الفوركس التنبؤ الاتجاه اليومي باستخدام تقنيات التعلم الآلي

بناء استراتيجيات أفضل! الجزء الرابع: تعلم الآلة.

وكان الأزرق العميق أول كمبيوتر فاز في بطولة العالم الشطرنج. كان ذلك عام 1996، واستغرق الأمر 20 عاما حتى برنامج آخر، ألفاغو، يمكن أن هزيمة أفضل لاعب غو الإنسان. كان الأزرق العميق نظاما يستند إلى نموذج مع قواعد الشطرنج هاردويريد. ألفاغو هو نظام استخراج البيانات، شبكة العصبية العميقة المدربة مع الآلاف من الألعاب الذهاب. لم تتحسن الأجهزة، ولكن انفراجة في البرنامج كان ضروريا لخطوة من الضرب كبار لاعبي الشطرنج لضرب كبار اللاعبين الذهاب.

في هذا الجزء 4 من سلسلة مصغرة نحن & # 8217؛ سوف ننظر في نهج استخراج البيانات لتطوير استراتيجيات التداول. هذا الأسلوب لا يهتم بآليات السوق. انها مجرد مسح منحنيات السعر أو مصادر البيانات الأخرى للنماذج التنبؤية. تعلم الآلة أو & # 8220؛ الذكاء الاصطناعي & # 8221؛ لا تشارك دائما في استراتيجيات استخراج البيانات. في الواقع الأكثر شعبية & # 8211؛ والمربحة بشكل مثير للدهشة & # 8211؛ طريقة استخراج البيانات يعمل دون أي الشبكات العصبية الهوى أو آلات ناقلات الدعم.

مبادئ التعلم الآلي.

يتم تغذية خوارزمية التعلم مع عينات البيانات، وعادة ما تستمد بطريقة ما من الأسعار التاريخية. وتتألف كل عينة من متغيرات n × 1 .. x n، التي يطلق عليها عادة تنبؤات، وميزات، وإشارات، أو ببساطة إدخال. يمكن لهذه التنبؤات أن تكون عائدات السعر من آخر أشرطة n، أو مجموعة من المؤشرات الكلاسيكية، أو أي وظائف أخرى يمكن تخيلها من منحنى السعر (I & # 8217؛ حتى رأيت بكسل من صورة الرسم البياني للسعر المستخدمة كمؤشرات للالعصبية شبكة الاتصال!). كل عينة تشمل عادة متغير الهدف y، مثل عودة التجارة القادمة بعد أخذ العينة، أو حركة السعر المقبل. في الأدب يمكنك أن تجد ذ اسمه أيضا تسمية أو موضوعية. في عملية التدريب، والخوارزمية يتعلم التنبؤ الهدف ذ من التنبؤات × 1 .. س ن. الذاكرة & # 8216؛ الذاكرة & # 8217؛ يتم تخزينها في بنية بيانات اسمها النموذج الذي هو محدد للخوارزمية (لا ينبغي الخلط بينه وبين نموذج مالي للاستراتيجيات القائمة على نموذج!). يمكن أن يكون نموذج التعلم الآلي وظيفة مع قواعد التنبؤ في رمز C، التي تم إنشاؤها بواسطة عملية التدريب. أو يمكن أن يكون مجموعة من أوزان الاتصال للشبكة العصبية.

يجب على التنبؤات، والميزات، أو ما تسمونه، يجب أن تحمل معلومات كافية للتنبؤ الهدف ذ مع بعض الدقة. كما أنها غالبا ما تفي بمتطلبين رسميين. أولا، يجب أن تكون جميع قيم التنبؤ في نفس النطاق، مثل -1 .. +1 (لمعظم خوارزميات R) أو -100 .. +100 (لخوارزميات زورو أو تسب). لذلك تحتاج إلى تطبيع لهم في بعض الطريق قبل إرسالها إلى الجهاز. ثانيا، يجب أن تكون العينات متوازنة، أي موزعة بالتساوي على جميع قيم المتغير المستهدف. لذلك يجب أن يكون هناك حول العديد من الفوز كما تفقد العينات. إذا لم تلاحظ هذين الشرطين، فإنك تتساءل عن سبب حصولك على نتائج سيئة من خوارزمية تعلم الآلة.

تتوقع خوارزميات الانحدار قيمة رقمية، مثل حجم وعلامة حركة السعر التالية. تتنبأ خوارزميات التصنيف بفئة عينة نوعية، على سبيل المثال، ما إذا كانت النتيجة تسبق الفوز أو الخسارة. بعض الخوارزميات، مثل الشبكات العصبية، أشجار القرار، أو دعم ناقلات الآلات، يمكن تشغيلها في كلا الوضعين.

وهناك عدد قليل من الخوارزميات تعلم تقسيم العينات إلى فئات دون الحاجة إلى أي هدف ذ. هذا التعلم غير الخاضع للرقابة، بدلا من التعلم تحت الإشراف باستخدام الهدف. في مكان ما في المنتصف هو التعلم التعزيز، حيث يقوم النظام بتدريب نفسه عن طريق تشغيل المحاكاة مع ميزات معينة، واستخدام النتيجة كهدف التدريب. ألفازيرو، خليفة ألفاغو، استخدم التعلم التعزيز من خلال اللعب الملايين من ألعاب الذهاب ضد نفسها. في مجال التمويل هناك عدد قليل من التطبيقات للتعلم غير الخاضعة للرقابة أو التعزيز. 99٪ من استراتيجيات التعلم الآلي تستخدم التعلم تحت الإشراف.

أيا كانت الإشارات التي نستخدمها للتنبؤات في التمويل، فإنها على الأرجح تحتوي على الكثير من الضجيج وقليل من المعلومات، وسوف تكون غير مستقرة على رأسها. لذلك التنبؤ المالي هو واحد من أصعب المهام في التعلم الآلي. الخوارزميات الأكثر تعقيدا لا تحقق بالضرورة نتائج أفضل. اختيار التنبؤات أمر بالغ الأهمية للنجاح. ليست فكرة جيدة لاستخدام الكثير من التنبؤات، لأن هذا يسبب ببساطة الإفراط في الفشل والفشل في الخروج من عملية العينة. لذلك استراتيجيات استخراج البيانات غالبا ما تطبق خوارزمية الاختيار الأولي الذي يحدد عدد قليل من التنبؤات من مجموعة من العديد. ويمكن أن يستند الاختيار المسبق إلى العلاقة بين المتنبئات، وعلى الأهمية، على محتوى المعلومات، أو ببساطة على النجاح التنبؤ مع مجموعة اختبار. التجارب العملية مع اختيار ميزة يمكن العثور عليها في مقالة حديثة عن بلوق روبوت الثروة.

هنا & # 8217؛ s قائمة من الأكثر شعبية استخراج البيانات الطرق المستخدمة في التمويل.

1. حساء المؤشر.

معظم النظم التجارية نحن & # 8217؛ إعادة البرمجة للعملاء لا تستند إلى نموذج مالي. العميل يريد فقط إشارات التجارة من بعض المؤشرات الفنية، تصفيتها مع المؤشرات الفنية الأخرى في تركيبة مع المزيد من المؤشرات الفنية. وعندما سئل عن كيف يمكن لهذا الخليط من المؤشرات أن يكون استراتيجية مربحة، أجاب عادة: & # 8220؛ ثق بي. I & # 8217؛ م التداول يدويا، وأنه يعمل. & # 8221؛

لقد فعلت ذلك بالفعل. على الأقل في بعض الأحيان. على الرغم من أن معظم تلك النظم لم يمر اختبار وفا (وبعض حتى لا باكتست بسيط)، وعدد كبير من المستغرب فعلت. وكانت تلك أيضا في كثير من الأحيان مربحة في التداول الحقيقي. وقد أجرى العميل تجربة منهجية للمؤشرات الفنية حتى وجد مزيجا يعمل في التداول المباشر مع أصول معينة. هذه الطريقة من التحليل الفني التجريبي والخطأ هو نهج استخراج البيانات الكلاسيكية، مجرد إعدام من قبل الإنسان وليس من قبل آلة. لا أستطيع حقا أن أوصي هذا الأسلوب & # 8211؛ والكثير من الحظ، لا الكلام عن المال، وربما تشارك & # 8211؛ ولكن يمكنني أن أشهد أنه يؤدي أحيانا إلى أنظمة مربحة.

2. أنماط شمعة.

لا ينبغي الخلط مع تلك أنماط الشموع اليابانية التي كان لها أفضل قبل تاريخ طويل، منذ فترة طويلة. المعادل الحديث هو تداول حركة السعر. أنت & # 8217؛ لا تزال تبحث في مفتوحة، عالية، منخفضة، وإغلاق الشموع. أنت & # 8217؛ لا تزال تأمل في العثور على نمط يتنبأ بإتجاه السعر. ولكن أنت & # 8217؛ الآن استخراج البيانات المعاصرة السعر المنحنيات لجمع تلك الأنماط. وهناك حزم برامج لهذا الغرض. يبحثون عن أنماط مربحة من قبل بعض المعايير المعرفة من قبل المستخدم، واستخدامها لبناء وظيفة كشف نمط معين. يمكن أن يبدو مثل هذا واحد (من زورو & # 8217؛ ق نمط محلل):

ترجع الدالة C 1 عندما تطابق الإشارات أحد الأنماط، وإلا 0. يمكنك أن ترى من الشفرة الطويلة أن هذه ليست أسرع طريقة للكشف عن الأنماط. طريقة أفضل، التي يستخدمها زورو عندما لا يتم تصدير وظيفة الكشف، هو فرز الإشارات من حيث حجمها والتحقق من ترتيب الفرز. ومثال على هذا النظام يمكن العثور عليها هنا.

يمكن سعر التداول العمل حقا العمل؟ تماما مثل حساء المؤشر، فإنه لا يستند إلى أي نموذج مالي عقلاني. يمكن للمرء أن يتصور في أفضل الأحوال أن تسلسل تحركات الأسعار يسبب المشاركين في السوق للرد بطريقة معينة، وبهذه الطريقة إنشاء نمط تنبؤي مؤقت. ومع ذلك فإن عدد من أنماط محدودة جدا عند النظر فقط في تسلسل عدد قليل من الشموع المتجاورة. الخطوة التالية هي مقارنة الشموع التي ليست متاخمة، ولكن يتم اختيارها بشكل تعسفي خلال فترة زمنية أطول. وبهذه الطريقة يمكنك الحصول على عدد غير محدود تقريبا من الأنماط & # 8211؛ ولكن على حساب ترك أخيرا مجال العقلاني. من الصعب أن نتخيل كيف يمكن توقع حركة السعر من قبل بعض أنماط الشموع منذ أسابيع.

