following ( isoReg, binIsoReg, binning, mdlMerge ). For further information please read the package description weight vector (if indicated) must be the same length as correctClass, and provide weights for each observation, otherwise weights of all observations equal 1 by default noBins parameter value depends on method and determines the desired or initial number of channels assumeProbabilities logical, if TRUE, then value in predictedProb is expected in the range 0, 1, i. e. as a possibility evaluation, otherwise the algorithm can be used as a simple isotonic regression. This method is applied for a target variable with two levels set by a vector. Smoothing prediction results with the Markov chain model This is a vast and complex subject that deserves a separate article, therefore I wont go deep into theory, and provide the most basic information. Markovs process is a random process with a following feature: for any point in time t0 . probability of any state of the system in the future depends only on its state in the present and doesnt depend on when and how the system reaches this state. Classification of random Markovs processes: with discrete states and discrete time (Markov chain) with continuous states and discrete time (Markov consistency) with discrete states and continuous time (continuous Markov chain) with continuous state and continuous time. Only Markov processes with discrete states S1, S2, . Sn. are considered here further. Markov chain random Markov process with discrete states and discrete time. Moments t1, t2 . when the S system can change its state are considered as subsequent steps of the process. It is not the t time, but the step number 1,2. k . that is used as an argument that the process depends on. Random process is characterized by a sequence of states S(0), S(1), S(2), . S(k), . where S(0) is the initial state (before the first step) S(1) state after the first step S(k) state of the system after the k - number step. Probabilities of the Markov chain states are Pi(k) probabilities that after the k - number step (and before (k 1)-step) the S system will be in the Si ( i 1. 2. n) state. Initial distribution of the Markov chain probabilities distribution of the probabilities of states in the beginning of the process. Probability of transition (transition probability) on the k - number step from the Si state to the Sj state conditional probability that the S system after the k - number step will appear in the Sj state, on condition that it was in the Si state before that (after k 1 step). Uniform Markov chain Markov chain where transition probabilities dont depend on the step number (from time), but on between which states the transition takes place . Transitional probabilities of a uniform Markov chain ij form a square matrix sized n n. It has the following features: Each row describes the selected state of the system, and its elements probabilities of all possible transitions in one step from the selected (from i - number) state. Elements of columns probabilities of all possible transitions in one step to the set ( j ) state. The total of probabilities of each row equals one. On the main diagonal ij probabilities that the system wont exit from the Si state, and will remain there. Markov process can be observed and hidden. Hidden Markov Model (HMM) consists of the pair of discrete stochastic processes and . The observed process is linked with an unobserved (hidden) Markov process of states through so-called conditional distributions . Strictly speaking, the observed Markov process of states (classes) of our target time series is not uniform. Clearly, the probability of transition from one state to another depends on the time spent in the current state. It means that during the first steps after changing the state, the probability that it will change is low and grows with the increase of time spent in this state. These models are called semi-Markovs (HSMM). We wont go deep into analyzing them. But the idea is the following: based on the discrete order of ideal signals (target) obtained from the ZigZag, we will find the parameters of . Then, having the signals predicted by the neural network, we will smooth them using . What does it give us Normally, in the neural network prediction there are so-called emissions, areas of changing the state that is 1-2 bars long. We know that a target variable doesnt have