Jurik.
Média móvel de Jurik.
Sobre este indicador e alguns outros lêem forex-tsd / forum / debates-discussões / 197-laguerre-indicator-description.
Outros indicadores Jurik.
Você poderia fornecer uma explicação sobre JCFBaux? Eu leio o site da Jurik e o próprio CFB não é um indicador. Mas parece que há um indicador incluído nesse pacote. JCFBaux é esse indicador?
Nevermind, eu descobri como usá-lo. Quando eu tiver algum tempo para escrever o código, publicarei uma versão adaptável do JRSX com base no CFB.
Tudo o que sei que eles usaram Jurik para Wealth Lab (em anexo) e alguns indicadores para mt3 (anexado também). E JCFBaux não deve ser anexado ao gráfico.
Eu traduzi esses indicadores mt4 da língua russa (alguns comentários importantes e alarmes). Veja em anexo também.
Eu criei uma boa tendência após a configuração no gráfico de 30 minutos usando os 2 indicadores a seguir.
compre quando jrsx cruza acima da linha zero e o preço está acima dos lucros da gmma, o moe pára interromper uma vez que o jrsx registra um 5. Mesmo para os shorts.
minha única preocupação é que há algo de errado com o te jrsx. há uma 3ª cor no indicador que pode ser visto em dados mais antigos, mas em dados atuais apenas duas cores são vistas. Existe um erro no cálculo?
Eu acho que alguns dos indicadores Jurik podem estar com pequenos erros. Porque todo o indicador aqui publicado foi criado para ser indicadores Jurik. Experimente algum indicador de othet, muitos deles já foram publicados aqui.
Jurik trading system
O fim da guerra fria redirecionou cientistas de mísseis de rastreamento para rastrear os mercados. O resultado é uma nova geração de ferramentas de análise técnica claramente superiores aos indicadores clássicos.
Ferramentas para análise técnica superior.
Ferramentas para criar indicadores avançados.
Fontes de dados históricas e ao vivo.
Livros, fitas de áudio e tutoriais.
"Eu tenho usado computadores para negociação há mais de 10 anos e gostaria de agradecer a Mark Jurik pelo seu estado da arte.
Os indicadores técnicos populares não respondem e são irregulares. Suavizar-los só acrescenta ainda mais atraso. Você gosta de esperar por seus indicadores para alcançar a ação de preço de movimento rápido?
Quando o atraso é removido e a clareza restaurada, surge um novo mundo de possibilidades. As ferramentas analíticas de Jurik são rápidas, claras e suaves. Você melhora o tempo, melhor precisão e melhores sinais.
Depois de revisar as ferramentas listadas abaixo, recomendamos você.
Se você já tentou suavizar um sinal ruidoso, você provavelmente aprendeu que não há almoço grátis: quanto mais suave o sinal, mais atrasou o preço. Em contraste, a JMA produz curvas ultra-suaves com MUCHO LITTLE LAG!
Muitos sistemas usam impulso de preços como um indicador. No entanto, até agora, os gráficos de impulso eram extremamente nervosos, provocando negócios ruins. Em contraste, a VEL produz um impulso ultra suave sem ADDING LAG ao indicador de momentum original!
A análise do ciclo dominante é uma maneira popular de medir a força de uma tendência, mas tem falhas óbvias. Por exemplo, e se nenhum ciclo existir nos dados? Substituímos a análise do ciclo (FFT e MESA) por uma forma de análise fractal que funciona mesmo quando não existem ciclos. A ferramenta é chamada CFB, Composite Fractal Behavior Index.
O indicador RSI clássico é ruidoso e laggy. Substitua-o pelo RSX 100% superior de Jurik. É ultra-suave (sem ruído) e não tem atraso adicional em relação ao RSI padrão. Você ficará surpreso e não olhará para trás.
Os indicadores clássicos DMI +, DMI e ADX são muito barulhentos ou muito lentos. Substitua-os pelo DMX 100% superior de Jurik. Ultra-suave (sem ruído) e com menos atraso do que ADX.
Se uma previsão requer conhecimento do passado recente, você saberia exatamente o quão longe de olhar (hoje, ontem, 5 dias atrás, etc.)? Você pode saber que o alisamento de dados históricos melhora a capacidade de uma rede neural de prever, mas como os dados devem ser lisos? . Relaxar! O WAV produz dados de séries temporais pré-processados para modelos de previsão.
Quantas variáveis de entrada deve ter um indicador avançado? É melhor? Raramente. É provável que os indicadores excessivamente complexos falhem! O que é necessário é uma maneira de alimentar seu indicador principal de todas as informações que você deseja, usando o menor número de variáveis. DDR oferece resultados surpreendentes.
Redes Neurais e amp; Previsão financeira.
Uma grande coleção de relatórios da Jurik Research. O tema inclui a construção de um MACD avançado em fase, estimando o horizonte de previsão ideal, a preparação de dados para uma rede neural, como marcar o desempenho comercial durante a otimização e muito mais.
Negociação computadorizada.
Vinte autores discutem técnicas de desenvolvimento e negociação de sistemas. Os tópicos incluem entrar e sair de um mercado, novos indicadores, análise de zona de mercado, análise de desempenho de auto e sistema, modelagem de dados não-linear, tudo sobre feeds de dados e muito mais.
Espaço, Tempo, Ciclos e amp; Estágio.
Seminário de áudio e notas de aula sobre quatro formas poderosas de exibição de dados de séries temporais financeiras. Os tópicos incluem análises de sensibilidade ao sistema de negociação, considerações de graus de liberdade, análise do plano de fase do comportamento dos indicadores e muito mais.
Estratégias de Tutorial.
Agora disponível: uma coleção de 13 estratégias de demonstração que sugerem maneiras de usar Jurik Tools dentro de seus próprios sistemas de negociação. Cada estudo é completo com uma explicação detalhada de sua lógica de negociação, gráficos e configurações de parâmetros utilizados para validação, e o código de estratégia MultiCharts ou TradeStation você pode abrir, ler e modificar.
Pinnacle Data.
Grande coleção de índices econômicos, relatórios COT (Compromisso de Comerciantes) e preços de commodities (fim de dia). Os dados são relatados como sendo muito limpos. Software para vincular contratos de várias maneiras. Download diário opcional.
Informação adicional.
COMO UTILIZAR INDICADORES DE JURIK - um guia de produto COMO CONSTRUIR UM INDICADOR PRINCIPAL COMO CONSTRUIR UM SISTEMA DE NEGOCIAÇÃO.
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Jurik trading system.
Finalmente, depois de disponibilizar cada produto, eu incentivo você a investigar os dados de preço de pré-suavização primeiro com o JMA, criando assim "proxies" para os valores de preço bruto. Às vezes, um comércio primeiro perde grande antes de se tornar rentável. Embora eles possam trabalhar muito bem às vezes, isso também pode levar a um filtro que pode sofrer tanto o atraso quanto a superação. Ao testar, use dados de mercado suficientes para o sistema criar trades para cada grau de liberdade. Eyeball para todos os problemas. Sombras de inteligência artificial, não ouvimos essas perguntas antes?
Vídeo por tema:
Sistema de Negociação de Forex Simples e Melhor 2016 - Melhores indicadores para escalar.
8 Respostas para & ldquo; Jurik trading system & rdquo;
Este é o oposto de uma opção de compra, que dá ao titular o direito de comprar ações.
Primeiro, você precisa entender como as moedas são negociadas.
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Building Trading Systems.
CHAVES PARA NEGOCIAÇÃO SUCEDIDA.
Não, as chaves do sucesso não são nossos produtos, nem os outros. Em vez disso, para ser um comerciante de sucesso que você precisa.
um sistema de negociação com expectativa rentável, princípios sólidos de gerenciamento de dinheiro, a força psicológica para negociar de forma consistente e capitalização adequada.
Contrariamente à crença popular, seu sistema comercial básico só precisa ser modestamente lucrativo. Um esquema de gerenciamento de dinheiro adequado projetado para controlar seu "tamanho da aposta" pode expandir esses magros lucros substancialmente. Além disso, uma vez que a natureza humana tende a obter lucros muito cedo e deixar as perdas correrem demais, você precisa estar familiarizado com o mercado e não ser emocionalmente apanhado e, então, ter medo de seguir as recomendações do seu sistema comercial.
Portanto, nós não oferecemos esquemas get-rich-quick. Eles não trabalham. Nem nos insultamos com sugestões de que, se uma empresa de gerenciamento de capital de bilhões de dólares se encaixasse diretamente em Wall Street com uma vasta instalação informática e dezenas de PhDs podem fazer milhões usando o produto X, então você também. Você provavelmente não vai.
Nem podemos prometer que os mercados são tão ineficientes que é fácil aproveitar os lucros. Não é, simplesmente porque você estará competindo com outros jogadores muito inteligentes, que querem o seu dinheiro.
Por outro lado, oferecemos ferramentas poderosas e produtos educacionais para ajudar os investidores individuais, como você, a conseguir um sistema comercial eficaz. As ferramentas Jurik são compatíveis com muitos produtos de software. Nossos clientes satisfeitos concordam!
SISTEMAS DE NEGOCIAÇÃO PRÉ-CONSTRUÍDA.
É um erro assumir que os sistemas comerciais descritos em livros, revistas ou em seu lixo eletrônico diário são lucrativos. Eles precisam ser testados durante um período prolongado de dados históricos (o suficiente para pelo menos 500 negociações). A melhor prova única que você pode aplicar a qualquer estratégia comercial para venda é esta:
mostrando os mais recentes 200 consecutivos.
Trades chamados pela estratégia?
Se o vendedor não está disposto a fazê-lo, vá embora.
Se você for fornecido com a declaração de um corretor, traça a curva de equidade e veja se você pode lidar (financeiramente e emocionalmente) com quaisquer trocas de perdas. Além disso, tente obter um diagrama de dispersão que contenha a excursão adversa máxima de todas as trocas comerciais. Às vezes, um comércio primeiro perde grande antes de se tornar rentável. Você consegue lidar com essas situações corretamente?
Quando o mercado altera seu comportamento, o desempenho do sistema pode se degradar em um perdedor. Você terá que pagar $ $$ adicionais para atualizações periódicas?
Finalmente, quanto você espera aprender sobre a negociação de um sistema que você não pode analisar nem modificar?
Acreditamos que você é melhor fazer seu próprio sistema comercial do que comprar um. Seu sistema será projetado em torno de seus recursos financeiros e zona de conforto psicológico. E você poderá modificá-lo de acordo com as mudanças nas condições do mercado. Por último, mas não menos importante, você saberá exatamente o quão bem pode ser esperado para executar.
do System Building.
Considere obter software de gráficos de mercado compatível com as ferramentas Jurik.
