Los sistemas de intercambio de codificación sistemas comerciales son simplemente un conjunto de reglas que los comerciantes utilizan para determinar sus entradas y salidas de una posición. Desarrollo y uso de sistemas de comercio puede ayudar a los operadores a alcanzar retornos consistentes al tiempo que limita el riesgo. En una situación ideal, los comerciantes deben sentirse como robots, ejecutando operaciones de forma sistemática y sin emoción. Por lo tanto, tal vez usted ha preguntado: ¿Cuál es para detener un robot de comercio de mi sistema La respuesta: Nada Este tutorial le dará a conocer las herramientas y técnicas que se pueden utilizar para crear su propio sistema de comercio automatizado. Los sistemas de intercambio, ¿Los automatizado creado sistemas de comercio automatizado se crean mediante la conversión de las reglas de sistemas comerciales en un código que el ordenador puede entender. Su computadora, entonces se ejecuta esas normas a través de su software de comercio, que se ve para los comercios que se adhieren a sus normas. Por último, las operaciones se colocan automáticamente con su corredor. Este tutorial se centrará en las partes segunda y tercera parte de este proceso, donde las reglas se convierten en un código que su software de comercio puede entender y utilizar. Lo Trading Automatizado software es compatible con los sistemas de comercio hay muchos programas comerciales que soporte automatizado sistemas de comercio. Algunos se generará automáticamente y colocar operaciones con su corredor. Otros encontrarán automáticamente las operaciones que se ajusten a sus criterios, pero requieren que usted pone las órdenes con su agente manualmente. Por otra parte, los programas de comercio totalmente automáticas a menudo requieren el uso de agentes de valores específicos que soportan estas características también puede tener que completar un formulario de autorización adicional. Ventajas y desventajas de los sistemas de comercio automatizado tienen varias ventajas, pero también tienen sus desventajas. Después de todo, si alguien tenía un sistema de comercio que realiza automáticamente el dinero todo el tiempo, él o ella podría literalmente poseer un dinero que hace Ventajas de la máquina: Un sistema automatizado lleva la emoción y ocupado en el trabajo fuera de la negociación, que le permite centrarse en la mejora su estrategia de manejo de dinero y normas. 13 Una vez que un sistema rentable se desarrolla, no requiere ningún trabajo de su parte hasta que se rompe, o las condiciones del mercado exige un cambio. Desventajas: Si el sistema no está correctamente codificado y probado, grandes pérdidas pueden ocurrir muy rápidamente. 13 A veces es imposible poner ciertas reglas en el código, lo que hace difícil el desarrollo de un sistema de comercio automatizado. En este tutorial vamos a aprender a planificar y diseñar un sistema de comercio automatizado, cómo traducir este diseño en código que el ordenador va a entender, cómo poner a prueba su plan para garantizar un rendimiento óptimo y, por último, cómo poner el sistema a utilizar. 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El objetivo de este enfoque es automatizar muchos de los pasos en el proceso tradicional de desarrollo de sistemas de comercio. software de generación automática de código para la construcción de sistemas de comercio se basa a menudo en la programación genética (GP), que pertenece a una clase de técnicas llamadas algoritmos evolutivos. Los algoritmos evolutivos y GP, en particular, han sido desarrollados por los investigadores de la inteligencia artificial en base a los conceptos biológicos de la reproducción y la evolución. Un algoritmo GP evoluciona una población de estrategias de negociación de una población inicial de los miembros generados aleatoriamente. Los miembros de la población compiten entre sí en función de su estado físico. Los miembros más aptos son seleccionados como padres para producir un nuevo miembro de la población, que sustituye a un miembro (menos aptos) más débil. Dos padres se combinan utilizando una técnica llamada de cruce, que imita cruce genético en la reproducción biológica. En crossover, parte de un genoma padres se combina con parte del genoma otros padres para producir el genoma niño. Para la generación de sistema de comercio, los genomas pueden representar diferentes elementos de la estrategia de negociación, que incluyen diversos indicadores técnicos, como las medias móviles, procesos estocásticos, y así sucesivamente diferentes tipos de órdenes de entrada y de salida y las condiciones lógicas para entrar y salir del mercado. Otros miembros de la población se producen a través de la mutación, es la que se selecciona uno de los miembros de la población a modificar cambiando al azar partes de su genoma. Por lo general, la mayoría (por ejemplo, 90) de los nuevos miembros de la población se produce a través de cruce, con los miembros restantes producidos a través de la mutación. A través de generaciones sucesivas de reproducción, el estado físico general de la población tiende a aumentar. La aptitud se basa en un conjunto de objetivos de desarrollo, que puede clasificar y calificar cada estrategia. Los ejemplos de las metas de despliegue incluyen diversas medidas de rendimiento, como el beneficio neto, reducción, el porcentaje de ganadores, el factor de ganancia, y así sucesivamente. Estos se pueden establecer como requisitos mínimos, como un factor de ganancia de al menos 2,0, o como objetivos para maximizar, como maximizar el beneficio neto. Si hay varias metas de despliegue, un promedio ponderado puede ser usado para formar la métrica fitness. El proceso se detiene después de algún número de generaciones o cuando la condición física deja de aumentar. La solución se toma generalmente como el miembro más fuerte de la población resultante, o la totalidad de la población podría ser ordenadas según la condición física y se guarda para su posterior revisión. Debido a que la programación genética es un tipo de optimización, el exceso de ajuste es una preocupación. Esto normalmente se abordó el uso de fuera de la muestra de prueba, en la que los datos no se utiliza para evaluar las estrategias durante la fase de construcción se utiliza para probar después. En esencia, cada estrategia candidato construido durante el proceso de construcción es una hipótesis que está bien apoyada o refutada por la evaluación y posterior