Neuroshell 무역 전략

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신경망 시스템은 내가 책을 쓸 때 사용할 수 없었던 데이터에 대한 모든 5 신경망 시스템의 진정한 밖으로의 샘플 성능 아래 표에서 볼 수 있습니다. 모든 시스템은 넓은 여백에 의해 상당한 덜 위험 구매 및 유지 방법을 상회. 실제로 결합 시스템은 신경 시스템의 52000을 일으켰다. 또한 두 개의 가장 신경망 시스템은 보상 / 위험에 기초하여 기존의 시스템을 상회. 당신의 거래 도구에 좋은 신경망 프로그램을 추가하는 것이 가치가있다. 이를 기반으로 8/1/08에서 2/24/11 (US 형식) 하나의 FTSE 계약 테스트에서 신경 Intermarket 전략의 성능은 프랑스 CAC40과의 관계를이야, 아멕스 오일 지수 (XOI)와 SP 은행 지수 ( BIX). 합한 전략은 처음 세 신경망 검사의 출력을 사용하고 마지막 전략은 하이브리드 신경망 및 종래의 규칙 기반 시스템이다. 유전자 알고리즘의 최적화로 마지막 네 행은 각 Intermarket 보안의 기여도를 나타냅니다. NeuroShell 상인과 ChaosHunter 당신은 NeuroShell 상인 Professional 또는 NeuroShell DayTrader 전문가가 (5.5 이상을 해제), 당신이 실행하고 실시간으로 ChaosHunter 모델을 거래하는 것도 ChaosHunter에 대한 데이터를 생성하는 프로그램을 사용하고 있습니다 소유합니다. 데이터 내보내기 및 NeuroShell 상인 모두 NeuroShell 상인 프로 버전 (NSTP)에서 표시 할 수있는 텍스트 또는 ASCII 파일 형식으로 출력 데이터 ChaosHunter는 읽는. 출력 할 수 지표의 임의의 수뿐만 아니라 NeuroShell 도구를 사용하여 각각의 가격 바의 개방 가격 - ChaosHunter 단지 한번에 하나의 스톡 (또는 다른 문제)에서 작동하기 때문이다. 당신이 NeuroShell 상인에서 하루 동안의 데이터 파일을 내보내고 공간 ASCII 파일 (확장자가. txt)로 분리로 저장하면 파일이 ChaosHunter에서 제대로 읽을 수 없습니다. NeuroShell 상인이 줄의 날짜와 시간 사이에 공백을 삽입하기 때문이다. 그 결과 데이터가 t 올바른 열에 표시 케이 있다는 것이다. 이 솔루션은 쉼표 ASCII 파일 (.CSV 확장자)로 분리하거나 탭 ASCII 파일 (.PRN 확장자)로 구분 중 하나로 NeuroShell 상인에서 내 보낸 파일을 저장하는 것입니다. 당신이 매일, 매주 또는 매월 파일을 사용하는 경우이 문제가 발생하지 않습니다. 나중에이 같은 차트로 ChaosHunter 모델을 삽입하는 것이 더 쉬울 수 있기 때문에 지금, 당신이 만든 한 NSTP 차트를 저장합니다. ChaosHunter에서 열기 데이터 파일과는 ChaosHunter에 지금 모델을 만들어 내 보낸 파일을로드합니다. 파일 시작 부분의 일부 지표 별표의 값을 포함 할 수 있습니다 (). NeuroShell 및 ChaosHunter 모두에서이 값이 충분하지 않은 바 일부 전환 확인 매개 변수와 지표를 계산 아직 사용할 수 있기 때문에 일반적으로 발생하는 누락을 의미합니다. 당신이 ChaosHunter 입력 탭의 하단에있는 해당 라디오 버튼을 선택하여 이러한 데이터 행을 건너 뛸 수 ChaosHunter 말 것을 권장합니다. 