O próximo passo é adquirir nosso JMAadd-in. A JMA tem o maior número de usos, preços de suavização e outros indicadores técnicos com muito pouco atraso. Os usuários encontraram novas aplicações ao explorar as linhas ultra-suaves da JMA.
Nossas outras ferramentas de negociação avançadas, CFB, VEL e RSX, aprimoram ainda mais o design do sistema de negociação, oferecendo novas maneiras de medir o comportamento de ação de preço. CFB mede a duração da tendência do mercado (nenhum indicador clássico faz isso). A VEL oferece uma medida ultra-suave do impulso do mercado, sem mais atraso do que o indicador de momentum clássico. RSX é a versão Jurik do RSI clássico, exceto que RSX também é ultra-suave. Quando você vê RSX, você nunca vai querer usar o RSI novamente!
Uma vez que você se sinta confortável com a construção de sistemas de negociação usando indicadores concorrentes (preço) e atrasados (clássicos), agora você deseja expandir suas capacidades adicionando indicadores LEADING. Claro, todos os indicadores líderes populares são inúteis, já que o mercado já descontou as informações que eles oferecem. Em vez disso, você precisará criar seus próprios indicadores de liderança.
Um indicador avançado deve prever algum aspecto do comportamento do mercado. Atualmente, são necessários procedimentos de modelagem não-lineares sofisticados (como redes neurais). Para começar, recomendamos que você adote e se familiarize com o aplicativo de planilha Excel, pela Microsoft. Em seguida, adquira um complemento de rede neural ao Excel. Existem vários no mercado.
Depois de se familiarizar com o desenvolvimento da rede neural, obtenha experiência criando indicadores avançados e usando nossas ferramentas de pré-processamento para o MS Excel.
Quatro qualidades de grandes indicadores técnicos.
Quase todos os indicadores técnicos envolvem tomar alguma forma de uma média de valores históricos para reduzir o ruído do mercado, que aparece como jitter de alta velocidade. Os analistas normalmente ignoram o jitter do ruído porque não tem tendência nem padrões repetitivos. Consequentemente, a maioria das médias móveis tem um "comprimento" parâmetro que efetivamente controla a suavidade aparente do indicador e, de maneira inversa, sua precisão. Ou seja, quanto mais suave um filtro se torna, menos reflete com precisão a ação do mercado local.
Isso faz sentido, uma vez que o usuário pode definir jitter para qualquer ação que tenha menos de N barras. Portanto, vemos o jogador do mercado tentando aplicar apenas a suavidade suficiente para filtrar o ruído sem remover a estrutura importante que é relevante em seu período de tempo desejado. Em resumo, .
faz uma compensação entre suavidade e precisão.
A precisão pode ser medida de várias maneiras: robustez, superação, pontualidade e proximidade. Estas medidas serão descritas no contexto de um hipotético filtro de média móvel.
Simplificando, você quer um filtro (por exemplo, média móvel) para produzir uma versão livre de ruído do sinal original, pelo que a curva geral não é maior nem menor do que a série original. Um resultado semelhante ao que você produziria quando fosse dada uma caneta e manualmente "rastreada através de & quot; a importante ação do mercado.
Todos os indicadores técnicos que examinam rigorosamente os valores de dados passados (ou seja, não olhe para o futuro) são chamados de "causal". Estes são os únicos disponíveis para você ao negociar o mercado em tempo real. Todos os filtros causais têm um problema fundamental: eles ficam atrás da série temporal original. Lag em seus indicadores técnicos apenas serve para atrasar o que você precisa ver agora. Este é um problema crítico porque o atraso excessivo e os negócios tardios podem reduzir significativamente os lucros.
Idealmente, você gostaria que um sinal filtrado fosse liso e livre de atraso. No entanto, para todos os filtros causais, maior suavidade produz maior atraso e não há "livre de penalidade" maneira de contorná-lo. Alcançar a suavidade sem adicionar atraso significativo ou outras idiossincrasias indesejadas surpreendeu os analistas financeiros, bem como pessoas de processamento de sinais há anos. Nós, na Jurik Research, compreendemos muito bem a natureza do atraso e empregamos fórmulas proprietárias que abordam essa questão fundamental.
Uma abordagem comum para reduzir o atraso é adicionar alguma "inércia" na fórmula, permitindo que um filtro siga as tendências mais de perto sem sacrificar a suavidade. No entanto, a penalidade paga é quando um mercado inverte rapidamente a direção. A inércia do filtro impede que ele mude rapidamente de direção, e continua a superar por algum tempo antes de inverter a direção. Quanto mais inércia você aplicar, maior será o excesso. . E isso pode criar um problema real.
Alguns negócios são desencadeados quando uma média móvel do preço atravessa um limite especificado pelo usuário. Por exemplo, suponha tendências de preços em direção a um limite, mas inverte a direção apenas a tempo de não quebrar o limite. Um filtro com muita inércia ultrapassará e reduzirá o limiar, mesmo que o preço não acontecesse. Este falso gatilho pode produzir um comércio indesejável.
Para remover o ruído em uma série temporal, filtros comuns usam técnicas matemáticas que existem há anos. A teoria subjacente em quase todos os casos pressupõe que as mudanças nos preços de mercado tenham uma distribuição normal (gaussiana). Isso pode ser verdade para o ruído em seu gravador de cassetes ou gravador de cassetes, mas não para o mercado. As lacunas nos preços de mercado ocorrem com mais freqüência, por ordens de grandeza, do que a curva Gaussiana sugere. Conseqüentemente, os filtros comuns respondem muito aos choques de preços.
Os jogadores precisam de um filtro que seja robusto contra choques de preços. Isso exige um tipo especial de processamento de sinal chamado "não-linear" filtragem. Nossa ferramenta principal, JMA, é um filtro e pode lidar com choques de preços melhor do que qualquer outra média móvel disponível no mercado hoje. Na verdade, quanto maior a diferença, a superioridade da JMA mais óbvia torna-se evidente.
Jurik Research alcançou esses resultados pelo primeiro desenvolvimento e teste de algoritmos no MATLAB, a escolha do engenheiro para simulação de software. Tentamos evitar fazer quaisquer suposições sobre o sinal que está sendo processado, além de ser uma caminhada aleatória de mudanças de preços acumuladas Cauchy (não Gaussian!). Desta forma, os algoritmos não podem ser enganados pela ação atípica do mercado. Em seguida, deixamos os testadores beta qualificados procurarem problemas. Finalmente, depois de disponibilizar cada produto.
pessoa que é a primeira a denunciar qualquer específico.
erro em nosso software ou documentação.
Na Jurik Research, não há substituto para a excelência.
Sequência para construção avançada de sistemas.
Se alguns humanos podem negociar consistentemente bem, então por que não pode um computador? Por que não pode ser seu computador? Sombras de inteligência artificial, não ouvimos essas perguntas antes? A Inteligência Artificial, independentemente da sua definição formal (se alguma vez teve alguma), se traduz em trabalhos difíceis, e muitas vezes infrutíferos. Persistência paga, no entanto. A metodologia estruturada e a experimentação sistemática são o modus operandi recomendado.
Nós definimos um sistema avançado como aquele que inclui algum aspecto de um indicador líder, o que implica que a previsão está envolvida. Os indicadores principais podem ser projetados para quase qualquer coisa, mas preferimos usá-lo para prever uma faixa de preço superior e inferior, bem como futuros valores de MACD. O desenvolvimento adequado de indicadores líderes exige o pré-processamento com WAV e DDR e a modelagem com um programa de rede neural. Por fim, tudo isso precisa ser realizado de forma sistemática.
Para realizar isso, projetei este diagrama de fluxo para ver o quadro geral. Subdivide o esforço de desenvolvimento do sistema comercial em várias etapas. Aqui está uma revisão em vários estágios do nosso processo avançado de construção de sistemas. Você pode alterar qualquer aspecto dele para atender às suas necessidades específicas.
Aqui está uma descrição de como eu construo meus próprios sistemas de negociação. O fluxograma mostra seis etapas do desenvolvimento do sistema de negociação:
Selecionar dados explicativos (etapa de coleta) Criar indicadores de baixo atraso (etapa de pré-processamento) Criar indicadores avançados (estágio de modelagem) Construir seu sistema comercial (etapa estratégica) Voltar seu sistema comercial (etapa de verificação 1) Negociar com um corretor simulado (etapa de verificação 2) ESTÁGIO 1.
Isso envolve a tarefa irrelevante de coletar e verificar dados financeiros. Isso não ajuda a auto-imagem do seu sistema para dar-lhe preços históricos salpicados de espaços em branco e zero. Eyeball para todos os problemas.
A pesquisa mostrou que se você converter dados de preço para o LOG (logaritmo) de dados de preços, as estratégias funcionarão melhor durante um período mais longo. Isso ocorre porque os dados de preços agora são expressos em uma relação multiplicativa um com o outro, em vez de serem aditivos, e isso tende a ser preservado à medida que os preços mudam a escala ao longo do tempo.
Esta etapa envolve o pré-processamento de dados. Resumidamente, é aqui que extraímos indicadores significativos de dados financeiros brutos. O bom pré-processamento faz a próxima etapa (modelagem) funcionar sem problemas. Os modeladores profissionais percebem a importância deste passo e concentram a maior parte de sua energia aqui. No entanto, para o amador tem o mesmo apelo que lavar a roupa.
Determine o "horizonte de previsão" ideal para as séries temporais a serem previstas. Por exemplo, a distância ótima para prever no futuro ao usar barras diárias de T-Bonds de 30 anos é de 5,5 dias. Esse valor varia de mercado para mercado e o método para o cálculo é explicado no meu livro Financial Forecasting and Neural Networks.
Determine a quantidade de dados históricos necessários para fazer uma previsão ÚNICA. Eu me refiro a essa quantidade de tempo histórico como o "horizonte de lookback" e seu tamanho é tipicamente 4 vezes o horizonte de previsão. Por exemplo, se minha previsão for para prever 5.5 barras para o futuro, meu horizonte de lookback (L) para cada previsão terá que ser de 22 barras. (L = 22) Todos os indicadores precisam considerar a atividade de pelo menos as barras L mais recentes.
Selecione os dados explicativos apropriados, como altos, baixos, volume, etc. Eu encorajo você a investigar os dados de preço de pré-suavização primeiro com o JMA, criando assim "proxies" pelo preço bruto. Em seguida, crie indicadores relevantes (RSX, VEL, CFB, canais, JMA-MACD, etc.) aplicando-os aos proxies JMA, em vez dos dados de preço bruto. Defina o & quot; length & quot; parâmetro de seus indicadores para que o número de barras consideradas por cada fórmula seja aproximadamente o horizonte de lookback (L).
Certifique-se de que cada coluna de valores de indicador se assemelhe a um oscilador de média zero, padronizado (ou seja, série Z-score), e não é uma caminhada aleatória (por exemplo, preços brutos do mercado). Isso ocorre porque uma caminhada aleatória finalmente entrará em um intervalo que o modelo não viu durante o desenvolvimento, induzindo falha.