such small lengths. By applying the model obtained on the target variable to the predicted order, we can bring it to more probable transitions. We will use the mhsmm package designed for calculating hidden Markov and semi-Markov models for these calculations. We will use the smooth. discrete() function, that simply smooths the time series of discrete values. Smooth order of states obtained in the end by default as a more likely order of states obtained using the Viterbi algorithm (so called global decoding). There is also an option to use other method smoothed, where individual most probable states will be identified (so-called local decoding). A standard method is applied to smooth new time series Correcting predicted signals on the theoretical balance curve The concept is the following. Having the balance line, we can calculate its deviation from the average one. Using these deviations we will calculate correction signals. In moments when deviations go minus, they either disable the performance of predicted signals, or make them inverse. The idea is generally good, but there is one disadvantage. The zero bar has a predicted signal, but it doesnt have a balance value and, therefore, a correction signal. There are two ways to solve this issue: through classification to predict correction signal based on existing correction signals and deviations through regression using the existing deviations on the formed bars to predict deviations on the new bar and to identify the correction signal based on it. There is an easier solution, where you can take the correction signal for a new bar on the basis of the one that is already formed. Since the above mentioned methods are already known to us and have been tested, we will try to implement opportunities of the Markov chains. The markovchain package that appeared recently has a range of functions that allow to determine the parameters of the hidden Markov model and to project future states by several future bars through the observed discrete process. The idea was taken from this article. 3.4.3. Metrics To evaluate the quality of model prediction, the whole range of metrics (Accuracy, AUC, ROC and other) is applied. In the previous article I have mentioned that formal metrics cant define quality in our case. The Expert Advisors goal is to get the maximum profit with an acceptable drawdown. For this purpose, K quality indicator was introduced, and it shows average profit in points for one bar on the fixed history segment with N length. It is calculated through dividing the cumulative Return(sig, N) by the length of the N segment. Accuracy will be calculated only indicatively. Finally, we will perform calculations and obtain testing results: Output data. We already have the price matrix, obtained as a result of performing the price. OHLC() function. It contains quotes, average price and body of the bars. All output data can be obtained by downloading the icon that appears in the attachment to Rstudio. Lets see the result: It is equally bad for both models. As for the quality coefficient: It shows the same good performance. However, a large drawdown is somehow alarming: We will try to correct the drawdown with a correction signal obtained from the below calculation: The shown quality result on the corrected signal is very good. Lets see how the lines dbal, roc and dbr used for calculating the correction signal appear on the line chart. Fig.4 Balance line deviation from the average Balance line before and after the signal correction is shown in fig. 5. Fig.5 Balance line before and after the signal correction So, we have the signals value predicted by the neural network on the zero bar, but dont have a correction value. We want to use the hidden Markov model for predicting this signal. Based on the observed states of the correction signal we will identify the models parameters using values of few last states, predict the state at one bar ahead. First, we will write the correct() function, that will calculate the correction signal based on the predicted one, resulting signal and its quality indicators. In other words, we will compactly write down calculations performed previously. I wish to clarify: the signal in the article is a sequence of integer -1 and 1. The state is a sequence of integers 1 and 2 corresponding to these signals. For mutual conversions we will use the functions: In order