MetaTrader Expert Advisor A rede de neurônios é uma das palavras-chave mais recentes na negociação. Parece legal e sofisticado. Muitas pessoas não parecem entender o que são as redes neurais. Neurônios no mundo real Nossos cérebros são fenomenalmente complicados. O que surpreende a maioria das pessoas, no entanto, é que o cérebro é mais ou menos uma enorme caixa de circuitos. Os neurônios são células que atuam como circuitos com fios elétricos, chamados axônios, que se esgotam e se conectam através do corpo humano. Todo movimento, percepção ou ação que você faz é a soma de todos os axônios que disparam impulsos elétricos. A mudança ocorre sempre que a freqüência de impulsos elétricos enviados pelo neurônio varia. Mais impulsos causam uma reação, uma redução provoca outra. As redes neurais tentam imitar processos do cérebro humano através da organização da informação nos neurônios. Ao contrário das células neuronais reais, um neurônio de rede só existe na máquina. É um peso de máquina que contém informações sobre o que está em estudo. Uma rede neural para um sistema comercial pode decidir estudar indicadores comuns como uma média móvel, o oscilador RSI e Stochastics. O valor médio móvel para a barra atual conta como seu próprio neurônio. O RSI é diferente, então ele é um neurônio separado. Se eu tiver dez indicadores na minha caixa de ferramentas, então eu tenho 10 neurônios na minha rede. Os computadores tradicionalmente resolvem problemas simples e lineares. Se você quer saber o resultado das operações matemáticas, como a raiz do cubo de 355, os computadores são perfeitos para a tarefa. Eles calculam rapidamente uma resposta precisa. Como nos cérebros humanos, as redes neurais formam sinapses com outros neurônios. Quando treinados, grupos de neurônios podem aprender a reconhecer padrões. É essa propriedade que torna as redes neurais tão úteis. Isso nos permite criar programas que seriam impossíveis com a computação tradicional. Criar um programa de software para reconhecer um rosto, por exemplo, seria extremamente difícil. É muito mais fácil treinar uma rede para reconhecer um rosto ao mostrar repetidamente os rostos da rede. O cérebro é um tema fascinante por direito próprio. Como uma aparência, minha esposa e eu estamos fazendo um curso de pesquisa em neurociência através de uma série de vídeos de The Great Courses. Se você tem algum interesse no assunto, eu recomendo Compreender o cérebro por Jeanette Norden. Abrange em detalhes como os neurônios se conectam à anatomia em todo o cérebro e todo o corpo. As redes neurais e as redes de negociação Forex Trading entraram em jogo quando a resposta não é tão precisa. Fugindo com este tema de blogs de negociação forex, não há uma resposta correta para o que faz o sistema de negociação perfeito. Um investidor de varejo típico pode dizer que o melhor sistema de negociação é aquele que ganha mais dinheiro. Outro pode dizer que o melhor sistema de negociação é aquele com o maior índice de Sharpe. Muitos querem algo no meio. O melhor problema do sistema comercial é ambíguo, o que o torna um candidato ideal para atacar com redes neurais. O designer delineia conjuntos de regras que, na opinião dos comerciantes, formam uma forma numérica de medir o melhor sistema. Os cérebros humanos acolhem cerca de 100 bilhões de neurônios. Apesar dos melhores esforços de muitos de nossos clientes, ainda tenho que conhecer alguém com 100 bilhões de indicadores de mercado à sua disposição. Uma maneira de amplificar o efeito dos neurônios em nossa caixa de ferramentas é criar camadas ocultas. Uma rede é composta por múltiplas camadas, cada uma composta por múltiplos neurônios. Cada neurônio está conectado a cada neurônio na próxima camada. Toda conexão traz seu próprio valor ponderado único. Um neurônio transmitirá seu valor multiplicando o valor do neurônio e pelo peso da conexão de saída. O neurônio no final da conexão de saída irá resumir todas as conexões recebidas e propagar esse resultado na próxima camada através