당신은 당신의 모델을 하나 약간의 시간이 시리즈의 미래 가치를 예측하거나 최적화 탭에 최적화 목표 기능에 대해 선택한 내용에 따라, 이익을 기반으로 신호를 생성 할 수 있습니다. 무역 전략 표시된 목표는 기초 이익, 그리고 당신이 입력 탭의 출력으로 열기를 선택해야합니다 사용할 수 있습니다. (ChaosHunter는 오픈 무역을 입력을 기반으로 이익을 계산한다.), 당신이 NSTP에서 실행 할 준비가 모델이 완료되면 NeuroShell 상인의 모델을 실행합니다. 첫 번째 단계는 ChaosHunter에서 모델을 저장하는 것입니다. 파일 메뉴를 사용하여 저장 모델을 선택하지만, 기억 또는 당신이 그것을 저장 한 위치는 당신이 시작 거기를 저장하지 않는 한 NeuroShell 상인 폴더의 템플릿 폴더에 복사 할 필요가 있기 때문에, 적어주십시오. 모델이 저장되거나 NeuroShell 상인 템플릿 폴더에 복사 한 후에는 NSTP로 모델을로드 할 준비가되어 있습니다. 이미 당신이 당신의 ChaosHunter 모델에 입력으로 사용되는 모든 지표를 포함하기 때문에, 이전에 저장 한 차트를 넣습니다. 삽입 메뉴로 이동하여 새로운 표시를 선택합니다. 원하는 카테고리는 외부 프로그램과 라이브러리는 일반적으로 목록의 하단에있는, 호출합니다. 당신이 이익 기반 모델을 구축 한 경우 삽입 할 수 있습니다 세 ChaosHunter 표시가 있음을 알 수 있습니다 : - 이 식 ChaosHunter 신호의 실제 값 - ChaosHunter 출력이는 구매 / 판매 출력을 비교하여 생성 된 구매 또는 판매 신호이다 임계 값 ChaosHunter 주식 - 이것은 당신이 이익 기반 모델을 만들었습니다하지 않는 모델에 의한 이익의 합이 만 카오스 출력을 사용할 수 보여줍니다. 그렇지 않은 경우, NeuroShell 당신은 여전히​​ 아래 ChaosHunter 출력의 논의에서 볼로 거래하는 데 사용할 수 있습니다 선택되어 있음을 알려드립니다. 우리는 삽입 할 수있는 가능한 지표 각각에 대해 설명합니다. 그들 모두는 동일한 입력 ChaosHunter의 모델을 선택하는 것이 (NeuroShell의 매개 변수)를 사용한다. 이것은 모든 바에 유래 ChaosHunter 식의 계산 결과이다. 당신이 이익을 기반으로 계산을 수행하는 경우, 이 공식은 구매 임계 값과 ChaosHunter도 진화 판매 임계 값과 비교된다. 당신이 임계 값이 계산을 비교하고 NeuroShell 무역 전략에서 그 지표를 사용하도록 NeuroShell 관계 지표를 사용하려는 경우, 당신은 그렇게 할 수 있습니다. ChaosHunter 신호에 대한 아래의 설명을 참조 - 그렇지 않으면 신호를 사용하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 당신이 구축 한 경우, 즉 당신은 가격 또는 일부 지표는 여전히 ChaosHunter 출력과 NeuroShell 거래 전략을 만들 수 있습니다 예측하려고하는 비영리 기반 모델을 구축. 이 경우 당신은 또한 무역 전략 마법사의 임계 값과 비교하는 관계형 지표를 사용합니다. 당신은 사용할 수있는 최적의 임계 값을 찾기 위해 NeuroShell 최적화를 사용할 수 있습니다. 신호의 값 ChaosHunter에 도시 된 수보다 NeuroShell 릴리스 5.x의 적은 소수 자리까지 반올림 될 것이다. ChaosHunter이 NeuroShell이​​보다 더 소수 자릿수로 번호를 사용하기 때문이다. 