Automatiserade Forex Trading system har fördelar jämfört med manuell mänsklig handel . Automatiserade handelssystem kan övervaka Forex marknaden 24 timmar om dygnet , automatiserade system är helt disciplinerad att den uppsättning av systemets regler och aldrig herrelösa , automatiserade handelssystem är immuna mot girighet och rädsla och känslor aldrig påverkar deras handel beslut , automatiserade Forex system alltid följa pengar förvaltning regler som definieras av användaren . Men det är tydligen väldigt ironiskt att dessa grundläggande principer , som definierar styrkan hos ett system , är också många gånger dess undergång . Forex robotar kan inte " analysera " åtgärden marknadspris som en människa . Därför Forex robotar Ange Varje handel som möter en definierad uppsättning villkor . Mänskliga Traders oftast ingen !
Rådande sentimentet gällande att bland alla Forex handlare , bara en liten andel är framgångsrika på lång sikt. De refererade siffrorna varierar beroende på källan citerade , men procentsatserna genomgående genomsnittet i 5 % till 8 % intervall . I linje med denna siffra , mycket få Forex robotar överlever testerna av live-konto Forex trading , med endast 1 % till 2 % överlever mer än några månader innan deras styre - apparater blir föråldrad , och förlusterna börjar trava upp . Den idealiska lösningen är uppenbar . Kombinera disciplin och outtröttliga tillgängligheten av en automatisk Forex robot med kunniga och erfarenhet av en framgångsrik mänsklig handlare .
Det är i denna anda som mycket av den banbrytande forskningen om algoritmisk valutahandel lögner . Genom att utnyttja maskin lära sig ' undervisa ' En algoritm vissa rådande "mänskliga " beslut som påverkar handeln posten , befintliga system för handel Forex automatiskt kan konverteras . Viss forskning visar att utbildning inträde taktik med strategier maskininlärning ( genetisk programmering och neurala nätverk för att nämna några ) signifikant förbättra systemen på out-of -sample data. Dessa slutsatser lånar några tidiga trovärdighet till begreppet Forex trading med hjälp av maskininlärning .
Det koncept som vi diskuterar här avviker från denna strategi som vi använder inlärningsteknik träna uppsättningar av " humaniserade " uppgifter i motsats till rådata innan ett tillstånd . Genom att utnyttja dessa datamängder , blir inlärningen "varför människan in i denna handel ? " vs " gör rådata stödjer ange en handel just nu ? " När lärandet börjar fokusera på mer abstrakta uppgifter , de resulterande systemen tenderar att bli mer robust , eller tenderar att fungera bättre i varierande marknadsförhållanden än de som helt enkelt försöka identifiera vinnande Forex trader från råa indikatoruppgifter . Konceptet är att grundläggande indikator förhållanden utlösa en handels Set - Up , till exempel , korsar en snabb glidande medelvärde en långsammare glidande medelvärde . Den lärande algoritmen fungerar då att filtrera dessa set -ups med den utbildning det förvärvade från humana utbildning datamängder . Den automatiserade handelssystem säger , " Baserat på vad jag har lärt mig från min expert mänsklig lärare , denna set-up ser ut som en bra affär ? " I stället för , " Den computational resultat med hjälp av alla de empiriska data är större än den definierade variabeln , komma in eller ut ? "
Sammanfattningsvis tillämpar maskininlärning strategier för att undervisa "mänskliga " taktik för automatiserade Forex trading system design , kan vara mycket effektivare på att producera robusta Forex system än genom att utnyttja tekniken i ett försök att förutse marknaden riktning . I kommande artiklar kommer jag att expandera på denna metod och tillhandahålla information om applikationer och tekniker som finns för att anställa dessa begrepp .