Aplique WAV aos indicadores acima, para comprimir os valores L mais recentes de cada indicador em um número muito menor de valores. Por exemplo, o WAV pode comprimir os 73 valores mais recentes de um indicador em apenas 13, uma compressão de 82%! Ao construir modelos de previsão, é importante reduzir o número de variáveis de entrada tanto quanto possível, de preferência sem perder informações valiosas no processo.
Reúna os valores de tempo comprimidos de cada indicador (ou seja, a saída do WAV) em uma matriz (uma coluna por indicador) e aplique DDR. Este procedimento reduz o número de colunas na matriz extraindo toda a redundância entre as colunas. O resultado é uma matriz com muito menos colunas, todas as colunas são mutuamente não correlacionadas (cada coluna está carregando informações diferentes) e pouca ou nenhuma informação foi perdida no processo.
Neste ponto, seus dados são temporariamente e espacialmente compactados. Se seu modelo tiver que receber os 73 valores mais recentes de cada um dos 10 indicadores sem compressão espaço-temporal, seu modelo de previsão examinaria uma matriz de entrada de 730 valores para cada previsão. No entanto, após a compressão espaço-temporal, a nova matriz provavelmente seria 13 valores para cada uma de apenas 4 colunas, apenas 52 valores totais. Isso representa uma compressão final de 93% !!
O Stage 3 é onde você consegue brincar e aprender sobre ferramentas de modelagem sexy, como ARIMA, sistemas especializados, algoritmos genéticos e redes neurais. Normalmente, o novato esquecerá completamente o estágio 2 e passará meses tentando fazer tudo acontecer no estágio 3. Isso leva a queixas de que a rede neural [expletiva excluída] é cérebro-morta.
Escolha o que deseja que o modelo preveja. Mantenha-o simples, como estimar o MACD cinco barras, ou estimar resistência e suporte (em relação ao preço médio atual) 10 barras. Evite as tentativas de previsão dos preços do mercado bruto (a menos que você seja realmente bom para prever variáveis pseudo-aleatórias). Certifique-se de que a sua coluna de valores-alvo de previsão se assemelhe a um oscilador padronizado médio zero (ou seja, série Z-score), e não é uma caminhada aleatória (por exemplo, preços do mercado bruto). Isso ocorre porque uma caminhada aleatória finalmente entrará em um intervalo que o modelo não viu durante o desenvolvimento, induzindo falha.
Alimentar a matriz comprimida que você criou no estágio 2 e os dados de destino para o seu modelo. Verifique todos os modelos com dados que não foram usados durante o desenvolvimento. Como regra geral, para cada variável de entrada (independente) alimentada em seu modelo, você precisará de treinamento e dados de verificação suficientes para suportar pelo menos 100 previsões. Assim, se o seu modelo receber 54 variáveis de entrada por previsão, você precisa de dados suficientes para suportar 100 * 54 ou 5.400 previsões durante a criação e verificação do modelo.
Alimentar a matriz comprimida que você criou no estágio 2 e os dados de destino para o seu modelo. Verifique todos os modelos com dados que não foram usados durante o desenvolvimento. Como regra geral, para cada variável de entrada (independente) alimentada em seu modelo, você precisará de treinamento e dados de verificação suficientes para suportar pelo menos 100 previsões. Assim, se o seu modelo receber 54 variáveis de entrada por previsão, você precisa de dados suficientes para suportar 100 * 54 ou 5.400 previsões durante a criação e verificação do modelo.
A informação sobre diferentes paradigmas para modelagem de indicadores avançados é fornecida mais abaixo nesta página. (Continue lendo, você chegará lá).
Esta etapa é para o desenvolvimento da lógica de negociação. É a mais "diversão" parte do sistema de construção, desde que você saiba o que está fazendo. Existem muitos livros sobre esse tema. Com relação ao uso de modelos de previsão, aqui estão algumas dicas:
Crie regras para gerenciamento de risco e dinheiro. Existem livros para ajudá-lo com esse assunto.
Uma técnica inteligente de gerenciamento de riscos é criar vários modelos treinados de forma robusta (por exemplo, redes neurais) para fazer a mesma previsão. Quando todos os modelos estão em forte concordância, aumente seu risco. Quando eles estão em forte desacordo, abaixe seu risco.
Durante o teste de atraso, examine as estatísticas, como o retorno da conta (considerando a redução máxima), gráficos de excursão adversos máximos, simulações de Monte Carlo da meia-vida fiscal esperada, etc. Ao fazer isso, procure os maus negócios do sistema e evite modificações de design.
Considere quantas variáveis, constantes e linhas de código que você está ajustando (otimizando). Cada um é um grau de liberdade com o qual você está brincando. Quando fazer backtest, use dados de mercado suficientes para que o sistema crie 100 trocas por cada grau de liberdade. Assim, se você estiver otimizando 5 constantes e ajustando 4 linhas de código, as chamadas de verificação para cada execução para produzir pelo menos 100 * (4 + 5) ou 900 negociações.
Esteja atento sobre otimizar os sistemas de negociação. O conjuramento não disciplinado e excessivo de código pode levar à lógica de espaguete sobre otimizada, um pesadelo para manter. Além disso, muita otimização renderá um ótimo desempenho em seu conjunto de dados atual, mas um desempenho miserável em dados futuros. Nosso livro Financial Forecasting and Neural Networks e a banda de áudio Space, Time, Cycles e Phase oferecem uma explicação desse fenômeno.
para uma explicação desse fenômeno. Um sistema que comercializa bem dados históricos e dados futuros é mais desejável.
Durante a troca de papel ao vivo, mantenha-se atento para a rapidez com que o sistema se degrada. Isso sugere a frequência com que os modelos precisam ser atualizados. Também pode sugerir fraca lógica de negociação.
Um exemplo de um sistema de comércio aprimorado de redes neurais que funcionou bem, sem reconversão, durante muitos meses após o seu desenvolvimento, é descrito na edição de dezembro de 1996 da revista Futures. Embora o procedimento de teste e verificação utilizado pelo autor não tenha sido o melhor, o resultado provou ser lucrativo no entanto.
Você realmente não precisa otimizar o descarte de seu sistema comercial, desde que você empregue um bom gerenciamento de riscos. Ele aborda a questão: quanto você está colocando em risco em um comércio versus o lucro esperado para assumir esse risco? Como um jogador de poker especialista, com um bom gerenciamento de dinheiro você avalia o quanto investir e quanto você está disposto a perder em cada jogo. Portanto, o princípio básico da gestão do dinheiro é o gerenciamento de riscos. Abertura de posições com risco coberto é fundamental para negociação bem-sucedida. Em outras palavras, gerencie o risco primeiro e os lucros seguirão quando sua aposta for correta. É incrível o quanto essa disciplina pode melhorar a rentabilidade geral do seu sistema. Durante um período de anos, esta técnica pode melhorar os lucros comerciais mais do que dez vezes!
Alguns livros sobre gerenciamento de dinheiro estão listados AQUI.
Principais indicadores e modelagem.
Por que os principais indicadores são difíceis de fazer.
são difíceis de fazer.
O "Compósito dos Principais Indicadores Econômicos" é avaliado pelo Federal Reserve e investidores de longo prazo pelo seu potencial de previsão. Em contrapartida, os investidores especulativos preferem usar indicadores técnicos e fundamentais com potencial de previsão de curto prazo. O problema é que quase todos os indicadores comumente usados (MACD, ADX, CCI, RSI, etc.) ficam atrás e resumem o que ocorreu, e não o que ocorrerá.
A raridade de bons indicadores de curto prazo nos diz que eles são difíceis de produzir, e mais importante, porque poucos investidores os exploram, esses indicadores podem gerar uma vantagem comercial significativa. Mas por que eles são tão raros? O que é tão difícil de criar um indicador avançado de curto prazo?
"Se todos os economistas fossem colocados de ponta a ponta,
eles ainda apontariam em todas as direções. & quot;
- Arthur H. Motley.
O motivo da sua raridade deve-se, em parte, à natureza dos mercados. No passado, quando a negociação não era dominada por computadores, a maioria dos analistas financeiros usava a teoria macro e microeconômica, bem como a clássica "linear" técnicas de modelagem. Os modelos de mercado tradicionais, baseados em teoria e técnicas lineares e seus pressupostos simplificadores, tornam as previsões cada vez mais imprecisas a cada ano. Os analistas de Wall Street perderam consistentemente todos os principais pontos de viragem do mercado nos últimos 30 anos. Por exemplo, seis meses antes da recessão de 1990, 34 dos 40 economistas concordaram que "a economia provavelmente evitará uma recessão". Além disso, apenas duas semanas antes do enorme mercado de touro em 1991, o consenso desses 40 economistas era: "a economia diminuirá nos próximos seis meses".
Os comerciantes e os investidores que usam sistemas baseados em análises clássicas também sofrerão perdas sérias quando as condições do mercado mudarem muito rapidamente para que seus modelos "compreendam".
Jurik Research acredita que os problemas com os modelos de mercado tradicionais decorrem de seus pressupostos, que dividi em três categorias.
Os modelos lineares funcionam melhor quando suas variáveis de entrada são independentes (não correlacionadas entre si). Variáveis de entrada altamente correlacionadas podem levar a modelos que parecem funcionar bem em dados históricos, mas que falharão miseravelmente em novos dados. Tais interdependências existem (por exemplo, a relação inversa entre commodities e títulos) e os modelos que não conseguem explicar esse fato terão problemas.
Hoje, o mercado se move mais rápido e mais caótico, exibindo relações desconexas e não-lineares entre as forças do mercado.
Para manter a vida simples, os analistas assumem que todos os comerciantes e investidores são avessos ao risco, racionais e reagem de forma semelhante. Na realidade, comerciantes de piso, comerciantes de curto e longo prazo, gestores de fundos, hedgers, comerciantes de programas e fabricantes de mercado usam diferentes níveis de risco e reagem em diferentes prazos.
Claramente, precisamos de uma nova família de modelos que possam simular relações não-lineares e jogadores pensando em diferentes prazos. Conseqüentemente, os esforços para encontrar e explorar nichos rentáveis nos mercados estão precedendo técnicas clássicas para métodos comerciais mais poderosos. Novas ferramentas que usam métodos de inteligência artificial estão aumentando em popularidade. Essas ferramentas incluem redes neurais e algoritmos genéticos.
Agora que versões fáceis de usar de ambos os paradigmas estão atualmente disponíveis como complementos para o Microsoft Excel, o público está rapidamente se aproximando: não é tão difícil, afinal.
Eles realmente funcionam?
O QUE É UMA REDE NEURAL?
