तंत्रिका निवल विदेशी मुद्रा व्यापार

विदेशी मुद्रा पूर्वानुमान। यह उदाहरण पिछले एक के समान ही है एकमात्र अंतर यह है कि यह विदेशी मुद्रा विदेशी मुद्रा मुद्रा जोड़े के लिए डेटा दिखाता है। एप्लेट के साथ कैसे काम करें। यदि आपने पहले उदाहरण नहीं देखा है तो कृपया इसे पहले खोजें - मूल विवरण वहां उपलब्ध है। इस एपलेट में, निम्नलिखित डेटा उपलब्ध हैं, वे सभी पूरे वर्ष 2007 के लिए दिन के करीब मूल्यों की समाप्ति हैं, यानी 313 मान पिछले एपलेट में, इनमें से प्रत्येक समय श्रृंखला में शून्य से 0 के अंतराल के लिए निम्न मान शून्य होते हैं, अंतराल 0 मूल्यों की संख्या, और फिर अंतिम ज्ञात मूल्य के बाद शून्य। EURUSD - यूरो USD विदेशी मुद्रा मुद्रा जोड़ी डेटा। यूएसडीजेपी - यूरो USD विदेशी मुद्रा मुद्रा जोड़ी डेटा। यूएसडीसीएफ़ - यूरो USD विदेशी मुद्रा मुद्रा जोड़ी डेटा.यूआरजेपी - EUR अमरीकी विदेशी मुद्रा मुद्रा जोड़ी डेटा.आगेन ध्यान दें कि यह उदाहरण केवल उदाहरण के लिए प्रदान किया गया है। यह सरल सेटअप का उपयोग करके ट्रेडिंग आमतौर पर अंतिम उपलब्ध मूल्य से भविष्यवाणी का उपयोग करने से बहुत दूर नहीं है यह भी ध्यान दें कि व्यापार के लिए हमें प्रवेश और निकास नियमों , और यह कि वे सटीक पूर्वानुमान से ज्यादा महत्वपूर्ण हैं। कृपया ऐप्पलेट लोड होने तक इंतजार करें। एपलेट और विवरण सी मारेक ओबिट्को, 2008 एप्लेट में तंत्रिका नेटवर्क जावा कक्षाएं बीपीन्यूरॉन और बीपीनेट को न्यूरल व्हेस्फ़ेस, सी टॉम वाहनस्क, 1998 से उपयोग करता है, जो कि थे इस एप्लेट के प्रयोजनों के लिए संशोधित। लाइसेंस वाले उपयोगकर्ता केंद्र। ट्रेडिंग सोल्यूशंस का उपयोग करने वाले खुफिया जानकारी। ट्राईडिंग सोल्यूशंस कृत्रिम बुद्धि के साथ तकनीकी विश्लेषण को जोड़ती है एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क और आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न सीखना और सिस्टम मापदंडों को अनुकूलित करना यह ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर स्टॉक, वायदा, मुद्रा विदेशी मुद्रा और कई अन्य वित्तीय साधनों में यह यू.एस. और अंतर्राष्ट्रीय बाजारों के लिए भी सिस्टम बना सकता है। सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से 300.प्रोफ़ोन नमूना और ग्राहक प्रदर्शन. इंडिस्टिक ईसाइनल इंटरेक्टिव ब्रोकर्स और कई और अधिक से प्रमुख डेटा समर्थन। तकनीकी। मुफ्त तकनीकी सहायता .100 निशुल्क सिस्टम और पूर्व निर्मित कोई नेटवर्क नेटवर्क मॉडल। दुनिया भर के 66 देशों में सफलतापूर्वक उपयोग किया गया। 30-दिन की मनी बैक गारंटी। नीरो शेल व्यापारी और न्यूरो शेल दिवस व्यापारी चार्ट में कई चार्ट पन्नों को शामिल किया जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक एक अलग सुरक्षा का संदर्भ देता है। चार्ट पेज आपको देखने और व्यापार करने की अनुमति देते हैं एक ही समय में कई प्रतिभूतियों में आपके व्यापार प्रणाली संकेतक, व्यापारिक रणनीतियों और चार्ट में जोड़े गए तंत्रिका नेटवर्क भविष्यवाणियां अलग-अलग बैकअप, अनुकूलित और एक ही समय में सभी प्रतिभूतियों में लागू होती हैं। अगर आप उड़ान भरने पर चार्ट पृष्ठों को जोड़ते हैं और हटाते हैं, न्यूरो शेल ट्रेडर्स स्वचालित रूप से जोड़े गए प्रतिभूतियों का बैकस्टेस्ट और अनुकूलन कर देगा। शेयरों, विदेशी मुद्रा मुद्राओं आदि के अपने पूरे पोर्टफोलियो में शीघ्रता से भविष्यवाणियों और ट्रेडिंग सिस्टमों को लागू करते हैं। विदेशी मुद्रा, स्टॉक, इंडेक्स, वायदा और व्यापार के लिए उपलब्ध