ومع ذلك، هناك الكثير من الجهد في ذلك. يدير زميل المدون، دانيال فرنانديز، موقع الاشتراك على الانترنت (أسيريكوي) المتخصصة في استخراج البيانات أنماط شمعة. انه صقل نمط التداول وصولا الى أصغر التفاصيل، وإذا كان أي شخص من أي وقت مضى تحقيق أي ربح بهذه الطريقة، سيكون له. ولكن لمشتركيه & # 8217؛ خيبة أمل، تداول أنماطه الحية (كوريكوانت) أنتج نتائج مختلفة جدا من له باكتيستس رائعة. إذا كانت أنظمة العمل السعر مربحة موجودة حقا، على ما يبدو لا أحد قد وجدت لهم حتى الآن.

3. الانحدار الخطي.

أساس بسيط من العديد من خوارزميات التعلم الآلي المعقدة: التنبؤ المتغير الهدف ذ من قبل مزيج خطي من التنبؤات × 1 .. س ن.

والمعاملات a هي النموذج. يتم حسابها لتقليل مجموع الاختلافات المربعة بين القيم الحقيقية y من عينات التدريب وتوقعها y من الصيغة أعلاه:

للعينات الموزعة العادية، والتقليل من الممكن مع بعض الحساب المصفوفة، لذلك لا حاجة التكرارات. في الحالة n = 1 & # 8211؛ مع متغير واحد فقط متغير x & # 8211؛ يتم تقليل صيغة الانحدار إلى.

وهو الانحدار الخطي البسيط، بدلا من الانحدار الخطي متعدد المتغيرات حيث n & غ؛ 1 - الانحدار الخطي البسيط متوفر في معظم منصات التداول، f. i. مع مؤشر لينريغ في تا-ليب. مع y = برايس و x = تايم & # 8217؛ s غالبا ما تستخدم كبديل للمتوسط ​​المتحرك. الانحدار الخطي متعدد المتغيرات متاح في منصة R من خلال الدالة (..) التي تأتي مع التثبيت القياسي. البديل هو الانحدار متعدد الحدود. مثل الانحدار البسيط فإنه يستخدم متغير واحد فقط متغير x، ولكن أيضا مربعه ودرجاته العليا، بحيث x n == x n:

مع n = 2 أو n = 3، غالبا ما يستخدم الانحدار متعدد الحدود للتنبؤ بالسعر المتوسط ​​التالي من الأسعار المسطحة للأشرطة الأخيرة. وظيفة بوليفيت من ماتلاب، R، زورو، والعديد من المنصات الأخرى يمكن أن تستخدم لانحدار متعدد الحدود.

4. بيرسيبترون.

غالبا ما يشار إليها باسم الشبكة العصبية مع واحد فقط من الخلايا العصبية. في الواقع بيرسيبترون هو وظيفة الانحدار مثل أعلاه، ولكن مع نتيجة ثنائية، مما يسمى الانحدار اللوجستي. انها & # 8217؛ s لا الانحدار الرغم من ذلك، انها & # 8217؛ s خوارزمية التصنيف. تولد الدالة زورو & # 8217 s (بيرسيبترون، & # 8230؛) شفرة C ترجع إما 100 أو -100، وتعتمد على ما إذا كانت النتيجة المتوقعة أعلى من عتبة أم لا:

يمكنك أن ترى أن صفيف سيغ يعادل الميزات x n في صيغة الانحدار، والعوامل الرقمية هي المعاملات n.

5. الشبكات الإلكترونية N.

الانحدار الخطي أو اللوجستي يمكن أن تحل فقط المشاكل الخطية. العديد من لا تقع في هذه الفئة & # 8211؛ مثال مشهور هو التنبؤ الناتج من وظيفة شور بسيطة. وعلى الأرجح أيضا التنبؤ الأسعار أو عائدات التجارة. يمكن للشبكة العصبية الاصطناعية (أن) معالجة المشاكل غير الخطية. انها مجموعة من بيرسيبترونس التي ترتبط معا في مجموعة من الطبقات. أي بيرسيبترون هو الخلايا العصبية من الشبكة. خرجها يذهب إلى مدخلات جميع الخلايا العصبية من الطبقة التالية، مثل هذا:

وكما هو الحال في المنظور، تتعلم الشبكة العصبية أيضا من خلال تحديد المعاملات التي تقلل من الخطأ بين التنبؤ بالعينة وهدف العينة. ولكن هذا يتطلب الآن عملية تقريب، وعادة مع باكبروباغاتينغ الخطأ من الإخراج إلى المدخلات، وتحسين الأوزان في طريقها. وتفرض هذه العملية قيادتين. أولا، يجب أن تكون مخرجات الخلايا العصبية الآن وظائف مختلفة بشكل مستمر بدلا من عتبة الإدراك الحسي البسيط. ثانيا، يجب ألا تكون الشبكة عميقة جدا & # 8211؛ يجب ألا يحتوي على عدد كبير جدا من & # 8216؛ الطبقات المخفية & # 8217؛ من الخلايا العصبية بين المدخلات والمخرجات. هذا التقييد الثاني يحد من تعقيد المشاكل التي يمكن أن تحلها الشبكة العصبية القياسية.

عند استخدام الشبكة العصبية للتنبؤ بالصفقات، لديك الكثير من المعلمات التي يمكنك اللعب حولها، وإذا كنت & # 8217؛ لا حذرا، تنتج الكثير من التحيز الاختيار:

عدد الطبقات المخفية عدد الخلايا العصبية في طبقة مخفية عدد دورات باكبروباغاتيون، وعناوين اسمه معدل التعلم، وعرض خطوة من عصر الزخم، عامل الجمود للأوزان التكيف وظيفة التنشيط.

وظيفة التنشيط يحاكي عتبة بيرسيبترون. ل باكبروباغاتيون تحتاج إلى وظيفة التفريق بشكل مستمر أن يولد & # 8216؛ لينة & # 8217؛ خطوة على قيمة x معينة. عادة يتم استخدام وظيفة السيني، تانه، أو سوفتماكس. في بعض الأحيان انها أيضا وظيفة خطية التي ترجع فقط المبلغ المرجح لجميع المدخلات. في هذه الحالة يمكن استخدام الشبكة للانحدار، للتنبؤ بقيمة رقمية بدلا من نتيجة ثنائية.

الشبكات العصبية متوفرة في تركيب R القياسية (نيت، شبكة طبقة مخفية واحدة) وفي العديد من الحزم، على سبيل المثال رسنس و FCNN4R.

6. التعلم العميق.

تستخدم طرق التعلم العميق الشبكات العصبية مع العديد من الطبقات الخفية والآلاف من الخلايا العصبية، والتي لا يمكن تدريبها بشكل فعال بعد الآن من قبل باكبروباغاتيون التقليدية. أصبحت عدة طرق شعبية في السنوات الأخيرة لتدريب مثل هذه الشبكات الضخمة. وهم عادة ما قبل تدريب طبقات الخلايا العصبية الخفية لتحقيق عملية التعلم أكثر فعالية. A بولتزمان مقيدة آلة (ربم) هو خوارزمية تصنيف غير خاضعة للرقابة مع بنية شبكة خاصة لا يوجد لديه اتصالات بين الخلايا العصبية الخفية. يستخدم جهاز الاشتعال المتفرق (ساي) بنية الشبكة التقليدية، ولكن قبل القطارات الطبقات المخفية بطريقة ذكية من خلال إعادة إنتاج إشارات الإدخال على مخرجات الطبقة مع عدد قليل من الاتصالات النشطة ممكن. وتتيح هذه الأساليب لشبكات معقدة جدا لمعالجة مهام التعلم المعقدة للغاية. مثل الضرب العالم & # 8217؛ لاعب أفضل الإنسان الذهاب.

شبكات التعلم العميق متوفرة في حزم ديبنيت و دارتش R. يوفر ديبنيت أوتوينكودر، دارتش آلة بولتزمان مقيدة. أنا لم تجرب حتى الآن مع دارتش، ولكن هنا & # 8217؛ s مثال النصي R باستخدام ديبنيت أوتوينكودر مع 3 طبقات مخفية لإشارات التجارة من خلال زورو & # 8217؛ s العصبية () وظيفة:

7. دعم ناقلات الآلات.

مثل شبكة العصبية، آلة ناقلات الدعم (سفم) هو امتداد آخر للانحدار الخطي. عندما ننظر إلى صيغة الانحدار مرة أخرى،

يمكننا تفسير ملامح x ن كإحداثيات مساحة ميزة n - dimensional. تحديد المتغير الهدف y إلى قيمة ثابتة يحدد مستوي في تلك المساحة، يسمى هبربلان لأنه يحتوي على أكثر من اثنين (في الواقع، ن -1) أبعاد. تفصل اللوحة المفرطة العينات مع y & غ؛ o من العينات مع y & لوت؛ 0. ويمكن حساب المعاملات n بطريقة تجعل مسافات الطائرة أقرب العينات & # 8211؛ والتي تسمى & # 8216؛ ناقلات الدعم & # 8217؛ من الطائرة، وبالتالي اسم الخوارزمية & # 8211؛ هو الحد الأقصى. بهذه الطريقة لدينا المصنف ثنائي مع الفصل الأمثل من العينات الفائزة والخاسرة.