de todas as suas conexões de saída. As imagens tornam a idéia muito mais intuitiva. A Figura 1 contém um pequeno exemplo. Os 2 e 3 à esquerda são as entradas para a rede. Essas entradas são multiplicadas pelo peso da conexão para a próxima camada. O 2 é multiplicado por 0,5 dando-nos 1 e 3 por 2 nos dando 6. A segunda camada contém um nó que resume os resultados da camada anterior, dando-nos 7. O próximo passo seria multiplicar 7 pelos pesos em As conexões de saída e passá-lo para a próxima camada. Figura 1: Um exemplo de uma rede neural que propaga resultados para a frente. O pequeno exemplo acima pode ser repetido e encadeado para formar uma rede maior. Abaixo, na Figura 2, temos um exemplo de uma rede maior. O exemplo de rede tem 3 entradas que estão conectadas a uma camada oculta. A camada oculta é então conectada a uma única saída. As camadas escondidas são para facilitar o treinamento. Quanto mais complexo o problema, mais camadas e nós precisam. Figura 2: Um exemplo de uma rede neural maior. A rede aprende atualizando os pesos de suas muitas conexões. Existem muitos algoritmos de software que são utilizados para realizar a aprendizagem em redes neurais. Eles se dividem em duas categorias, aprendizado supervisionado e aprendizado sem supervisão. A aprendizagem supervisionada é realizada com o usuário informando a rede se suas previsões estão corretas ou não. A rede então calcula seu erro e usa um dos algoritmos para corrigir o erro. Um exemplo disso é a propagação reversa, que calcula o erro de uma previsão de redes. A rede usa então um algoritmo rápido para atualizar cada um dos pesos de conexão com esse erro. A propagação reversa é uma das estratégias de treinamento mais comuns. O aprendizado não supervisionado usa algum tipo de algoritmo de aptidão ou pontuação em que a rede se classificará e tentará melhorar todas as tentativas subsequentes. Um exemplo de treinamento não supervisionado é o algoritmo genético. Este algoritmo cria uma população de redes neurais e usa um algoritmo de pontuação projetado pelo usuário para classificar a população. Depois disso, é a sobrevivência do mais apto. As redes mais bem sucedidas conseguem ficar e se reproduzir, e as classificações mais baixas são descartadas. As redes se reproduzem misturando e combinando pesos de conexão. As redes neurais podem auxiliar substancialmente os comerciantes de sistemas no seu projeto de algoritmo, explorando bilhões de combinações entre uma caixa de ferramentas relativamente pequena. Isso difere da otimização padrão, que envolve a conexão de números em vários indicadores procurando qualquer combinação que retorne mais dinheiro. O fato de que as redes podem considerar medidas múltiplas (saldo, Ratio Sharpe, etc.) para determinar o melhor sistema comercial ajuda a reduzir a probabilidade de enfatizar demais uma determinada medida. Um bom exemplo disso é o saldo da conta. Se um sistema pesa a entrega e a entrega entre o retorno líquido e o retorno ajustado ao risco, ele começa a afastar-se do crunching de números para descobrir os melhores números para usar e dirigir-se para a aprendizagem real e o reconhecimento de padrões. As redes neurais estão se mostrando muito úteis em uma ampla gama de aplicações, desde o reconhecimento facial até as previsões do mercado monetário. Eles são excelentes onde existem padrões que são difíceis de reconhecer. Essa capacidade torna as redes inestimáveis na resolução de problemas difíceis envolvendo múltiplas variáveis. SISTEMAS DE TRANSPORTE Criando um Sistema de Negociação Usando Redes Neurais O aprendizado de máquina tornou-se incrivelmente popular durante a última década com o advento de melhores algoritmos e poder computacional suficiente para enfrentar os problemas mais exigentes. Hoje, os algoritmos de aprendizagem de máquinas resolvem problemas em muitas áreas onde relacionamentos complexos entre variáveis são presentes e isso torna a aprendizagem de máquinas uma ferramenta potencialmente viável para a criação de estratégias