Uma rede neural (ou NN) é composta por um grande número de elementos de processamento altamente interligados (neurônios) trabalhando em uníssono para resolver problemas específicos. Cada elemento executa uma fórmula matemática, cujos coeficientes são "aprendidos" quando dados exemplos de como o NN deve responder a vários conjuntos de dados. As aplicações incluem reconhecimento ou classificação de padrões de dados.
Durante um "treino" sessão, o NN produz uma coleção de funções matemáticas não-lineares simples que se alimente mutuamente aos valores numéricos de uma maneira que vagamente se assemelha à atividade das células cerebrais neurais. A interação entre os neurônios pode tornar-se tão complexa que esse conhecimento das fórmulas matemáticas oferece pouca ou nenhuma percepção da "lógica global" do modelo. Conseqüentemente, enquanto a rede neural funcionar bem, seu usuário raramente se preocupa em saber quais as equações exatas estão dentro.
Be careful not to confuse neural networks (NN) with another artificial intelligence paradigm called expert systems (ES). ES programs are designed to mimic rational thinking as described by experts. However, if the expert cannot express his logic in a way that reliably yields correct decisions, the ES paradigm cannot be effectively employed. In contrast, a NN is not concerned with emulating human logic. A NN simply tries to map numerical input to output data. The mistaken belief that NN and ES paradigms are similar inevitably leads to the incorrect argument that if ES models perform poorly, then so will NN models. Fortunately, NN models are performing well in the real world.
NEURAL NETWORK APPLICATIONS.
In the commercial world neural networks are being used to .
manage portfolio risk assess loan credit risk detect credit card fraud forecast potato chip sales detect unhealthy blood cells optimize job shop scheduling forecast financial market activity optimize cold rolling of sheet metal remove annoying telephone echoes determine optimal prices for merchandise detect explosives within luggage at airports predict outcomes of new formulas for plastic WHAT'S THEIR ROLE IN A TRADING SYSTEM?
Don't expect a NN to do all the work for you and produce Buy/Sell signals. NNs must be coupled with traditional technical analysis, and best results come from experienced traders. That's because they understand which market indicators are more significant and also how to best interpret them. Therefore, it is best to design a NN to produce meaningful technical indicators, not a "Buy/Sell" holy grail.
The flow chart shows six stages of trading system development. Neural nets are typically used in the third, or MODELING stage. In this stage, neural nets are trained to model some aspect of the market, to classify either current or future market conditions, thereby telling the investor when to get in or out of the market. When forecasting future conditions, they are technically a "leading indicator".
ARE THEY EASY TO USE ?
There are many neural net packages available commercially. Many interact with the Microsoft Excel environment.
A DOSE OF REALISM . . .
Because our standards of integrity are very high, at the risk of losing a sale, we feel compelled to mention the following. We do not imply that developing a neural network is an easy one-night stand. It will take time, and not everyone has the time to do so. Nor is a neural net by itself a trading system. Proper system development still requires the usual human effort, including:
Selecting the best information Building and testing indicators Interpreting the results Deciding whether or not to place a trade Deciding how much to invest (money management)
Details on issues and considerations when getting started is provided in this report, submitted to us by William Arnold, a contributing author to The Journal of Intelligent Technologies.
Lastly, questions arise as to how much a trader should trust a NN model. It will be difficult to trust your computer's decision to buy when fear in your mind cries out "Sell! Sell NOW!" Nevertheless, at conference after conference we hear users commenting that they would have made more money if they had not tried to outsmart and veto their system's decisions. After all, the whole purpose of building an artificially intelligent system is to avoid the same trades as the crowd, who on average, loses money in the market.
ANY SUCCESS STORIES?
Yes, many. One money management firm worked intensively with neural networks since 1988. They use 3000 neural nets, one for each stock they trade. They use both neural networks and genetic algorithms to separately predict the behavior of individual stocks. Although recommendations from both "experts" substantially narrow their selection, they are further refined with the aid of portfolio analysis, in an attempt to limit overexposure to any one stock or sector. Their research has paid off well as they were, at one point, managing a half billion dollars.
Other institutions that implemented operational neural forecasting systems include Citibank, Nikko Securities, Morgan Stanley, Dai-ichi Kanyo Bank, Nomura Securities, Bear Stern and Shearson Lehman Hutton. Advanced Investment Technologies (AIT), in Clearwater, Fla., has one of the longest track records using neural networks.
Here are some articles on neural net for financial applications you can probably find in a library:
"Training Neural Nets for Intermarket Analysis", Futures, August 1994 "How to Predict Tomorrow's Indicators Today", Futures, May 1996 "Going Fishing With A Neural Network", Futures Magazine, Sept. 1992 "Forecasting T-Bill Rates with a Neural Network," Technical Analysis of Stocks and Commodities, May 1995 "Using Neural Nets for Intermarket Analysis", Technical Analysis of Stocks & Commodities, Nov. 1992 "Developing Neural Network Forecasters For Traders", Technical Analysis of Stocks & Commodities, April 1992 "A Neural Network Approach to Forecasting Financial Distress", Journal of Business Forecasting, v10, #4. "Forecasting with Neural Networks: An Application Using Bankruptcy Data", Information and Management, 1993, pp 159-167. "Forecasting S&P and Gold Futures Prices: An Application of Neural Networks", J. of Futures Markets, 1993, pp 631-643. "Neural Nets and Stocks: Training a Predictive System", PC AI, 1993, pp 45-47. "Using Artificial Neural Networks to Pick Stocks", Financial Analysts Journal, 1993, pp 21-27. "Analysis of Small-Business Financial Statements Using Neural Nets", Journal of Accounting Auditing and Finance, 1995, pp 147-172. "Stock Price Prediction Using Neural Networks: A Project Report" NeuroComputing, 1990, #2 "Forecasting Bankruptcies Using a Neural Network," International Business Schools Computing Quarterly, Spring 1995 WHY CAN THEY WORK SO WELL ?
In contrast to standard linear regression models, NNs perform nonlinear regression modeling, which is orders of magnitude more flexible and powerful. When a user wisely decides on a NN's task and feeds it market data needed to perform that task, the model has potential to perform well because it .
is inherently nonlinear and can "train" better than linear models in this environment. can learn to see better than humans the various relationships among large numbers of indicators. is dispassionate and consistent; NNs know neither fear nor greed. can be automatically retrained over and over to accommodate new behavior in the markets. COMMON ERRORS made by NOVICES.
Making money with sophisticated technology is a dual-edged sword. Without careful data preparation, you can easily produce useless junk. The first mistake made by novices using neural networks, is they fail to search for the most relevent data. A few top notch indicators will deliver better results than a few hundred irrelevant ones.
The second common mistake is to think that feeding a neural net 100 indicators will deliver better results than feeding it only ten. But large numbers of inputs require a large model which is difficult to train and maintain. Reducing data to its most compact form (and thereby reducing the NN model to its most compact form) greatly improves chances of success.
Two critical ways to compress data are sparse historical sampling (temporal compression) and redundancy reduction (spatial compression). Many market indicators are redundant because they reflect the same market forces at work, so eliminating redundancy is purely advantageous. As for sparse historical sampling, it is important to find representative values for past points in time, but done in such a way so as not to let important price patterns be skipped.
Jurik's WAV performs sparse historical sampling (temporal compression).
Jurik's DDR performs redundancy reduction (spatial compression).
Here is a nice tutorial on neural nets. It is a Macromedia Flash interactive movie. Select topic from menu along the top of the movie screen.
Do They Really Work?
WHAT ARE GENETIC ALGORITHMS ?
Genetic Algorithms (GAs) are a general purpose problem solving technique. First, several random answers to a problem are generated. The worst answers are eliminated, and the best are "mutated" and "cross-pollinated" with each other to create additional answers that closely resemble the first. The repeated process of elimination and regeneration gradually improves the quality of answers. In this way, they simulate the evolutionary process of "survival of the fittest." GAs are ideal for solving complicated problems with many independent (input) variables and a gigantic number of possible outcomes.
GENETIC ALGORITHM APPLICATIONS.
Genetic algorithms have been used to find the optimal . . .
Budget allocation Job shop schedule Chemical inventory Starting conditions Military response Investment portfolio Fuel consumption Investment trading rules Electronic circuit design.
With regard to financial applications, genetic algorithm optimization has been applied to . . .
Portfolio Balancing & Optimization Budget Forecasting Investment Optimization Payment Scheduling.
Major banks are using a GA component in their loan evaluation programs, such as the one marketed by KiQ of London. Currency traders at Citibank are using GAs to select characteristics of sequences of financial data to more accurately predict their future behavior. Stock traders at Salomon Brothers are using GAs to search for optimal trading rule combinations. Fund managers at Fidelity Investments try to best bundle securities to satisfy constraints. First Quadrant manages a $10-billion portfolio of pension funds, and uses genetic algorithms to build investment models. Models built by genetic algorithms made $255 for every $100 invested, compared with the typical $205. Financial managers at Merrill Lynch use GAs to hedge clients' exposure to price changes in foreign exchange markets.
HOW CAN THEY OPTIMIZE TRADING RULES ?
After you have preprocessed your financial data and developed technical indicators to your liking, your next step is probably to translate these numbers into trading decisions: buy, sell, hold, exit, swap, straddle, leap, etc. Unfortunately, these decisions may involve very complex rules, based on lots of contingencies. For example, one such rule may resemble the following .
Buy long only when A is rising, and B is less than C,
and interest rates just crossed below D.
Neural nets cannot optimize complex trading rules very well. However, genetic algorithms can by employing the latest findings in genetic algorithm optimization (GAO). The concept of GAO comes from the resemblance of this process to genetic evolution. If we pretend the parameters A, B, C, . are genomes (parts) of one large chromosome, then when nature mutates the chromosomes, through mating and reproduction, natural selection eliminates those organisms that perform poorly in the real world. Eventually, organisms with optimal and near-optimal chromosomes survive.
Suppose you had a collection of 30 rules for trading,
but you want only 10 or less.
Which rules do you eliminate?
You might write a program to evaluate all 53 million combinations, or you could use the GA method. GAs would try a number of random combinations of rules, toss out the combinations that performed poorly and make variations upon the collection of rules that performed well. Eventually, you are left with either the optimal or a near-optimal combination of rules.
Mark Jurik – Computerized Trading.
Mark Jurik – Computerized Trading.
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Descrição.
Mark Jurik – Computerized Trading.
Mark Jurik taps into the minds of twenty experts who reveal their strategies for maximizing profitability using computerized trading systems.
Unlike other books that discuss one or two of the many aspects of trading, Computerized Trading covers all of the key topics related to the trader’s survival and profitability. Beginning with a discussion of the basic skills a trader needs to design a trading system, this user-friendly guide moves from advice for the novice just getting started to advanced system development and data modeling for the experienced trader. Written so even the most inexperienced trader will understand every step, the chapters combine to deliver the whole picture, including:
Designing, testing, and analyzing trading strategies.