المشكلة: عادة لا تكون هذه العينات قابلة للفصل خطيا & # 8211؛ فهي متناثرة حول بشكل غير منتظم في الفضاء ميزة. لا يمكن أن تقلص طائرة مسطحة بين الفائزين والخاسرين. إذا كان يمكن، كان لدينا أساليب أبسط لحساب تلك الطائرة، f. i. التحليل التمييزي الخطي. ولكن بالنسبة للحالة المشتركة نحن بحاجة إلى خدعة سفم: إضافة المزيد من الأبعاد لمساحة الميزة. لهذا الخوارزمية سفم تنتج المزيد من الميزات مع وظيفة النواة التي تجمع بين أي اثنين من التنبؤات الحالية إلى ميزة جديدة. وهذا يشبه الخطوة أعلاه من الانحدار البسيط إلى الانحدار متعدد الحدود، حيث تضيف أيضا المزيد من الميزات عن طريق أخذ المتنبأ الوحيد بالسلطة n. والمزيد من الأبعاد التي تضيفها، وأسهل هو لفصل العينات مع لوحة مسطحة مسطحة. ثم يتم تحويل هذه الطائرة مرة أخرى إلى الفضاء N - الأبعاد الأصلي، والحصول على التجاعيد وتكتل على الطريق. بواسطة ذكي اختيار وظيفة النواة، ويمكن تنفيذ العملية دون حساب الواقع التحول.

مثل الشبكات العصبية، سفمز يمكن استخدامها ليس فقط للتصنيف، ولكن أيضا للانحدار. كما أنها توفر بعض المعلمات لتحسين عملية التنبؤ وربما تحسينها:

وظيفة النواة. كنت عادة استخدام نواة ربف (وظيفة أساس شعاعي، نواة متماثلة)، ولكن لديك أيضا اختيار حبات أخرى، مثل السيني، متعدد الحدود، والخطي. غاما، وعرض نواة ربف معلمة التكلفة C، و & # 8216؛ ركلة جزاء & # 8217؛ للتصنيفات الخاطئة في عينات التدريب.

سفم المستخدمة في كثير من الأحيان هي مكتبة ليبسفم. كما أنها متوفرة في R في حزمة e1071. في الجزء التالي والأخير من هذه السلسلة أخطط لوصف استراتيجية التداول باستخدام هذا سفم.

8. K - أقرب الجيران.

مقارنة مع أن آن الثقيلة و سفم الاشياء، أن & # 8217؛ ق خوارزمية بسيطة لطيفة مع خاصية فريدة من نوعها: فإنه لا يحتاج إلى التدريب. وبالتالي فإن العينات هي النموذج. هل يمكن استخدام هذه الخوارزمية لنظام التداول الذي يتعلم بشكل دائم عن طريق إضافة المزيد والمزيد من العينات ببساطة. وتحسب خوارزمية الجوار الأقرب المسافات في حيز الميزة من قيم الخصائص الحالية إلى العينات الأقرب k. وتحسب المسافة في الفضاء n الأبعاد من مجموعتين من السمات (x 1 .. x n) و (y 1 .. y n) كما هو الحال في بعدين:

وتتوقع الخوارزمية ببساطة الهدف من متوسط ​​المتغيرات المستهدفة k لأقرب العينات، المرجحة بمسافاتها العكسية. ويمكن استخدامه للتصنيف وكذلك الانحدار. يمكن للحيل البرمجيات اقترضت من الرسومات الكمبيوتر، مثل شجرة ثنائية التكيف (عبت)، جعل أقرب جار البحث بسرعة كبيرة. في حياتي الماضية كمبرمج لعبة كمبيوتر، استخدمنا هذه الأساليب في ألعاب لمهام مثل التعلم الذاتي الذكاء العدو. يمكنك استدعاء وظيفة كن في R للتنبؤ أقرب الجار & # 8211؛ أو كتابة وظيفة بسيطة في C لهذا الغرض.

هذه خوارزمية تقريبية للتصنيف غير الخاضع للرقابة. لديها بعض التشابه، وليس فقط اسمها، إلى k - أقرب الجار. لتصنيف العينات، تضع الخوارزمية أولا نقاط عشوائية k في مساحة العنصر. ثم يعين إلى أي من تلك النقاط جميع العينات مع أصغر مسافات إليها. ثم يتم نقل النقطة إلى متوسط ​​هذه العينات الأقرب. وهذا سيولد تخصيص عينات جديدة، لأن بعض العينات هي الآن أقرب إلى نقطة أخرى. وتكرر العملية إلى أن لا يتغير التخصيص بعد الآن بتحريك النقاط، أي أن كل نقطة تكمن بالضبط في متوسط ​​عيناتها الأقرب. لدينا الآن K فئات من العينات، كل في حي واحد من النقاط k.

هذه الخوارزمية بسيطة يمكن أن تنتج نتائج جيدة بشكل مدهش. في R، وظيفة كمينز لا خدعة. مثال على خوارزمية k-مينز لتصنيف أنماط الشموع يمكن العثور عليها هنا: تصنيف الشموع غير الخاضعة للمراقبة من أجل المتعة والربح.

10. نايف بايس.

تستخدم هذه الخوارزمية بايز & # 8217؛ نظرية لتصنيف عينات من الميزات غير الرقمية (أي الأحداث)، مثل أنماط شمعة المذكورة أعلاه. لنفرض أن الحدث X (على سبيل المثال، أن فتح الشريط السابق أقل من فتح الشريط الحالي) يظهر في 80٪ من جميع العينات الفائزة. ما هو احتمالية فوز العينة عندما تحتوي على الحدث X؟ إنه ليس 0.8 كما قد تعتقد. يمكن حساب الاحتمال مع بايز & # 8217؛ نظرية:

P (Y | X) هو احتمال حدوث الحدث Y (f. i الفوز) في جميع العينات التي تحتوي على الحدث X (في مثالنا، أوبين (1) & لوت؛ أوبين (0)). وفقا للصيغة، فإنه يساوي احتمال X يحدث في جميع العينات الفائزة (هنا، 0.8)، مضروبا في احتمال Y في جميع العينات (حوالي 0.5 عندما كنت اتبع نصيحتي أعلاه من عينات متوازنة) وقسمت على احتمال X في جميع العينات.

إذا كنا ساذجة ونفترض أن جميع الأحداث X مستقلة عن بعضها البعض، يمكننا حساب الاحتمال العام أن العينة هو الفوز ببساطة عن طريق ضرب الاحتمالات P (X | الفوز) لكل حدث X. وبهذه الطريقة ننتهي بهذه الصيغة:

مع عامل التحجيم s. لصيغة للعمل، يجب اختيار الميزات بطريقة أنها مستقلة قدر الإمكان، مما يفرض عقبة لاستخدام نايف بايس في التداول. على سبيل المثال، الحدثين إغلاق (1) & لوت؛ كلوز (0) أند أوبين (1) & لوت؛ فتح (0) هي على الأرجح ليست مستقلة عن بعضها البعض. يمكن تحويل التنبؤات العددية إلى الأحداث عن طريق قسمة الرقم إلى نطاقات منفصلة.

خوارزمية نايف بايس هو متاح في حزمة E1071 R في كل مكان.

11 - أشجار القرار والانحدار.

وتتوقع تلك الأشجار نتيجة أو قيمة رقمية استنادا إلى سلسلة من القرارات نعم / لا، في هيكل مثل فروع شجرة. أي قرار هو إما وجود حدث أم لا (في حالة السمات غير العددية) أو مقارنة قيمة ميزة بعتبة ثابتة. تبدو وظيفة شجرة نموذجية، تم إنشاؤها بواسطة أداة إنشاء شجرة زورو & # 8217، كما يلي:

كيف تنتج مثل هذه الشجرة من مجموعة من العينات؟ هناك عدة طرق. يستخدم زورو شانون أنا إنفورماتيون إنتروبي، الذي كان بالفعل ظهور على هذه المدونة في المادة سلخ فروة الرأس. في البداية فإنه يتحقق من واحدة من الميزات، والسماح & # 8217؛ ق يقول × 1. فإنه يضع مفرط مع صيغة الطائرة × 1 = t في مساحة الميزة. تفصل هذه المجموعة الزائدة العينات مع x 1 & غ؛ t من العينات مع x 1 & لوت؛ t. يتم تحديد عتبة تقسيم t بحيث كسب المعلومات & # 8211؛ والفرق من المعلومات الكون من الفضاء كله، لمجموع الكون المعلومات من قسمين المساحات الفرعية & # 8211؛ هو الحد الأقصى. وهذا هو الحال عندما تكون العينات في السطوح الفرعية أكثر تشابها مع بعضها البعض من العينات الموجودة في الحيز كله.

ثم يتم تكرار هذه العملية مع الميزة التالية × 2 واثنين من هيبيربلانس تقسيم اثنين من سوبسباسس. ويعادل كل مقطع مقارنة لمميزة ذات عتبة. عن طريق التقسيم المتكرر، ونحن قريبا الحصول على شجرة ضخمة مع الآلاف من مقارنات العتبة. ثم يتم تشغيل العملية إلى الوراء عن طريق تقليم الشجرة وإزالة جميع القرارات التي لا تؤدي إلى مكاسب كبيرة من المعلومات. وأخيرا نحن في نهاية المطاف مع شجرة صغيرة نسبيا كما هو الحال في التعليمات البرمجية أعلاه.

أشجار القرار لديها مجموعة واسعة من التطبيقات. ويمكن أن تنتج توقعات ممتازة متفوقة على تلك التي من الشبكات العصبية أو آلات ناقلات الدعم. لكنها ليست حل واحد يناسب الجميع، لأن الطائرات تقسيمها هي دائما موازية لمحاور الفضاء ميزة. وهذا يحد من توقعاتهم إلى حد ما. ويمكن استخدامها ليس فقط للتصنيف، ولكن أيضا للتراجع، على سبيل المثال عن طريق إعادة النسبة المئوية للعينات المساهمة في فرع معين من الشجرة. شجرة زورو & # 8217؛ s شجرة الانحدار. خوارزمية شجرة التصنيف الأكثر شهرة هي C5.0، وهي متوفرة في حزمة C50 ل R.

ولتحسين التنبؤ أو تجاوز الحدود الموازية للمحور، يمكن استخدام مجموعة من الأشجار تسمى غابة عشوائية. ثم يتم إنشاء التنبؤ عن طريق المتوسط ​​أو التصويت التنبؤات من الأشجار واحدة. تتوفر الغابات العشوائية في حزم R راندومفوريست، الحارس و ربوريست.

استنتاج.

