Forex machin

O potencial de ganhar dinheiro com Forex é muito bom, e você pode realmente se tornar seu próprio patrão quando você começar a negociar em Forex. Mas o problema que está aqui é que o Forex é o jogo de números, previsões adequadas e puro conhecimento sobre o conhecimento sobre como o mercado funciona, que é algo que a maioria das pessoas não conseguem entender corretamente. O resultado é inevitável. As pessoas não ganham nada, mas moedas de um centavo, o que não vale o esforço que colocar pol Para eliminar este problema, Nicola Delic traz para você a máquina de comercialização científica que garante o seu sucesso em Forex. Scientific Trading Machine introdução Scientific Trading Machine é um programa que ajuda os comerciantes de Forex (iniciantes, bem como profissionais) para encontrar e aproveitar as melhores oportunidades para eles. Se você não está fazendo bem em Forex, em seguida, este programa pode ajudá-lo a colocar todas as probabilidades em seu favor. Quando você começa este programa, você é fornecido com um curso que tende a fazer você entender o mercado de moeda. Primeiro de tudo, o conceito de negociação Forex é explicado a você de uma forma eficaz e simples através de um vídeo. Em seguida, você pode continuar com as outras lições de vídeo que irá mostrar-lhe todos os passos e estratégias que você precisa seguir para obter sucesso no Forex Trading. As lições são o núcleo do produto em que os usuários são habilitados a aprender o procedimento e táticas por conta própria. Todos os conceitos são explicados claramente usando a língua simples que mesmo os recém-chegados começarão uma idéia apropriada sobre o mercado de moeda corrente. O programa explica eficazmente que como você pode mover-se sobre com as moedas correntes e pode adicionar a sua renda. Como dito acima que este sistema é desenvolvido por Nicola Delic e ele incluiu indicadores neste programa depois de testar centenas de indicadores. Assim, você pode confiar neste sistema, sem qualquer dúvida. Estes indicadores são organizados em uma maneira perfeita para guiá-lo sobre o processo completo como pares que você deve incluir em seu comércio e que pontos de saída permitirá que você faça grandes lucros. Se você quer ganhar dinheiro rápido, então este programa vai certamente ajudá-lo. A única maneira consistentemente de ganhar dinheiro na negociação forex é ter um sistema de negociação e cumpri-lo. Scientific Trading Machine garante que você faça isso com um sistema que foi desenvolvido e testado por um comerciante experiente. Tudo que você tem a fazer é configurá-lo e você pode começar a espera de seus lucros para entrar pol O sistema usa tendência de negociação como base para tomar decisões comerciais. Identifica as tendências de preços e as utiliza para identificar oportunidades de negociação. Naturalmente, não é direito 100 do tempo, mas você fará comércios ganhando mais frequentemente do que perdendo uns, assegurando-se de que você fará um lucro líquido de seu negociar sobre o tempo. Ele é projetado para ser usado por comerciantes de todos os níveis de habilidade, mesmo aqueles que estão apenas começando e não têm experiência no mercado. Assim, ele vem com documentação substancial que descreve como usar o sistema passo-a-passo. E se você ainda tiver problemas, o suporte ao cliente está prontamente disponível para responder às suas perguntas. Depois de instalar o software e executá-lo, você pode abrir uma conta de negociação ao vivo com seu corretor de forex e começar a negociar e começar a ver os lucros. Na verdade, você pode ganhar mais de 80 dos seus negócios, que é uma percentagem impressionante para qualquer sistema. Este sistema fornece-lhe apenas os sinais que têm o maior potencial para obter lucros. Assim, você não vai perder tempo comercial com sinais que só podem fazer um pequeno lucro ou pior, ser um sinal falso, o que