출력 값이없는 경우 항목 정의되지 않은 출력을 참조하십시오. 이 신호는 입력 또는 길거나 짧은 위치를 종료할지 여부를 알려줍니다. 대신 임계 값에 ChaosHunter 출력을 비교하는, 위치를 취할시기에 대한 결정을 내려야하는 무역 전략 마법사에서이 신호를 검사 할 수 있습니다. 신호는 암시 적으로 임계 값에 대해 알고있다. 아래는 신호 값과 의미는 다음과 같습니다. 신호는 (어떤 위치에 있지) 중성 인 0에서 밖으로 시작한다. 새 항목 또는 종료가 발생할 때까지 신호가 주어진 값으로 유지됩니다. 다음 줄에 긴 위치에 입력합니다. 다음 줄에 현재 위치를 종료하고 중립 (더 위치)를 입력합니다. 다음 줄에 가까운 위치에 입력합니다. NeuroShell 상인 무역 전략 규칙의 ChaosHunter 신호를 구현합니다. 다음과 같이 관계형 카테고리에서 AB 표시기를 사용 : 긴 항목 : 신호 1 긴 출구 신호 0 짧은 항목 : 신호 -1 짧은 출구 : 신호 0을 당신이 ChaosHunter에서 모델을 만들 때 진정한 반전을 지정한 경우, 신호는 것 0에서 밖으로 시작하지만, 거래를 시작할 때 1 사이에 직접 가서 -1 다시 0이되는없이. (위의 긴 종료 및 단락 종료 규칙을 사용하지 마십시오.)이 경우, 신호의 스위치는 암시 적으로 반대 위치에 항목과 현재 위치의 동시에서 종료 신호를 보낸다. 당신이 ChaosHunter에서 진정한 반전을 선택하면, NeuroShell 상인 당신이 긴 / 짧은 항목이 동일합니다 결과를 보장 할 수있는 무역 전략 매개 변수의 크기 조정 탭에서 기존의 짧은 / 매수 포지션을 종료하기위한 옵션을 설정해야합니다. 위치가 변경되기 전에 ChaosHunter 신호가 표시 줄에 값을 변경하기 때문에 ChaosHunter 신호에서, NeuroShell 상인 위치 표시와 다른 것이 있습니다. 새로운 위치가 실제로 입력 될 때까지 NeuroShell에서 위치 신호가 변경되지 않습니다. ChaosHunter 신호 전반적인 전략은 다른 시스템의 수에 기초하여 최종적인 결정을 내린다 여기서 NeuroShell으로 시스템을 구축 할 때 사용하는 것이 용이하다. 당신이 차트에이 지표를 넣을 경우 차트의 처음부터 자본 곡선을 볼 수 있습니다. NeuroShell가 최적화 기간 말과 용지 거래 기간 (있는 경우)의 끝 부분에 곡선과 통계를 다시 시작하기 때문에이 NeuroShell 지분 곡선보다 약간 다를 수 있습니다. 또한, NeuroShell 지분 곡선은 열고 닫기 모두 가격에 액세스 할 수있는 각 줄의 확대에 따라 지분을 계산할 수 있습니다. ChaosHunter는 메인 프로그램에서 하나의 가격 스트림 (열기 권장)이, 그래서 두 개의 서로 다른 방법론에 기초하여 자본 곡선에 약간의 차이가있을 것이다. 당신이 ChaosHunter에서 처리를 위해 NeuroShell 상인의 텍스트 파일을 내보낼 경우 NeuroShell 상인 전문 구절 ChaosHunter에서 다른 결과에 대해 경고, 사용자의 입력 데이터 파일은 일반적으로 별표 (*)로 표시 누락 된 데이터를 포함 할 수있다 (). ChaosHunter 및 NeuroShell 상인은 데이터 세트에 최적화 된 거래 모델을 실행하는 방법에 차이가 있습니다. 예를 들어, 데이터 파일이 여기 저기 별표 어떤 숫자를 포함 모두 5 입력 열을 가지고 가정한다. 아니 많이하지만, 더 열이 거기에 완전한 데이터가없는 가정합니다. 