to obtain the signal vector with prediction of 1 bar ahead, we will use the markovchain package and the pred. sig() function. Now, we will write down the resulting signal calculation for the Expert Advisor to perform compactly: Smoothing the predicted signal . We will write a function that will smooth the discrete signal using the model of the hidden Markov chain. For this purpose, we will use the mhsmm package. We will calculate and compare the balance based on predicted and smoothed signals. Fig.6 Balance based on smoothed and predicted signals As we can see, the quality has slightly improved, but the drawdown still remains. We wont use this method in our Expert Advisor. 4. Structure of the EA algorithm Fig.7 Structure of the EA algorithm 4.1. Description of the Expert Advisors operation Since the Expert Advisor operates in two streams (mql and Rterm), we will describe the process of their interaction. We will discuss the operations performed in each stream separately. After placing the Expert Advisor on the chart: in the init() function we check the terminals settings (DLL availability, permission to trade) set the timer launch Rterm calculate and transfer constants required for work to the R-process environment check if Rterm works, if not - alert exit from init(). In the deinit() function we stop the timer delete graphic objects stop the Rterm. In the onTimer() function check if Rterm is working if Rterm is not occupied and the new bar is (LastTime Time0): set the depth of history depending on if this is a first launch of the Expert Advisor form four vectors of quotes (Open, High, Low, Close) and transfer them to Rterm launch the script and leave without receiving the results of its performance set the getsig true flag set LastTime Time0. Otherwise, if Rterm works, is not occupied and the flag is getsig true: identify length of the sig vector that we should receive from Rterm adjust the size of the receiving vector to the size of the source. When failing to comply, Rprocess will drop obtain signals order (vector) determine which operation has to be performed (BUY, SELL, Nothing) using the last signal if we obtain the real signal, not ERR, we reset the flag getsigfalse. the rest is standard: CheckForClose() CheckForOpen() Our expert in this part is a Performer that carries out orders obtained from its part that can think, it sends orders, tracks the state of open positions and possible errors when opening them, and performs many other functions of a standard Expert Advisor. 4.1.2 Rterm The operating script consists of two parts. One part is executed at the first entry, second at the following ones. if first: upload (if required) necessary libraries from the depositary on the Internet, and install them to the environment of Rterm define necessary functions create the quote matrix prepare the sample of data for training and testing the model create and train the model test the model calculate signals for performance check the quality of prediction. If it is above or equals the set minimum proceed. Otherwise send alert. if first: prepare the sample of data for testing and prediction test the model on new data calculate signals for performance check the quality of prediction. If it exceeds or equals the set minimum we proceed. Otherwise we set first TRUE, i. e. we request to re-train the model. 4.2. Self-control and Self-training The quality control of predicting signals with a model is performed using the coefficient. There are two ways to identify limits of the acceptable quality. First to set the maximum fall of the coefficient in relation to its maximum value. If lt Kmax 0.8, then we should re-train or stop the Expert Advisor from performing signals. Second to set the minimum value of , that after being reached requires the same actions. We will use the second method in the Expert Advisor. 