Mahine Forexe

Scientific Trading Machine - (In-Depth Review) Wie dieses Handelssystem funktioniert Forex-Handel ist eine der schwierigsten Wege des Handels, aber es ist auch eine der lohnendsten monetär. Es ist ein Schlachtfeld da draußen und Sie cant Venture auch in der Nähe, wenn Sie nicht gut mit eingehenden Kenntnisse, wie Forex-Handel bewaffnet sind. Um mit der Konkurrenz zusammenzupassen und einige ernste Profite zu machen, müssen Sie die Techniken und die Methoden des Handels kennen. Die Scientific Trading Machine ist eine der sichersten schnellste und einfachste Weg, um Forex-Trading zu tun. Nicola Delic, ein professioneller Forex Trader und Pädagoge entwickelt diese einzigartige wissenschaftliche Trading-Maschine im Jahr 2016. Seine Expertise und Wissen haben zu dieser Entdeckung, die jeder bietet die Möglichkeit, Geld aus dem Komfort von denen zu Hause zu verdienen geführt. Er ist der Autor der beliebten Elliot Wave DNA, ein weiteres erfolgreiches Forex Trading-Tool. Merkmale der Scientific Trading Machine Die Scientific Trading Machine ist nicht Ihre regelmäßige Software, die Sie herunterladen und lernen können. Es ist eine tatsächliche physikalische Kurs, der von DVDs und Handbücher umfasst. Ein paar wesentliche Merkmale des Programms sind: 8226 Das Handelssystem wurde entwickelt, um die Marktlage zu analysieren und bietet Ihnen die besten profitabel Handel bietet. 8226 STM wird alle erforderlichen Berechnungen durchführen, wodurch Ihre Risikofaktoren auf nahezu Null reduziert werden, wodurch der gesamte Prozess des Handels leicht, einfach und schnell wird. 8226 Sie müssen nicht auf mehrere Bildschirme, um die steigenden und abnehmenden Trends der Scientific Trading Machine wird es für Sie zu bestimmen. So wird es Sie in die richtige Richtung führen. 8226 Es bestimmt Ihr Handelsrisiko und hilft Ihnen, das Gleiche zu verwalten. Dies wird Ihre Verluste erheblich reduzieren. Was bedeutet der Kurs enthalten Scientific Trading Machine umfasst die folgenden: 8226 Signal X Trading-Software 8226 4 Disc DVD-Set - DVD 1: Einführung Indikatoren - In dieser DVD gehen wir tief in das, was jeder benutzerdefinierte Indikator tut und wie man sie für nett verwenden Gewinne. Ich wünsche, dass ich mehr mit Ihnen über dieses hier teilen könnte, aber diese Information ist streng vertraulich und wird nur mit denen geteilt, die eine Kopie dieses Systems und der erweiterten Signal-X-Software heute erhalten. Neben der Erklärung, wie die gesamte Software funktioniert, sprechen wir auch über konservativen Handel und aggressiven Handel. Dieses System eignet sich gleichermaßen für beide, aber Sie müssen wissen, wann man em und wann falten em. - DVD 2: Systemregeln - Noch einmal kann ich nicht zu viel darüber sagen. Außer, dass Sie die Regeln des mächtigsten, fortgeschrittenen, genauen und profitablen Systems auf der Erde lernen werden. Nicola geht durch jede Art von Handel, sowohl konservativ und aggressiv, für beide Trend-Trades und Swing Trades. Diese DVD ist, wo du anfängst zu erkennen, dass du gerade die Schlüssel zum Königreich gegeben worden bist. - DVD 3: Beispiel Trades - In dieser DVD zeigt Nicola Ihnen Beispiel für Beispiel von verschiedenen Arten von Trades, die Ihr Konto mit Geld schnell füllen können. Nichts lehrt Sie ein System besser als jede mögliche Art von Handel zu sehen passiert direkt vor Ihren Augen, während gründlich ausführlich erklärt werden. - DVD 4: Live Trades - Nun, da Sie alle verschiedenen Arten von Trades gesehen und hatte sie erklärt, seine Zeit, um sie in echten Live-Trades zu sehen. Nicola nimmt 16 Live-Trades für alle möglichen Szenarien und lassen Sie beobachten Sie über meine Schulter. Es ist wie mit ihm neben Ihnen sitzen, während wir das System handeln. Sie werden sehen, Nicola verwenden alle Software, während der Handel live. Das bringt alles zusammen für Sie und zeigt Ihnen, wie einfach das ist, zu handeln und wie rentabel es wirklich sein kann. 8226 Schritt für Schritt Handelshandbuch 8226 Tutorial-Handbuch 8226 Mitgliedschaftsrechte Die DVDs bieten einfach zu handelnde Indikatoren, Regeln für den Handel und wie jedes Handelsszenario zu behandeln. Das ist nicht alles, erhalten Sie freien Zugang zu mehreren Webinaren und Sie können Fragen Nicola Delic selbst Fragen und Zweifel, die Sie im Handel haben könnte. Vorteile der Scientific Trading Machine Lassen Sie uns nun die Vorteile dieser einzigartigen Trading-Maschine über andere Systeme des Handels. 