هناك العديد من البيانات المختلفة وأساليب التعلم الآلي تحت تصرفكم. السؤال الحاسم: ما هو أفضل، على أساس نموذج أو استراتيجية التعلم الآلي؟ ليس هناك شك في أن تعلم الآلة لديها الكثير من المزايا. لا تحتاج إلى الاهتمام بالبنية المجهرية للسوق، أو الاقتصاد، أو علم النفس التاجر، أو الأشياء اللينة المشابهة. يمكنك التركيز على الرياضيات البحتة. التعلم الآلي هو أكثر أناقة، وأكثر جاذبية طريقة لتوليد أنظمة التجارة. لديها كل المزايا على جانبها ولكن واحد. على الرغم من كل المواضيع المتحمسة على المنتديات التاجر، فإنه يميل إلى فشل غامض في التداول المباشر.

كل أسبوع الثاني يتم نشر ورقة جديدة حول التداول مع أساليب التعلم الآلي (ويمكن الاطلاع على عدد قليل أدناه). يرجى أخذ جميع هذه المنشورات مع حبة الملح. ووفقا لبعض الأوراق، حققت معدلات فوز رائعة في حدود 70٪، 80٪، أو حتى 85٪. على الرغم من أن معدل الفوز ليس المعيار الوحيد المناسب & # 8211؛ يمكنك أن تفقد حتى مع ارتفاع معدل الفوز & # 8211؛ 85٪ دقة في التنبؤ الحرف عادة ما يعادل عامل الربح فوق 5. مع مثل هذا النظام العلماء المعنيين يجب أن يكون الملياردير في الوقت نفسه. لسوء الحظ لم أتمكن من إعادة إنتاج معدلات الفوز بهذه الطريقة الموصوفة، ولم تقترب حتى. لذلك ربما الكثير من التحيز الاختيار ذهب إلى النتائج. أو ربما أنا & # 8217؛ م غبي جدا.

وبالمقارنة مع الاستراتيجيات القائمة على نموذج، وأنا & # 8217؛ رأى ليس العديد من أنظمة التعلم الآلي الناجحة حتى الآن. ومن ما يسمعه المرء عن الأساليب الحسابية من خلال صناديق التحوط الناجحة، يبدو أن تعلم الآلة نادرا ما يتم استخدامه. ولكن ربما هذا سوف يتغير في المستقبل مع توافر المزيد من قوة المعالجة والقادم من خوارزميات جديدة للتعلم العميق.

تصنيف باستخدام الشبكات العصبية العميقة: Dixon. et. al.2018 التنبؤ اتجاه السعر باستخدام آن & أمب؛ سفم: Kara. et. al.2018 المقارنة التجريبية لخوارزميات التعلم: Caruana. et. al.2006 التعدين سوق الأوراق المالية ميل باستخدام غا & أمب؛ سفم: Yu. Wang. Lai.2005.

ويتناول الجزء التالي من هذه السلسلة التطوير العملي لاستراتيجية التعلم الآلي.

30 أفكار حول & لدكو؛ بناء استراتيجيات أفضل! الجزء 4: آلة التعلم & رديقو؛

مشاركة لطيفة. هناك الكثير من الإمكانيات في هذه المقاربة نحو السوق.

راجع للشغل هل تستخدم محرر التعليمات البرمجية التي تأتي مع زورو؟ كيف يمكن الحصول على مثل هذا التكوين اللون؟

يتم إنتاج النصي الملونة من قبل وورد. يمكنك تغيير الألوان في محرر زورو، ولكن يمكنك استبدالها مع برامج تحرير أخرى تدعم الألوان الفردية، على سبيل المثال نوتيباد ++.

هل من الممكن بعد ذلك أن المفكرة بالكشف عن المتغيرات زورو في البرامج النصية؟ أعني أن باربيريود هو لاحظ كما هو الحال مع محرر زورو؟

نظريا نعم، ولكن لهذا كان لديك لتكوين تسليط الضوء على بناء المفكرة ++، وأدخل جميع المتغيرات في القائمة. بقدر ما أعرف نوتيباد ++ يمكن أيضا أن لا يتم تكوين لعرض وصف وظيفة في نافذة، كما يفعل محرر زورو. هناك & # 8217؛ s لا أداة مثالية & # 8230؛

توافق على الفقرة الأخيرة. لقد حاولت العديد من تقنيات التعلم الآلي بعد قراءة مختلف & # 8216؛ استعراض الأقران & # 8217؛ أوراق. ولكن إعادة إنتاج نتائجها لا يزال بعيد المنال. عندما أعيش اختبار مع مل يمكنني & # 8217؛ ر يبدو أن يتفوق الإدخال العشوائي.

فشل مل في العيش؟ ربما يجب أن يتم تدريب مل مع بيانات الأسعار التي تشمل أيضا تاريخ الانتشار، لفة، القراد وهلم جرا؟

وأعتقد أن السبب # 1 لفشل الحية هو التحيز استخراج البيانات، والناجمة عن اختيار منحازة المدخلات والمعلمات إلى ألغو.

بفضل المؤلف لسلسلة كبيرة من المقالات.

ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أننا لا نحتاج إلى تضييق وجهة نظرنا مع توقع فقط الخطوة السعر التالية. قد يحدث أن الخطوة التالية تتعارض مع تجارتنا في 70٪ من الحالات ولكن لا يزال يستحق صنع التجارة. يحدث هذا عندما يذهب السعر أخيرا إلى الاتجاه الصحيح ولكن قبل ذلك قد يجعل بعض الخطوات ضدنا. إذا قمنا بتأخير الصفقة بخطوة واحدة فإننا لن نقوم بإدخال 30٪ من الصفقات المذكورة، ولكن لذلك سنزيد من نتيجة بقاء 70٪ خطوة واحدة. لذا فإن المعايير هي القيمة الأعلى: N * average_result أو 0.7 * N * (avergae_result + price_step).

مشاركة لطيفة. إذا كنت ترغب فقط في اللعب حولها مع بعض التعلم الآلي، وأنا نفذت أداة مل بسيطة جدا في الثعبان وأضاف واجهة المستخدم الرسومية. لقد تم تنفيذها للتنبؤ بسلاسل زمنية.

شكرا جسل لقد وجدت مثيرة جدا للاهتمام مقالك. أود أن أسألك من خبرتك في التداول، أين يمكننا تحميل بيانات الفوركس التاريخية الموثوقة؟ وأرى أنه من المهم جدا بسبب حقيقة أن سوق الفوركس هو اللامركزية.

شكرا مقدما!

لا توجد بيانات فوركس موثوق بها حقا، لأن كل وسيط الفوركس يخلق البيانات الخاصة بهم. وتختلف جميعها اعتمادا طفيفا على مقدمي السيولة الذين يستخدمونها. فكسم لديها M1 جيدة نسبيا والبيانات القراد مع عدد قليل من الثغرات. يمكنك تحميل البرنامج مع زورو.

شكرا لكتابة مثل هذه المقالة سلسلة كبيرة جسل & # 8230؛ قراءة ممتعة تماما!

لا بد لي من أن أقول على الرغم من أنني لا & # 8217؛ ر عرض نموذج القائم على واستراتيجيات التعلم الآلي باعتبارها استبعد بعضها بعضا؛ لقد كان بعض النجاح أوس باستخدام مزيج من العناصر التي تصفها.

ولكي تكون أكثر دقة، أبدأ عملية إنشاء النظام من خلال تطوير & # 8216؛ التقليدية & # 8217؛ النموذج الرياضي، ولكن بعد ذلك استخدام مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي عبر الإنترنت للتنبؤ بالمصطلحات التالية لمختلف السلاسل الزمنية المختلفة (وليس السعر نفسه) التي يتم استخدامها داخل النموذج. ثم يتم اشتقاق قواعد التداول الفعلية من التفاعلات بين هذه السلاسل الزمنية. لذا، فإنني في الأساس لا أقوم فقط بإلقاء بيانات السوق الأخيرة بشكل أعمق في نموذج مل في محاولة للتنبؤ بالاتجاه نحو السعر، بل بدلا من ذلك وضع إطار يستند إلى مبادئ الاستثمار السليمة من أجل توجيه النماذج في الاتجاه الصحيح. ثم البيانات الألغام المعلمات وقياس مستوى التحيز البيانات التعدين كما كنت & # 8217؛ وصف أيضا.

ومن الجدير بالذكر أن I & # 8217؛ لم يكن لدي الكثير من النجاح مع الفوركس.

على أي حال، حظا سعيدا مع التداول الخاص بك ومواكبة المواد العظيمة!

شكرا لنشر هذه السلسلة الصغيرة العظيمة جسل.

قمت مؤخرا بدراسة عدد قليل من أحدث الأوراق حول التداول مل، التعلم العميق خصوصا. ومع ذلك وجدت أن معظمها قيم النتائج دون مؤشر معدل المخاطر، أي أنها تستخدم عادة منحنى روك، ينل لدعم تجربتهم بدلا من نسبة شارب، على سبيل المثال.

أيضا، نادرا ما ذكروا عن تواتر التداول في نتائج التجربة، مما يجعل من الصعب تقييم الربحية المحتملة لتلك الأساليب. لماذا هذا؟ هل لديك أي اقتراحات جيدة للتعامل مع تلك القضايا؟

أوراق مل تهدف عادة لدقة عالية. إن منحنى منحنى األسهم ليس له فائدة. هذا هو نوع من المبرر لأن نوعية التنبؤ مل يحدد الدقة، وليس التباين.

وبطبيعة الحال، إذا كنت ترغب في التجارة حقا مثل هذا النظام، والتباين وسحب العوامل الهامة. ويمكن في الواقع أن يكون النظام ذو الدقة الأقل والتنبؤ الأسوأ أفضل عندما يكون أقل اعتمادا على شروط السوق.

& # 8220؛ في الواقع الأكثر شعبية - ومربحة للدهشة - طريقة استخراج البيانات يعمل دون أي الشبكات العصبية الهوى أو آلات ناقلات الدعم. & # 8221؛

هل يرجى تسمية تلك الأكثر شعبية & أمب؛ والمربحة بشكل مدهش. حتى أتمكن من استخدامها مباشرة.

كنت أشير إلى استراتيجيات حساء المؤشر. لأسباب واضحة لا أستطيع الكشف عن تفاصيل مثل هذه الاستراتيجية، وقد وضعت أبدا مثل هذه النظم نفسي. نحن & # 8217؛ مجرد ترميز لهم. ولكن يمكنني أن أقول أن الخروج مع حساء مؤشر مربحة يتطلب الكثير من العمل والوقت.