significa que as chances de que você faria um lucro consistente são aumentadas. No mínimo, você pode fazer pelo menos 1.000 por mês de negociação em seu tempo livre. No entanto, não é um esquema de obter-rico-rápido. Qualquer um que diz que você pode se tornar um milionário durante a noite usando seu sistema é uma fraude. O objetivo da Scientific Trading Machine é garantir que você faça lucros mais regularmente ao longo do tempo. Mas, claro, não é impossível que você vai desfrutar de um grande comércio que vai net você um monte de dinheiro, dependendo de quanto risco você está disposto a aceitar. Existem muitos sistemas por aí que pretendem ajudá-lo a ganhar dinheiro com o forex e às vezes é difícil determinar quais os que você deve se inscrever. Mas Scientific Trading Machine é um dos mais promissores. Ele é projetado para ser fácil de usar e, mais importante, ajudá-lo a tornar-se mais consistente em sua negociação. Assim, a longo prazo, você fará mais ganhar do que perder negócios, garantindo que você é consistentemente rentável e ajudando você a fazer uma renda confiável de negociação nos mercados. Na verdade, há mesmo a possibilidade de que você poderia eventualmente fazer forex trading seu dia de trabalho. Não desperdice um momento e agarre a oferta assim que abrir Ao contrário de a maioria de outros programas de treinamento de Forex, que são liberados ao mercado por entidades sem rosto, Delic tem sido um dispositivo elétrico confiado na comunidade de Forex para bem sobre uma década. Os comerciantes que perderam a sua formação anterior foram contando os dias até a sua próxima oportunidade de aprender com ele, e estamos felizes em informar que o momento chegou. Todo o sistema Forex Libra Code é vendido via ClickBank apenas ClickBank é o mundo mais reputado varejista on-line para produtos digitais e muito mais. Tem padrões fortes de qualidade e privacidade do cliente. Você pode usar seu VISA, MasterCard, Discover, Paypal ou American Express para fazer uma compra. Sua compra pode ser totalmente reembolsado no prazo de 60 dias da encomenda. Portanto, não há nada para você perder se Scientific Trading Machine não atende aos seus padrões. Pronto para começar Se SIM Clique abaixo para Orderforex-trading-machine (Avi Frister) Revisão Eu gosto de sistemas Avis porque eles são simples, mas conceitualmente sólida e objetiva, sem adivinhar trabalho. IF X ocorre então fazer Y. IF NOT, em seguida, Z. Eles são baseados apenas na configuração de preços no gráfico, nenhuma interpretação de indicador necessário. Nem sequer as médias móveis (embora você pode querer usá-los se você só quer levar os comércios na direção da tendência predominante para adicionar uma camada adicional de redução de risco). Eu gerenciar mais de 500.000 em minhas próprias contas em ações, fundos mútuos, ETFs, forex e futuros e independentemente do prazo, quase todos os sistemas que eu uso são baseados em configurações de preços. Acredito que o sistema intradiário de Avis Forex Runner é seu melhor. Inicialmente, a recompensa ao risco 2 a 1. Se, no entanto, o comércio se move apenas 10 pips em seu favor, a recompensa ao risco torna-se 4 a 1 após a aplicação dos parâmetros de gestão de risco da Avis. Conseqüentemente um resultado 50/50 da moeda-aleta de ser rentável somente 50 do tempo engrena recompensas enormes dadas bastante comércios. Quando você está constantemente arriscando 1 para ganhar 2 ou 4, você não pode ajudar, mas ter sucesso se você seguir religiosamente as regras e risco 1 a 2 do tamanho de sua conta em cada comércio. Simplicidade é a forma mais alta de sofisticação. Uma pessoa de 12 anos poderia trocar esse sistema. Forex Runner não é o único sistema de forex que eu uso, mas é um dos meus favoritos por causa de sua simplicidade, facilidade de aplicação, solidez conceitual e saudável recompensa ao risco. Inferno, você tem 56 dias para