8226 Die mit der Maschine verbundenen Risiken sind vernachlässigbar und in einigen Fällen null. 8226 Es spart Zeit, da es entworfen ist, um alle komplizierten Berechnungen durchzuführen, während Sie an anderen Aufgaben teilnehmen. 8226 Diese Methode verwendet den MetaTrader 4, der von vielen Online-Händlern verwendet wird. 8226 Sie können schnelle Gewinne verdienen, sobald Sie Mitglied geworden sind, da Sie Informationen über Informationen, die für erfolgreiche Handels-Setups nützlich sein werden. 8226 Der Kurs ist einfach zu folgen und die Methoden sind einfach zu bedienen. 8226 Es kommt mit einer 60 Tage Geld-zurück-Garantie. 8226 Sie können sich auf die Unterstützung durch den Schöpfer und sein Team verlassen. 8226 Dies ist der schnellste Weg, um mehrere tausend ohne Vorkenntnisse des Handels zu machen. Nachteile der Scientific Trading Machine Es gibt keine fool-proof Methoden oder Systeme, die 100 Erfolg immer bieten können. Dieses System ist nicht anders, es hat auch seine Fehler und ein paar Nachteile, die es wert sind zu wissen. 8226 Es ist wichtig, dass Sie über eine gute, ununterbrochene Internetverbindung verfügen, um im erfolgreichen Handel zu frönen. 8226 Es ist nicht ein reiches schnelles Schema. Es braucht Zeit, um große Mengen an Einkommen zu generieren und die gewünschte Menge zu machen. 8226 Es ist noch relativ neu und die Anzahl der auf dem Markt erhältlichen Kopien ist begrenzt. Abschließende Gedanken: Ein wenig zusätzliches Einkommen auf der Seite wird nicht schaden, mehr, wenn das Einkommen kann in ein paar tausend pro Monat laufen. Die Scientific Trading Machine ist ein Neuling Händler Mentor und Führer, wie es entworfen wurde, um Schritt für Schritt Anleitungen zur Verfügung zu behaupten, Forex-Handel zu beherrschen. Sie können dieses System von zu Hause aus nutzen, während die Teilnahme an anderen Hausarbeit ist so einfach. Und der beste Teil der Vereinbarung ist die 60 Tage Geld-zurück-Garantie, die gewährleistet, dass Sie nichts verlieren, indem Sie versuchen, diese neue Methode des Handels. Wie bestelle ich Scientific Trading Machine (klicken Sie unten) Schritt 3. Lesen Sie die Allgemeine Geschäftsbedingungen Seite, dann aktivieren Sie das Kontrollkästchen, um zustimmen. Schritt 4. Schließlich kamen Sie zum sicheren Zahlungsformular an. Geben Sie Ihre Lieferadresse und Zahlungsdetails ein, um das System zum reduzierten Preis zu bestellen. Schritt 5. CONGRATS ALL DONE Sie erhalten das FULL-System ohne den vollen Preis zu zahlen. Ihr Kauf umfasst auch die 60-tägige Geld-zurück-Garantie von ClickBank angeboten. Jetzt nur für Ihre eigene Kopie der Scientific Trading Machine warten, um per Post zu gelangen, und beginnen Handel. Haben Sie Erfahrung mit diesem Forex Trading System Positive oder Negative Kontaktieren Sie uns HIER und informieren Sie uns über it. Machine Learning mit algoTraderJo Mitglied seit Dec 2014 Status: Mitglied 383 Beiträge Hallo Kollegen, Ich beginne diesen Thread in der Hoffnung, mit Ihnen teilen einige Meiner Entwicklungen auf dem Gebiet des maschinellen Lernens. Obwohl ich nicht mit Ihnen genaue Systeme oder Codierung Implementierungen (dont erwarten, um alles zu bekommen, um zu ziehen, um zu ziehen und zu bekommen reich von diesem Thread) werde ich mit Ihnen teilen Ideen, Ergebnisse meiner Experimente und möglicherweise andere Aspekte