de negociação. Mas como podemos criar um sistema de negociação usando este tipo de tecnologia. Neste artigo, vamos aprender a usar um algoritmo de aprendizado de máquina básica ndash chamado ndash de rede neural para criar um sistema de negociação simples no EURUSD. Todos os fragmentos de codificação são amostras retiradas da nossa estrutura de programação F4, disponível na Asirikuy. A biblioteca de código aberto Shark é usada para a criação e treinamento dos algoritmos de aprendizado da máquina. No entanto, as ideias gerais e as noções algorítmicas apresentadas neste artigo podem ser traduzidas para outras bibliotecas e linguagens de programação. O que é uma Rede Neural Uma rede neural é um tipo de algoritmo de aprendizagem de máquina. A rede neural clássica mais simples é composta por uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída, em que cada camada contém um número determinado de ldquoneuronsrdquo. Cada neurônio na camada de entrada recebe um valor, processa-o usando uma função e passa para um ou vários neurônios na camada oculta com um determinado conjunto de pesos, os neurônios repitam o processo e passam os valores para um ou vários neurônios de saída . Em essência, a rede neural possui alguns valores de entrada e entrega alguns valores de saída ao processar as entradas através da sua estrutura funcional. Os neurônios não são senão unidades de processamento funcionais que passam valores multiplicados por certos pesos a outras unidades. Fragmento de código 1. Função em C que cria 84 exemplos usando 2 retornos como entradas e as barras seguintes retornam como saída No entanto, uma rede neural não sabe como processar entradas desde o início, uma vez que não conhece os pesos que são dados a cada neurônio conexão de rede. É por isso que precisamos ldquotrainrdquo uma rede neural usando um determinado conjunto de entradas e valores de saída para que os pesos que definem as conexões entre os neurônios possam ser definidos corretamente. Em seguida, utilizamos uma rede neural treinada para prever os resultados em dados desconhecidos, que é onde podemos obter um benefício ao prever alguns resultados relacionados com dados de preços. Os gráficos NeuroShell Trader e NeuroShell Day Trader podem conter várias páginas de gráfico, cada uma das quais faz referência a Segurança diferente. As páginas de gráfico permitem que você visualize e comercialize seus sistemas de negociação em vários títulos ao mesmo tempo. Os indicadores, as estratégias de negociação e as previsões da rede neural adicionados ao gráfico são testados individualmente, otimizados e aplicados em todos os títulos ao mesmo tempo. Se você adicionar e remover as páginas do gráfico on-line, o NeuroShell Trader recuperará automaticamente e otimizará os títulos adicionados. Aplica rapidamente as previsões e os sistemas de negociação em toda a sua carteira de ações, moedas estrangeiras, etc. O software de negociação mais poderoso e fácil de usar disponível para negociação de divisas, ações, índices, futuros e mais Copyright copy 2015 Deixe seus sistemas aprender a sabedoria de Idade e experiência Ward Systems Group, Inc. ALGUNS DOS MUNDOS EMPRESAS FINANCEIRAS MAIS RESPECTIVAS CONFIAM A NOSSA TECNOLOGIA A interface de ponto e clique da NeuroShell Traders permite que você crie facilmente indicadores complexos de análise técnica, sistemas de negociação e previsões do mercado de rede neural sem codificação de qualquer tipo. Crie sistemas de negociação poderosos em MINUTOS, não horas ou dias. Não se deixe enganar pelos sistemas de negociação que ficam ótimos no papel, mas perdem dinheiro assim que você começar a comercializá-los. Use a otimização de negociação de papel do NeuroShell Traders, o teste de backtesting fora da amostra e a otimização de algoritmos genéticos walkforward para criar modelos automaticamente menos adequados para ajustar os dados passados em curva e confirmar a capacidade de um sistema em futuras negociações. 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