인풋 탭의 ChaosHunter 인터페이스에서는 수식에 대한 잠재적 입력으로 모든 5 열을 선택합니다. 당신은 할 수있는 옵션을 선택합니다. 최적화의 시작에서 프로그램은 모두 5 열을 확인에서 누락 된 데이터가있는 모든 행을 제거합니다. 모델이 ChaosHunter에 최적화 된 후에는 NeuroShell 상인에 연결하고 ChaosHunter에서 보는 것과 비교할 때이 약간 다른 결과 (원시 수식 출력, 무역 신호, 최종 지분)을 생산하는 것을 알 수 있습니다. 그 이유는 당신이 입력 탭에 표시된 것보다 최종 공식 적은 수의 입력을 포함 할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 최종 수식은 모두 5 전위 입력 한 입력으로 진화 말한다. NeuroShell 상인 템플릿은 (가격 시계열 이외의) 하나의 입력 시간 시리즈를 묻습니다. 이러한 지표를 발사 할 때, NeuroShell는 특정 입력이 누락 된 데이터가 고려 행에서 제거합니다. 그들이 식의 일부가 아닌 때문에 나머지 4 잠재적 인 입력에 누락 된 데이터가있는 행을 제거하지 않습니다. NeuroShell 그 잠재적 인 입력에 대해 아무것도 모른다. 결과적으로, 상이한 입력 데이터 표시기 화재 (최적화 동안 존재했던 것보다 많은 행이있다), 및 화학식 시프트 사라지게 새로운 거래 신호 또는 거래 신호를 발생할 수 약간 다른 결과를 생성한다. 수식 기술적 지표를 포함하여 진화 할 때 더 누락 된 행을 포함 기간에 다시보고 있기 때문에, 특히 수있다. 이 모델을 소성 할 때 ChaosHunter 자체는 데이터 파일에 존재하는 모든 모델 입력을 필요로 주목해야한다. 이 모델은 최적화 된에 (모든 잠재적 입력 포함) 모든 입력을 기억합니다. 모델 입력의 데이터 파일에서 누락 된 경우, 프로그램은 입력이 누락 경고를 발행하고 모델을 발생하지 않습니다. 이것은 최적화 세션의 결과가 항상 모델을 소성에 의해 생성 된 결과와 일치하는 것을 보장한다. NeuroShell 상인의 시간 플래그 NeuroShell 상인 Professional 또는 NeuroShell DayTrader 전문의 ChaosHunter 모델을 발사 시간 플래그는 식의 일부가 아닌 경우에도, 지표 매개 변수로 표시됩니다. 목적은 ChaosHunter 모델의 해당 값 NeuroShell 상인 시간 플래그 데이터 스트림을 연결한다. 새로운 데이터 모델을 적용 할 때 ChaosHunter 공식 특별한 고려 사항에 대한 ChaosVar를 사용하는 경우 여기를 클릭하십시오. NeuroShell 상인이 구 시스템 그룹 주식 워드 시스템 그룹의 등록 상표입니다, 동영상을 감상 Inc. 의 비디오 라이브러리는 NeuroShell 상인을 사용하는 메커니즘을 배울 수있는 가장 빠른 방법입니다. 당신이 기계를 지배했습니다되면, 당신은 성공적인 거래 시스템을 정교하게 시작할 수 있습니다. 각 비디오에 대한 스크립트는 NeuroShell 상인 도움말 파일에 같은 이름의 도움말 항목에 포함되어 있습니다. 해당 비디오를 보려면 해당 항목의 제목을 클릭합니다. , 동영상을 감상 데이터 소스를 설정하고, 도움을받을 방법 - 개요 시작하기. 차트는 차트를 생성하고 저장 - 파일 메뉴를 이동하고 새로운 차트를 선택합니다. 당신은 시간 프레임과 종목 기호를 지정하라는 메시지가 될 것이다. 기존 차트를 엽니 다 - 파일 메뉴에서 열기 차트를 선택하고 열려는 이전에 저장 한 차트가 포함 된 디렉토리를 검색합니다. 