व्यापारिक सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के लिए सबसे शक्तिशाली, अभी तक आसान अधिक। कॉपीराइट 2016. अपने सिस्टम को उम्र और अनुभव के ज्ञान को सीखने दें। वार्ड सिस्टम समूह, इंक। एसओएमई वर्ल्ड एस सर्वाधिक सम्मानित वित्त AL कंपनियों हमारी प्रौद्योगिकी ट्रस्ट न केवल यह सबसे शक्तिशाली व्यापारिक उपकरणों में से एक है जो मैंने कभी सामना किया है और मैंने उनमें से अधिकतर कोशिश की है, इसका इस्तेमाल करना सबसे आसान भी है। वर्षों से कई वर्षों के कई व्यापारिक अनुभव और ग्राहक के दौरान, न्योरो शेल ट्रेडर्स का समर्थन हर बार मेरी अपेक्षाओं से अधिक है। व्यापारिक व्यवस्था का निर्माण करने की क्षमता इतनी सरल है कि अन्य सॉफ़्टवेयर में प्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती है रणनीतियां 1 1 2 तरीके से जल्दी से तैयार की जा सकती हैं मैंने कई अन्य पैकेजों की कोशिश की है, लेकिन कुछ उपकरण हैं जो आपको न्योरो शेल ट्रेडर जैसी डिजाइन, ऑप्टिमाइज़ और कार्यान्वयन के लिए लचीलेपन देते हैं। आखिरकार मैं उन परीक्षणों को चलाने में सक्षम हूं जो मुझे वर्षों से करना था, लेकिन जो केवल व्यवहार्य होने में बहुत समय लगा। सॉफ़्टवेयर की तुलना में मैं शायद अधिक उपयोग करूँगा, लेकिन इस किसान को मिडवेस्ट से भी उपयोग करना आसान है, जिन्होंने 35 साल के लिए गणित का अध्ययन नहीं किया है। वार्ड सिस्टम ग्रुप, इंक। अपने सिस्टम को उम्र और अनुभव के ज्ञान को सीखने दें। कोडिंग के बिना स्टॉक मार्केट, फ्यूचर्स, इंडेक्स और विदेशी मुद्रा व्यापार प्रणाली का निर्माण करें। न्यूज़ल नेटवर्क भविष्य के मुकाबले के मुताबिक। नेशनल नेटवर्क राज्य के अत्याधुनिक, प्रशिक्षित एल्गोरिदम हैं जो मानव मस्तिष्क के कामकाज में कुछ प्रमुख पहलुओं का अनुकरण करते हैं ये उन्हें एक अनूठा, आत्म-प्रशिक्षण की क्षमता, अवर्गीकृत जानकारी को औपचारिक बनाने की क्षमता और, सबसे महत्वपूर्ण बात, उनके निपटान में मौजूद ऐतिहासिक जानकारी के आधार पर पूर्वानुमान बनाने की क्षमता। भविष्य के पूर्वानुमान और विपणन अनुसंधान सहित विभिन्न व्यावसायिक अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण नेटवर्क का इस्तेमाल किया जा रहा है समाधान कुछ क्षेत्रों में, जैसे कि धोखाधड़ी का पता लगाने या जोखिम मूल्यांकन, वे निर्विवाद नेताओं हैं प्रमुख क्षेत्रों में जहां तंत्रिका नेटवर्क को आवेदन मिल गया है एफ वित्तीय संचालन, एंटरप्राइज़ योजना, व्यापार, व्यापारिक विश्लेषिकी और उत्पाद रखरखाव, सभी प्रकार के व्यापारियों द्वारा तंत्रिका नेटवर्क को लाभान्वित किया जा सकता है, इसलिए यदि आप एक व्यापारी हैं और आपको अभी तक तंत्रिका नेटवर्क के लिए पेश नहीं किया गया है, तो हम आपको इस पद्धति के माध्यम से ले जायेंगे तकनीकी विश्लेषण और आपको यह दिखाता है कि इसे अपने व्यापारिक शैली में कैसे लागू करें भ्रम ज्यादातर लोगों ने न्यूरल नेटवर्क के बारे में कभी नहीं सुना है और अगर वे व्यापारियों को नहीं जानते हैं, तो उन्हें यह जानने की आवश्यकता नहीं है कि वे वास्तव में क्या आश्चर्यजनक हैं, हालांकि, यह तथ्य है कि उन लोगों की एक बड़ी संख्या जो तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी से बहुत लाभान्वित हो सकते हैं, उन्होंने कभी भी इसके बारे में नहीं सुना है, इसे एक महान वैज्ञानिक विचार के लिए लेते हैं या इसके बारे में सोचते हैं कि वे एक आकर्षक मार्केटिंग धोखाधड़ी के रूप में भी हैं जो उन सभी लोगों को न्यूरल नेटवर्क , उनके साथ कुछ सकारात्मक अनुभव के