Coping with the psychological pressures that accompany different trading methods.
Controlling risk by applying a few basic rules and formulas.
Negotiating the best data feed deal.
Getting the right data, books and software.
Complete with over 100 explanatory charts and diagrams, this book also contains several checklists to help traders monitor their progress in developing a trading system that works.
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em 106 idéias Retail Pulse 0 idéias Rivals 11 idéias com segurança 165 idéias Tela para idéias iOS 0 Busca extensões 95 idéias Pesquisa Downloads de produtos 88 idéias Segurança 497 idéias Experiência de login 79 idéias Singapura Entretenimento 20 idéias Cingapura Finanças 230 idéias Cingapura Página inicial 1.048 idéias Cingapura Notícias 212 idéias Cingapura com segurança 11 idéias Cingapura Tela 19 idéias Cingapura Clima 4 idéias Cingapura Yahoo beleza 0 idéias Cingapura Yahoo Ideias da celebridade 4 Cingapura Yahoo Finanças 0 idéias Cingapura Yahoo Filmes 0 idéias Cingapura Yahoo Notícias 0 idéias Singapore Yahoo Style 4 ideas Idéias da celebridade da África do Sul Ideia da África do Sul 374 idéia s África do Sul Notícias 23 ideias Esportes Android 1,533 ideias Esportes CA 34 ideias Esportes iOS 1.025 ideias Esportes Redesign 3.181 idéias SportsReel 6 ideias StatTracker Beta 553 ideias Survival Futebol 81 ideias Taiwan Yahoo 名人 娛樂 0 ideias Taiwan Yahoo 運動 0 ideias Tailândia Safely 2 ideias Toolbar Mail App 216 ideas Toolbar Weather App 72 ideias Tourney Pick & # 39; em 41 ideias UK & amp; Irlanda Finanças 1.077 ideias UK & amp; Jogos da Irlanda 19 ideias UK & amp; Homepage da Irlanda 435 ideias UK & amp; Irlanda Notícias 0 ideias UK & amp; Ireland News Balde interno 0 ideias UK & amp; Irlanda Notícias Lego 375 ideas UK & amp; Irlanda com segurança 38 ideias UK & amp; Irlanda TV 21 ideias UK & amp; Irlanda Vídeo 187 ideias UK & amp; Irlanda Tempo 99 ideias Reino Unido Respostas 1 ideia UK Daily Fantasy 0 ideias UK Finanças Mobile Android 12 idéias UK Finanças Mobile DF iOS 2 idéias UK Finanças Mobile iOS 308 idéias Reino Unido Yahoo Movies 23 ideias US Respostas 8,946 ideias US Respostas Mobile Web 2,154 ideias US Autos GS 442 ideias US Celebrity GS 660 ideias EUA Comentários 350 ideias US Finance Mobile Android 40 idéias US Finance Mobile iOS 546 idéias US Flickr 237 ideias EUA 4,114 ideias EUA Homepage B1 68 ideias US Homepage B2 33 ideias US Homepage B3 50 ideias US Homepage B4 33 ideias US Homepage B5 0 ideias Página inicial dos EUA M 7,022 ideias Página inicial dos EUA YDC 43 idéias US Homes GS 203 idéias US Live Web Insights 24 idéias US Mail 193 ideias US Mail 12,212 ideias EUA Mapas 3,490 ideias US Membership Desktop 7,864 ideias US Membership Mobile 91 ideias US Filmes GS 424 ideias US Music GS 195 ideias US News 5,988 ideias US Search App Android 2 ideias US Search App iOS 9 ideias US Search Chrome Extensão 780 ideias US Search Chrome Extension v2 2,197 ideias EUA Pesquisa Desktop 4 ideias US Search Desktop Bucket A 7 ideias US Search Desktop Bucket B 8 idéias US Pesquisar KG 3 ideias US Pesquisar Locais Listados 20,757 ideias EUA Busca Mobile Web 2 ideias EUA Busca Mozilla 1 ideia EUA Pesquisar estoque Quotes 11 ideias US Pesquisar Tablet Web 0 ideias US Shine GS 1 idéia US Toolbar 5,549 ideias US Travel GS 207 idéias EUA TV GS 367 ideias US Weather 2,313 ideias US Weather Bucket 0 ideias US Weather Mobile 13 idéias US Weather Mobile Android 2 ideias Guia de vídeos Android 149 idéias Guia de vídeo iOS 205 idéias Teste de guia de vídeo 15 ideias Web Hosting 4 ideias Yahoo Acessibilidade 358 ideias Yahoo Autos 71 ideias Yahoo Beauty 100 ideias Yahoo Ideias de celebridades 0 Yahoo Celebrity Canada 0 ideias Yahoo Decor 0 ideias Yahoo Entertainment 355 ideias Yahoo Esports 50 ideias Yahoo Feedback 0 ideias Yahoo Finance Feedback Forum 1 ideia Yahoo Finanças IN Mobile Android 0 ideias Yahoo Finance SG Mobile Android 1 idéia Yahoo FinanceReel 4 ideias Yahoo Comida 118 idéias Yahoo Gemini 2 ideias Yahoo Saúde 90 ideias Yahoo ajuda 166 idéias Yahoo Home 195 ideas Yahoo Home* 28 ideas Yahoo Lifestyle 168 ideas Yahoo Live 0 ideas Yahoo Mail 2,126 ideas Yahoo Mail Android App 397 ideas Yahoo Mail Basic 628 ideas Yahoo Mail iOS App 47 ideas Yahoo Mail Mobile Web 1 idea Yahoo Makers 51 ideas Yahoo Messenger 82 ideas Yahoo Mobile Developer Suite 60 ideas Yahoo Mobile for Phone 15 ideas Yahoo Mobile for Tablet 0 ideas Yahoo Music 76 ideas Yahoo News Digest Android 870 ideas Yahoo News Digest iPad 0 ideas Yahoo News Digest iPhone 1,531 ideas Yahoo Newsroom Android App 55 ideas Yahoo Newsroom iOS App 30 ideas Yahoo Parenting 63 ideas Yahoo Politics 118 ideas Yahoo Publishing 13 ideas Yahoo Real Estate 2 ideas Yahoo Tech 459 ideas Yahoo Travel 143 ideas Yahoo TV 102 ideas Yahoo View 204 ideas Yahoo Weather Android 2,138 ideas Yahoo Weather iOS 22,677 ideas Yahoo! 7 Food App (iOS) 0 ideias Yahoo! 7 Página inicial Archive 57 ideas Yahoo! 7 Notícias (iOS) 23 ideias Yahoo! 7 Tela 0 ideias Yahoo! 7 TV FANGO App (Android) 1 ideia Yahoo! 7 aplicação TV FANGO (iOS) 1 ideia Yahoo! 7 TV Guide App (Android) 0 ideias Yahoo! 7 TV Guide App (iOS) 1,245 ideias Yahoo! 7 Aplicação TV Plus7 (iOS) 0 ideias Yahoo! 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Building Trading Systems.
CHAVES PARA NEGOCIAÇÃO SUCEDIDA.
Não, as chaves do sucesso não são nossos produtos, nem os outros. Em vez disso, para ser um comerciante de sucesso que você precisa.
um sistema de negociação com expectativa rentável, princípios sólidos de gerenciamento de dinheiro, a força psicológica para negociar de forma consistente e capitalização adequada.
Contrariamente à crença popular, seu sistema comercial básico só precisa ser modestamente lucrativo. Um esquema de gerenciamento de dinheiro adequado projetado para controlar seu "tamanho da aposta" pode expandir esses magros lucros substancialmente. Além disso, uma vez que a natureza humana tende a obter lucros muito cedo e deixar as perdas correrem demais, você precisa estar familiarizado com o mercado e não ser emocionalmente apanhado e, então, ter medo de seguir as recomendações do seu sistema comercial.
Portanto, nós não oferecemos esquemas get-rich-quick. Eles não trabalham. Nem nos insultamos com sugestões de que, se uma empresa de gerenciamento de capital de bilhões de dólares se encaixasse diretamente em Wall Street com uma vasta instalação informática e dezenas de PhDs podem fazer milhões usando o produto X, então você também. Você provavelmente não vai.
Nem podemos prometer que os mercados são tão ineficientes que é fácil aproveitar os lucros. Não é, simplesmente porque você estará competindo com outros jogadores muito inteligentes, que querem o seu dinheiro.
Por outro lado, oferecemos ferramentas poderosas e produtos educacionais para ajudar os investidores individuais, como você, a conseguir um sistema comercial eficaz. As ferramentas Jurik são compatíveis com muitos produtos de software. Nossos clientes satisfeitos concordam!
SISTEMAS DE NEGOCIAÇÃO PRÉ-CONSTRUÍDA.
É um erro assumir que os sistemas comerciais descritos em livros, revistas ou em seu lixo eletrônico diário são lucrativos. Eles precisam ser testados durante um período prolongado de dados históricos (o suficiente para pelo menos 500 negociações). A melhor prova única que você pode aplicar a qualquer estratégia comercial para venda é esta:
mostrando os mais recentes 200 consecutivos.
Trades chamados pela estratégia?
Se o vendedor não está disposto a fazê-lo, vá embora.
Se você for fornecido com a declaração de um corretor, traça a curva de equidade e veja se você pode lidar (financeiramente e emocionalmente) com quaisquer trocas de perdas. Além disso, tente obter um diagrama de dispersão que contenha a excursão adversa máxima de todas as trocas comerciais. Às vezes, um comércio primeiro perde grande antes de se tornar rentável. Você consegue lidar com essas situações corretamente?
Quando o mercado altera seu comportamento, o desempenho do sistema pode se degradar em um perdedor. Você terá que pagar $ $$ adicionais para atualizações periódicas?
Finalmente, quanto você espera aprender sobre a negociação de um sistema que você não pode analisar nem modificar?
Acreditamos que você é melhor fazer seu próprio sistema comercial do que comprar um. Seu sistema será projetado em torno de seus recursos financeiros e zona de conforto psicológico. E você poderá modificá-lo de acordo com as mudanças nas condições do mercado. Por último, mas não menos importante, você saberá exatamente o quão bem pode ser esperado para executar.
do System Building.
Considere obter software de gráficos de mercado compatível com as ferramentas Jurik.
O próximo passo é adquirir nosso JMAadd-in. A JMA tem o maior número de usos, preços de suavização e outros indicadores técnicos com muito pouco atraso. Os usuários encontraram novas aplicações ao explorar as linhas ultra-suaves da JMA.