experimentá-lo. Isnt que mais do que tempo suficiente para decidir se lhe convier ou nãoMachine Aprendizagem com algoTraderJo Registrado em Dez 2017 Status: Membro 383 Posts Olá companheiro comerciantes, Estou iniciando esta discussão na esperança de compartilhar com você alguns dos meus desenvolvimentos no campo da aprendizagem de máquina. Embora eu não possa compartilhar com você sistemas exatos ou implementações de codificação (não espere obter alguma coisa para quotplug-and-playquot e ficar rico a partir deste segmento) vou compartilhar com você idéias, resultados da minha experiência e possivelmente outros aspectos do meu trabalho. Estou começando este tópico na esperança de que possamos compartilhar idéias e ajudar uns aos outros a melhorar nossas implementações. Vou começar com algumas estratégias de aprendizagem simples máquina e, em seguida, entrar em coisas mais complexas como o tempo passa. Espero que você aprecie o passeio Juntado Dec 2017 Status: Member 383 Posts Quero começar por dizer algumas coisas básicas. Lamento se a estrutura de meus postos deixa muito a desejar, eu não tenho nenhum fórum postagem experiência, mas espero obter alguns com o tempo. Na aprendizagem da máquina o que queremos fazer é simplesmente gerar uma previsão que é útil para o nosso comércio. Para fazer essa predição, geramos um modelo estatístico usando um conjunto de exemplos (saídas conhecidas e algumas entradas que as coisas têm poder preditivo para prever essas saídas), então fazemos uma previsão de uma saída desconhecida (nossos dados recentes) usando o modelo que criamos com Os exemplos. Para resumir é um processo quotsimplequot onde nós fazemos o seguinte: Selecione o que nós queremos predizer (este será nosso alvo) Selecionar algumas variáveis ​​de entrada que nós pensamos pode prever nossos alvos Construir um jogo dos exemplos usando dados passados Com nossas entradas e nossas metas Crie um modelo usando esses exemplos. Um modelo é simplesmente um mecanismo matemático que relaciona as entradas / metas Fazer uma previsão do alvo usando os últimos inputs conhecidos Comércio usando esta informação Eu quero dizer desde o início que é muito importante evitar fazer o que muitos trabalhos acadêmicos sobre a aprendizagem de máquina Do, que é tentar construir um modelo com matrizes muito grandes de exemplos e, em seguida, tentar fazer uma previsão de longo prazo em um conjunto quotout-of-samplequot. Construir um modelo com 10 anos de dados e testá-lo nos dois últimos é não-senso, sujeito a muitos tipos de preconceitos estatísticos que discutiremos mais adiante. Em geral, você verá que os modelos de aprendizagem de máquina que eu construo são treinados em cada barra (ou cada vez que eu preciso tomar uma decisão) usando uma janela móvel de dados para a construção de exemplos (apenas exemplos recentes são considerados relevantes). Claro, essa abordagem não é estranha a alguns tipos de preconceitos estatísticos, mas removemos o quotelefante na sala quando usamos a ampla abordagem de amostra da maioria dos trabalhos acadêmicos (o que, sem surpresa, muitas vezes leva a abordagens que não são Realmente útil para o comércio). Há principalmente três coisas a se preocupar com quando construir um modelo de aprendizagem de máquina: O que prever (o que o alvo) O que prever com (que insumos) Como relacionar o alvo e entradas (que modelo) A maioria do que vou estar mencionando Neste tópico irá focar em responder a estas perguntas, com exemplos reais. Se você quiser escrever quaisquer perguntas que você possa ter e vou tentar dar-lhe uma resposta ou simplesmente deixá-lo saber se vou responder isso mais tarde. Entrou em Dez 2017 Status: Member 383 Posts Vamos começar a trabalhar agora. Um verdadeiro exemplo prático usando a aprendizagem mecânica. Vamos supor que queremos construir um modelo muito simples usando um conjunto muito simples