बाद जाल को शेर और किसी भी तरह की समस्या का रजत बुलेट समाधान के रूप में उनके बारे में हालांकि, किसी भी व्यापार रणनीति तंत्रिका नेटवर्क की तरह कोई त्वरित तय नहीं होता है एक बटन या दो पर क्लिक करके आप इसे अमीरों पर हड़ताल करने के लिए ला सकते हैं वास्तव में, तंत्रिका नेटवर्क की सही समझ और उनका उद्देश्य उनके सफल आवेदन के लिए महत्वपूर्ण है, जहां तक ​​व्यापार का संबंध है, तंत्रिका नेटवर्क तकनीकी विश्लेषण का एक नया, अद्वितीय तरीका है उन लोगों के लिए जो अपने व्यवसाय के लिए एक विचारशील दृष्टिकोण लेते हैं और इस पद्धति को बनाने के लिए कुछ समय और प्रयास करने के लिए तैयार हैं, श्रेष्ठतम, जब सही तरीके से लागू होते हैं, तंत्रिका नेटवर्क नियमित आधार पर लाभ ला सकते हैं। एक प्रमुख ग़लतफ़हमी यह है कि कई व्यापारियों ने भविष्यवाणी उपकरण के लिए तंत्रिका नेटवर्क को गलती की है जो किसी विशेष बाजार की स्थिति में कार्य करने की सलाह दे सकता है तंत्रिका नेटवर्क कोई पूर्वानुमान नहीं बनाते, इसके बजाय वे मूल्य डेटा का विश्लेषण करते हैं और अवसरों को उजागर करते हैं एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना, आप कर सकते हैं अच्छी तरह से विश्लेषण किए गए आंकड़ों के आधार पर व्यापार निर्णय लेना, जो जरूरी नहीं कि पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण तरीकों का उपयोग करते समय एक गंभीर, सोच व्यापारी, न्यूरल नेटवर्क एक अगली पीढ़ी के उपकरण हैं जो महान संभावनाएं हैं जो सूक्ष्म गैर-रेखीय अंतर-निर्भरता और पैटर्न का पता लगा सकते हैं जो तकनीकी विश्लेषण के अन्य तरीकों को उजागर करने में असमर्थ हैं। सर्वश्रेष्ठ नेट किसी भी महान उत्पाद या तकनीक की तरह, तंत्रिका नेटवर्क उन सभी को आकर्षित करना शुरू कर दिया है जो एक नवोदित बाजार की तलाश कर रहे हैं अगले पीढ़ी के सॉफ्टवेयर के बारे में विज्ञापनों के टोरेंट ने बाजार में बाढ़ आये हैं - विज्ञापनों ने सभी न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम के सबसे शक्तिशाली का जश्न मनाया है यहां तक ​​कि उन दुर्लभ मामलों में भी जब विज्ञापन का दावा सच्चाई के समान होता है, ध्यान रखें कि दक्षता में 10 वृद्धि संभवत: सबसे अधिक है कि आप कभी भी एक तंत्रिका नेटवर्क से प्राप्त करेंगे दूसरे शब्दों में, यह चमत्कारिक रिटर्न का उत्पादन नहीं करता है और चाहे किसी विशेष स्थिति में यह कितनी अच्छी तरह काम करता है, कुछ डेटा सेट होंगे और कार्य कक्षाएं जिनके लिए पहले से इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम बेहतर बने रहते हैं यह याद रखें कि यह एल्गोरिथ्म नहीं है जो अच्छी तरह से तैयार इनपुट सूचना लक्षित संकेतक पर न्यूरल नेटवर्क के साथ आपकी सफलता का सबसे महत्वपूर्ण घटक है तेजी से अभिसरण बेहतर उन लोगों में से जो पहले से ही तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं, गलती से विश्वास करते हैं कि तेजी से उनका नेट परिणाम प्रदान करता है, बेहतर यह है, हालांकि यह एक भ्रम है अच्छे नेटवर्क की दर से निर्धारित नहीं होता है जिस पर यह परिणाम पैदा करता है और उपयोगकर्ताओं को उस वेग के बीच सर्वोत्तम संतुलन प्राप्त करना सीखना चाहिए जिस पर नेटवर्क गाड़ियों और परिणामों की गुणवत्ता उत्पन्न होती है। तंत्रिका जाल के सही आवेदन कई व्यापारियों ने तंत्रिका जाल को गलत तरीके से लागू किया क्योंकि वे सॉफ़्टवेयर में बहुत भरोसा रखते हैं क्योंकि वे उचित तरीके से इसका उपयोग करने के तरीके के बारे में उचित निर्देश प्रदान किए बिना सभी का उपयोग