حسنا، أنا مجرد بدء المشروع الذي يستخدم إماس بسيطة للتنبؤ الأسعار، فإنه مجرد اختيار إماس الصحيح على أساس الأداء الماضي واختيار الخوارزمية التي تجعل بعض درجة ريفي من الذكاء.

يقدم Jonathan. orrego@gmail خدمات كمبرمج إي MT4.

شكرا على writeup جيد. انها في الواقع تستخدم ليكون حساب الترفيه ذلك.

بدو معقدة لأكثر تواضعا تسليمها من أنت!

بالمناسبة، كيف يمكن أن نكون على اتصال؟

هناك قضايا تالية مع مل ومع أنظمة التداول بشكل عام والتي تقوم على تحليل البيانات التاريخية:

1) البيانات التاريخية لا ترميز المعلومات حول تحركات الأسعار في المستقبل.

حركة الأسعار المستقبلية مستقلة ولا تتعلق بتاريخ الأسعار. هناك على الإطلاق أي نمط موثوق بها والتي يمكن استخدامها لاستخراج بانتظام الأرباح من السوق. تطبيق أساليب مل في هذا المجال هو ببساطة بلا طائل ومحاكم الفشل ولن يعمل إذا كنت تبحث عن نظام مربح. Of course you can curve fit any past period and come up with a profitable system for it.

The only thing which determines price movement is demand and supply and these are often the result of external factors which cannot be predicted. For example: a war breaks out somewhere or other major disaster strikes or someone just needs to buy a large amount of a foreign currency for some business/investment purpose. These sort of events will cause significant shifts in the demand supply structure of the FX market . As a consequence, prices begin to move but nobody really cares about price history just about the execution of the incoming orders. An automated trading system can only be profitable if it monitors a significant portion of the market and takes the supply and demand into account for making a trading decision. But this is not the case with any of the systems being discussed here.

2) Race to the bottom.

Even if (1) wouldn’t be true and there would be valuable information encoded in historical price data, you would still face following problem: there are thousands of gold diggers out there, all of them using similar methods and even the same tools to search for profitable systems and analyze the same historical price data. As a result, many of them will discover the same or very similar “profitable” trading systems and when they begin actually trading those systems, they will become less and less profitable due to the nature of the market.

The only sure winners in this scenario will be the technology and tool vendors.

I will be still keeping an eye on your posts as I like your approach and the scientific vigor you apply. Your blog is the best of its kind – keep the good work!

One hint: there are profitable automated systems, but they are not based on historical price data but on proprietary knowledge about the market structure and operations of the major institutions which control these markets. Let’s say there are many inefficiencies in the current system but you absolutely have no chance to find the information about those by analyzing historical price data. Instead you have to know when and how the institutions will execute market moving orders and front run them.

Thanks for the extensive comment. I often hear these arguments and they sound indeed intuitive, only problem is that they are easily proven wrong. The scientific way is experiment, not intuition. Simple tests show that past and future prices are often correlated – otherwise every second experiment on this blog had a very different outcome. Many successful funds, for instance Jim Simon’s Renaissance fund, are mainly based on algorithmic prediction.

One more thing: in my comment I have been implicitly referring to the buy side (hedge funds, traders etc) not to the sell side (market makers, banks). The second one has always the edge because they sell at the ask and buy at the bid, pocketing the spread as an additional profit to any strategy they might be running. Regarding Jim Simon’s Renaissance: I am not so sure if they have not transitioned over the time to the sell side in order to stay profitable. There is absolutely no information available about the nature of their business besides the vague statement that they are using solely quantitative algorithmic trading models…

Thanks for the informative post!

Regarding the use of some of these algorithms, a common complaint which is cited is that financial data is non-stationary…Do you find this to be a problem? Couldn’t one just use returns data instead which is (I think) stationary?

Yes, this is a problem for sure. If financial data were stationary, we’d all be rich. I’m afraid we have to live with what it is. Returns are not any more stationary than other financial data.

Hello sir, I developed some set of rules for my trading which identifies supply demand zones than volume and all other criteria. Can you help me to make it into automated system ?? If i am gonna do that myself then it can take too much time. Please contact me at svadukia@gmail if you are interested.

Sure, please contact my employer at info@opgroup. de. They’ll help.

I have noticed you don’t monetize your page, don’t waste your traffic,

you can earn extra bucks every month because you’ve got high quality content.

If you want to know how to make extra $$$, search for: Mrdalekjd methods for $$$

Technical analysis has always been rejected and looked down upon by quants, academics, or anyone who has been trained by traditional finance theories. I have worked for proprietary trading desk of a first tier bank for a good part of my career, and surrounded by those ivy-league elites with background in finance, math, or financial engineering. I must admit none of those guys knew how to trade directions. They were good at market making, product structures, index arb, but almost none can making money trading directions. لماذا ا؟ Because none of these guys believed in technical analysis. Then again, if you are already making your millions why bother taking the risk of trading direction with your own money. For me luckily my years of training in technical analysis allowed me to really retire after laying off from the great recession. I look only at EMA, slow stochastics, and MACD; and I have made money every year since started in 2009. Technical analysis works, you just have to know how to use it!!

الأسهم التنبؤ بناء على خوارزمية التنبؤ. Contact Us: [email protected]

Machine Learning Trading, Stock Market, and Chaos.

There is a notable difference between chaos and randomness making chaotic systems predictable, while random ones are not Modeling chaotic processes are possible using statistics, but it is extremely difficult Machine learning can be used to model chaotic processes more effectively I Know First has employed artificial intelligence and machine learning in order to make predictions in the stock market Definitions for underlined words can be found in the Glossary at the end of the article.

Differences in the concepts of randomness and chaos are crucial in our abilities to make predictions about a system with such properties. A random system is unpredictable, as a given outcome does not rely on any previous event. A coin that is tossed seven times in a row, landing on heads each time, can be tossed an eighth time and the probability that it will land on heads again is still only 50%. Such stationary processes do not have a change in statistical properties over time and, therefore, cannot be predicted.

Real world processes may seem random to the untrained eye, but upon closer examination, we see that such processes are in fact chaotic. Natural processes such as seismic events, population growth, and stock markets are all examples of such systems and can be predicted with reasonable accuracy. Chaotic processes are controlled by three competing paradigms: Stability, Memory, and Sudden and Drastic Change.

Stability is seen in the stock market as a stock trend either increases or decreases. While the share price of the stock changes over the given time period, the trend is unchanging. There is also a degree of instability here because of what is called a “tired trend.” As a stock is rising and continues to rise, there comes a point when investors start to question how long the trend can continue as it has. As people begin to lose confidence in the trend the stability decreases. In this case, a small event that would normally have a little effect can be substantial enough to reverse the trend entirely. This is referred to as the Sand Pile Avalanche Model when one grain of sand eventually causes the pile to collapse. Memory is the influence that past events have on a current trend. A stock that has been known to rise will likely continue to do so. Drastic and unforeseen changes can also occur, completely reversing a trend with little or no warning. Black Swan events, as they are referred to, are themselves unpredictable but are useful in making future predictions. The cycles of rising and falling trends that occur in chaotic processes have varying time periods, quiet periods can be followed by a large jump or vice versa. Together, these properties of chaotic processes make it possible to make predictions about the system using probability.

Chaos Modeling with Statistics.

Creating a model of chaotic systems using mathematics is difficult due, in part, to what is commonly referred to as the Butterfly Effect. Smalls changes in parameters can cause drastic changes in the outcome, just as something as simple as a butterfly fluttering its wings can ultimately result in something as monumental as a world war.

However, the presence of gradual trends and the rarity of drastic events, such as we see in the stock market, can be modeled using the “1/f noise model.” The basic principle behind this model is that the magnitude of the event is inversely proportional to its frequency. In other words, the more frequently an event occurs, the smaller its impact on the system. 1/f noise is created by random shocks to the system, as well as the combined effects of separate but interrelated processes. An example of this can be either independent news stories or a combination of news stories that all contribute to a common result. The exact cause and effect correlation is difficult to pinpoint and there can be any number of arguments to explain how each factor is influenced by the others. We see 1/f noise in many natural and social processes, and while its source is not well understood, this may be the reason for its existence. As such, 1/f is an intermediate between random white noise and random walk noise, and in most real chaotic processes the 1/f noise is overlapped by the random frequency-independent (white) noise.

In chaotic processes, past events influence current and future events. In Mathematics, this connection between a time series and its past and future values is called autocorrelation . While autocorrelation functions for random processes decay exponentially, for chaotic processes they have a certain degree of persistence which makes them useful for making predictions.

Looking at chaotic processes at different degrees of magnification shows that they retain a similar pattern regardless of scale. This self-similarity introduces the subject of fractals to our modeling. When we look at a relation such as:

Scaling the argument x by a constant, c, simply causes a proportionate scaling of the original function. So, scaling a power-law relation by a constant, causes self-similarity which we see in both chaos systems and in fractals.

This property of self-similarity is crucial, as it allows us to examine the linear relationship between the logarithms of both f(x) and x on the log-log plot. The slope of the line on the rescaled range gives the Hurst Exponent, H, the value of which can distinguish between fractal and random time series or find the long memory cycles.

There are three different groupings of the Hurst Exponent: H is equal to ½, H is less than ½, and H is greater than ½ and less than 1. When the Hurst Exponent is exactly equal to ½, it is indicative of a random walk, unpredictable Brownian motion with a normal distribution . For H less than ½, there is high (white) noise and high fractal dimension meaning there is a high level of complexity in the system’s values. Finally, for H is between ½ and 1, we get that there is less overlapping noise and a smaller, more manageable, fractal dimension. This is indicating a high level of persistence in the given data, leading to long-memory cycles. Ultimately, the Hurst Exponent is a measure of overall persistence in the system.

Another exponent, the Maximal Lyapunov Exponent (MLE), has a strong correlation to the Hurst Exponent and is a measure of sensitivity to initial conditions. The MLE can be examined by running the model outcome with small changes in the input, and then measuring the divergence of the output. This process is relatively simple for lower dimensional models but becomes complicated as the number of variables increases. By taking the inverse of the Lyapunov exponent, 1/MLE, we see a measure of the model’s predictability. The larger the MLE, the faster the loss of predictive “power.”

