Amibroker เคลื่อนไหว เฉลี่ย ครอสโอเวอร์ ระบบ

ระบบการเคลื่อนที่แบบ Triple Movement โดย Dr. Winton Felt ระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ย 3 เท่าถูกใช้เพื่อสร้างสัญญาณการซื้อและขาย สัญญาณการซื้อมาในช่วงต้นของการพัฒนาแนวโน้มและสัญญาณการขายจะถูกสร้างขึ้นในช่วงต้นเมื่อแนวโน้มสิ้นสุดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามสามารถใช้ร่วมกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกสองค่าเพื่อยืนยันหรือปฏิเสธสัญญาณที่เกิดขึ้นได้ ซึ่งจะช่วยลดโอกาสที่นักลงทุนจะทำสัญญาณเท็จ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงใกล้เคียงกับแนวโน้มราคามากขึ้น เมื่อหุ้นเริ่มขาขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นจะเริ่มเพิ่มขึ้นเร็วกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว ตัวอย่างเช่นหากสต็อกลดลงตามปริมาณที่เท่ากันทุกวันเป็นเวลา 50 วันและเริ่มเพิ่มขึ้นในแต่ละวันเป็นเวลา 50 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันจะเริ่มเพิ่มขึ้นในวันที่สามหลังจากการเปลี่ยนแปลงในทิศทาง ค่าเฉลี่ย 10 วันจะเริ่มขึ้นในวันที่หกหลังจากการเปลี่ยนแปลงและค่าเฉลี่ย 20 วันจะเริ่มขึ้นในวันที่สิบเอ็ด ยิ่งมีแนวโน้มมากขึ้นก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะดำเนินการต่อไปได้นานขึ้นเท่านั้น การรอแนวโน้มในการเข้าสู่แนวโน้มอาจนานเกินไป การเข้าสู่ช่วงที่เร็วเกินไปอาจหมายถึงการเริ่มต้นผิดพลาดและต้องขายที่ขาดทุน ผู้ค้าได้แก้ปัญหานี้โดยรอค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามค่าเพื่อยืนยันแนวโน้มโดยจัดตำแหน่งในลักษณะใดวิธีหนึ่ง เพื่อแสดงให้เห็นถึงการใช้ latquoll ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วัน เมื่อเริ่มมีขาขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันจะเริ่มขึ้นก่อน ผู้ค้ามองว่าเรื่องนี้น่าสนใจ แต่ไม่มีความสำคัญอย่างยิ่ง ขณะที่แรงผลักดันขาขึ้นเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปจะค่อยๆตามมา การแจ้งเตือนการซื้อเกิดขึ้นเมื่อ 5 วันเหนือทั้ง 10 และ 20 นั่นคือราคาเฉลี่ยของหุ้นในช่วงห้าวันที่ผ่านมามีค่ามากกว่าค่าเฉลี่ยของทั้งสองช่วง 10 วันที่ผ่านมาและ 20 วันที่ผ่านมา แสดงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงในระยะสั้น สัญญาณการซื้อได้รับการยืนยันเมื่อ 10 วันจากนั้นข้ามไปเหนือ 20 วัน ราคาเฉลี่ย 10 วันของหุ้นมีความหมายมากกว่าราคาเฉลี่ย 5 วัน หากราคาเฉลี่ยในช่วง 10 วันที่ผ่านมาสูงกว่าราคาเฉลี่ยในช่วงยี่สิบวันที่ผ่านมาการเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมจะมีนัยสำคัญมากขึ้น ในทางตรงกันข้ามเมื่อแนวโน้มขาขึ้นเปลี่ยนแปลงไปตามแนวโน้มขาลงสิ่งแรกที่เกิดขึ้นคือการลดลง 5 วันที่ด้านล่างค่าเฉลี่ย 10 วันและ 20 วัน ถือเป็นการเตือนว่าสัญญาณการขายอาจจะมาถึง สัญญาณการขายที่ได้รับการยืนยันจะเกิดขึ้นเมื่อ 10 วันข้ามต่ำกว่า 20 วันซึ่งจะทำให้การจัดตำแหน่งสอดคล้องกันซึ่งค่าเฉลี่ย 5 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 10 วันและค่าเฉลี่ย 10 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 20 วัน ผู้ค้าที่มีความก้าวร้าวมากมักใช้ Crossover แจ้งเตือนเป็นสัญญาณขายที่เกิดขึ้นจริงเนื่องจากล็อคกำไรเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตามความเสี่ยงในการทำเช่นนี้ก็คือหุ้นนั้นอาจจะเป็นแค่การให้คะแนนลมหายใจก่อนที่จะดำเนินการต่อไป สัญญาณการขายที่ยืนยันแล้วอาจเกิดขึ้นได้ในราคาที่สูงขึ้นมาก ดังนั้นผู้ค้าส่วนใหญ่จึงพิจารณาว่าสัญญาณการขายจะเกิดขึ้นภายในระยะเวลา 10 วันข้างล่าง 20 วัน ขอแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นตัวกรองสำหรับเหตุการณ์ครอสโอเวอร์แต่ละครั้ง นั่นคือการจัดแนวสามารถใช้เป็นเครื่องมือในการลด whipsaws สำหรับสัญญาณซื้อการจัดตำแหน่งที่เหมาะสมคือค่าเฉลี่ย 5 วันที่จะสูงกว่า 10 วันและสำหรับ 10 วันจะเกินกว่า 20 วัน สำหรับสัญญาณการขาย 5 วันจะต่ำกว่า 10 วันและ 10 วันต่ำกว่า 20 วัน หากวันที่ 10 วันเพิ่งได้รับสัญญาณการซื้อโดยการข้ามเหนือค่าเฉลี่ย 20 วันผู้ค้าอาจงดเว้นการซื้อหากวันที่ 5 วันลดลงหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 10 วัน การซื้อจะทำเฉพาะในกรณีที่ 5 วันทำการกลับขึ้นหรือสูงกว่าค่าเฉลี่ย 10 วันในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันยังคงสูงกว่าค่าเฉลี่ย 20 วัน หากค่าเฉลี่ยระยะเวลา 10 วันให้สัญญาณการขายโดยการข้ามต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 20 วันผู้ประกอบการอาจยกเลิกการขายหากค่าเฉลี่ย 5 วันที่มีการเปิดและขณะนี้เพิ่มขึ้นหรือถ้าตอนนี้สูงกว่าค่าเฉลี่ย 10 วัน กว่าด้านล่าง การขายจะทำเฉพาะในกรณีที่ 5 วันดำเนินการต่อการลดลงหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 10 วันในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันยังต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 20 วัน ผู้ค้าสต็อกสินค้าของเราได้เรียนรู้จากประสบการณ์ที่ใช้ค่าเฉลี่ย 5 วันในลักษณะนี้อย่างมากสามารถลด whipsaws (การซื้อและขายที่ไม่จำเป็นและไม่จำเป็น) เหตุผลที่การจัดตำแหน่งเหล่านี้มีความสำคัญเนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงมีความไวต่อการพัฒนาแนวโน้มการซื้อขายในราคาหุ้นสต๊อกครอส หากแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่บ่งชี้โดยการครอสโอเวอร์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญของคุณกำลังพัฒนาคุณควรรอให้มีแนวโน้มลดลงก่อนที่จะดำเนินการ นักลงทุนและผู้ค้าอาจฉลาดในการรวมตัวบ่งชี้อื่นเข้าสู่การตัดสินใจของตนเอง เพื่อเพิ่มความเชื่อถือได้ของสัญญาณที่กำหนดโดยระบบที่กล่าวไว้ข้างต้นอาจเป็นการฉลาดที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเป็นบริบทและข้อมูลอ้างอิง เวลาที่ดีที่สุดและมีกำไรมากที่สุดในการซื้อหุ้นคือช่วงต้นของแนวโน้มใหม่ สัญญาณการซื้อต่อมามีความเสี่ยงมากขึ้นที่หุ้นจะลดลงในระยะสั้น (เพราะหุ้นไม่มีการขึ้นไปตลอดกาล) ดังนั้นหากค่าเฉลี่ยในช่วง 50 วันลดลงอย่างมีนัยสำคัญและขณะนี้กำลังปรับระดับหรือเริ่มมีการปรับตัวสูงขึ้นสัญญาณการซื้อโดยใช้วิธีไขว้ไขว้ที่ระบุไว้ข้างต้นมีโอกาสที่จะประสบความสำเร็จมากกว่าถ้าค่าเฉลี่ย 50 วันได้รับ เพิ่มขึ้นเป็นเวลานานหรือเป็นจุดเริ่มต้นเพื่อลดระดับหรือลดลงหลังจากที่ล่วงหน้าเป็นเวลานาน กล่าวอีกนัยหนึ่งค่าเฉลี่ยในระยะปานกลางในระยะเวลา 50 วันสามารถใช้เพื่อยืนยันและยกนิ้วให้สัญญาณที่กำหนดโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง โดยทั่วไป itrsquos ดีกว่าเพื่อหลีกเลี่ยงการซื้อหุ้นถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 50 วันลดลง ผู้ค้าระยะสั้นอาจมีข้อยกเว้นสำหรับนโยบายทั่วไปนี้เพื่อหาผลกำไรจากการปรับตัวลงสู่ค่าเฉลี่ยที่ลดลง 