5. Installation and launching There are two Expert Advisors attached to this article: eDNSAE. mq4 and eDNRBM. mq4. Both of them use the same samples of data and almost the same set of functions. The difference lies in the deep network model used. The first EA uses DN, initiated SAE and the deepnet package. The package description can be found in the previous article on deep neural networks. The second EA uses DN, initiated RBM and the darch package. Standard distribution applies: /MQL4/Expert folder. mqh in the/MQL4/Include folder. dll in the/MQL4/Libraries folder. r in the C:/RData folder We correct the path to the set R language and scripts (in both mq4: define and. r: source() ). When the Expert Advisor is launched for the first time, it will download necessary libraries from the repository and set them in the Rterm environment. You can also install them in advance according to the list attached. Normally, the R process drops specifically due to the absence of necessary libraries, wrongly indicated paths to scripts, and only lastly, because of the script syntax errors. The sessions screenshot with the initial data is attached separately, and you can open it with Rstudio to check that all functions are working, as well as conduct the experiments. 6. Ways and methods of improving qualitative indicators. There are few ways to improve qualitative indicators. evaluation and selection of predictors apply genetic algorithm of optimization (GA). determine optimal parameters of predictors and target variable GA. determine optimal parameters of a neural network GA. Taking these measures helps to considerably improve qualitative indicators. Conclusion Experiments with the darch package have shown the following results. The deep neural network, initiated RBM are trained worse than with SAE. This is hardly news for us. The network is trained quickly. The package has a big potential in improving the quality of prediction, by providing access to almost all internal parameters of the model. The package allows to use only a neural network or RBM with a very wide set of parameters in relation to other, standard ones. The package is constantly evolving, and the developer promises to introduce additional features in the next release. R language integration with the 4/5 terminals, as promised by the developers, will give traders an opportunity to use the newest algorithms without any additional DLL. Attachements R session of the SessDNRBMGBPUSD30 process Zip file with the eDNRBM Expert Advisor Zip file with the eDNSAE Expert AdvisorKmaxKomatsuGET System With Hensley Kmax Ground Engaging Tools (G. E.T.) Kmax Tooth System For excavators from 12 tonnes up to 80 tonnes For wheel loaders from 120 HP up to 800 HP Optimized Machine Komatsu takes care of every aspect of your machine. That includes offering the most advanced, most reliable and best tting parts to optimize machine performance and lower your total cost of operation. We also offer the highest expertise on parts and complete machines, helping you maintain outstanding productivity levels and the high value of your Komatsu machine. The Kmax tooth system is another example of our commitment to helping you get the most from your machine. 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The T-style corner adapter is a symmetrical, very heavy-duty corner adapter for very tough applications. One style ts both left and right corners. Straddle corner adapter Straddle corner adapters can be welded in after completing the bucket shell. This saves time and money, and provides a stronger solution. These symmetrical adapters t both left - and right-side corners. 7 Optimized Applications RC (Rock Chisel) tooth RC is a heavy-duty tooth for standard to tough applications. SYL (Sharp, ribbed) tooth SYL is a general-purpose tooth for all standard applications. T (Tiger) tooth T is a very pointed tooth that can be used where increased penetration is needed, for example, in compacted or frozen materials. WT (Twin Tiger) tooth WT is a double-pointed tooth that provides clearance at the bucket sides. It can be used together with the T-style tooth. It can also be used at all adapter locations for scraping applications. UT (Twin Tiger U) tooth UT is a double-pointed tooth that features an extralong lifetime. 