Fractal time series are complex systems, but they can be used to find good approximations of chaotic processes because the two have such similar properties. For Fractal fluctuations, we use the fat-tailed probability distribution because the normal distribution needs to have a fixed mean and is not useful for quantifying self-similar data sets. With the fat-tailed probability distribution, the variance is representative of local irregularity characterized by the fractal dimension (D), while the mean is representative of global persistence characterized by the Hurst Exponent (H). The fat tail accounts for the probability of extreme events occurring in the natural and social worlds.

Chaos Modeling Using Algorithm.

Due to the complicated nature of modeling chaos using statistics, scientists look to computers to solve these types of problems. Artificial intelligence and machine learning have proven to be incredibly successful in modeling chaotic structures and ultimately in making predictions about these systems.

The purpose of machine learning is to generalize. The machine can take in an inordinate amount of data, find laws within the data and then predict change based on the hidden laws that it finds. Artificial Intelligence has been created in different forms: Rules Based, Supervised Learning, Unsupervised Learning, and Deep Learning.

In the rules based approach, man creates the rules and the machine follows them to get a result, but this is time-consuming and not very accurate. Supervised learning is example-based learning, with the examples being representative of the entire data set while unsupervised learning uses clustering to find the hidden patterns within the data. Deep learning machines are able to model high-level abstractions in the data by using multiple processing layers with complex structures. These machines can automatically determine which data points to consider and then find the relationship between them on its own, with no human involvement. One step beyond this is “Ultra Deep Learning” which combines all types of learning and is able to not only derive the rules but detect when the rules change.

Machine learning works by first providing a framework with mathematical and programming tools. Then, the data must be converted to more-or-less stationary data without the cycles and trends, this reduces the uniqueness of each data point. The model can then be either parametric or nonparametric. A parametric model has a fixed number of parameters while in a nonparametric model the number of parameters increases with the amount of training data. Next, create examples for the machine to learn from, this is an input and, in some methods, an output.

An algorithm should be chosen based on factors such as the desired task, time available and the precision that is required to achieve relevant results. Local search algorithms use methods such as determining steepest decent, best-first criterion or stochastic search processes such as simulated annealing. Simulated annealing is done by making a random move to alter the state, then compare the new state to the previous state and determining whether to accept the new solution or reject it. This repeats until an acceptable answer is found. Global search algorithms use processes such as stochastic optimization, uphill searching and basin hopping to achieve desired results.

Genetic algorithms, a form of local search algorithms, have also been created by using techniques that parallel genetic processes. The algorithm improves the data, or gene pool, by utilizing combination, mutation, crossover and selection. In combination , the algorithm combines two or more solutions in the hope of producing a better solution. Mutation , just as in genetics, involves modifying a solution in random places to achieve a different result. Solutions can also be imported from a similar solution; this is called crossover . Ultimately, a selection is made using the principle of “survival of the fittest,” any suitable solution is selected and otherwise the process of manipulation continues.

The I Know First Predictive Algorithm.

Most financial time series exhibit classic chaotic behavior, so it is possible to make predictions about their future behavior using machine learning techniques. This artificial intelligence approach is in the root of the I Know First predictive algorithm.

I Know First’s genetic algorithm tracks current market data adding it to the database of historical time series data. Then, based on our database of 15 years of stock share prices, the algorithm is able to make predictions over six different time horizons. With each additional data input, the algorithm is able to learn from its successes and failures and then improve subsequent results.

The I Know First algorithm identifies waves in the stock market to forecast its trajectory. Every day the algorithm analyzes raw data to generate an updated forecast for each market. Each forecast includes 2 indicators: signal and predictability .

The signal represents the predicted movement and direction, be it an increase or decrease, for each particular asset; not a percentage or specific target price. The signal strength indicates how much the current price deviates from what the system considers an equilibrium or “fair” price.

The predictability is the historical correlation between the past algorithmic predictions and the actual market movement for each particular asset. The algorithm then averages the results of all the historical predictions, while giving more weight to more recent performances.

By using this predictive algorithm, I Know First’s 2018 portfolio outperformed the S&P 500 picks by an impressive 96.4% margin.

The overall return in the period January 7 th 2018 – January 1 st 2017 ranges between 77.3% and 20.1% while the S&P 500 increased by 12.5%.

استنتاج.

There are many systems in this world that we can predict due their chaotic nature, and we can benefit in many ways from our ability to do so. The stock market is just one example of these processes, with accurate predictions leading to financial gains. We make our predictions by first creating a model of the events in the system. We can do these using statistics or, to avoid the difficulty involved in this, using algorithms and artificial intelligence. I Know First has created an algorithm that is able to make accurate predictions of the stock market and has been able to use it to greatly increase the return on investments for their clients.

Stationary processes – A process with a fixed probability for each possible outcome (i. e. coin toss) Parameters – A numerical characteristic of a population Autocorrelation – Similarity between events as a function of the time lag between them Self-similarity – The property of an object that keeps the same shape regardless of scale Fractals – A natural phenomenon (or mathematical set) that has a repeating pattern at every scale Linear relationship – The relationship between two variables with direct proportionality (the graphical representation of this relationship is a straight line) Logarithms – The inverse of the exponential function Normal Distribution – The distribution of statistical probabilities for some scenario (more commonly known by its ‘bell curve’ representation) Fractal Dimension – The ratio comparing the detail in a fractal pattern with the scale at which it is measured Mean – The central tendency of the probability distribution (i. e. expected value) Variance – The measure of how far each number in the set is from the mean Artificial Intelligence – Intelligent behavior exhibited by machines or software Machine Learning – A subfield of computer science that explores the construction of algorithms that can learn from data and then make predictions on the data Algorithm – A procedure or formula designed for solving a problem.

الوظائف ذات الصلة.

Get Today’s Stock Forecast.

We are Seeking Alpha Gold Certified.

For Quality Articles & Accurate Predictions.

Official Talk Market Contributor.

We Are A FinTech Awards Finalist.

About The Service.

Start Algorithmic Trading Today!

الذهب & # 038؛ Commodity Forecasts.

Currency Forecasts.

Subscribe To The I Know First Newsletter.

المشاركات الاخيرة.

الاقسام.

52 Week High Stocks (112) 52 Week Low Stocks (75) Aggressive Stocks Forecast (790) Algorithmic Articles (766) Algorithmic Performance (637) Apple Stock Forecasts (44) Australian Stocks (3) Automotive Stock Forecast (19) Bank Stock Forecast (141) Basic Industry (1) Basic Industry Forecast (163) Biotech Stocks Forecast (352) Bitcoin (2) Bovespa (51) Brazil Stock Forecast (180) Canadian Stock Forecast (30) Chemicals Stocks (14) Chinese Stock Forecast (51) Commodities Forecast (3) Computer Industry (90) Conservative Stock Forecast (100) Consumer Stocks (9) Currency forecast (269) Dividend Stocks Forecast (261) Energy Stocks Forecast (338) ETF's Forecast (114) European Stock Forecast (160) French Stock Forecast (7) Fundamental (478) Futures (1) German Stock Forecast (10) Gold & Commodity Forecast (415) Healthcare (88) Healthcare Stocks (3) Hedge Fund Stocks (73) High Volume Stocks (5) Home Builders (6) Hong Kong Stock Forecast (27) I Know First on TV (8) I Know First Presentations (25) I Know First Return (4) I Know First Review (146) I Know First Weekly Update (2) In The News (101) Indices Forecast (151) Insider Trades (82) Insurance Companies Forecast (16) Interest Rates Forecast (49) International Stocks (62) Investment Tips (32) Israeli Stocks (76) Japan Stock Forecast (9) Low Price High Volume Stocks (34) Main Four (1) Medicine Stocks (55) Mega Cap Forecast (61) Microsoft Stock Forecast (2) MLP Stocks (32) Monthly Report (2) Oil Forecast (14) Options (84) Pharma Stocks Forecast (108) Premium (466) Press Releases (93) Quick Win By The Algorithm (26) Real Estate Stock Forecast (5) Russian Stock Forecast (7) S&P 100 Stocks (13) S&P500 Companies (75) Services (2) Small Cap Forecast (501) South African Stocks (2) Stock Charts (188) Stock Forecast & . S&P500 Forecast (1,193) Stock Forecast & S&P500 Forecast (1) Stocks Under $10 (238) Stocks Under $20 (37) Stocks Under $5 (171) Stocks Under $50 (25) Tech Giants Stocks Forecast (22) Tech Stocks Forecast (591) Tech Stocks Forecast (2) Top Stocks (1) Trading Strategies (21) Transportation Stocks (121) UK Stock Forecast (5) US Sector Indices Forecast (3) Video Tutorial (5) Videos (21) Volatility Forecast (53) Warren Buffett Portfolio (89)

I Know First-Daily Market Forecast, does not provide personal investment or financial advice to individuals, or act as personal financial, legal, or institutional investment advisors, or individually advocate the purchase or sale of any security or investment or the use of any particular financial strategy. All investing, stock forecasts and investment strategies include the risk of loss for some or even all of your capital. Before pursuing any financial strategies discussed on this website, you should always consult with a licensed financial advisor.

Machine Learning and Its Application in Forex Markets [WORKING MODEL]

In the last post we covered Machine learning (ML) concept in brief. In this post we explain some more ML terms, and then frame rules for a forex strategy using the SVM algorithm in R.

To use ML in trading, we start with historical data (stock price/forex data) and add indicators to build a model in R/Python/Java. We then select the right Machine learning algorithm to make the predictions.

First, let’s look at some of the terms related to ML.

Machine Learning algorithms – There are many ML algorithms (list of algorithms) designed to learn and make predictions on the data. ML algorithms can be either used to predict a category (tackle classification problem) or to predict the direction and magnitude (tackle regression problem).

Predict the price of a stock in 3 months from now, on the basis of company’s past quarterly results. Predict whether Fed will hike its benchmark interest rate.

Indicators/Features – Indicators can include Technical indicators (EMA, BBANDS, MACD, etc.), Fundamental indicators, or/and Macroeconomic indicators.

Example 1 – RSI(14), Price – SMA(50) , and CCI(30). We can use these three indicators, to build our model, and then use an appropriate ML algorithm to predict future values.