50 วันจากสภาพที่ขายได้มาก เมื่อสต็อกไม่ได้มีแนวโน้ม (เมื่อ itrsquos ไปด้านข้าง) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะรวมกันและซ้ำ ๆ crisscross กันและกัน ที่นี่ไขว้ที่เกิดขึ้นจริงกลายเป็นไร้ค่าเป็นสัญญาณซื้อหรือขาย อย่างไรก็ตามเงื่อนไขนี้หมายถึงการรวมหรือการแจกจ่าย ดังนั้นผู้ค้าอาจมองครั้งนี้เป็นรากฐานสำหรับจุดเข้าออกที่ดีขึ้นอยู่กับข้อสรุปของพวกเขาเกี่ยวกับสิ่งที่สต็อกน่าจะทำต่อไปหรือพฤติกรรมการฝ่าวงล้อมเฉพาะ การกำหนดค่าแผนภูมิต่างๆ (รูปสามเหลี่ยมที่เพิ่มขึ้นธงและอื่น ๆ ) สามารถให้เบาะแสเกี่ยวกับพฤติกรรมที่น่าจะเป็นของสต็อครี่สโตนได้เมื่อเริ่มเคลื่อนย้ายอีกครั้ง ผู้อ่านยังสามารถรับคำแนะนำเกี่ยวกับความชอบของ stockrsquos โดยการสังเกตว่าปริมาณเพิ่มขึ้นหรือลดลงเมื่อราคา Stockrsquos เพิ่มขึ้นหรือลดลง ตัวอย่างเช่นถ้าปริมาณเพิ่มขึ้นในวันที่ลดลงและลดลงในวันขึ้นสต็อกจะประกาศความมุ่งมั่นที่จะไปลงและอื่น ๆ ปริมาณให้เบาะแสเกี่ยวกับทิศทางการเคลื่อนไหวของหุ้นที่มีการจ่ายเงิน ในที่สุดผู้ประกอบการค้าก็สามารถรอหุ้นที่จะ quotshow handquot โดยการทำลายผ่านการสนับสนุนในข้อเสียหรือผ่านความต้านทานค่าใช้จ่ายใน upside ในทั้งสองกรณีการย้ายไม่น่าเชื่อถือมากนักหากไม่มีปริมาณเพิ่มขึ้นอย่างมาก ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้และดูรายการบทแนะนำเกี่ยวกับสาขาต่างๆสำหรับนักลงทุนและผู้ค้า สำเนาลิขสิทธิ์ 2008 - 2016 โดย StockDisciplines aka สต็อกวินัย, LLC ดร. วินสตันรู้สึกหลากหลาย tutorials ฟรี, การแจ้งเตือนหุ้นและผลสแกนเนอร์ที่ Stockdisciplines มีหน้าทบทวนตลาดที่ stockdisciplinesmarket-review มีข้อมูลและภาพประกอบเกี่ยวกับ pre-surge quotsetupsquot ที่ Stockdisciplinesstock - การแจ้งเตือนและข้อมูลและวิดีโอเกี่ยวกับความเสียหายที่เกิดจากความผันผวนที่เกิดขึ้นจากการสูญเสียการถือหุ้นการบอกกล่าวถึงผู้ดูแลเว็บหากคุณต้องการเผยแพร่บทความนี้ในบล็อกหรือเว็บไซต์ของคุณคุณสามารถทำได้เฉพาะเมื่อคุณปฏิบัติตามข้อกำหนดในการให้บริการของผู้เผยแพร่โฆษณาเท่านั้น และข้อตกลง เมื่อเผยแพร่บทความนี้คุณยอมรับที่จะปฏิบัติตามและผูกพันตามข้อกำหนดในการให้บริการและข้อตกลงของผู้เผยแพร่โฆษณาของเรา คุณสามารถอ่านข้อกำหนดในการให้บริการและข้อตกลงของผู้เผยแพร่โฆษณาได้โดยคลิกที่ลิงค์ quotTermsquot สีน้ำเงินต่อไปนี้ ข้อตกลงหน้าเว็บทั้งหมดในเว็บไซต์นี้ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ Copyright copy 2008 - 2016 by StockDisciplines ส่วนใดของเอกสารนี้ไม่สามารถทำซ้ำหรือเผยแพร่ในรูปแบบใด ๆ ด้วยวิธีการใด ๆ - StockDisciplines 1590 อดัมส์อเวนิว 4400 คอสตาเมซา 92628 แคลิฟอร์เนียสหรัฐอเมริกา การซื้อขายและการลงทุนในตลาดหลักทรัพยมีความเสี่ยงตอการสูญเสีย เว็บไซต์นี้ไม่แนะนำให้บุคคลใดซื้อหรือขายหลักทรัพย์ใด ๆ ไม่แนะนำคำแนะนำการลงทุนของแต่ละบุคคล และไม่มีอะไรในที่นี้ควรจะตีความว่าเป็นเช่นนั้นหรือไม่ ผู้อ่านเนื้อหาของเว็บไซต์นี้ควรขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับอนุญาตเกี่ยวกับการลงทุนส่วนตัวของพวกเขา StockDisciplines จะไม่รับผิดชอบต่อความสูญเสียใด ๆ ที่เกิดจากการใช้ข้อมูลที่จัดเตรียมไว้ในเว็บไซต์นี้ ข้อสังเกตที่สำคัญโดยการใช้เว็บไซต์นี้แสดงว่าคุณยอมรับข้อกำหนดในการให้บริการและนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา ดูพวกเขาโดยคลิกที่ลิงค์ของพวกเขาที่อยู่ด้านล่างของเมนูด้านซ้ายของทุกหน้าวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพระบบการซื้อขายหมายเหตุ: นี่เป็นหัวข้อขั้นสูงอย่างเป็นธรรม โปรดอ่านบทแนะนำ AFL ก่อนหน้านี้ แนวคิดเบื้องหลังการเพิ่มประสิทธิภาพทำได้ง่าย อันดับแรกคุณต้องมีระบบการซื้อขายซึ่งอาจเป็นแบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยที่เคลื่อนที่อย่างง่ายตัวอย่างเช่น ในเกือบทุกระบบมีพารามิเตอร์บางตัว (เป็นระยะเวลาเฉลี่ย) ที่จะตัดสินว่าระบบทำงานได้ดี (เช่นเหมาะสำหรับระยะยาวและระยะสั้น แต่จะตอบสนองต่อความผันผวนของหุ้น) การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นกระบวนการในการค้นหาค่าที่ดีที่สุดของพารามิเตอร์เหล่านั้น (ให้ผลกำไรสูงสุดจากระบบ) สำหรับสัญลักษณ์ที่กำหนด (หรือกลุ่มของสัญลักษณ์) AmiBroker เป็นหนึ่งในไม่กี่โปรแกรมที่ช่วยให้คุณปรับระบบของคุณให้เป็นไปตามสัญลักษณ์หลาย ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบของคุณคุณต้องกำหนดจากพารามิเตอร์ไม่เกินสิบตัวที่จะปรับให้เหมาะสม คุณตัดสินใจว่าอะไรคือค่าที่อนุญาตต่ำสุดและสูงสุดของพารามิเตอร์และในสิ่งที่เพิ่มขึ้นค่านี้ควรได้รับการปรับปรุง จากนั้น AmiBroker จะทำการทดสอบระบบด้วยการใช้ค่าพารามิเตอร์ทั้งหมดที่เป็นไปได้ เมื่อกระบวนการนี้เสร็จสิ้น AmiBroker จะแสดงรายการผลการค้นหาตามกำไรสุทธิ คุณสามารถดูค่าของพารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด การเขียนสูตร AFL การเพิ่มประสิทธิภาพในการทดสอบหลังได้รับการสนับสนุนผ่านฟังก์ชันใหม่ที่เรียกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพ ไวยากรณ์ของฟังก์ชันนี้มีดังนี้: การเพิ่มประสิทธิภาพตัวแปร (คำอธิบาย quot, ค่าเริ่มต้น min. max step) ตัวแปร - เป็นตัวแปร AFL ตามปกติที่ได้รับค่าที่ส่งคืนโดยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ด้วยฟังก์ชัน backtesting, scanning, exploration และ comentary ฟังก์ชันการเพิ่มประสิทธิภาพจะส่งกลับค่าดีฟอลต์ดังนั้นการเรียกฟังก์ชันดังกล่าวจะเทียบเท่ากับค่าเริ่มต้นตัวแปรในโหมดการปรับให้เหมาะสมเพิ่มประสิทธิภาพจะให้ค่าที่ต่อเนื่องตั้งแต่นาทีถึงสูงสุด (รวม) ด้วย step steping quot Descriptionquot คือสตริงที่ใช้เพื่อระบุตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพและแสดงเป็นชื่อคอลัมน์ในรายการผลการเพิ่มประสิทธิภาพ ค่าดีฟอลต์คือค่าดีฟอลต์ที่เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของผลตอบแทนในการสำรวจ, ตัวบ่งชี้, ความเห็น, การสแกนและโหมดการทดสอบหลังปกติ min เป็นค่าต่ำสุดของตัวแปรที่ถูกปรับให้เหมาะสมสูงสุดคือค่าสูงสุดของตัวแปรที่ถูกเพิ่มประสิทธิภาพเป็นช่วงเวลาที่ใช้สำหรับการเพิ่ม ค่าจากนาทีถึงสูงสุด AmiBroker สนับสนุน 64 สายสูงสุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (ดังนั้นไม่เกิน 64 ตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพ) โปรดทราบว่าถ้าคุณใช้การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างละเอียดถี่ถ้วนแล้วเป็นความคิดที่ดีจริงๆในการ จำกัด จำนวนตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพให้เหลือเพียงไม่กี่ การเรียกใช้การเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด (สูงสุด - นาที) ลูปเพิ่มประสิทธิภาพและการเรียกหลายครั้งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการคูณจำนวนการเรียกใช้ที่ต้องการ ตัวอย่างเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพสองพารามิเตอร์โดยใช้ 10 ขั้นตอนจะต้องมีการเพิ่มประสิทธิภาพ 1010 100 ลูป เรียกฟังก์ชันเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานเพียงครั้งเดียวต่อตัวแปรที่จุดเริ่มต้นของสูตรของคุณเนื่องจากการโทรแต่ละครั้งสร้างลูปเพิ่มประสิทธิภาพใหม่การเพิ่มประสิทธิภาพของหลายสัญลักษณ์ได้รับการสนับสนุนอย่างเต็มที่โดย AmiBroker Maximum search space คือชุดการค้นหา 2 64 (10 19 10,000,000,000,000,000,000) 1. การเพิ่มประสิทธิภาพตัวแปรเดี่ยว: sigavg Optimize (Signal (12. 