meiner Arbeit. Ich beginne diesen Thread in der Hoffnung, dass wir in der Lage sein werden, Ideen auszutauschen und uns gegenseitig zu helfen, unsere Implementierungen zu verbessern. Ich werde mit einigen einfachen Maschinellen Lernstrategien beginnen und dann in komplexere Sachen gehen, wie die Zeit vergeht. Hoffe, Sie genießen die Fahrt Joined Dec 2014 Status: Mitglied 383 Beiträge Ich möchte mit einigen grundlegenden Sachen beginnen. Es tut mir leid, wenn die Struktur meiner Beiträge lässt eine Menge zu wünschen übrig, ich habe keine Forum Posting-Erfahrung, sondern hoffen, einige mit der Zeit zu bekommen. Im Maschinenlernen, was wir tun wollen, ist einfach, eine Vorhersage, die für unseren Handel nützlich ist zu generieren. Um diese Vorhersage zu erstellen, erzeugen wir ein statistisches Modell unter Verwendung eines Satzes von Beispielen (bekannte Ausgänge und einige Eingaben, bei denen wir Vorhersagekraft haben, um diese Ausgänge vorherzusagen) und dann eine Vorhersage einer unbekannten Ausgabe (unsere jüngsten Daten) unter Verwendung des von uns erstellten Modells vorzunehmen Die Beispiele. Um es zusammenzufassen, handelt es sich um einen quotsimplequot-Prozess, bei dem wir Folgendes tun: Wählen Sie aus, was wir vorhersagen möchten (das ist unser Ziel) Wählen Sie einige Eingabevariablen aus, die wir für unsere Ziele vorhersagen können Erstellen Sie eine Reihe von Beispielen mit vergangenen Daten Mit unseren Inputs und unseren Zielen Erstellen Sie ein Modell anhand dieser Beispiele. Ein Modell ist einfach ein mathematischer Mechanismus, der die Eingangstargets verknüpft Machen Sie eine Vorhersage des Ziels mit den letzten bekannten Eingaben Handel mit diesen Informationen möchte ich von Anfang an sagen, dass es sehr wichtig ist zu vermeiden, was viele akademische Papiere auf maschinelles Lernen tun, Um ein Modell mit sehr großen Arrays von Beispielen aufzubauen und dann eine Langzeitvorhersage für einen Quotout-of-samplequot-Satz vorzunehmen. Der Aufbau eines Modells mit 10-jährigen Daten und dann das Testen auf den letzten beiden ist nicht sinnvoll, unterliegen vielen Arten von statistischen Vorurteilen, die wir später besprechen werden. Im Allgemeinen werden Sie sehen, dass die maschinellen Lernmodelle, die ich baue, an jeder Leiste (oder jedes Mal, wenn ich eine Entscheidung treffen muss) mit einem sich bewegenden Fenster von Daten für das Erstellen von Beispielen trainiert werden (nur aktuelle Beispiele werden als relevant betrachtet). Allerdings ist dieser Ansatz bei einigen Arten von statistischen Vorurteilen nicht fremd, aber wir entfernen den Quotelefanten im Raumquot, wenn wir den breiten Stichprobenansatz der meisten akademischen Papiere verwenden (was nicht verwunderlich ist, führt oft zu Ansätzen, die nicht sind Tatsächlich nützlich, um zu handeln). Es gibt vor allem drei Dinge, mit denen man sich beim Aufbau eines maschinellen Lernmodells beschäftigen muss: Was vorherzusagen ist (welches Ziel) Was mit welchen Vorgängen vorherzusagen ist (welche Inputs) Wie man das Ziel und die Eingaben miteinander verknüpft (welches Modell) Das meiste von dem, was ich erwähnen werde Auf diesem Thema wird auf die Beantwortung dieser Fragen, mit konkreten Beispielen konzentrieren. Wenn Sie irgendwelche Fragen schreiben möchten, die Sie haben konnten und ich versuche, Ihnen eine Antwort zu geben oder Sie einfach zu informieren, wenn ich das später beantworten werde. Mitglied seit: Dec 2014 Status: Mitglied 383 Beiträge Lass uns jetzt aufs Geschäft kommen. Ein echtes praktisches Beispiel mit maschinellem Lernen. Nehmen wir an, wir wollen ein sehr einfaches Modell mit einem sehr einfachen Satz von Inputstargets erstellen. Für dieses Experiment sind dies die Antworten auf die Fragen: Was vorhergesagt werden soll (welches Ziel) - gt Die Richtung des nächsten Tages (bullisch oder bärisch) Was mit welchen Eingängen vorherzusagen ist - gt