مثال 2 & # 8211؛ RSI(14), RSI(5), RSI(10), Price – SMA(50), Price – SMA(10), CCI(30), CCI(15), CCI(5)

In this example we have selected 8 indicators. Some of these indicators may be irrelevant for our model. In order to select the right subset of indicators we make use of feature selection techniques.

Feature selection – It is the process of selecting a subset of relevant features for use in the model. Feature selection techniques are put into 3 broad categories: Filter methods, Wrapper based methods and embedded methods. To select the right subset we basically make use of a ML algorithm in some combination. The selected features are known as predictors in machine learning.

Support Vector Machine (SVM) – SVM is a well-known algorithm for supervised Machine Learning, and is used to solve both for classification and regression problem.

A SVM algorithm works on the given labeled data points, and separates them via a boundary or a Hyperplane. SVM tries to maximize the margin around the separating hyperplane. Support vectors are the data points that lie closest to the decision surface.

Framing rules for a forex strategy using SVM in R – Given our understanding of features and SVM, let us start with the code in R. We have selected the EUR/USD currency pair with a 1 hour time frame dating back to 2018. Indicators used here are MACD (12, 26, 9), and Parabolic SAR with default settings of (0.02, 0.2).

First, we load the necessary libraries in R, and then read the EUR/USD data. We then compute MACD and Parabolic SAR using their respective functions available in the “TTR” package. To compute the trend, we subtract the closing EUR/USD price from the SAR value for each data point. We lag the indicator values to avoid look-ahead bias. We also create an Up/down class based on the price change.

Thereafter we merge the indicators and the class into one data frame called model data. The model data is then divided into training, and test data.

We then use the SVM function from the “e1071” package and train the data. We make predictions using the predict function and also plot the pattern. We are getting an accuracy of 53% here.

From the plot we see two distinct areas, an upper larger area in red where the algorithm made short predictions, and the lower smaller area in blue where it went long.

SAR indicator trails price as the trend extends over time. SAR is below prices when prices are rising and above prices when prices are falling. SAR stops and reverses when the price trend reverses and breaks above or below it. We are interested in the crossover of Price and SAR, and hence are taking trend measure as the difference between price and SAR in the code. Similarly, we are using the MACD Histogram values, which is the difference between the MACD Line and Signal Line values.

Looking at the plot we frame our two rules and test these over the test data.

Short rule = (Price–SAR) > -0.0025 & (Price – SAR) < 0.0100 & MACD > -0.0010 & MACD < 0.0010.

Long rule = (Price–SAR) > -0.0150 & (Price – SAR) < -0.0050 & MACD > -0.0005.

We are getting 54% accuracy for our short trades and an accuracy of 50% for our long trades. The SVM algorithm seems to be doing a good job here. We stop at this point, and in our next post on Machine learning we will see how framed rules like the ones devised above can be coded and backtested to check the viability of a trading strategy.

FOREX Daily Trend Prediction Using Machine ResearchGate.

FOREX Daily Trend Prediction Using Machine ResearchGate.

Download FOREX Daily Trend Prediction Using Machine ResearchGate Book From Highspeed Mirror.

forex trend Classification using machine Learning.

machine learning systems are tested for each feature subset and results are analyzed. Four important forex currency pairs are investigated and the results show.

forex trend System Setup Guide forex Strategies.

name and 8 digit order number to [email protected] need to close and reopen your MetaTrader platform for the indicators to load inside the .

forex trend BREAK OUT SYSTEM forex Strategies.

This type of system is actually one of the best ways to trade forex . As the name suggests, the trend Breakout system is a trading system that trades with.

Wave trend forex trend Trading System forex.

Wave trend - forex trend Trading System - forex trend Following SystemThe. Wave trend Trading System is a full set of forex trading tools build for Metatrader.

Make The trend Your Friend In forex forex Factory.

the case of the foreign exchange ( forex ) markets. Currencies have a ence of a trend is the directional movement index (DMI), which was developed by J.

Intelligent Stock Trading System With Price trend prediction And.

performance evaluation, an intelligent stock trading system with price trend prediction and reversal recognition can be realized using the proposed dual-module.

News Sensitive Stock trend prediction Department Of Computer.

Stock market prediction with data mining techniques is one of the most For example, the same article may align to more than one type of trend . M.-S. Chen .

Stock trend prediction using Regression Analysis ARPN Journal.

This paper presents a study of regression analysis for use in stock price prediction . A data mining software tool was used to uncover patterns and relationships .

Social Networking As A New trend In E-Marketing researchgate.

and visitors, but also online advertising companies to place their ads on the this paper we explore online social networking as a new trend of e-marketing. نحن.

Modeling Punctuation prediction As machine Translation.

tion of automatic speech recognition (ASR) and machine translation (MT). It takes Android mobile phones has been downloaded more than 10 million times .

machine Learning For Financial Market prediction UCL Discovery.

The usage of machine learning techniques for the prediction of financial time se - selected and highest performing individual kernels are also investigated. Use of order book features in financial market prediction (Sections 6 and 7).

machine Learning Techniques For Stock prediction [PDF] Vatsal.

Learning Algorithms for analyzing price patterns and predicting stock prices Most stock traders nowadays depend on Intelligent Trading Systems which help.

machine Learning In FX Carry Basket prediction Tristan Fletcher.

machine Learning in FX Carry Basket prediction . Tristan Fletcher, Fabian Redpath and Joe D'Alessandro . AbstractArtificial Neural Networks (ANN), Sup-.

forex prediction using AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE.

forex (Foreign Currency Exchange) is concerned with the exchange rates of foreign . Experience: Taught technical school classes in physics, mathematics, .

machine Learning In Stock Price trend Forecasting CS 229.

the capacity of identifying stock trend from massive amounts of data that capture the underlying stock price Indeed, our initial next-day predication has very.

using forex trend Console.

acting contrary to your own best interests and could lead to losses of capital. forex trend Console and/or and all its supplemental tools and software.

forex trend Hunter.

forex trend Digger.

spot currency transactions, financial instruments or other securities. The unzipped file contains all Metatrader 4 indicators. Copy the entire . trend - system/.

forex trend Hunter | Myfxbook.

Mar 28, 2018 - Closed Trades: No History. Open Trades: No Open Trades. Open Orders: No Open Orders. Account Summary: Deposits: 0.00. Withdrawals:.

The trend Collapse forex Strategy.

The trend Collapse forex strategy seeks to exploit the sharp reversal moves we occasionally see in our charts once an established trend shows weakness.

الأسهم التنبؤ بناء على خوارزمية التنبؤ. Contact Us: [email protected]

Machine Learning Trading, Stock Market, and Chaos.

There is a notable difference between chaos and randomness making chaotic systems predictable, while random ones are not Modeling chaotic processes are possible using statistics, but it is extremely difficult Machine learning can be used to model chaotic processes more effectively I Know First has employed artificial intelligence and machine learning in order to make predictions in the stock market Definitions for underlined words can be found in the Glossary at the end of the article.

Differences in the concepts of randomness and chaos are crucial in our abilities to make predictions about a system with such properties. A random system is unpredictable, as a given outcome does not rely on any previous event. A coin that is tossed seven times in a row, landing on heads each time, can be tossed an eighth time and the probability that it will land on heads again is still only 50%. Such stationary processes do not have a change in statistical properties over time and, therefore, cannot be predicted.

Real world processes may seem random to the untrained eye, but upon closer examination, we see that such processes are in fact chaotic. Natural processes such as seismic events, population growth, and stock markets are all examples of such systems and can be predicted with reasonable accuracy. Chaotic processes are controlled by three competing paradigms: Stability, Memory, and Sudden and Drastic Change.

Stability is seen in the stock market as a stock trend either increases or decreases. While the share price of the stock changes over the given time period, the trend is unchanging. There is also a degree of instability here because of what is called a “tired trend.” As a stock is rising and continues to rise, there comes a point when investors start to question how long the trend can continue as it has. As people begin to lose confidence in the trend the stability decreases. In this case, a small event that would normally have a little effect can be substantial enough to reverse the trend entirely. This is referred to as the Sand Pile Avalanche Model when one grain of sand eventually causes the pile to collapse. Memory is the influence that past events have on a current trend. A stock that has been known to rise will likely continue to do so. Drastic and unforeseen changes can also occur, completely reversing a trend with little or no warning. Black Swan events, as they are referred to, are themselves unpredictable but are useful in making future predictions. The cycles of rising and falling trends that occur in chaotic processes have varying time periods, quiet periods can be followed by a large jump or vice versa. Together, these properties of chaotic processes make it possible to make predictions about the system using probability.

Chaos Modeling with Statistics.

Creating a model of chaotic systems using mathematics is difficult due, in part, to what is commonly referred to as the Butterfly Effect. Smalls changes in parameters can cause drastic changes in the outcome, just as something as simple as a butterfly fluttering its wings can ultimately result in something as monumental as a world war.

However, the presence of gradual trends and the rarity of drastic events, such as we see in the stock market, can be modeled using the “1/f noise model.” The basic principle behind this model is that the magnitude of the event is inversely proportional to its frequency. In other words, the more frequently an event occurs, the smaller its impact on the system. 1/f noise is created by random shocks to the system, as well as the combined effects of separate but interrelated processes. An example of this can be either independent news stories or a combination of news stories that all contribute to a common result. The exact cause and effect correlation is difficult to pinpoint and there can be any number of arguments to explain how each factor is influenced by the others. We see 1/f noise in many natural and social processes, and while its source is not well understood, this may be the reason for its existence. As such, 1/f is an intermediate between random white noise and random walk noise, and in most real chaotic processes the 1/f noise is overlapped by the random frequency-independent (white) noise.

In chaotic processes, past events influence current and future events. In Mathematics, this connection between a time series and its past and future values is called autocorrelation . While autocorrelation functions for random processes decay exponentially, for chaotic processes they have a certain degree of persistence which makes them useful for making predictions.

Looking at chaotic processes at different degrees of magnification shows that they retain a similar pattern regardless of scale. This self-similarity introduces the subject of fractals to our modeling. When we look at a relation such as:

Scaling the argument x by a constant, c, simply causes a proportionate scaling of the original function. So, scaling a power-law relation by a constant, causes self-similarity which we see in both chaos systems and in fractals.

This property of self-similarity is crucial, as it allows us to examine the linear relationship between the logarithms of both f(x) and x on the log-log plot. The slope of the line on the rescaled range gives the Hurst Exponent, H, the value of which can distinguish between fractal and random time series or find the long memory cycles.