Nossas outras ferramentas de negociação avançadas, CFB, VEL e RSX, aprimoram ainda mais o design do sistema de negociação, oferecendo novas maneiras de medir o comportamento de ação de preço. CFB mede a duração da tendência do mercado (nenhum indicador clássico faz isso). A VEL oferece uma medida ultra-suave do impulso do mercado, sem mais atraso do que o indicador de momentum clássico. RSX é a versão Jurik do RSI clássico, exceto que RSX também é ultra-suave. Quando você vê RSX, você nunca vai querer usar o RSI novamente!
Uma vez que você se sinta confortável com a construção de sistemas de negociação usando indicadores concorrentes (preço) e atrasados (clássicos), agora você deseja expandir suas capacidades adicionando indicadores LEADING. Claro, todos os indicadores líderes populares são inúteis, já que o mercado já descontou as informações que eles oferecem. Em vez disso, você precisará criar seus próprios indicadores de liderança.
Um indicador avançado deve prever algum aspecto do comportamento do mercado. Atualmente, são necessários procedimentos de modelagem não-lineares sofisticados (como redes neurais). Para começar, recomendamos que você adote e se familiarize com o aplicativo de planilha Excel, pela Microsoft. Em seguida, adquira um complemento de rede neural ao Excel. Existem vários no mercado.
Depois de se familiarizar com o desenvolvimento da rede neural, obtenha experiência criando indicadores avançados e usando nossas ferramentas de pré-processamento para o MS Excel.
Quatro qualidades de grandes indicadores técnicos.
Quase todos os indicadores técnicos envolvem tomar alguma forma de uma média de valores históricos para reduzir o ruído do mercado, que aparece como jitter de alta velocidade. Os analistas normalmente ignoram o jitter do ruído porque não tem tendência nem padrões repetitivos. Consequentemente, a maioria das médias móveis tem um "comprimento" parâmetro que efetivamente controla a suavidade aparente do indicador e, de maneira inversa, sua precisão. Ou seja, quanto mais suave um filtro se torna, menos reflete com precisão a ação do mercado local.
Isso faz sentido, uma vez que o usuário pode definir jitter para qualquer ação que tenha menos de N barras. Portanto, vemos o jogador do mercado tentando aplicar apenas a suavidade suficiente para filtrar o ruído sem remover a estrutura importante que é relevante em seu período de tempo desejado. Em resumo, .
faz uma compensação entre suavidade e precisão.
A precisão pode ser medida de várias maneiras: robustez, superação, pontualidade e proximidade. Estas medidas serão descritas no contexto de um hipotético filtro de média móvel.
Simplificando, você quer um filtro (por exemplo, média móvel) para produzir uma versão livre de ruído do sinal original, pelo que a curva geral não é maior nem menor do que a série original. Um resultado semelhante ao que você produziria quando fosse dada uma caneta e manualmente "rastreada através de & quot; a importante ação do mercado.
Todos os indicadores técnicos que examinam rigorosamente os valores de dados passados (ou seja, não olhe para o futuro) são chamados de "causal". Estes são os únicos disponíveis para você ao negociar o mercado em tempo real. Todos os filtros causais têm um problema fundamental: eles ficam atrás da série temporal original. Lag em seus indicadores técnicos apenas serve para atrasar o que você precisa ver agora. Este é um problema crítico porque o atraso excessivo e os negócios tardios podem reduzir significativamente os lucros.
Idealmente, você gostaria que um sinal filtrado fosse liso e livre de atraso. No entanto, para todos os filtros causais, maior suavidade produz maior atraso e não há "livre de penalidade" maneira de contorná-lo. Alcançar a suavidade sem adicionar atraso significativo ou outras idiossincrasias indesejadas surpreendeu os analistas financeiros, bem como pessoas de processamento de sinais há anos. Nós, na Jurik Research, compreendemos muito bem a natureza do atraso e empregamos fórmulas proprietárias que abordam essa questão fundamental.
Uma abordagem comum para reduzir o atraso é adicionar alguma "inércia" na fórmula, permitindo que um filtro siga as tendências mais de perto sem sacrificar a suavidade. No entanto, a penalidade paga é quando um mercado inverte rapidamente a direção. A inércia do filtro impede que ele mude rapidamente de direção, e continua a superar por algum tempo antes de inverter a direção. Quanto mais inércia você aplicar, maior será o excesso. . E isso pode criar um problema real.
Alguns negócios são desencadeados quando uma média móvel do preço atravessa um limite especificado pelo usuário. Por exemplo, suponha tendências de preços em direção a um limite, mas inverte a direção apenas a tempo de não quebrar o limite. Um filtro com muita inércia ultrapassará e reduzirá o limiar, mesmo que o preço não acontecesse. Este falso gatilho pode produzir um comércio indesejável.
Para remover o ruído em uma série temporal, filtros comuns usam técnicas matemáticas que existem há anos. A teoria subjacente em quase todos os casos pressupõe que as mudanças nos preços de mercado tenham uma distribuição normal (gaussiana). Isso pode ser verdade para o ruído em seu gravador de cassetes ou gravador de cassetes, mas não para o mercado. As lacunas nos preços de mercado ocorrem com mais freqüência, por ordens de grandeza, do que a curva Gaussiana sugere. Conseqüentemente, os filtros comuns respondem muito aos choques de preços.
Os jogadores precisam de um filtro que seja robusto contra choques de preços. Isso exige um tipo especial de processamento de sinal chamado "não-linear" filtragem. Nossa ferramenta principal, JMA, é um filtro e pode lidar com choques de preços melhor do que qualquer outra média móvel disponível no mercado hoje. Na verdade, quanto maior a diferença, a superioridade da JMA mais óbvia torna-se evidente.
Jurik Research alcançou esses resultados pelo primeiro desenvolvimento e teste de algoritmos no MATLAB, a escolha do engenheiro para simulação de software. Tentamos evitar fazer quaisquer suposições sobre o sinal que está sendo processado, além de ser uma caminhada aleatória de mudanças de preços acumuladas Cauchy (não Gaussian!). Desta forma, os algoritmos não podem ser enganados pela ação atípica do mercado. Em seguida, deixamos os testadores beta qualificados procurarem problemas. Finalmente, depois de disponibilizar cada produto.
pessoa que é a primeira a denunciar qualquer específico.
erro em nosso software ou documentação.
Na Jurik Research, não há substituto para a excelência.
Sequência para construção avançada de sistemas.
Se alguns humanos podem negociar consistentemente bem, então por que não pode um computador? Por que não pode ser seu computador? Sombras de inteligência artificial, não ouvimos essas perguntas antes? A Inteligência Artificial, independentemente da sua definição formal (se alguma vez teve alguma), se traduz em trabalhos difíceis, e muitas vezes infrutíferos. Persistência paga, no entanto. A metodologia estruturada e a experimentação sistemática são o modus operandi recomendado.
Nós definimos um sistema avançado como aquele que inclui algum aspecto de um indicador líder, o que implica que a previsão está envolvida. Os indicadores principais podem ser projetados para quase qualquer coisa, mas preferimos usá-lo para prever uma faixa de preço superior e inferior, bem como futuros valores de MACD. O desenvolvimento adequado de indicadores líderes exige o pré-processamento com WAV e DDR e a modelagem com um programa de rede neural. Por fim, tudo isso precisa ser realizado de forma sistemática.
Para realizar isso, projetei este diagrama de fluxo para ver o quadro geral. Subdivide o esforço de desenvolvimento do sistema comercial em várias etapas. Aqui está uma revisão em vários estágios do nosso processo avançado de construção de sistemas. Você pode alterar qualquer aspecto dele para atender às suas necessidades específicas.
Aqui está uma descrição de como eu construo meus próprios sistemas de negociação. O fluxograma mostra seis etapas do desenvolvimento do sistema de negociação:
Selecionar dados explicativos (etapa de coleta) Criar indicadores de baixo atraso (etapa de pré-processamento) Criar indicadores avançados (estágio de modelagem) Construir seu sistema comercial (etapa estratégica) Voltar seu sistema comercial (etapa de verificação 1) Negociar com um corretor simulado (etapa de verificação 2) ESTÁGIO 1.
Isso envolve a tarefa irrelevante de coletar e verificar dados financeiros. Isso não ajuda a auto-imagem do seu sistema para dar-lhe preços históricos salpicados de espaços em branco e zero. Eyeball para todos os problemas.
A pesquisa mostrou que se você converter dados de preço para o LOG (logaritmo) de dados de preços, as estratégias funcionarão melhor durante um período mais longo. Isso ocorre porque os dados de preços agora são expressos em uma relação multiplicativa um com o outro, em vez de serem aditivos, e isso tende a ser preservado à medida que os preços mudam a escala ao longo do tempo.
Esta etapa envolve o pré-processamento de dados. Resumidamente, é aqui que extraímos indicadores significativos de dados financeiros brutos. O bom pré-processamento faz a próxima etapa (modelagem) funcionar sem problemas. Os modeladores profissionais percebem a importância deste passo e concentram a maior parte de sua energia aqui. No entanto, para o amador tem o mesmo apelo que lavar a roupa.
Determine o "horizonte de previsão" ideal para as séries temporais a serem previstas. Por exemplo, a distância ótima para prever no futuro ao usar barras diárias de T-Bonds de 30 anos é de 5,5 dias. Esse valor varia de mercado para mercado e o método para o cálculo é explicado no meu livro Financial Forecasting and Neural Networks.
Determine a quantidade de dados históricos necessários para fazer uma previsão ÚNICA. Eu me refiro a essa quantidade de tempo histórico como o "horizonte de lookback" e seu tamanho é tipicamente 4 vezes o horizonte de previsão. Por exemplo, se minha previsão for para prever 5.5 barras para o futuro, meu horizonte de lookback (L) para cada previsão terá que ser de 22 barras. (L = 22) Todos os indicadores precisam considerar a atividade de pelo menos as barras L mais recentes.
Selecione os dados explicativos apropriados, como altos, baixos, volume, etc. Eu encorajo você a investigar os dados de preço de pré-suavização primeiro com o JMA, criando assim "proxies" pelo preço bruto. Em seguida, crie indicadores relevantes (RSX, VEL, CFB, canais, JMA-MACD, etc.) aplicando-os aos proxies JMA, em vez dos dados de preço bruto. Defina o & quot; length & quot; parâmetro de seus indicadores para que o número de barras consideradas por cada fórmula seja aproximadamente o horizonte de lookback (L).
Certifique-se de que cada coluna de valores de indicador se assemelhe a um oscilador de média zero, padronizado (ou seja, série Z-score), e não é uma caminhada aleatória (por exemplo, preços brutos do mercado). Isso ocorre porque uma caminhada aleatória finalmente entrará em um intervalo que o modelo não viu durante o desenvolvimento, induzindo falha.
Aplique WAV aos indicadores acima, para comprimir os valores L mais recentes de cada indicador em um número muito menor de valores. Por exemplo, o WAV pode comprimir os 73 valores mais recentes de um indicador em apenas 13, uma compressão de 82%! Ao construir modelos de previsão, é importante reduzir o número de variáveis de entrada tanto quanto possível, de preferência sem perder informações valiosas no processo.