Die Richtung der vorherigen 2 Tage (Das Modell) - gt Ein Linearkarte-Klassifikator Dieses Modell wird versuchen, die Direktionalität der nächsten Tagesleiste vorherzusagen. Um unser Modell zu bauen, nehmen wir die letzten 200 Beispiele (eine Tagesrichtung als Ziel und die vorherigen zwei Tagesrichtungen als Eingaben) und wir trainieren einen linearen Klassierer. Wir tun dies zu Beginn jeder Tagesbar. Wenn wir ein Beispiel haben, bei dem zwei bullische Tage zu einem bärischen Tag führen würden, würden die Inputs 1,1 sein und das Ziel wäre 0 (0bearish, 1bullish), wir verwenden 200 dieser Beispiele, um das Modell auf jeder Bar zu trainieren. Wir hoffen, in der Lage zu sein, eine Beziehung aufzubauen, in der die Richtung von zwei Tagen eine über-zufällige Wahrscheinlichkeit liefert, um die Richtungsrichtung richtig vorherzusagen. Wir verwenden ein Stoploss gleich 50 der 20 Tage Periode Average True Range auf jedem Trade. Angehängte Abbildung (zum Vergrößern anklicken) Eine Simulation dieser Technik von 1988 bis 2014 auf die EURUSD (Daten vor 1999 ist DEMUSD) oben zeigt, dass das Modell keine stabile Profit-Generation hat. Tatsächlich folgt dieses Modell einem negativ vorgewählten gelegentlichen Weg, der es verliert, Geld als Funktion der Ausbreitung (3 Pips in meinem sim) zu verlieren. Schauen Sie sich die anscheinend quotimpressivequot Leistung haben wir in den Jahren 1993-1995 und 2003-2005, wo anscheinend konnten wir erfolgreich prognostizieren die nächsten Tage Richtungsabhängigkeit mit einem einfachen linearen Modell und die letzten zwei Tage Richtungsergebnisse. Dieses Beispiel zeigt Ihnen einige wichtige Dinge. Zum Beispiel, dass über kurze Zeitskalen (die ein paar Jahre sein könnte) können Sie leicht durch Zufall getäuscht werden --- Sie können denken, Sie haben etwas, das funktioniert, was wirklich nicht funktioniert. Denken Sie daran, dass das Modell auf jeder Leiste umgebaut wird, wobei die letzten 200 Eingabebeispiele verwendet werden. Was andere Dinge denken Sie, können Sie aus diesem Beispiel lernen Post Ihre Gedanken Nun. So dass Sie prognostiziert, dass Käufer oder Verkäufer würde Schritt in. Hmm, aber was genau hat es mit Preis steigen oder nach unten gehen 100 Pips Preis kann auf verschiedene Weise reagieren - es könnte nur Tank für einige Zeit (während alle Limit-Aufträge gefüllt sind) Und dann weiter bewegen. Es kann auch 5, 10, 50 oder sogar 99 Pips zurückverfolgen. In all diesen Fällen waren Sie irgendwie Recht über Käufer oder Verkäufer treten in, aber Sie müssen verstehen, dass diese Analyse nicht viel zu tun mit Ihrem Handel gehen von 90pip zu 100pip. Ja, du bist richtig Dies ist ein großer Teil des Grundes, warum wir schlechte Ergebnisse bekommen, wenn die Verwendung der linearen Mapping-Algorithmus. Weil unsere Profitabilität schlecht mit unserer Vorhersage verwandt ist. Voraussagen, dass Tage sind bullishbearish ist von begrenztem Nutzen, wenn Sie nicht wissen, wie viel Preis bewegen wird. Vielleicht sind Ihre Vorhersagen nur an Tagen, die Ihnen 10 Pips und Sie erhalten alle Tage, die 100 Pip Direktionalität völlig falsch. Was würden Sie für ein besseres Ziel für eine Maschine Lernmethode betrachten Ja, du bist richtig Dies ist ein großer Teil des Grundes, warum wir immer schlechte Ergebnisse bei der Verwendung der linearen Mapping-Algorithmus. Weil unsere Profitabilität schlecht mit unserer Vorhersage verwandt ist. Voraussagen, dass Tage sind bullishbearish ist von begrenztem Nutzen, wenn Sie nicht wissen, wie viel Preis bewegen wird. Vielleicht sind Ihre Vorhersagen nur an Tagen, die Ihnen 10 Pips und Sie erhalten alle Tage, die 100 Pip Direktionalität völlig falsch. Was würden Sie für ein besseres Ziel für eine Maschine Lernmethode betrachten Lets sagen, wenn Sie 100 Pip TP und SL haben, möchte ich vorherzusagen, was zuerst kommt: TP oder SL Beispiel: TP kam zuerst 1 SL kam zuerst 0 (oder -1, Aber Sie es)