26. sigarg), MACD (12. 26)) ขาย Cross (สัญญาณ 12. 26. sigarg) MACD (12.26) 2. การเพิ่มประสิทธิภาพสองตัวแปร (เหมาะสำหรับการสร้างแผนภูมิ 3D) ต่อการเพิ่มประสิทธิภาพ (ต่อ 2. 5 50 1) การเพิ่มประสิทธิภาพระดับ (ระดับ 2. 2. 150. 4) ซื้อ Cross (CCI (ต่อ), - Level) Sell (MACD Slow. 26. 17. 30. 1) sigavg Optimize (Signal) (เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด (MACD Slow. 26. 17. 30. 1) sigavg Optimize โดยเฉลี่ย 9. 2. 20. 1) ซื้อ Cross (MACD (mfast, mslow) สัญญาณ (Mfast, mslow, sigavg)) Sell Cross (สัญญาณ Mfast, mslow, sigarg), MACD (mfast, mslow)) หลังจากเข้า f ormula เพียงแค่คลิกที่ปุ่มเพิ่มประสิทธิภาพในหน้าต่างการวิเคราะห์ quotAutomatic Analysis AmiBroker จะเริ่มทดสอบตัวแปรผสมผสานที่เป็นไปได้ทั้งหมดและรายงานผลในรายการ หลังจากเพิ่มประสิทธิภาพเสร็จแล้วรายการผลการค้นหาจะถูกจัดเรียงตามกำไรสุทธิ เมื่อคุณสามารถเรียงลำดับผลการค้นหาตามคอลัมน์ใด ๆ ในรายการผลการค้นหาได้ค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการเบิกเงินกู้ต่ำสุดจำนวนการซื้อขายที่ต่ำที่สุดปัจจัยการทำกำไรที่ใหญ่ที่สุดโอกาสทางการตลาดต่ำสุดและผลตอบแทนรายปีที่มีความเสี่ยงสูงสุด คอลัมน์สุดท้ายของรายการผลลัพธ์แสดงค่าของตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการทดสอบที่กำหนด เมื่อคุณตัดสินใจว่าชุดพารามิเตอร์ใดเหมาะสมกับความต้องการของคุณสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณต้องทำก็คือแทนที่ค่าเริ่มต้นในการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียกฟังก์ชันด้วยค่าที่เหมาะสม ในขั้นตอนปัจจุบันคุณต้องพิมพ์ด้วยมือในหน้าต่างแก้ไขสูตร (พารามิเตอร์ที่สองของการเรียกฟังก์ชันเพิ่มประสิทธิภาพ) การแสดงแผนภูมิการเพิ่มประสิทธิภาพแบบ 3 มิติในการแสดงกราฟการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D คุณต้องใช้การเพิ่มประสิทธิภาพแบบสองตัวแปรก่อน การเพิ่มประสิทธิภาพสองตัวแปรต้องการสูตรที่มี 2 Optimize () function calls ตัวอย่างสูตรการเพิ่มประสิทธิภาพสองตัวแปรมีลักษณะดังนี้: ต่อการเพิ่มประสิทธิภาพ (ต่อ 2. 5 50 1) ระดับการเพิ่มประสิทธิภาพ (ระดับ 2. 2. 150. 4) ซื้อ Cross (CCI (ต่อ), Level) ขาย Cross (ระดับ, CCI (ต่อ)) หลังจากป้อนสูตรคุณต้องคลิกปุ่ม quotedizequot เมื่อการเพิ่มประสิทธิภาพเสร็จสมบูรณ์แล้วคุณควรคลิกที่ลูกศรลงบนปุ่มเพิ่มประสิทธิภาพและเลือกดูกราฟการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D ในไม่กี่วินาทีพล็อตพื้นผิวสามมิติที่มีสีสันจะปรากฏในหน้าต่างมุมมองกราฟ 3D ตัวอย่างแผนภูมิ 3D ที่สร้างโดยใช้สูตรข้างต้นแสดงไว้ด้านล่าง แผนภูมิ 3D แสดงค่าของกำไรสุทธิเทียบกับตัวแปรการเพิ่มประสิทธิภาพโดยค่าเริ่มต้น คุณสามารถวางแผนแผนภูมิพื้นผิว 3 มิติสำหรับคอลัมน์ใดก็ได้ในตารางผลการเพิ่มประสิทธิภาพ เพียงคลิกที่ส่วนหัวของคอลัมน์เพื่อจัดเรียง (ลูกศรสีน้ำเงินจะปรากฏขึ้นเพื่อระบุว่าผลการเพิ่มประสิทธิภาพถูกจัดเรียงตามคอลัมน์ที่เลือก) แล้วเลือกดูกราฟการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D อีกครั้ง การแสดงผลว่าพารามิเตอร์ระบบของคุณมีผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของการซื้อขายอย่างไรคุณสามารถตัดสินใจได้ว่าค่าพารามิเตอร์ใดที่จะสร้างผลกำไรได้อย่างรวดเร็วและทำให้ประสิทธิภาพของระบบเพิ่มขึ้นอย่างมาก การตั้งค่าที่มีประสิทธิภาพคือส่วนต่างๆในกราฟ 3D ที่แสดงการเปลี่ยนแปลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปมากกว่าการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในพล็อตพื้นผิว แผนภูมิการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการป้องกันการโค้งงอ Curve-fitting (หรือ over-optimization) เกิดขึ้นเมื่อระบบมีความซับซ้อนมากกว่าที่ต้องการและความซับซ้อนทั้งหมดนั้นมุ่งเน้นไปที่สภาวะตลาดที่อาจไม่เกิดขึ้นอีก การเปลี่ยนแปลงที่รุนแรง (หรือแหลม) ในแผนภูมิการเพิ่มประสิทธิภาพ 3D แสดงพื้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปอย่างชัดเจน คุณควรเลือกภูมิภาคพารามิเตอร์ที่สร้างที่ราบกว้างและกว้างบนแผนภูมิ 3 มิติสำหรับการซื้อขายในชีวิตจริงของคุณ พารามิเตอร์ที่สร้างกำไรจะไม่สามารถทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในการซื้อขายจริง โปรแกรมดูแผนภูมิ 3 มิติควบคุมโปรแกรมดูกราฟ 3 มิติของ AmiBrokers มีความสามารถในการรับชมทั้งหมดพร้อมกับการหมุนกราฟภาพและภาพเคลื่อนไหวเต็มรูปแบบ ตอนนี้คุณสามารถดูผลลัพธ์ของระบบได้จากมุมมองที่เป็นไปได้ทุกอย่าง คุณสามารถควบคุมตำแหน่งและพารามิเตอร์อื่น ๆ ของแผนภูมิโดยใช้เมาส์แถบเครื่องมือและแป้นพิมพ์ลัดไม่ว่าคุณจะพบอะไรง่ายขึ้น ด้านล่างนี้คุณจะพบรายการ - เพื่อหมุน - กดปุ่มซ้ายเมาส์และย้ายไปในทิศทาง XY - เพื่อซูมเข้าซูมออก - กดปุ่มเมาส์ขวาและย้ายไปในทิศทาง XY - เพื่อย้าย (แปล) - กดปุ่มเมาส์ซ้ายและปุ่ม CTRL และ ย้ายไปในทิศทาง XY - เพื่อ Animate - ค้างไว้ปุ่มเมาส์ซ้ายลากอย่างรวดเร็วและปล่อยปุ่มในขณะที่ลากพื้นที่ - เคลื่อนไหว (หมุนอัตโนมัติ) ซ้าย - ซ้ายปุ่มลูกศร ซ้ายขวาแป้นลูกศร - หมุนสีเขียว ขวาขึ้นแป้นลูกศร - หมุนมุม ขึ้นลงแป้นลูกศร - หมุนมุม ลด NUMPAD (PLUS) - ใกล้ (ซูมเข้า) NUMPAD - (MINUS) - ไกล (ซูมออก) NUMPAD 4 - เลื่อนไปทางซ้าย NUMPAD 6 - เลื่อนไปทางขวา NUMPAD 8 - เลื่อนขึ้น NUMPAD 2 - เลื่อนลง PAGE UP - ระดับน้ำขึ้น PAGE DOWN - ระดับน้ำลดลงการเพิ่มประสิทธิภาพแบบอัจฉริยะ (ไม่ครอบคลุม) AmiBroker มีการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างชาญฉลาด (ไม่ใช่ส่วนที่ละเอียดถี่ถ้วน) นอกเหนือจากการค้นหาทั่วไปและละเอียดถี่ถ้วน การค้นหาที่ไม่ครอบคลุมจะมีประโยชน์หากจำนวนชุดพารามิเตอร์ทั้งหมดของระบบการซื้อขายที่ระบุมีขนาดใหญ่เกินไปที่จะเป็นไปได้สำหรับการค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วน การค้นหาอย่างละเอียดสมบูรณ์ดีตราบเท่าที่เหมาะสมกับการใช้งาน สมมติว่าคุณมีพารามิเตอร์ 2 พารามิเตอร์ตั้งแต่ 1 ถึง 100 (ขั้นตอนที่ 1) Thats 10000 ชุด - สมบูรณ์แบบสำหรับการค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วน ตอนนี้มี 3 พารามิเตอร์ที่คุณได้รับ 1 ล้านชุดแล้วยังคงเป็นข้อตกลงสำหรับการค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วน (แต่อาจยาวได้) ด้วยพารามิเตอร์ 4 ตัวคุณมี 100 ล้านชุดและมี 5 พารามิเตอร์ (1..100) คุณมีชุดค่าผสม 10 พันล้านชุด ในกรณีนี้อาจใช้เวลานานเกินไปในการตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดและนี่คือพื้นที่ที่วิธีการค้นหาสมาร์ทที่ไม่ละเอียดสมบูรณ์สามารถแก้ปัญหาที่ไม่สามารถแก้ไขได้ในเวลาอันสมควรโดยใช้การค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วน ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำที่ง่ายที่สุดในการใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่ใช้ความระมัดระวังแบบใหม่ (ในกรณีนี้คือ CMA-ES) 1. เปิดสูตรของคุณในตัวแก้ไขสูตร 2. เพิ่มบรรทัดเดียวนี้ที่ด้านบนของสูตร: OptimizerSetEngine (quotcmaequot) คุณสามารถใช้ quotspsoquot หรือ quottribquot ได้ที่นี่ 3. (ไม่บังคับ) เลือกเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณใน Automatic Analysis, Settings, quotWalk - แท็บถัดไปการเพิ่มประสิทธิภาพฟิลด์เป้าหมาย ถ้าคุณข้ามขั้นตอนนี้จะเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ CARMDD (ผลตอบแทนรายปีผสมโดยการเบิกสูงสุด) ตอนนี้ถ้าคุณเรียกใช้การเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้สูตรนี้จะใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ CMA-ES ที่มีวิวัฒนาการ (ไม่ถี่ถ้วน) ทำงานอย่างไรการเพิ่มประสิทธิภาพเป็นกระบวนการหาค่าต่ำสุด (หรือสูงสุด) ของฟังก์ชันที่ให้ ระบบการซื้อขายใด ๆ สามารถถือเป็นหน้าที่ของอาร์กิวเมนต์บางจำนวน อินพุทเป็นพารามิเตอร์และข้อมูลใบเสนอราคา ผลลัพธ์คือเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ (พูด CARMDD) และคุณกำลังมองหาฟังก์ชั่นสูงสุดที่กำหนดไว้ อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพอัจฉริยะบางส่วนขึ้นอยู่กับลักษณะ (พฤติกรรมของสัตว์) - อัลกอริธึม PSO หรือกระบวนการทางชีววิทยา - อัลกอริทึมทางพันธุกรรมและบางส่วนขึ้นอยู่กับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่ได้จากมนุษย์ - CMA-ES อัลกอริทึมเหล่านี้ใช้ในหลายพื้นที่รวมถึงการเงิน ใส่คำสั่ง quotPSO financequot หรือ quotCMA-ES financequot ใน Google และคุณจะพบข้อมูลจำนวนมาก วิธีการที่ไม่ครอบคลุม (หรือ quotsmartquot) จะเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดในระดับโลกหรือระดับท้องถิ่น เป้าหมายก็คือการค้นหาโลกหนึ่ง แต่ถ้ามีจุดยอดที่คมชัดเพียงอย่างเดียวจากการผสมผสานพารามิเตอร์ zillions วิธีการที่ไม่ครอบคลุมอาจไม่สามารถหาจุดสูงสุดเดี่ยวนี้ได้ แต่การสร้างรูปแบบนี้เป็นรูปแบบของผู้ค้าที่มองไม่เห็น (เปราะบางเกินไป) และไม่สามารถทำซ้ำได้ในการซื้อขายจริง ในขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพเราค่อนข้างจะมองหาที่ราบสูงที่มีค่าคงที่และเป็นพื้นที่ที่มีการใช้วิธีฉลาด ขั้นตอนวิธีที่ใช้โดยการค้นหาที่ไม่ครอบคลุมจะมีลักษณะดังนี้ a) ตัวเพิ่มประสิทธิภาพจะสร้างจำนวนประชากรเริ่มต้นของชุดพารามิเตอร์ b) การทำ backtest ดำเนินการโดย AmiBroker สำหรับพารามิเตอร์แต่ละชุดจากประชากร c) ผลการทดสอบย้อนกลับเป็น ประเมินผลตามลอจิกของอัลกอริทึมและสร้างประชากรใหม่ขึ้นอยู่กับวิวัฒนาการของผลการค้นหา d) ถ้าค้นพบสิ่งใหม่ ๆ ที่ดีที่สุด - บันทึกและไปที่ขั้นตอนข) จนกว่าจะถึงเกณฑ์ที่หยุดได้เกณฑ์การหยุดแบบตัวอย่าง ได้แก่ a) ถึงที่ระบุ การทำซ้ำสูงสุด b) หยุดถ้าช่วงของค่าเป้าหมายที่ดีที่สุดของรุ่น X ล่าสุดเป็นศูนย์ c) หยุดถ้าเพิ่ม 0.1 เวกเตอร์การเบี่ยงเบนมาตรฐานในทิศทางหลักแกนใด ๆ จะไม่เปลี่ยนค่าของมูลค่าเป้าหมาย d) อื่น ๆ ใช้สมาร์ท (non - หมดจด) ใน AmiBroker คุณต้องระบุเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่คุณต้องการใช้ในสูตร AFL โดยใช้ฟังก์ชัน OptimizerSetEngine ฟังก์ชันจะเลือกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพภายนอกที่กำหนดโดยชื่อ AmiBroker ปัจจุบันมีเครื่องยนต์ 3 เครื่อง: Standard Particle Swarm Optimizer (quotspsoquot), Tribes (quottribquot) และ CMA-ES (quotcmaequot) - ชื่อในเครื่องหมายวงเล็บจะถูกใช้ในสาย OptimizerSetEngine นอกเหนือจากการเลือกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคุณอาจต้องการตั้งค่าพารามิเตอร์ภายในของพารามิเตอร์เหล่านี้ เมื่อต้องการใช้ฟังก์ชัน OptimizerSetOption ฟังก์ชัน OptimizerSetOption (quotnamequot, value) ฟังก์ชันตั้งค่าพารามิเตอร์เพิ่มเติมสำหรับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพภายนอก พารามิเตอร์ขึ้นอยู่กับเครื่องยนต์ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพทั้งสามตัวที่มาพร้อมกับ AmiBroker (SPSO, Trib, CMAE) สนับสนุนพารามิเตอร์สองตัวคือ quotRunsquot (จำนวนการเรียกใช้) และ quotMaxEvalquot (การประเมินผลสูงสุด (การทดสอบ) ต่อครั้งเดียว) พฤติกรรมของแต่ละพารามิเตอร์ขึ้นอยู่กับเครื่องยนต์ดังนั้นค่าเดียวกันจึงอาจและโดยปกติจะให้ผลต่างกับเครื่องยนต์ที่แตกต่างกันที่ใช้ ความแตกต่างระหว่างรันและ MaxEval มีดังนี้ การประเมินผล (หรือการทดสอบ) คือการทำ backtest แบบเดี่ยว (หรือการประเมินค่าฟังก์ชันวัตถุประสงค์) RUN ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพของอัลกอริทึม (หาค่าที่ดีที่สุด) - มักเกี่ยวข้องกับการทดสอบจำนวนมาก (การประเมิน) การเรียกใช้แต่ละครั้งจะเริ่มต้นกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพใหม่ทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้นใหม่ (จำนวนประชากรสุ่มเริ่มต้นใหม่) ดังนั้นการดำเนินการแต่ละครั้งอาจนำไปสู่การหา maxmin ท้องถิ่นที่แตกต่างกัน (ถ้าไม่พบ global หนึ่ง) ดังนั้นพารามิเตอร์ Runs กำหนดจำนวนของอัลกอริธึมที่ตามมาทำงาน MaxEval คือจำนวนการประเมินสูงสุด (bactests) ในการทำงานครั้งเดียว หากปัญหามีความเรียบง่ายและการทดสอบ 1,000 ครั้งสามารถหาค่าสูงสุดได้สูงสุด 5x1000 มีแนวโน้มที่จะหาค่าสูงสุดของโลกได้เนื่องจากมีโอกาสน้อยที่จะติดขัดในค่าสูงสุดของท้องถิ่นเนื่องจากการเริ่มต้นทำงานต่อไปจะเริ่มต้นจากจำนวนประชากรสุ่มเริ่มต้นที่แตกต่างกันการเลือกค่าพารามิเตอร์สามารถ เป็นเรื่องยุ่งยาก ขึ้นอยู่กับปัญหาที่เกิดขึ้นภายใต้การทดสอบความซับซ้อน ฯลฯ ฯลฯ วิธีใดก็ตามที่ไม่ครบถ้วนแบบสุ่มไม่ได้ทำให้คุณมั่นใจในการค้นหา maxmin ทั่วโลกโดยไม่คำนึงถึงจำนวนการทดสอบหากมีขนาดเล็กกว่าที่ละเอียดถี่ถ้วน คำตอบที่ง่ายที่สุดคือ ระบุเป็นจำนวนมากของการทดสอบตามที่เหมาะสมสำหรับคุณในแง่ของเวลาที่ต้องกรอก อีกหนึ่งคำแนะนำง่ายๆคือการคูณด้วยจำนวน 10 การทดสอบที่มีการเพิ่มมิติใหม่ ที่อาจนำไปสู่การประเมินค่าเกินจำนวนที่ต้องใช้ แต่ค่อนข้างปลอดภัย เครื่องยนต์ที่จัดส่งได้รับการออกแบบให้ง่ายต่อการใช้งานดังนั้นจึงมีการใช้ค่าเริ่มต้นอัตโนมัติอย่างเหมาะสมเพื่อให้การเพิ่มประสิทธิภาพโดยทั่วไปสามารถทำได้โดยไม่ต้องระบุอะไร (ยอมรับค่าเริ่มต้น) สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบบสมาร์ททั้งหมดทำงานได้ดีที่สุดในช่องว่างพารามิเตอร์อย่างต่อเนื่องและฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ที่ราบรื่น ถ้าพื้นที่พารามิเตอร์เป็นขั้นตอนวิวัฒนาการแบบไม่ต่อเนื่องอาจมีปัญหาในการหาค่าที่เหมาะสม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับพารามิเตอร์ไบนารี (onoff) - ไม่เหมาะสำหรับวิธีการค้นหาใด ๆ ที่ใช้การเปลี่ยนแปลงจุดประสงค์ในการไล่ระดับสี (เป็นวิธีที่ชาญฉลาดที่สุด) หากระบบการซื้อขายของคุณมีพารามิเตอร์ไบนารีจำนวนมากคุณไม่ควรใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอัจฉริยะโดยตรง แทนที่จะพยายามเพิ่มพารามิเตอร์อย่างต่อเนื่องเพียงอย่างเดียวโดยใช้โปรแกรมเพิ่มประสิทธิภาพอัจฉริยะและเปลี่ยนค่าไบนารีด้วยตนเองหรือผ่านทางสคริปต์ภายนอก SPSO - Standard Particle Swarm Optimizer Standard มาตรฐาน Particle Swarm Optimizer ใช้รหัส SPSO2007 ที่ควรจะได้ผลลัพธ์ที่ดีหากมีการระบุพารามิเตอร์ที่ถูกต้อง (เช่น Run, MaxEval) สำหรับปัญหาเฉพาะ การเลือกตัวเลือกที่ถูกต้องสำหรับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ PSO อาจเป็นเรื่องที่ยุ่งยากเพราะฉะนั้นผลลัพธ์อาจแตกต่างกันออกไปในแต่ละกรณี SPSO. dll มาพร้อมกับรหัสแหล่งที่มาเต็มภายในโฟลเดอร์ย่อย quotADKquot ตัวอย่างรหัสสำหรับ Standard Sword Optimizer Swarm: (ค้นหาค่าที่เหมาะสมใน 1000 การทดสอบภายในพื้นที่การค้นหาของชุดค่าผสม 10000) OptimizerSetEngine (quotspsoquot) OptimizerSetOption (quotRunsquot, 1) OptimizerSetOption (quotMaxEvalquot, 1000) sl เพิ่มประสิทธิภาพ (quotsquot, 26, 1, 100, 1 (MACD (fa, sl)) TRIBES - Adaptive Parameter-less Particle Swarm Optimizer Tribes สามารถปรับตัวได้ , รุ่นพารามิเตอร์น้อยของ PSO (การเพิ่มประสิทธิภาพการจับกลุ่มอนุภาค) เพิ่มประสิทธิภาพไม่ถี่ถ้วน สำหรับเหตุผลทางวิทยาศาสตร์ดูที่: particleswarm. infoTribes2006Cooren. pdf ในทางทฤษฎีควรทำงานได้ดีกว่า PSO ทั่วไปเนื่องจากสามารถปรับขนาดและกลยุทธ์ของอัลกอริทึมให้ตรงกับปัญหาที่แก้ไขได้โดยอัตโนมัติ การปฏิบัติแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพการทำงานของมันค่อนข้างคล้ายกับ PSO ปลั๊กอิน Tribes. DLL ใช้ตัวแปร quotTribes-Dquot (i. e. dimensionless) อ้างอิงจาก clerc. maurice. free. frpsoTribesTRIBES-D. zip โดย Maurice Clerc รหัสแหล่งต้นฉบับที่ใช้โดยได้รับอนุญาตจากผู้แต่ง Tribes. DLL มาพร้อมกับรหัสต้นฉบับเต็ม (ภายในโฟลเดอร์ quotADKquot) พารามิเตอร์ที่สนับสนุน: quotMaxEvalquot - จำนวนการประเมินสูงสุด (backtests) ต่อการรัน (ค่าเริ่มต้น 1000) คุณควรเพิ่มจำนวนการประเมินด้วยจำนวนที่เพิ่มขึ้นของมิติข้อมูล (จำนวนของพารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ) ค่าเริ่มต้น 1000 เหมาะสำหรับขนาด 2 หรือ 3 มิติ quotRunsquot - จำนวนการเรียกใช้ (เริ่มระบบใหม่) (เริ่มต้น 5) คุณสามารถปล่อยให้จำนวนของการทำงานที่ค่าเริ่มต้นของ 5 โดยจำนวนเริ่มต้นของการทำงาน (หรือรีสตาร์ท) ถูกกำหนดเป็น 5 เมื่อต้องการใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเผ่าคุณเพียงแค่ต้องเพิ่มบรรทัดหนึ่งไปยังรหัสของคุณ: OptimizerSetOption (quotMaxEvalquot , 5000) 5000 การประเมินผลสูงสุด CMA-ES - การปรับเปลี่ยนความแปรปรวนของเมทริกซ์การเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์เชิงวิวัฒนาการ CMA-ES (ยุทธศาสตร์วิวัฒนาการของการปรับเปลี่ยนความแปรปรวนร่วม) เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ไม่ละเอียดอ่อนขั้นสูง สำหรับพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ดูที่: bionik. tu-berlin. deusernikocmaesintro. html ตามเกณฑ์มาตรฐานทางวิทยาศาสตร์มีประสิทธิภาพดีกว่าเก้ากลยุทธ์วิวัฒนาการยอดนิยมอื่น ๆ (เช่น PSO, วิวัฒนาการทางพันธุกรรมและอนุพันธ์) bionik. tu-berlin. deusernikocec2005.html ปลั๊กอิน CMAE. DLL ใช้ตัวแปร quotGlobalquot ของการค้นหาด้วยรีสตาร์ทหลายครั้งพร้อมด้วยจำนวนประชากรที่เพิ่มขึ้น CMAE. DLL มาพร้อมกับรหัสต้นฉบับเต็ม (ภายในโฟลเดอร์ quotADKquot) ตามค่าดีฟอลต์ที่รัน (หรือรีสตาร์ท) ถูกตั้งค่าไว้ เป็น 5 ขอแนะนำให้ปล่อยหมายเลขเริ่มต้นการรีสตาร์ท คุณอาจเปลี่ยนแปลงได้โดยใช้การเรียก OptimizerSetOption (quotRunsquot, N) โดยที่ N ควรอยู่ในช่วง 1..10 ไม่แนะนำให้ระบุการดำเนินการมากกว่า 10 ครั้งแม้ว่าจะเป็นไปได้ก็ตาม โปรดทราบว่าการเรียกใช้แต่ละครั้งจะใช้ TWICE ขนาดของประชากรที่ทำงานก่อนหน้านี้ดังนั้นจึงมีจำนวนเพิ่มขึ้นอย่างมาก ดังนั้นด้วย 10 วิ่งที่คุณจะจบลงด้วยประชากร 210 มากกว่า (1024 ครั้ง) กว่าครั้งแรกที่ทำงาน มีพารามิเตอร์อื่นคือ quotMaxEvalquot ค่าเริ่มต้นคือ ZERO ซึ่งหมายความว่าปลั๊กอินจะคำนวณ MaxEval โดยอัตโนมัติ แนะนำให้อย่ากำหนด MaxEval ด้วยตัวเองเนื่องจากค่าเริ่มต้นทำงานได้ดี อัลกอริธึมฉลาดพอที่จะลดจำนวนของการประเมินที่จำเป็นและทำให้เกิดการรวมตัวกันอย่างรวดเร็วในจุดโซลูชันดังนั้นจึงมักพบโซลูชันเร็วกว่ากลยุทธ์อื่น ๆ เป็นเรื่องปกติที่ปลั๊กอินจะข้ามขั้นตอนการประเมินผลบางส่วนหากตรวจพบโซลูชันดังกล่าวคุณจึงไม่ควรแปลกใจที่แถบความคืบหน้าของการเพิ่มประสิทธิภาพอาจเคลื่อนที่ได้รวดเร็วในบางจุด ปลั๊กอินยังมีความสามารถในการเพิ่มจำนวนขั้นตอนเหนือค่าประมาณเบื้องต้นเมื่อจำเป็นต้องหาวิธีแก้ปัญหา เนื่องจากลักษณะการปรับตัวของมัน leftquot เวลาที่คาดการณ์ไว้และหรือจำนวนตัวเลขของ stepsquot ที่แสดงโดย dialog ความคืบหน้าเป็นเพียง quotbest เดาที่ timequot และอาจแตกต่างกันไปในระหว่างหลักสูตรการเพิ่มประสิทธิภาพ ในการใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ CMA-ES คุณจำเป็นต้องเพิ่มบรรทัดเดียวในโค้ดของคุณ: การดำเนินการนี้จะเรียกใช้การเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้การตั้งค่าเริ่มต้นซึ่งเหมาะสำหรับกรณีส่วนใหญ่ ควรสังเกตด้วยเช่นกันกับอัลกอริธึมการค้นหาแบบ continouos ซึ่งการลดพารามิเตอร์ quotstepquot ในการเรียกฟังก์ชัน Funciton ของ Optimize () จะไม่ส่งผลต่อเวลาในการเพิ่มประสิทธิภาพมากนัก สิ่งเดียวที่สำคัญคือปัญหา quotdimensionquot คือจำนวนพารามิเตอร์ที่ต่างกัน (จำนวนการเรียกฟังก์ชันเพิ่มประสิทธิภาพ) จำนวน quotstepsquot ต่อพารามิเตอร์สามารถตั้งค่าได้โดยไม่มีผลต่อเวลาการเพิ่มประสิทธิภาพดังนั้นคุณจึงควรใช้ความละเอียดที่ดีที่สุด ในทางทฤษฎีอัลกอริธึมควรจะสามารถหาทางออกได้ในการทดสอบย้อนกลับมากที่สุด 900 (N3) (N3) ที่ quotNquot คือมิติข้อมูล ในทางปฏิบัติมัน converges LOT ได้เร็วขึ้น ตัวอย่างเช่นการแก้ปัญหาในพื้นที่พารามิเตอร์มิติ 3 (N3) (กล่าวคือ 100100100 ขั้นตอนที่ละเอียดครบถ้วน 1 ล้านขั้นตอน) สามารถพบได้ในไม่กี่ขั้นตอนเพียง 500-900 CMA-ES การเพิ่มประสิทธิภาพแบบมัลติเธรดตั้งแต่เริ่มต้นจาก AmiBroker 5.70 นอกเหนือจาก multithreading หลายรูปแบบ คุณสามารถดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพแบบสัญลักษณ์แบบมัลติเธรด หากต้องการเข้าถึงฟังก์ชันนี้ให้คลิกที่ลูกศรแบบเลื่อนลงถัดจากปุ่ม quotOptimizequot ในหน้าต่างการวิเคราะห์ใหม่และเลือก "เพิ่มประสิทธิภาพส่วนบุคคล" คำสั่ง Optimizequot จะใช้แกนประมวลผลทั้งหมดที่มีอยู่เพื่อทำการเพิ่มประสิทธิภาพของสัญลักษณ์แบบเดียวซึ่งทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นไปอย่างรวดเร็วกว่าปกติ ในโหมดสัญลักษณ์ quotCurrent symbolquot จะทำการเพิ่มประสิทธิภาพในหนึ่งสัญลักษณ์ ในรูปแบบ quotAll symbolsquot และ quotFilterquot จะประมวลผลสัญลักษณ์ทั้งหมดตามลำดับคือการเพิ่มประสิทธิภาพของ first first สำหรับสัญลักษณ์แรกและการเพิ่มประสิทธิภาพของสัญลักษณ์ที่สองเป็นต้นข้อ จำกัด : 1. ไม่รองรับ backtester แบบกำหนดเอง (ยัง) 2. ไม่สนับสนุนเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแบบสมาร์ท - เฉพาะการเพิ่มประสิทธิภาพ EXHAUSTIVE ทำงาน ในที่สุดเราอาจกำจัดข้อ จำกัด (1) - เมื่อ AmiBroker มีการเปลี่ยนแปลงดังนั้น backtester แบบกำหนดเองจะไม่ใช้ OLE อีกต่อไป แต่อาจจะอยู่ที่นี่ได้นานถึง 14 ตุลาคม 2554 วันที่ 29 กุมภาพันธ์ 2555 ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม: 1) ระบบนี้ขึ้นอยู่กับการเติมเงินให้ถูกต้องในราคาเปิด เพื่อให้ได้การเติมดังกล่าวต้องใช้ฟีดข้อมูลความล่าช้าขั้นต่ำที่มีคุณภาพและทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูงเพื่อใช้ระบบอัตโนมัติทางการค้า 2) เมื่อกำหนดราคาเริ่มต้นต่ำกว่าราคาเปิด (พยายามปรับปรุงประสิทธิภาพ) ระบบจะล้มเหลวอย่างน่าสังเวช แม้การปรับปรุงราคาโดยร้อยละฆ่าระบบ นี่แสดงให้เห็นว่าส่วนใหญ่ของกำไรมาจากวันที่ราคาเปิดเท่ากับราคาในชีวิตประจำวันนั่นคือราคาปรับตัวสูงขึ้นจากช่วงเปิดและไม่ลดลงต่ำกว่านี้ นี้แน่นอนเป็นที่ชัดเจน เพื่อยืนยันสิ่งนี้ฉันได้เพิ่มเงื่อนไขการทดสอบนี้ (ดูล่วงหน้า) เพื่อยกเว้นวันที่เปิดต่ำ: ซื้อซื้อและไม่ใช่ O L จะเป็นการฆ่าระบบและพิสูจน์ให้เห็นว่าส่วนใหญ่ของกำไรมาจากวันที่ OL To further confirm this I added the opposite condition: Buy Buy AND O L This gives nearly infinite profits and proves that most profits come from days on which the price moves up immediately from the Open and never returns below it. Trying to improve the entry price is a mistake one should enter on a Stop set 1-2 ct above the Open price, this will eliminate days when the price drops and never turns back. This improves performance significantly. 3) This system trades knee-jerk trader-responsespatterns. Such patterns are usually drowned by large volume trading hence this system works far better when you select tickers with volumes between 500,000 and 5,000,000 sharesday. This also improves performance significantly. Adding the above two features results in an equity curve much better than that shown below. Sorry, I have no time to document the above in greater detail. Good luck This post outlines a very simple Long-only trading idea that Buys at a given percentage below yesterday8217s Low, and exits at the next day8217s Open. While sometimes it may be difficult to get the exact Open price, the high profitability of this system makes it a good candidate for further experimentation. The system works well with Watchlists like the N100, SP500, SP1500, Russel 1000, etc. Performance on the Russel 1000, with max. open positions set to 1, for the period 12102003 to 12102011, looks like this: Some of the other Watchlists give less exposure (profits) but this comes with lower DDs. Commissions were set to 0.005 per share. No margin used. No explicit ranking is used tickers are traded based on their alphabetical sort in the Watchlist. This may seem odd but is significant: reversing this sort the system fails. This might mean that, due to real-time scanning problems, symbols listed at the top of this sort may be traded differently than those listed at the bottom. Pay attention to Liquidity (you might want to trade more than one position) and slippage (Entry is rather risk-free, but exits may be problematic). DDs are significant but may be offset with improved real-time traded entries and exits. When trading automatically it may be possible to place OCA DAY-LMT entry orders for all signals and just wait and see what fills. Since exits are more difficult than entries you may wish to explore other exit strategies. Parameter default values are just picked out of a hat. Almost certainly you can Optimize them or adjust them dynamically for individual tickers. I briefly tested this system in Walk-Forward mode and the results were profitable for all years tested. Except for the number of stocks traded parameters appear not very critical. Over-optimizing doesn8217t seem a problem in this case. The code below is very simple and requires few explanations. However it is important to understand that this system enjoys a small edge by trading at the Open, and by calculating the TrendMA using the same Open price. Some might interpret this as future leak, however if you trade this system in real-time, it is not. Many people do not realize that if you trade at the Open you can also use this price in your calculations 8212 as long as you perform them in real-time 8212 this is where AmiBroker and technology can give you an edge. If you Ref() back the TrendMA by one bar the system is still very profitable however DDs increase for some Watchlists. If you use fixed investments the difference is negligible. The trading procedure would be to start scanning before the market opens and remove tickers that are priced so remote that they are unlikely to meet the OpenThresh. Thus you may start scanning 1000 symbols but very quickly