Reúna os valores de tempo comprimidos de cada indicador (ou seja, a saída do WAV) em uma matriz (uma coluna por indicador) e aplique DDR. Este procedimento reduz o número de colunas na matriz extraindo toda a redundância entre as colunas. O resultado é uma matriz com muito menos colunas, todas as colunas são mutuamente não correlacionadas (cada coluna está carregando informações diferentes) e pouca ou nenhuma informação foi perdida no processo.
Neste ponto, seus dados são temporariamente e espacialmente compactados. Se seu modelo tiver que receber os 73 valores mais recentes de cada um dos 10 indicadores sem compressão espaço-temporal, seu modelo de previsão examinaria uma matriz de entrada de 730 valores para cada previsão. No entanto, após a compressão espaço-temporal, a nova matriz provavelmente seria 13 valores para cada uma de apenas 4 colunas, apenas 52 valores totais. Isso representa uma compressão final de 93% !!
O Stage 3 é onde você consegue brincar e aprender sobre ferramentas de modelagem sexy, como ARIMA, sistemas especializados, algoritmos genéticos e redes neurais. Normalmente, o novato esquecerá completamente o estágio 2 e passará meses tentando fazer tudo acontecer no estágio 3. Isso leva a queixas de que a rede neural [expletiva excluída] é cérebro-morta.
Escolha o que deseja que o modelo preveja. Mantenha-o simples, como estimar o MACD cinco barras, ou estimar resistência e suporte (em relação ao preço médio atual) 10 barras. Evite as tentativas de previsão dos preços do mercado bruto (a menos que você seja realmente bom para prever variáveis pseudo-aleatórias). Certifique-se de que a sua coluna de valores-alvo de previsão se assemelhe a um oscilador padronizado médio zero (ou seja, série Z-score), e não é uma caminhada aleatória (por exemplo, preços do mercado bruto). Isso ocorre porque uma caminhada aleatória finalmente entrará em um intervalo que o modelo não viu durante o desenvolvimento, induzindo falha.
Alimentar a matriz comprimida que você criou no estágio 2 e os dados de destino para o seu modelo. Verifique todos os modelos com dados que não foram usados durante o desenvolvimento. Como regra geral, para cada variável de entrada (independente) alimentada em seu modelo, você precisará de treinamento e dados de verificação suficientes para suportar pelo menos 100 previsões. Assim, se o seu modelo receber 54 variáveis de entrada por previsão, você precisa de dados suficientes para suportar 100 * 54 ou 5.400 previsões durante a criação e verificação do modelo.
Alimentar a matriz comprimida que você criou no estágio 2 e os dados de destino para o seu modelo. Verifique todos os modelos com dados que não foram usados durante o desenvolvimento. Como regra geral, para cada variável de entrada (independente) alimentada em seu modelo, você precisará de treinamento e dados de verificação suficientes para suportar pelo menos 100 previsões. Assim, se o seu modelo receber 54 variáveis de entrada por previsão, você precisa de dados suficientes para suportar 100 * 54 ou 5.400 previsões durante a criação e verificação do modelo.
A informação sobre diferentes paradigmas para modelagem de indicadores avançados é fornecida mais abaixo nesta página. (Continue lendo, você chegará lá).
Esta etapa é para o desenvolvimento da lógica de negociação. É a mais "diversão" parte do sistema de construção, desde que você saiba o que está fazendo. Existem muitos livros sobre esse tema. Com relação ao uso de modelos de previsão, aqui estão algumas dicas:
Crie regras para gerenciamento de risco e dinheiro. Existem livros para ajudá-lo com esse assunto.
Uma técnica inteligente de gerenciamento de riscos é criar vários modelos treinados de forma robusta (por exemplo, redes neurais) para fazer a mesma previsão. Quando todos os modelos estão em forte concordância, aumente seu risco. Quando eles estão em forte desacordo, abaixe seu risco.
Durante o teste de atraso, examine as estatísticas, como o retorno da conta (considerando a redução máxima), gráficos de excursão adversos máximos, simulações de Monte Carlo da meia-vida fiscal esperada, etc. Ao fazer isso, procure os maus negócios do sistema e evite modificações de design.
Considere quantas variáveis, constantes e linhas de código que você está ajustando (otimizando). Cada um é um grau de liberdade com o qual você está brincando. Quando fazer backtest, use dados de mercado suficientes para que o sistema crie 100 trocas por cada grau de liberdade. Assim, se você estiver otimizando 5 constantes e ajustando 4 linhas de código, as chamadas de verificação para cada execução para produzir pelo menos 100 * (4 + 5) ou 900 negociações.
Esteja atento sobre otimizar os sistemas de negociação. O conjuramento não disciplinado e excessivo de código pode levar à lógica de espaguete sobre otimizada, um pesadelo para manter. Além disso, muita otimização renderá um ótimo desempenho em seu conjunto de dados atual, mas um desempenho miserável em dados futuros. Nosso livro Financial Forecasting and Neural Networks e a banda de áudio Space, Time, Cycles e Phase oferecem uma explicação desse fenômeno.
para uma explicação desse fenômeno. Um sistema que comercializa bem dados históricos e dados futuros é mais desejável.
Durante a troca de papel ao vivo, mantenha-se atento para a rapidez com que o sistema se degrada. Isso sugere a frequência com que os modelos precisam ser atualizados. Também pode sugerir fraca lógica de negociação.
Um exemplo de um sistema de comércio aprimorado de redes neurais que funcionou bem, sem reconversão, durante muitos meses após o seu desenvolvimento, é descrito na edição de dezembro de 1996 da revista Futures. Embora o procedimento de teste e verificação utilizado pelo autor não tenha sido o melhor, o resultado provou ser lucrativo no entanto.
Você realmente não precisa otimizar o descarte de seu sistema comercial, desde que você empregue um bom gerenciamento de riscos. Ele aborda a questão: quanto você está colocando em risco em um comércio versus o lucro esperado para assumir esse risco? Como um jogador de poker especialista, com um bom gerenciamento de dinheiro você avalia o quanto investir e quanto você está disposto a perder em cada jogo. Portanto, o princípio básico da gestão do dinheiro é o gerenciamento de riscos. Abertura de posições com risco coberto é fundamental para negociação bem-sucedida. Em outras palavras, gerencie o risco primeiro e os lucros seguirão quando sua aposta for correta. É incrível o quanto essa disciplina pode melhorar a rentabilidade geral do seu sistema. Durante um período de anos, esta técnica pode melhorar os lucros comerciais mais do que dez vezes!
Alguns livros sobre gerenciamento de dinheiro estão listados AQUI.
Principais indicadores e modelagem.
Por que os principais indicadores são difíceis de fazer.
são difíceis de fazer.
O "Compósito dos Principais Indicadores Econômicos" é avaliado pelo Federal Reserve e investidores de longo prazo pelo seu potencial de previsão. Em contrapartida, os investidores especulativos preferem usar indicadores técnicos e fundamentais com potencial de previsão de curto prazo. O problema é que quase todos os indicadores comumente usados (MACD, ADX, CCI, RSI, etc.) ficam atrás e resumem o que ocorreu, e não o que ocorrerá.
A raridade de bons indicadores de curto prazo nos diz que eles são difíceis de produzir, e mais importante, porque poucos investidores os exploram, esses indicadores podem gerar uma vantagem comercial significativa. Mas por que eles são tão raros? O que é tão difícil de criar um indicador avançado de curto prazo?
"Se todos os economistas fossem colocados de ponta a ponta,
eles ainda apontariam em todas as direções. & quot;
- Arthur H. Motley.
O motivo da sua raridade deve-se, em parte, à natureza dos mercados. No passado, quando a negociação não era dominada por computadores, a maioria dos analistas financeiros usava a teoria macro e microeconômica, bem como a clássica "linear" técnicas de modelagem. Os modelos de mercado tradicionais, baseados em teoria e técnicas lineares e seus pressupostos simplificadores, tornam as previsões cada vez mais imprecisas a cada ano. Os analistas de Wall Street perderam consistentemente todos os principais pontos de viragem do mercado nos últimos 30 anos. Por exemplo, seis meses antes da recessão de 1990, 34 dos 40 economistas concordaram que "a economia provavelmente evitará uma recessão". Além disso, apenas duas semanas antes do enorme mercado de touro em 1991, o consenso desses 40 economistas era: "a economia diminuirá nos próximos seis meses".
Os comerciantes e os investidores que usam sistemas baseados em análises clássicas também sofrerão perdas sérias quando as condições do mercado mudarem muito rapidamente para que seus modelos "compreendam".
Jurik Research acredita que os problemas com os modelos de mercado tradicionais decorrem de seus pressupostos, que dividi em três categorias.
Os modelos lineares funcionam melhor quando suas variáveis de entrada são independentes (não correlacionadas entre si). Variáveis de entrada altamente correlacionadas podem levar a modelos que parecem funcionar bem em dados históricos, mas que falharão miseravelmente em novos dados. Tais interdependências existem (por exemplo, a relação inversa entre commodities e títulos) e os modelos que não conseguem explicar esse fato terão problemas.
Hoje, o mercado se move mais rápido e mais caótico, exibindo relações desconexas e não-lineares entre as forças do mercado.
Para manter a vida simples, os analistas assumem que todos os comerciantes e investidores são avessos ao risco, racionais e reagem de forma semelhante. Na realidade, comerciantes de piso, comerciantes de curto e longo prazo, gestores de fundos, hedgers, comerciantes de programas e fabricantes de mercado usam diferentes níveis de risco e reagem em diferentes prazos.
Claramente, precisamos de uma nova família de modelos que possam simular relações não-lineares e jogadores pensando em diferentes prazos. Conseqüentemente, os esforços para encontrar e explorar nichos rentáveis nos mercados estão precedendo técnicas clássicas para métodos comerciais mais poderosos. Novas ferramentas que usam métodos de inteligência artificial estão aumentando em popularidade. Essas ferramentas incluem redes neurais e algoritmos genéticos.
Agora que versões fáceis de usar de ambos os paradigmas estão atualmente disponíveis como complementos para o Microsoft Excel, o público está rapidamente se aproximando: não é tão difícil, afinal.
Eles realmente funcionam?
O QUE É UMA REDE NEURAL?
Uma rede neural (ou NN) é composta por um grande número de elementos de processamento altamente interligados (neurônios) trabalhando em uníssono para resolver problemas específicos. Cada elemento executa uma fórmula matemática, cujos coeficientes são "aprendidos" quando dados exemplos de como o NN deve responder a vários conjuntos de dados. As aplicações incluem reconhecimento ou classificação de padrões de dados.