포맷 데이터 계열 - 데이터 계열의 이름, 색상, 또는 선 스타일을 변경합니다. 차트보기 - 기본 차트 외에도 데이터 값, 이력 데이터, 또는 전체 포트폴리오의 스냅 샷을 볼 수 있습니다. E 메일 차트 - 다른 사용자 또는 기술 지원 데이터와 차트를 보냅니다. 줌 컨트롤 - 데이터에서 자세히 볼 수있는 돋보기를 클릭합니다. 기존 데이터 및 기타 악기 데이터 - 차트 또는 다른 악기에서 데이터를 표시합니다. 드래그 앤 드롭 서브 그래프는 - 마우스를 사용하여 차트의 서브 그래프를 재 배열. 차트 형식 - 마우스 오른쪽 버튼으로 변경 날짜, 높이, 색상 차트를 클릭합니다. 데이터 삭제 - 데이터 계열의 이름을 변경, 또는 차트에서 데이터를 삭제할 수 있습니다. 그리기 도구 - 트렌드 라인, 채널, Fibbonaci의 retracements, 선, 텍스트 등을 추가합니다. 사용자 차트 템플릿 - 나중에 사용하기 위해 당신의 마음에 드는 차트를 저장합니다. 상인 차트 템플릿 - 쉽게 NeuroShell 상인 표준 기술 분석 연구를 적용합니다. 작업 공간 - 한 번에 열 수있는 작업 공간에서 좋아하는 차트를 저장합니다. 차트 페이지를 추가 - 자동으로 다른 악기에 모델을 적용 할 수 있습니다. 여러 차트를 표시 - 하나 이상의 차트를 열고 화면에 배열합니다. 지시자 표시 옵션 - 여러 지표에 대해 서로 다른 색상을 표시, 표시 표시 범주를 선택 위아래로 범주를 이동, 마법사에 대한 옵션을 도구 메뉴를 사용하여 사용자 정의 지표 또는 일의 경계를 교차하는 DayTrader 옵션을 저장하는 옵션을 선택합니다. 지표를 삽입 - 차트에 800 개 이상의 지표 중 하나를 추가합니다. 표시 기본 매개 변수를 수정 - 같은 상대 강도 지수 이동 평균의 기간 수 등의 지표를 계산하는 이상의 기간을 변경 등 표시 바로 가기 - 여러 매개 변수, 매개 변수 범위 등 복잡한 지표와 지표를 구축 - 다중 지표를 구축하기 위해 아래에서 위로 또는 위에서 아래 두 방법 중 하나를 사용합니다. 위로 아래 방법 - 개별 지표를 작성하고 복잡한 지표로 결합. 방법 하향식 - 다른 지표를 기반으로 단일 지표를 구축합니다. 사용자 정의 지표 - 사용자 정의 지표에 대한 옵션을 설정하고 자신의 표시 카테고리를 만들 수 있습니다. 전통적인 무역 전략은 무역 전략을 빌드 - 트레이딩 전략 마법사 지표에 따라 거래 규칙을 만듭니다. 날짜 - 구축 모델을 테스트 날짜 선택. 크기 조정 - 정확하게 이익과 수수료를 계산하는 거래 스타일과 유사한 거래의 크기를 지정합니다. 비용 - 선물 또는 외환, 또는 교차 쌍의 홈 통화에 대한 수수료, 마진 비율, 미끄러짐, 소수점 값을 입력합니다. 고급 - 네 가지 최적화 방법에서 선택 모델을 구축하기위한 목표를 선택 모델을 학습하고, 평균 무역의 범위를 지정하는 기간에 대한 제한을 설정합니다. 최적화 범위를 설정 - 무역 규칙의 매개 변수를 최적화 할 것인지 여부를 선택하고 설정 최적화는 사용자가 선택한 매개 변수에 대한 범위. 세션 시작 종료 시간은 - 차트에 표시 및 계산에 사용 된 처음과 마지막 시간을 지정합니다. 무역 전략을 적용 - 같은 악기에 대한 새로운 데이터를 개발했습니다 거래 규칙을 적용합니다. 다른 악기에 무역 전략을 적용 - 기타 등 주식, 선물, 외환, 모델을 재 훈련에 대한 질문에 답변하는 방법에 대해 자세히 알아보기에 동일한 규칙을 테스트하기 위해 추가 차트 페이지를 추가합니다. 