the number scanned will dwindle to just a dozen or so tickers. When you approach 9:30am your real-time scan will be very fast and you will be able to place your LMT order very close to the Open 8211 you may even be able to improve on the Open price. Even though a few people looked at the code below and found nothing wrong, the profits seem rather high for such a simple system. Please report errors you may see. Filed by Herman at 7:03 pm under Ideas (Experimental) Comments Off on EOD Gap-Trading Portfolio system September 1, 2011 This idea was posted ( 161332 ) on the main AmiBroker list on July 3, 2011. There were numerous excellent comments on the list and if you are interested in working on this system you do well to read them all before starting. After posting I found a number of posts on the web discussing this trading idea, some claimed to be trading a similar system with good success. I referred to this system a 8220Gap Trading8221 system but this may be a bit of a misnomer, 8220Mean reversion8221 might be a better classification. Googling for it will get you many more hits to similar systems. Here are a few links: It appears to be a fairly widely discussed trading idea and I suggest you8217ll do some Googling on your own to learn the latest. As an Amibroker user you have better tools than most traders and you have a better chance than most to come up with a variation that works. Perhaps with a little less profits, and with a significant amount of additional code 8212 it won8217t be a 8220quicky8221 project :-) Some people commented that this system will not work in real trading, while they may be right others say schemes like this work. I didn8217t finish the system and can8217t claim to know whether it is tradable or not. The system Buys at a certain percentage below yesterday8217s Low, on a LMT order, and exits in the same day at the Close. Filed by Herman at 6:53 pm under Ideas (Experimental) Comments Off on A Long-only EOD Gap trading idea I use a small setup criteria to scan for my stocks. MACD default, I look for Histogram 4 down bars and 1 up bar for buy signal(I have the histogram set to red for down and blue for up so I can see clearly). MACD above Zero Line RSI Above 30 This system is base on trend trading. Buying on pullback when the market continues its up trend. To scan for MACD Trend setups: 1) Insert the following formula into a chart. 2) Run a Scan in AA using SMACDTrend with All symbols . n last days . n 1 and Sync chart on select as the settings. Stocks that meet the criteria will be reported in the Results list. Note: Some variations of the setup rules can define signals that are quite rare and in small databases it is possible that there will be no setups on any given day (hence no stock will be reported by the scan). 3) Click on any symbol in the Results pane to view the chart, for that symbol, in the background. Note: In this example a training database, that only contains data up to 5112007, was used. Trading idea by protraderinc. Comments and formula by Bill 8211 WaveMechanic . Filed by brianz at 11:06 pm under Ideas (Experimental) Comments Off on MACD Trend System October 14, 2007 Filed by brianz at 10:43 pm under Ideas (Experimental) Comments Off on 15 Day Performers Trading System August 19, 2007 This is the first in a series off KISS (keep it simple, stupid) trading ideas for you to play with. All system ideas presented here are unproven, unfinished, and may contain errors. They are intended to show possible patterns for further exploration. As always, you are invited to make comments andor add your own ideas to this series. I prefer real-time systems that trade fast, are automated, and are devoid of traditional indicators. Preferably, they should have no optimizable parameters however, I may not always be able to meet this objective. Not all systems will be that simple there will be some that use simple averaging or HHVLLV type functions. The first system shown below is a copy of the demo system I use to develop Trade-Automation routines elsewhere on this site. Real-Time Gap-Trading . To see how this works, you should Backtest it on 1-minute data with a periodicity in the range of 5-60 minutes. Your first impression may be that these profits are simply due to an up market, however, the fact that Long and Short profits are about equal suggests there is more to it. Because 98 of all trades fall between 9:30 AM and 10:30 AM, this type of system is nice if you just want to trade a short time each day. This reduces risk with respect to market exposure and gives you more time to enjoy other activities. Backtesting this on the NASDAQ-100 watchlist (individual backtests, 15 min. Periodicity) gives the profits shown below for the period of 1 MAR 2007 to 17 AUG 2007. Ticker names are omitted to keep the chart compact the chart simply shows a net profit bar for each ticker tested. Average exposure for this system is about 15 hence, you may be able to trade portfolios to increase profits and smooth the equity curves. Be cautioned that in its raw form the drawdowns are unacceptable and that there may be volume restrictions for many tickers. Since this system has low exposure, it may be a candidate for market scanning and ranked portfolio trading. RARs would be an indication of the absolute maximum profits that could be obtained if one succeeded to increase exposure to near 100. However, price movement from different tickers may be correlated, and trades from different tickers may overlap. If many tickers trade at the same time, it would be difficult to increase system exposure. Filed by Herman at 1:49 pm under Ideas (Experimental) Comments Off on KISS-001: Intraday Gap Trading August 17, 2007 You are invited to submit links to system