de entradas / alvos. Para esta experiência, estas são as respostas às perguntas: O que prever (o alvo) - gt A direção do próximo dia (otimista ou grosseiro) O que prever com (quais entradas) - gt A direção dos dois dias anteriores Como Para relacionar o alvo e as entradas (que modelo) - gt Um classificador linear de mapas Este modelo tentará prever a direcionalidade da próxima barra diária. Para construir nosso modelo, tomamos os últimos 200 exemplos (uma direção de dias como alvo e as direções anteriores de dois dias como entradas) e treinamos um classificador linear. Fazemos isso no início de cada bar diário. Se tivermos um exemplo em que dois dias de alta conduzem a um dia de baixa, os inputs seriam 1,1 eo alvo seria 0 (0bearish, 1bullish), usamos 200 destes exemplos para treinar o modelo em cada barra. Esperamos ser capazes de construir uma relação onde a direção de dois dias produz alguma probabilidade acima-aleatória para prever corretamente a direção dos dias. Usamos um stoploss igual a 50 dos 20 dias período médio True Range em cada comércio. Uma simulação desta técnica de 1988 a 2017 sobre o EUR / USD (dados antes de 1999 é DEM / USD) acima mostra que o modelo não tem geração de lucro estável. Na verdade, este modelo segue uma caminhada aleatória negativamente tendenciosa, o que faz com que ele perca dinheiro em função da propagação (3 pips no meu sim). Olhe para o desempenho aparentemente quotimpressive que nós temos em 1993-1995 e em 2003-2005, onde aparentemente nós poderíamos predizer com sucesso os próximos dias directionality usando um modelo linear simples e os resultados direcionais de dois dias passados. Este exemplo mostra várias coisas importantes. Por exemplo, que em curto prazo (que poderia ser um par de anos) você pode ser facilmente enganado por aleatoriedade --- você pode pensar que você tem algo que funciona que realmente não. Lembre-se de que o modelo é reconstruído em cada barra, usando os últimos 200 exemplos de entrada / destino. Que outras coisas você acha que pode aprender com este exemplo Post seus pensamentos Bem. Então você previu que os compradores ou vendedores iriam intervir Hmm, mas o que exatamente tem a ver com o preço subindo ou descendo 100 pips Preço pode reagir de várias maneiras - pode apenas tanque por algum tempo (enquanto todas as ordens de limite são preenchidos) E depois continuar avançando. Pode também retrace 5, 10, 50 ou mesmo 99 pips. Em todos esses casos você estava meio certo sobre compradores ou vendedores entrando, mas você deve entender que esta análise não tem muito a ver com o seu comércio indo de 90pip para 100pip. Sim, você está certo Esta é uma grande parte da razão pela qual estamos recebendo maus resultados ao usar o algoritmo de mapeamento linear. Porque a nossa rentabilidade está mal relacionada com a nossa previsão. Prever que os dias são bullish / bearish é de uso limitado se você não sabe quanto preço se moverá. Talvez suas previsões estejam corretas apenas nos dias que lhe dão 10 pips e você recebe todos os dias que têm 100 direcional pip totalmente errado. O que você consideraria um alvo melhor para um método de aprendizagem de máquina Sim, você está certo Esta é uma grande parte da razão pela qual estamos obtendo pobres resultados ao usar o algoritmo de mapeamento linear. Porque a nossa rentabilidade está mal relacionada com a nossa previsão. Prever que os dias são bullish / bearish é de uso limitado se você não sabe quanto preço se moverá. Talvez suas previsões estejam corretas apenas nos dias que lhe dão 10 pips e você recebe todos os dias que têm 100 direcional pip totalmente errado. O que você consideraria um melhor alvo para um método de aprendizagem de máquina Vamos dizer se você tem 100 pip TP e SL, eu gostaria de prever o que vem primeiro: TP ou SL Exemplo: TP veio primeiro 1 SL veio primeiro 0 (ou -1, No entanto você mapeá-lo)