내장 트레이딩 전략 템플릿 - 같은 RSI 또는 평균 크로스 오버 이동 같은 인기있는 시스템을 선택할 수 있습니다. 무역 전략 템플릿을 저장 - 모든 시장에 적용 할 수있다 무역 규칙의 라이브러리를 개발한다. 신경망 예측은 신경 그물 개요 과거 데이터의 패턴에서 예측을 배울 방법 신경망을 이해합니다. 자신의 예측 가격 모멘텀과 회귀 기울기 지표와 예측 모델을 만듭니다. 예측 출력 탭을 사용하면 예측 할 방법 훨씬 앞서 미래 예측을하는 것을 선택합니다. 날짜 모델을 평가하기위한 데이터 파일의 부분을 선택하고, 하루 동안 차트 신호 기간을 지정. 주식은 계정 잔액의 크기 또는 모델을 거래 할 주식의 수 등의 정보를 입력합니다. 비용은 미래에 대한 수수료, 마진 비율, 미끄러짐, 소수점 값을 입력하거나 크로스 쌍의 홈 통화. 당신이 예측이 긴 및 / 또는 짧은 무역 및 무역 임계 값을 지정하려면 위치를 결정합니다. 훈련은 신경망 훈련 목적뿐만 아니라, 네트워크에서 사용하는 숨겨진 뉴런의 수를 설정한다. 최적화 모델과 평균 거래 범위를 훈련하는 시간뿐만 아니라 최적화 방법을 선택합니다. 예측 템플릿을 다른 차트에 사용되는 예측 템플릿을 저장 저장합니다. 내장 예측 템플릿은 인기있는 지표를 기반으로 예측 템플릿을 선택합니다. 무엇을 예측하고있는 입력 성공적인 예측을 구축하는 방법에 대해 알아 사용할 수 있습니다. 예측 결과는 모델이 성공한 경우의 순서로 결과를 결정하기 위해 조사한다. 모델 적용 및 결과 주식 곡선을 검사 및 위치 지표가는 상인의 무역 전략 시스템 및 위치 표시기를 사용하여 모델의 성공을 검사합니다. 다른 모델에서 하나의 모델에서 무역 신호를 사용하는 방법에 대해 알아 봅니다. 새로운 데이터 거래 전략 및 예측을 적용하는 것은의 datafeed로부터 새로운 데이터로 차트를 열거 나 데이터 텍스트 파일을 갱신하고 현재 거래 신호를 확인하기 위해 표를 열고 하나. 새 등 주식, 선물, 차트 페이지를 추가로 무역 전략과 예측을 적용하면 새로운 장비로 기존 모델을 적용합니다. 포트폴리오보기 요약 형태의 차트에서 악기의 모든 데이터와 거래 신호를 표시합니다. 데이터 공급 업체의 데이터 피드 및 파일 데이터 개요를 사용하여 데이터 나 자신의 텍스트 파일은 상인의​​ 모델을 만들 수 있습니다. 데이터 서버는 여러 가지 끝 날 또는 하루 동안 데이터를 선택하는 것은 NeuroShell 상인과 그 작업을 공급한다. 어느 상인에 포함 된 서버 목록에서 데이터 피드를 선택하거나 공급 업체에서 직접 데이터 피드 프로그램을 다운로드합니다. 데이터 파일의 지원 유형은. CSV 형식으로 저장된 텍스트 파일뿐만 아니라 CSI 및 MetaStock 형식을 선택할 수 있습니다. 매핑 데이터 파일은 당신이 상인에 사용할 데이터 파일을 저장할 컴퓨터의 폴더를 지정합니다. 차트 올바른 잘못된 데이터에 데이터를 수정하는 것은 가격이나 볼륨 데이터 스트림을 수정하여 틱. 도구 메뉴를 사용하여 상인에서 차트 내보내기 차트 데이터에서 데이터와 그래프를 내보내기. 통합 무역 중개 또는 전자 메일 계정에 상인의 명령을 전송 에이전트 직접 중개 또는 전자 메일 주소 목록에 무역 전략에서 거래를 보내도록 선택합니다. 이러한 소리와 팝업 확인서 등 브로커 또는 전자 메일 목록을 선택합니다 거래 옵션을 선택하거나 브로커 또는 주문 E 메일 발송 옵션을 선택합니다. 