There are three different groupings of the Hurst Exponent: H is equal to ½, H is less than ½, and H is greater than ½ and less than 1. When the Hurst Exponent is exactly equal to ½, it is indicative of a random walk, unpredictable Brownian motion with a normal distribution . For H less than ½, there is high (white) noise and high fractal dimension meaning there is a high level of complexity in the system’s values. Finally, for H is between ½ and 1, we get that there is less overlapping noise and a smaller, more manageable, fractal dimension. This is indicating a high level of persistence in the given data, leading to long-memory cycles. Ultimately, the Hurst Exponent is a measure of overall persistence in the system.

Another exponent, the Maximal Lyapunov Exponent (MLE), has a strong correlation to the Hurst Exponent and is a measure of sensitivity to initial conditions. The MLE can be examined by running the model outcome with small changes in the input, and then measuring the divergence of the output. This process is relatively simple for lower dimensional models but becomes complicated as the number of variables increases. By taking the inverse of the Lyapunov exponent, 1/MLE, we see a measure of the model’s predictability. The larger the MLE, the faster the loss of predictive “power.”

Fractal time series are complex systems, but they can be used to find good approximations of chaotic processes because the two have such similar properties. For Fractal fluctuations, we use the fat-tailed probability distribution because the normal distribution needs to have a fixed mean and is not useful for quantifying self-similar data sets. With the fat-tailed probability distribution, the variance is representative of local irregularity characterized by the fractal dimension (D), while the mean is representative of global persistence characterized by the Hurst Exponent (H). The fat tail accounts for the probability of extreme events occurring in the natural and social worlds.

Chaos Modeling Using Algorithm.

Due to the complicated nature of modeling chaos using statistics, scientists look to computers to solve these types of problems. Artificial intelligence and machine learning have proven to be incredibly successful in modeling chaotic structures and ultimately in making predictions about these systems.

The purpose of machine learning is to generalize. The machine can take in an inordinate amount of data, find laws within the data and then predict change based on the hidden laws that it finds. Artificial Intelligence has been created in different forms: Rules Based, Supervised Learning, Unsupervised Learning, and Deep Learning.

In the rules based approach, man creates the rules and the machine follows them to get a result, but this is time-consuming and not very accurate. Supervised learning is example-based learning, with the examples being representative of the entire data set while unsupervised learning uses clustering to find the hidden patterns within the data. Deep learning machines are able to model high-level abstractions in the data by using multiple processing layers with complex structures. These machines can automatically determine which data points to consider and then find the relationship between them on its own, with no human involvement. One step beyond this is “Ultra Deep Learning” which combines all types of learning and is able to not only derive the rules but detect when the rules change.

Machine learning works by first providing a framework with mathematical and programming tools. Then, the data must be converted to more-or-less stationary data without the cycles and trends, this reduces the uniqueness of each data point. The model can then be either parametric or nonparametric. A parametric model has a fixed number of parameters while in a nonparametric model the number of parameters increases with the amount of training data. Next, create examples for the machine to learn from, this is an input and, in some methods, an output.

An algorithm should be chosen based on factors such as the desired task, time available and the precision that is required to achieve relevant results. Local search algorithms use methods such as determining steepest decent, best-first criterion or stochastic search processes such as simulated annealing. Simulated annealing is done by making a random move to alter the state, then compare the new state to the previous state and determining whether to accept the new solution or reject it. This repeats until an acceptable answer is found. Global search algorithms use processes such as stochastic optimization, uphill searching and basin hopping to achieve desired results.

Genetic algorithms, a form of local search algorithms, have also been created by using techniques that parallel genetic processes. The algorithm improves the data, or gene pool, by utilizing combination, mutation, crossover and selection. In combination , the algorithm combines two or more solutions in the hope of producing a better solution. Mutation , just as in genetics, involves modifying a solution in random places to achieve a different result. Solutions can also be imported from a similar solution; this is called crossover . Ultimately, a selection is made using the principle of “survival of the fittest,” any suitable solution is selected and otherwise the process of manipulation continues.

The I Know First Predictive Algorithm.

Most financial time series exhibit classic chaotic behavior, so it is possible to make predictions about their future behavior using machine learning techniques. This artificial intelligence approach is in the root of the I Know First predictive algorithm.

I Know First’s genetic algorithm tracks current market data adding it to the database of historical time series data. Then, based on our database of 15 years of stock share prices, the algorithm is able to make predictions over six different time horizons. With each additional data input, the algorithm is able to learn from its successes and failures and then improve subsequent results.

The I Know First algorithm identifies waves in the stock market to forecast its trajectory. Every day the algorithm analyzes raw data to generate an updated forecast for each market. Each forecast includes 2 indicators: signal and predictability .

The signal represents the predicted movement and direction, be it an increase or decrease, for each particular asset; not a percentage or specific target price. The signal strength indicates how much the current price deviates from what the system considers an equilibrium or “fair” price.

The predictability is the historical correlation between the past algorithmic predictions and the actual market movement for each particular asset. The algorithm then averages the results of all the historical predictions, while giving more weight to more recent performances.

By using this predictive algorithm, I Know First’s 2018 portfolio outperformed the S&P 500 picks by an impressive 96.4% margin.

The overall return in the period January 7 th 2018 – January 1 st 2017 ranges between 77.3% and 20.1% while the S&P 500 increased by 12.5%.

استنتاج.

There are many systems in this world that we can predict due their chaotic nature, and we can benefit in many ways from our ability to do so. The stock market is just one example of these processes, with accurate predictions leading to financial gains. We make our predictions by first creating a model of the events in the system. We can do these using statistics or, to avoid the difficulty involved in this, using algorithms and artificial intelligence. I Know First has created an algorithm that is able to make accurate predictions of the stock market and has been able to use it to greatly increase the return on investments for their clients.

Stationary processes – A process with a fixed probability for each possible outcome (i. e. coin toss) Parameters – A numerical characteristic of a population Autocorrelation – Similarity between events as a function of the time lag between them Self-similarity – The property of an object that keeps the same shape regardless of scale Fractals – A natural phenomenon (or mathematical set) that has a repeating pattern at every scale Linear relationship – The relationship between two variables with direct proportionality (the graphical representation of this relationship is a straight line) Logarithms – The inverse of the exponential function Normal Distribution – The distribution of statistical probabilities for some scenario (more commonly known by its ‘bell curve’ representation) Fractal Dimension – The ratio comparing the detail in a fractal pattern with the scale at which it is measured Mean – The central tendency of the probability distribution (i. e. expected value) Variance – The measure of how far each number in the set is from the mean Artificial Intelligence – Intelligent behavior exhibited by machines or software Machine Learning – A subfield of computer science that explores the construction of algorithms that can learn from data and then make predictions on the data Algorithm – A procedure or formula designed for solving a problem.

الوظائف ذات الصلة.

Get Today’s Stock Forecast.

We are Seeking Alpha Gold Certified.

For Quality Articles & Accurate Predictions.

Official Talk Market Contributor.

We Are A FinTech Awards Finalist.

About The Service.

Start Algorithmic Trading Today!

الذهب & # 038؛ Commodity Forecasts.

Currency Forecasts.

Subscribe To The I Know First Newsletter.

المشاركات الاخيرة.

الاقسام.

52 Week High Stocks (112) 52 Week Low Stocks (75) Aggressive Stocks Forecast (790) Algorithmic Articles (766) Algorithmic Performance (637) Apple Stock Forecasts (44) Australian Stocks (3) Automotive Stock Forecast (19) Bank Stock Forecast (141) Basic Industry (1) Basic Industry Forecast (163) Biotech Stocks Forecast (352) Bitcoin (2) Bovespa (51) Brazil Stock Forecast (180) Canadian Stock Forecast (30) Chemicals Stocks (14) Chinese Stock Forecast (51) Commodities Forecast (3) Computer Industry (90) Conservative Stock Forecast (100) Consumer Stocks (9) Currency forecast (269) Dividend Stocks Forecast (261) Energy Stocks Forecast (338) ETF's Forecast (114) European Stock Forecast (160) French Stock Forecast (7) Fundamental (478) Futures (1) German Stock Forecast (10) Gold & Commodity Forecast (415) Healthcare (88) Healthcare Stocks (3) Hedge Fund Stocks (73) High Volume Stocks (5) Home Builders (6) Hong Kong Stock Forecast (27) I Know First on TV (8) I Know First Presentations (25) I Know First Return (4) I Know First Review (146) I Know First Weekly Update (2) In The News (101) Indices Forecast (151) Insider Trades (82) Insurance Companies Forecast (16) Interest Rates Forecast (49) International Stocks (62) Investment Tips (32) Israeli Stocks (76) Japan Stock Forecast (9) Low Price High Volume Stocks (34) Main Four (1) Medicine Stocks (55) Mega Cap Forecast (61) Microsoft Stock Forecast (2) MLP Stocks (32) Monthly Report (2) Oil Forecast (14) Options (84) Pharma Stocks Forecast (108) Premium (466) Press Releases (93) Quick Win By The Algorithm (26) Real Estate Stock Forecast (5) Russian Stock Forecast (7) S&P 100 Stocks (13) S&P500 Companies (75) Services (2) Small Cap Forecast (501) South African Stocks (2) Stock Charts (188) Stock Forecast & . S&P500 Forecast (1,193) Stock Forecast & S&P500 Forecast (1) Stocks Under $10 (238) Stocks Under $20 (37) Stocks Under $5 (171) Stocks Under $50 (25) Tech Giants Stocks Forecast (22) Tech Stocks Forecast (591) Tech Stocks Forecast (2) Top Stocks (1) Trading Strategies (21) Transportation Stocks (121) UK Stock Forecast (5) US Sector Indices Forecast (3) Video Tutorial (5) Videos (21) Volatility Forecast (53) Warren Buffett Portfolio (89)

I Know First-Daily Market Forecast, does not provide personal investment or financial advice to individuals, or act as personal financial, legal, or institutional investment advisors, or individually advocate the purchase or sale of any security or investment or the use of any particular financial strategy. All investing, stock forecasts and investment strategies include the risk of loss for some or even all of your capital. Before pursuing any financial strategies discussed on this website, you should always consult with a licensed financial advisor.