Durante um "treino" sessão, o NN produz uma coleção de funções matemáticas não-lineares simples que se alimente mutuamente aos valores numéricos de uma maneira que vagamente se assemelha à atividade das células cerebrais neurais. A interação entre os neurônios pode tornar-se tão complexa que esse conhecimento das fórmulas matemáticas oferece pouca ou nenhuma percepção da "lógica global" do modelo. Conseqüentemente, enquanto a rede neural funcionar bem, seu usuário raramente se preocupa em saber quais as equações exatas estão dentro.
Be careful not to confuse neural networks (NN) with another artificial intelligence paradigm called expert systems (ES). ES programs are designed to mimic rational thinking as described by experts. However, if the expert cannot express his logic in a way that reliably yields correct decisions, the ES paradigm cannot be effectively employed. In contrast, a NN is not concerned with emulating human logic. A NN simply tries to map numerical input to output data. The mistaken belief that NN and ES paradigms are similar inevitably leads to the incorrect argument that if ES models perform poorly, then so will NN models. Fortunately, NN models are performing well in the real world.
NEURAL NETWORK APPLICATIONS.
In the commercial world neural networks are being used to .
manage portfolio risk assess loan credit risk detect credit card fraud forecast potato chip sales detect unhealthy blood cells optimize job shop scheduling forecast financial market activity optimize cold rolling of sheet metal remove annoying telephone echoes determine optimal prices for merchandise detect explosives within luggage at airports predict outcomes of new formulas for plastic WHAT'S THEIR ROLE IN A TRADING SYSTEM?
Don't expect a NN to do all the work for you and produce Buy/Sell signals. NNs must be coupled with traditional technical analysis, and best results come from experienced traders. That's because they understand which market indicators are more significant and also how to best interpret them. Therefore, it is best to design a NN to produce meaningful technical indicators, not a "Buy/Sell" holy grail.
The flow chart shows six stages of trading system development. Neural nets are typically used in the third, or MODELING stage. In this stage, neural nets are trained to model some aspect of the market, to classify either current or future market conditions, thereby telling the investor when to get in or out of the market. When forecasting future conditions, they are technically a "leading indicator".
ARE THEY EASY TO USE ?
There are many neural net packages available commercially. Many interact with the Microsoft Excel environment.
A DOSE OF REALISM . . .
Because our standards of integrity are very high, at the risk of losing a sale, we feel compelled to mention the following. We do not imply that developing a neural network is an easy one-night stand. It will take time, and not everyone has the time to do so. Nor is a neural net by itself a trading system. Proper system development still requires the usual human effort, including:
Selecting the best information Building and testing indicators Interpreting the results Deciding whether or not to place a trade Deciding how much to invest (money management)
Details on issues and considerations when getting started is provided in this report, submitted to us by William Arnold, a contributing author to The Journal of Intelligent Technologies.
Lastly, questions arise as to how much a trader should trust a NN model. It will be difficult to trust your computer's decision to buy when fear in your mind cries out "Sell! Sell NOW!" Nevertheless, at conference after conference we hear users commenting that they would have made more money if they had not tried to outsmart and veto their system's decisions. After all, the whole purpose of building an artificially intelligent system is to avoid the same trades as the crowd, who on average, loses money in the market.
ANY SUCCESS STORIES?
Yes, many. One money management firm worked intensively with neural networks since 1988. They use 3000 neural nets, one for each stock they trade. They use both neural networks and genetic algorithms to separately predict the behavior of individual stocks. Although recommendations from both "experts" substantially narrow their selection, they are further refined with the aid of portfolio analysis, in an attempt to limit overexposure to any one stock or sector. Their research has paid off well as they were, at one point, managing a half billion dollars.
Other institutions that implemented operational neural forecasting systems include Citibank, Nikko Securities, Morgan Stanley, Dai-ichi Kanyo Bank, Nomura Securities, Bear Stern and Shearson Lehman Hutton. Advanced Investment Technologies (AIT), in Clearwater, Fla., has one of the longest track records using neural networks.
Here are some articles on neural net for financial applications you can probably find in a library:
"Training Neural Nets for Intermarket Analysis", Futures, August 1994 "How to Predict Tomorrow's Indicators Today", Futures, May 1996 "Going Fishing With A Neural Network", Futures Magazine, Sept. 1992 "Forecasting T-Bill Rates with a Neural Network," Technical Analysis of Stocks and Commodities, May 1995 "Using Neural Nets for Intermarket Analysis", Technical Analysis of Stocks & Commodities, Nov. 1992 "Developing Neural Network Forecasters For Traders", Technical Analysis of Stocks & Commodities, April 1992 "A Neural Network Approach to Forecasting Financial Distress", Journal of Business Forecasting, v10, #4. "Forecasting with Neural Networks: An Application Using Bankruptcy Data", Information and Management, 1993, pp 159-167. "Forecasting S&P and Gold Futures Prices: An Application of Neural Networks", J. of Futures Markets, 1993, pp 631-643. "Neural Nets and Stocks: Training a Predictive System", PC AI, 1993, pp 45-47. "Using Artificial Neural Networks to Pick Stocks", Financial Analysts Journal, 1993, pp 21-27. "Analysis of Small-Business Financial Statements Using Neural Nets", Journal of Accounting Auditing and Finance, 1995, pp 147-172. "Stock Price Prediction Using Neural Networks: A Project Report" NeuroComputing, 1990, #2 "Forecasting Bankruptcies Using a Neural Network," International Business Schools Computing Quarterly, Spring 1995 WHY CAN THEY WORK SO WELL ?
In contrast to standard linear regression models, NNs perform nonlinear regression modeling, which is orders of magnitude more flexible and powerful. When a user wisely decides on a NN's task and feeds it market data needed to perform that task, the model has potential to perform well because it .
is inherently nonlinear and can "train" better than linear models in this environment. can learn to see better than humans the various relationships among large numbers of indicators. is dispassionate and consistent; NNs know neither fear nor greed. can be automatically retrained over and over to accommodate new behavior in the markets. COMMON ERRORS made by NOVICES.
Making money with sophisticated technology is a dual-edged sword. Without careful data preparation, you can easily produce useless junk. The first mistake made by novices using neural networks, is they fail to search for the most relevent data. A few top notch indicators will deliver better results than a few hundred irrelevant ones.
The second common mistake is to think that feeding a neural net 100 indicators will deliver better results than feeding it only ten. But large numbers of inputs require a large model which is difficult to train and maintain. Reducing data to its most compact form (and thereby reducing the NN model to its most compact form) greatly improves chances of success.
Two critical ways to compress data are sparse historical sampling (temporal compression) and redundancy reduction (spatial compression). Many market indicators are redundant because they reflect the same market forces at work, so eliminating redundancy is purely advantageous. As for sparse historical sampling, it is important to find representative values for past points in time, but done in such a way so as not to let important price patterns be skipped.
Jurik's WAV performs sparse historical sampling (temporal compression).
Jurik's DDR performs redundancy reduction (spatial compression).
Here is a nice tutorial on neural nets. It is a Macromedia Flash interactive movie. Select topic from menu along the top of the movie screen.
Do They Really Work?
WHAT ARE GENETIC ALGORITHMS ?
Genetic Algorithms (GAs) are a general purpose problem solving technique. First, several random answers to a problem are generated. The worst answers are eliminated, and the best are "mutated" and "cross-pollinated" with each other to create additional answers that closely resemble the first. The repeated process of elimination and regeneration gradually improves the quality of answers. In this way, they simulate the evolutionary process of "survival of the fittest." GAs are ideal for solving complicated problems with many independent (input) variables and a gigantic number of possible outcomes.
GENETIC ALGORITHM APPLICATIONS.
Genetic algorithms have been used to find the optimal . . .
Budget allocation Job shop schedule Chemical inventory Starting conditions Military response Investment portfolio Fuel consumption Investment trading rules Electronic circuit design.
With regard to financial applications, genetic algorithm optimization has been applied to . . .
Portfolio Balancing & Optimization Budget Forecasting Investment Optimization Payment Scheduling.
Major banks are using a GA component in their loan evaluation programs, such as the one marketed by KiQ of London. Currency traders at Citibank are using GAs to select characteristics of sequences of financial data to more accurately predict their future behavior. Stock traders at Salomon Brothers are using GAs to search for optimal trading rule combinations. Fund managers at Fidelity Investments try to best bundle securities to satisfy constraints. First Quadrant manages a $10-billion portfolio of pension funds, and uses genetic algorithms to build investment models. Models built by genetic algorithms made $255 for every $100 invested, compared with the typical $205. Financial managers at Merrill Lynch use GAs to hedge clients' exposure to price changes in foreign exchange markets.
HOW CAN THEY OPTIMIZE TRADING RULES ?
After you have preprocessed your financial data and developed technical indicators to your liking, your next step is probably to translate these numbers into trading decisions: buy, sell, hold, exit, swap, straddle, leap, etc. Unfortunately, these decisions may involve very complex rules, based on lots of contingencies. For example, one such rule may resemble the following .
Buy long only when A is rising, and B is less than C,
and interest rates just crossed below D.
Neural nets cannot optimize complex trading rules very well. However, genetic algorithms can by employing the latest findings in genetic algorithm optimization (GAO). The concept of GAO comes from the resemblance of this process to genetic evolution. If we pretend the parameters A, B, C, . are genomes (parts) of one large chromosome, then when nature mutates the chromosomes, through mating and reproduction, natural selection eliminates those organisms that perform poorly in the real world. Eventually, organisms with optimal and near-optimal chromosomes survive.
Suppose you had a collection of 30 rules for trading,
but you want only 10 or less.
Which rules do you eliminate?
You might write a program to evaluate all 53 million combinations, or you could use the GA method. GAs would try a number of random combinations of rules, toss out the combinations that performed poorly and make variations upon the collection of rules that performed well. Eventually, you are left with either the optimal or a near-optimal combination of rules.
Mark Jurik – Computerized Trading.
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Descrição.
Mark Jurik – Computerized Trading.
Mark Jurik taps into the minds of twenty experts who reveal their strategies for maximizing profitability using computerized trading systems.
Unlike other books that discuss one or two of the many aspects of trading, Computerized Trading covers all of the key topics related to the trader’s survival and profitability. Beginning with a discussion of the basic skills a trader needs to design a trading system, this user-friendly guide moves from advice for the novice just getting started to advanced system development and data modeling for the experienced trader. Written so even the most inexperienced trader will understand every step, the chapters combine to deliver the whole picture, including:
Designing, testing, and analyzing trading strategies.
Coping with the psychological pressures that accompany different trading methods.
Controlling risk by applying a few basic rules and formulas.
Negotiating the best data feed deal.
Getting the right data, books and software.
Complete with over 100 explanatory charts and diagrams, this book also contains several checklists to help traders monitor their progress in developing a trading system that works.
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