Academia de educação forex

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[1] Hochreiter, S.amp; Schmidhuber, J. (1997). Longa memória de curto prazo. Computação Neural, 9 (8), 1735-1780. Negociação de alta frequência. Em vez academia de educação forex tentar ganhar muito dinheiro rapidamente, devemos tentar obter um lucro constante. Estratégias que apostam semanalmente ou diariamente não podem garantir isso porque a avaliação da estratégia será feita automaticamente em poucas negociações.

Por exemplo, uma estratégia com um MA de 20 dias que mantenha posições abertas escolas de negociação forex nos eua uma média de 10 dias só pode ter cerca de 10 negociações verdadeiramente independentes por ano. Quaisquer que sejam software de movimento de preços forex resultados da estratégia, não se pode confiar em que eles se repitam no futuro. Por outro lado, uma estratégia que aposta na escala do tick pode facilmente fazer milhares de negociações verdadeiramente independentes e, portanto, é muito mais grandes livros de negociação forex que os resultados se repitam no futuro.

No entanto, há a desvantagem de que os movimentos serão muito pequenos, superando a dispersão e a comissão é quase impossível. Nosso método nos permite prever alguns carrapatos à frente com mais de 60 de precisão consistentemente por períodos muito longos.

isso ainda não é suficiente para se fazer uma estratégia lucrativa porque os negócios custam mais do que produzem. No entanto, já estamos vencendo o spread e uma boa parte da comissão e há algumas indicações quanto a melhorias futuras. A rede LSTM A rede LSTM é um algoritmo que lida com problemas de séries temporais como reconhecimento de speach ou composição musical automática e é ideal para forex, que é uma série temporal muito longa.

Como em muitas estratégias, observamos um determinado academia de educação forex no passado do instrumento e, com base nesse período, tentaremos prever em que direção o instrumento se moverá no futuro próximo. O que outras estratégias realmente prevêem pode ser diferente, algumas podem prever um nível no qual colocar um take-profit e outras prevêem algo como o fator lucro rebaixamento, mas é sempre uma maneira de decidir se deve ser longo ou curto, nada realmente importa além de um gerenciamento de contas adequado. Com o LSTM, não precisamos usar nenhum indicador porque ele vai construir seus próprios indicadores que estão totalmente escondidos de nós. Precisamos apenas alimentar o movimento passado para assinalar os movimentos, um de cada vez, durante o período que escolhemos e irá prever o movimento seguinte.

Naturalmente, suas previsões não serão boas, mas, para cada previsão, mediremos o erro e, com base nesse erro, melhoraremos a rede para que as previsões futuras sejam mais precisas. Isso significa que o algoritmo se adapta constantemente e nunca será pior do que se fizesse previsões aleatórias.

O gráfico abaixo mostra como a qualidade das previsões evolui ao longo de dois meses de treinamento ao prever se os próximos dez ticks serão positivos ou negativos. Então, como isso funciona realmente. No nível dos carrapatos, o algoritmo funciona muito bem e, ao analisar cerca de 100 carrapatos, podemos prever até cinco carrapatos com precisão superior a 60 e a precisão também é constante. Os melhores resultados são obtidos filtrando algum ruído com barras de estilo renko com um tamanho de aproximadamente 0,25 pips.

Na prática, "treinamento on-line", o que significa que estamos constantemente atualizando a rede, é absolutamente crucial. Não parece haver uma única rede fixa de LSTM que forneça previsões precisas por mais de um par de meses de cada vez, e geralmente é menor do que isso.

Em outras escalas de tempo, os resultados são os piores, pelo menos recentemente. Os resultados na escala horária de tempo são realmente bons se voltarmos para 2003-2006, mas desde então, o algoritmo não é melhor do que aleatório. A estratégia A rede LSTM não prevê tanto movimentos precisos quanto uma probabilidade de que o próximo movimento seja positivo ou negativo.

Portanto, apostar apenas quando a probabilidade prevista é muito alta ou muito baixa aumenta o desempenho. É quando decidimos abrir uma posição. Em seguida, fechamos a posição quando as previsões se invertem. Existem mais algumas otimizações, como apostar apenas em determinados momentos do dia. Embora as previsões tendam a ser melhores em horas de pouca atividade, o intervalo mais alto que ocorre durante as horas ocupadas as torna mais lucrativas, em média. Finalmente, uma otimização sorrateira é apenas abrir e fechar posições quando o spread é muito pequeno. No EURUSD, o spread com dukascopy nos últimos seis meses foi geralmente de apenas 0,1 pips e a restrição de negociações para um spread menor diminui muito os custos de negociação, embora não funcione sempre.

Isso também é problemático quando a estratégia não consegue se livrar de uma posição ruim porque o spread é muito grande. RESULTADOS Como eu disse no começo, fazer mais lucro do que negociar custos é muito difícil com negociação de alta frequência.

Para avaliar nossa estratégia, comparei-a a uma estratégia que abre posições opostas em cada tick e, portanto, está sujeita apenas aos custos de negociação. Chamo isso de estratégia de hedge puro.

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