8 Teeth F (Flare) tooth F is a wide tooth for loading soft materials. TV tooth TV is a sharp tooth that can be used for scraping work, when wear is concentrated at the tip of the tooth. BPS tooth BPS is a double-rib tooth with increased resistance to breakage. RP (Rock Penetrator) tooth RP is a non-symmetric tooth for rock applications and is used on loaders. It has extra steel on the bottom and works well with segments between the adapters. RPX tooth RPX is a non-symmetric heavy duty quarry tooth for loaders. It features a special distribution of the wear metal to provide extra wear life. 9 Specications EXCAVATORS ADAPTERS AND TEETH Model Weight (tons) from PC128-150 PW130-160 PC160-PC180 PW170-PW180 PC210-230 PW200-220 10 10 15 15 20 20 20 PC240 20 20 24 24 25 30 40 53 53 68 70 to 16 16 22 22 25 25 25 25 25 40 40 40 40 53 68 68 88 119 Bucket type LP GP LP HD LP GP HD GP HD GP HD GP HD HD HD SH HD SH Edge mm 25 25 30 30 35 40 40 40 40 45 50 45 50 60 70 80 80 90 Kmax range K15 K15 K20 K20 K25 K25 K25 K25 K25 K30 K30 K30 K30 K50 K50 K70 K85 K85 Adapter type 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg Bevel 30 30 30 30 25 25 25 25 25 30 30 30 30 30 30 30 30 30 Adapters part no K110015 K110015 K1030M20 K1030M20 K8035M25 K8040M25 K8040M25 K8040M25 K8040M25 K117530 K120030 K117530 K120030 K1060M50 K1070M50 K1080M70 K1080M85 K1090M85 Lock part no KP15C KP15C KP20C KP20C KP25C KP25C KP25C KP25C KP25C KP30C KP30C KP30C KP30C KP50C KP50C KP70C KP85C KP85C Tooth Rock chisel K15RC-B K15RC-B K20RC-B K20RC-B K25RC-B K25RC-B K25RC-B K25RC-B K25RC-B K30RC-B K30RC-B K30RC-B K30RC-B K50RC-B K50RC-B K70RC-B K85RC-B K85RC-B Tooth Tiger K15T K15T K20T K20T K25T K25T K25T K25T K25T K30T K30T K30T K30T K50T K50T K70T K85T K85T Tooth Twin tiger K15WT K15WT K20WT K20WT K25WT K25WT K25WT K25WT K25WT K30WT K30WT K30WT K30WT K50WT K50WT K70WT K85WT K85WT Tooth GP K15SYL-B K15SYL-B K20SYL-B K20SYL-B K25SYL-B K25SYL-B K25SYL-B K25SYL-B K25SYL-B K30SYL-B K30SYL-B K30SYL-B K30SYL-B K50SYL-B K50SYL-B K70SYL-B K85SYL-B K85SYL-B Tooth Flare K15F K15F K20F K20F K25F K25F K25F K25F K25F K30F K30F K30F K30F K50F K50F K70F Tooth U Twin tiger K15UT K15UT K20UT K20UT K25UT K25UT K25UT K25UT K25UT K30UT K30UT K30UT K30UT K50UT K50UT K70UT K85UT K85UT PC250-290 PC300-380 PC400-450 PC600 PC750-800 WHEEL LOADERS ADAPTERS AND TEETH Model Weight tons WA200 WA250 WA320 WA380 WA430 WA470 WA470 HD WA480 WA480 HD WA500 WA500 HD WA600 WA600 WA700 WA800 10,8 13,8 14,5 18 20 24 24 25 25 32 32 46 46 71 99 K15 K15 K15 K15 K20 K20 K25 K20 K25 K30 K30 K50 K50 K70 K85 Kmax range Edge thickness mm 25 25 30 30 35 40 40 40 40 40 50 60 65 70 80 42 42 52 62 68 73 84 42 Gap mm Bevel 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 30 30 30 30 K8040M25 K8040M25 K8050M30 K1060M50 K1065M50 K1070M70 K1080M85 K8040M25 K9030M20 K9035M25 K9035M25 K9050M30 Adapter 1- 1/2 leg Adapter Flush K9025M15 K9025M15 K9025M15 K9025M15 K9030M20 K9030M20 Lock STD KP15C KP15C KP15C KP15C KP20C KP20C KP25C KP20C KP25C KP25C KP30C KP50C KP50C KP70C KP85C Tooth RP1 K15RP1 K15RP1 K15RP1 K15RP1 K20RP1 K20RP1 K25RP1 K20RP1 K25RP1 K25RP1 K30RP1 K50RP1 K50RP1 K70RP1 Tooth RP2 K15RP2 K15RP2 K15RP2 K15RP2 K20RP2 K20RP2 K25RP2 K20RP2 K25RP2 K25RP2 K30RP2 K50RP2 K50RP2 K70RP2 K85RP2 K50RPX K50RPX K70RPX K85RPX Tooth RP Quarry 10 Kmax Tooth System SELECTION CHART FOR ADAPTERS SELECTION CHART FOR TEETH Resistance to impact and wear (stronger) T corner adapter L corner adapter Straddle corner adapter 1-1/2 leg notched corner adapter Resistance to impact and wear (stronger) RPX RP RC BPS SYL UT F WT T TV Flush mount adapter Ease of penetration Ease of penetration 11 Ground Engaging Tools (G. E.T.) Kmax Tooth System Unique G. E.T. and buckets offered by Komatsu Komatsu offers a very wide G. E.T. range in addition to the Kmax system. It includes tooth systems for very small and very large machines, protective devices, cutting edges, end bits and rippers. The unique Kmax system and these special products cover all your individual machine applications. For best results, the high-performance Kmax system should be combined with a high-performance Komatsu bucket. We offer an extensive range of exclusively designed buckets, which come tted with the Kmax system. These buckets feature a special prole that is proven to increase productivity. They are offered in all duty classes from the lightest to the most severe applications. For more information on these unique Komatsu products, please consult your local Komatsu representative. Your Komatsu partner: Komatsu Europe International NV Mechelsesteenweg 586 B-1800 VILVOORDE (BELGIUM) Tel. 32-2-255 24 11 Fax 32-2-252 19 81 komatsu. eu FESS000200 09/2008 Materials and specications are subject to change without notice. is a trademark of Komatsu Ltd. Japan. Printed in Europe This specication sheet may contain attachments and optional equipment that are not available in your area. Please consult your local Komatsu distributor for those items you may require. Materials and specications are subject to change without notice.