인터랙티브 브로커 설치는 NeuroShell 상인의 거래를 허용하도록 상인 워크 스테이션 거래 플랫폼을 설치합니다. 인터랙티브 브로커에 전송 주문은 상인의​​ 무역 전략로부터의 신호에 따라 인터랙티브 브로커에 직접 명령을 보냅니다. 주문 이메일 전송 시스템과 함께 또는 거래의 컴퓨터에서 전자 메일 계정없이 상인의 주문 이메일 전송 시스템을 설정하는 방법에 대해 알아 봅니다. 무역 외환 외환는 크기와 비용은 크기를 설정하고 외환에 대한 모델을 만들 때 무역 전략 마법사 탭의 요금으로 제공하는 방법에 대해 알아 봅니다. 사용하는 경우 환율은 홈 통화에 명시된 계좌 잔고를 기반으로 홈 통화 결과뿐만 아니라 무역을 표시하는 상인을 설정합니다. 상인 인용, 용어베이스를 사용하고, 홈 통화 환율을 설정하는 방법에 환율 용어는 알아보십시오. 환율을 설정하는 방법 - 예측 또는 거래 전략 마법사 중 하나의 환율을 설정 한 환율로 사용됩니다 적절한 기호를 선택 알아보세요. 최적화는 무역 전략에 작동 방법 최적화 최적화 등 수익성 무역 규칙을 작성하기 위해 이동 평균 지표 기간의 수가 매개 변수를 변경하는 방법에 대해 알아보십시오. 예측에서의 최적화 작업은이 신경망에 입력으로서 사용되는 경우 최적화 지표 및 / 또는 변화 인디케이터 파라미터를 선택하는 방법을 발견되다. 최적화 알고리즘은 GeneHunter, 발전 전략, 떼, 그리고 무력 최적화 방법 중에서 선택합니다. 멀티 코어 분산 최적화는 더 빠른 결과를 하나의 컴퓨터에서 여러 컴퓨터 코어와 다중 하이퍼 스레드에서 최적화 처리를 배포하는 NeuroShell 상인을 설정합니다. 티커 스캔 검사를 하나 또는 여러 개의 규칙 및 / 또는 지표에 기초 종목 다수 스캔. 포트폴리오 분석 차트 페이지 계산 구입 및 포트폴리오 자산을 극대화하기 위해 판매하는 등 어느 주식, 선물을 결정하는 이러한 특수 지표를 사용합니다. 옵션 고급 사용자 동영상 동일한 차트에 여러 개의 주파수가 혼합 여러 시간 프레임 데이터, 지표, 예측 및 거래 전략과 일치 할 수있는 기능을 추가합니다. 위치 크기 조정은 각 무역으로 구입하기 위해 얼마나 많은 주 / 계약 / 단위를 결정하는 옵션을 추가합니다. 최적화 매개 변수 및 / 또는 방법을 크기 조정 최고의 위치를​​ 선택할 수있는 옵션이 포함되어 있습니다. Pyramiding / 스케일링 능력 증가를 추가하거나 단위로 위치를 낮 춥니 다. 최적화 프로그램은 각각의 증가 또는 감소에 대한 항목과 비율 변화의 최대 수를 결정할 수 있습니다. Pyramiding은 / 스케일링 고정 주식은 크기 조정 탭과 Pyramiding 탭에서 스케일링 설정에 주식의 고정 된 수의 설정 사이의 관계를 설명합니다. 위치 크기 그래프 표기 상인 차트는 구매 또는 판매 주 / 계약 / 단위의 수를 표시합니다. Walkforward 최적화 무역 전략은 : 각각의 새로운 최적화가 새로운 밖으로의 샘플 실제 거래 기간에 적용되도록 최적화를 walkforward 할 수있는 기능을 추가합니다. 이것은 사용자가 새로운 데이터를 정기적으로 재 최적화 전략의 밖으로의 샘플 성능을 평가 할 수 있습니다. 여러 템플릿 최적화 및 백 테스팅 무역 전략 만 : 동시에 동일한 데이터, 비용, 위치 크기, 위치 스케일링 및 최적화 매개 변수를 사용하여 최적화 할 수있는 능력과 backtest 여러 템플릿을 추가합니다. 저작권 1997 - 구 시스템 그룹에 의해, Inc. 모든 권리 보유.