ideas in comments to this post. Gap Trading Strategies 8211 Stockcharts Intraday Moving Average Crossover with Position Sizing 8211 NeoTicker Volatility-Breakout-Systems 8211 Traders Log Ten day HighLow system 8211 StockWeblog Reversion Systems 8211 SeekingAlpha Systems Traders Club . Trader Club Bulletins. July 16, 2007 This category is reserved for real working trading systems, i. e. that you have traded at some point in time or would consider trading. Since the criteria for tradability varies from person to person, and since systems may work or not depending on how they are traded, it will be difficult to screen contributions here. With respect to what is posted here, keep an open mind and consider that the poster considers the system tradable. You can contribute by posting as an author (requires registration ) or in a comment to this post. Filed by Herman at 11:14 am under Practical (Profitable) Comments Off on Introduction to Trading Systems 8211 Practical This is where you can share trading systems that are marginally profitable, i. e. those that should not be traded as they are but that show potential. Typically this would be a basic system that is profitable but experiences draw downs of 50. Such systems can often be improved by adding Stops, Targets, Money Management, Portfolio techniques, etc. The reality is that while you may not have the expertise to make it work someone else may. Almost all of us find trading system ideas in books and magazines that we then code in AFL for evaluation. Some of these systems may have been around for many years while others are new ideas. After coding them, almost always, we are disappointed and chuck out the system (work). Instead of throwing out your work you are invited to post the system here to give another developer a chance to fix it. You are invited to contribute as an author (requires registration ) or in a comment to this post. Filed by Herman at 11:04 am under Ideas (Experimental) Comments Off on Introduction to Trading Systems 8211 IdeasSimple Triple Moving Average Crossover 8211 Amibroker AFL Code Here is the very simple and classical example to build a triple EMA (Exponential Moving Average Crossover system). System is quite popular if anyone (traderinvestor) is a newbie to classical technical analysis. In this AFL the triple moving average buy, sell signals are coded and comes with Scanning and Exploration functionality. It is a simple trend following system where the system shows buy signal if 3 EMA 13 EMA 34 EMA and shows a sell signal if 3 EMA Averages and applydrag-and-drop the Triple Moving Average Crossover code over blank chart. 7)Bingo you are done. Now you will be able to see the triple moving average crossover with buy and sell indicators. Related Readings and Observations About Rajandran Rajandran is a Full time trader and founder of Marketcalls, hugely interested in building timing models, algos. แนวคิดการซื้อขายการตัดสินใจและการวิเคราะห์ Sentimental Trading He now instructs users all over the world, from experienced traders, professional traders to individual traders. Rajandran เข้าเรียนที่วิทยาลัยใน Chennai ซึ่งเขาได้รับ BE in Electronics and Communications Rajandran มีความรู้ความเข้าใจอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับซอฟต์แวร์การซื้อขายเช่น Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Market Analyst (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python และเข้าใจความต้องการส่วนบุคคลของผู้ค้าและนักลงทุนโดยใช้วิธีการต่างๆ Thanks very much. Required US Government Disclaimer CTFC Rule 4.41 Futures trading contains substantial risk and is not suitable for every investor. นักลงทุนอาจสูญเสียทั้งหมดหรือมากกว่าเงินลงทุนเริ่มแรก เงินทุนความเสี่ยงคือเงินที่สามารถสูญหายได้โดยไม่ส่งผลกระทบต่อความมั่นคงทางการเงินหรือวิถีชีวิต พิจารณาเฉพาะความเสี่ยงที่ควรใช้เพื่อการค้าและเฉพาะผู้ที่มีความเสี่ยงเพียงพอเท่านั้นจึงควรพิจารณาการซื้อขาย ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงผลการดำเนินงานในอนาคต CTFC RULE 4.41 ผลการดำเนินงานตามหลักเหตุผลหรือสมมุติฐานที่มีข้อ จำกัด บางอย่าง ไม่ว่าจะเป็นบันทึกผลการดำเนินงานที่แท้จริงผลลัพธ์ที่จำลองไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายตามปกติ นอกจากนี้เนื่องจากการค้าที่ไม่ได้รับการดำเนินการผลลัพธ์อาจมีน้อยกว่าหรือมากกว่าที่จะได้รับผลกระทบจากผลกระทบหากมีปัจจัยบางอย่างในตลาดเช่นความผันผวน โปรแกรมเทรดดิ้งที่จำลองในเรื่องทั่วไปจะต้องเป็นไปตามข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาพร้อมกับประโยชน์ของยุคเีดียว ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใดจะเป็นประโยชน์หรือเป็นไปได้ที่จะทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน การค้า, รูปแบบ, แผนภูมิ, ระบบ ฯลฯ ที่กล่าวถึงในเว็บไซต์หรือโฆษณานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นข้อมูลประกอบเท่านั้นและไม่ถือว่าเป็นคำแนะนำที่เฉพาะเจาะจง ความคิดและเนื้อหาทั้งหมดที่นำเสนอนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาเท่านั้น ไม่มีระบบหรือวิธีการซื้อขายใดที่ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อรับประกันผลกำไรหรือป้องกันการสูญเสีย คำรับรองและตัวอย่างที่ใช้ในเอกสารนี้เป็นผลพิเศษที่ไม่ใช้กับคนทั่วไปและไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นตัวแทนหรือรับประกันว่าทุกคนจะได้ผลเหมือนกันหรือคล้ายกัน การค้าที่วางไว้บนความเชื่อมั่นของระบบวิธีการของแนวโน้มจะอยู่ภายใต้ความเสี่ยงของคุณเองสำหรับบัญชีของคุณเอง นี่ไม่ใช่ข้อเสนอในการซื้อหรือขายผลประโยชน์ของฟิวเจอร์ส ลิขสิทธิ์ 2015 Marketcalls บริการทางการเงิน Pvt Ltd middot สงวนลิขสิทธิ์ middot และแผนผังเว็บไซต์ของเรา middot เครื่องหมายการค้าทั้งหมด amp เครื่องหมายการค้าเป็นของตน Ownersmiddot เจ้าของข้อมูลและข้อมูลที่มีให้เพื่อเป็นข้อมูลเท่านั้นและไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อการค้า ทั้งเว็บไซต์ marketcalls. in และผู้ก่อการใด ๆ จะไม่รับผิดชอบต่อข้อผิดพลาดหรือความล่าช้าในเนื้อหาหรือการดำเนินการใด ๆ ที่ได้รับความเชื่อถือ