apoyada o refutada por los resultados fuera de la muestra. Hay varias ventajas a la construcción de sistemas de comercio a través de la generación automática de código. El proceso de GP permite la síntesis de las estrategias que sólo recibieron un conjunto de alto nivel de los objetivos de rendimiento. El algoritmo se encarga del resto. Esto reduce la necesidad de un conocimiento detallado de los indicadores técnicos y los principios de diseño de la estrategia. Además, el proceso GP es imparcial. Mientras que la mayoría de los comerciantes han desarrollado sesgos favor o en contra indicadores específicos y / o de la lógica comercial, GP es guiado solamente por lo que funciona. Por otra parte, mediante la incorporación de la semántica de reglas adecuadas de negociación, el proceso médico de cabecera puede ser diseñado para producir normas comerciales lógicamente correctas y el código libre de errores. En muchos casos, el proceso de GP produce resultados que no sólo son únicas, pero no evidente. Estas gemas ocultas sería casi imposible encontrar cualquier otra manera. Por último, mediante la automatización del proceso de construcción, el tiempo necesario para desarrollar una estrategia viable puede reducirse de semanas o meses en cuestión de minutos, en algunos casos, dependiendo de la longitud del archivo de datos de precios de insumos y otras configuraciones de la compilación. 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NO SE REALIZA LA REPRESENTACIÓN QUE CUALQUIER CUENTA O ES pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las indicadas. Ninguna representación está siendo hecha o la presunción de que el uso del sistema de comercio algorítmico generará ingresos o garantizar un beneficio. Existe un riesgo importante de pérdida asociada con el comercio de futuros y los fondos negociados intercambio comerciales. El comercio de futuros y el intercambio de comercio negocian fondos implican un riesgo importante de pérdida y no es adecuado para todo el mundo. Estos resultados se basan en los resultados de rendimiento simulados o hipotéticas que tienen ciertas limitaciones inherentes. A diferencia de los resultados que se muestran en un registro de rendimiento real, estos resultados no representan operaciones reales. Además, debido a que estos oficios en realidad no han sido ejecutados, estos resultados pueden tener bajo-o sobre-compensado por el impacto, si lo hay, de ciertos factores del mercado, tales como la falta de liquidez. programas de simulación de operaciones o hipotéticas en general también están sujetos al hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. Ninguna representación se está haciendo que cualquier cuenta o pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las que se muestran. La información en este sitio web ha sido elaborado sin tener en cuenta ningún objetivo particular, los inversores de inversión, situación financiera y las necesidades y asesora a más suscriptores a no actuar sobre cualquier información sin obtener asesoramiento específico de sus asesores financieros no confiar en la información de la página web como la base primaria por sus decisiones de inversión y tener en cuenta su propio perfil de riesgo, tolerancia al riesgo, y sus propias pérdidas de la parada. - Powered by WordPress Theme Building Enfold sistemas de comercio automáticamente utilizando Creado Código (Código de Auto Generación) El pasado 10 de enero de Actualización de 2014 A medida que más y más comerciantes se han trasladado a la negociación automatizada, el interés en las estrategias comerciales sistemáticas se ha incrementado. Mientras que algunos comerciantes a desarrollar sus propias estrategias de operación, la curva de aprendizaje requerida para desarrollar e implementar un sistema de comercio es un impedimento para muchos comerciantes. Una solución recientemente desarrollado para este problema es el uso de algoritmos informáticos para generar automáticamente el código del sistema de comercio. El objetivo de este enfoque es automatizar muchos de los pasos en el proceso tradicional de desarrollo de sistemas de comercio. software de generación automática de código para la construcción de sistemas de comercio se basa a menudo en la programación genética (GP), que pertenece a una clase de técnicas llamadas algoritmos evolutivos. Los algoritmos evolutivos y GP, en particular, han sido desarrollados por los investigadores de la inteligencia artificial en base a los conceptos biológicos de la reproducción y la evolución. Un algoritmo GP evoluciona una población de estrategias de negociación de una población inicial de los miembros generados aleatoriamente. Los miembros de la población compiten entre sí en función de su estado físico. Los miembros más aptos son seleccionados como padres para producir un nuevo miembro de la población, que sustituye a un miembro (menos aptos) más débil. Dos padres se combinan utilizando una técnica llamada de cruce, que imita cruce genético en la reproducción biológica. En crossover, parte de un genoma padres se combina con parte del genoma otros padres para producir el genoma niño. Para la generación de sistema de comercio, los genomas pueden representar diferentes elementos de la estrategia de negociación, que incluyen diversos indicadores técnicos, como las medias móviles, procesos estocásticos, y así sucesivamente diferentes tipos de órdenes de entrada y de salida y las condiciones lógicas para entrar y salir del mercado. Otros miembros de la población se producen a través de la mutación, es la que se selecciona uno de los miembros de la población a modificar cambiando al azar partes de su genoma. Por lo general, la mayoría (por ejemplo, 90) de los nuevos miembros de la población se produce a través de cruce, con los miembros restantes producidos a través de la mutación. A través de generaciones sucesivas de reproducción, el estado físico general de la población tiende a aumentar. La aptitud se basa en un conjunto de objetivos de desarrollo, que puede clasificar y calificar cada estrategia. Los ejemplos de las metas de despliegue incluyen diversas medidas de rendimiento, como el beneficio neto, reducción, el porcentaje de ganadores, el factor de ganancia, y así sucesivamente. Estos se pueden establecer como requisitos mínimos, como un factor de ganancia de al menos 2,0, o como objetivos para maximizar, como maximizar el beneficio neto. 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