करते हैं एक तंत्रिका नेटवर्क का सही तरीके से उपयोग करने के लिए और, इस प्रकार, एक व्यापारी को सभी चरणों पर ध्यान देना चाहिए नेटवर्क तैयारी चक्र यह व्यापारी है और न ही उसका नेट है जो एक विचार की खोज के लिए जिम्मेदार है, इस विचार को औपचारिक रूप से तैयार करने और उसे सुधारने और अंतिम रूप से, और ली, इसे निपटाने के लिए सही पल का चयन करना जब यह अब उपयोगी नहीं है तो हम इस महत्वपूर्ण प्रक्रिया के चरणों को और अधिक विवरण में देखें। एक ट्रेडिंग आइडिया ढूँढना और फॉर्मलाइज़ करना एक व्यापारी को पूरी तरह से समझना चाहिए कि उसके तंत्रिका नेटवर्क का उद्देश्य नहीं है जीतने वाले व्यापारिक विचारों और अवधारणाओं का आविष्कार करने के लिए यह आपके व्यापारिक विचार या अवधारणा को प्रभावी बनाने के लिए सबसे भरोसेमंद और सटीक जानकारी प्रदान करने के लिए है, इसलिए आपको एक मूल व्यापारिक विचार के साथ आना चाहिए और स्पष्ट रूप से इस विचार के उद्देश्य को परिभाषित करना चाहिए और क्या इसे रोजगार के द्वारा प्राप्त करने की अपेक्षा करें यह नेटवर्क तैयारी चक्र में सबसे महत्वपूर्ण चरण है, संबंधित रीडिंग के लिए, एक ट्रेडर्स की डायरी से पाठ देखें 2 अपने मॉडल के पैरामीटर को सुधारना अगला, आपको डेटा को संशोधित करके समग्र मॉडल की गुणवत्ता में सुधार करने का प्रयास करना चाहिए अलग-अलग मापदंडों का इस्तेमाल और समायोजन सेट करें। फिक्चर 1 ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिथ्म और इसके गुणों को निर्दिष्ट करना 3. मॉडल का डिस्पोजेज़ेशन जब यह डिसस हो जाता है ते हर तंत्रिका-नेटवर्क आधारित मॉडल का जीवन काल होता है और इसे अनिश्चित काल तक इस्तेमाल नहीं किया जा सकता है एक मॉडल के जीवन काल की लंबी अवधि बाजार की स्थिति पर निर्भर करती है और उस समय पर बाजार अंतर-निर्भरता उस परिलक्षित होती है, हालांकि, अभी-अभी या बाद में कोई मॉडल अप्रचलित हो जाता है जब ऐसा होता है, तो आप या तो पूरी तरह से नया डेटा का उपयोग करके मॉडल को फिर से प्रशिक्षित कर सकते हैं यानी सभी डेटा को बदल सकते हैं जिसका उपयोग किया गया है, मौजूदा डेटा सेट में कुछ नया डेटा जोड़ें और मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करें या बस मॉडल को पूरी तरह से रिटायर करें। कई व्यापारियों ने सरलतम मार्ग का अनुसरण करने की गलती - वे उस पर निर्भर हैं और उस दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं जिसके लिए उनका सॉफ्टवेयर सबसे उपयोगकर्ता-अनुकूल और स्वचालित कार्यक्षमता प्रदान करता है यह सरलतम तरीका एक भविष्यवाणी की भविष्यवाणी करता है कि कुछ बार आगे और इस पूर्वानुमान पर आपके व्यापार प्रणाली का आधार अन्य व्यापारियों के पूर्वानुमान मूल्य परिवर्तन या मूल्य में बदलाव का प्रतिशत यह दृष्टिकोण सीधे ही कीमत की भविष्यवाणी के मुकाबले बेहतर परिणाम पैदा करता है दोनों सरलीकृत दृष्टिकोण असफल ओ उजागर और फायदेमंद अधिकांश महत्वपूर्ण दीर्घकालिक अंतर-निर्भरता का फायदा उठाना और, परिणामस्वरूप, मॉडल जल्दी से अप्रचलित हो जाता है क्योंकि वैश्विक ड्राइविंग बल बदलते हैं। तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने के लिए अधिकतम इष्टतम कुल दृष्टिकोण एक सफल व्यापारी ध्यान केंद्रित करेगा और काफी थोड़ा खर्च करेगा अपने तंत्रिका नेटवर्क के लिए शासित इनपुट आइटम का चयन करने और अपने पैरामीटर समायोजित करने के समय में वह कम से कम कई हफ्तों से - और कभी-कभी कई महीनों तक खर्च करेगा - नेटवर्क की तैनाती करना एक सफल व्यापारी भी अपने नेट को समायोजित करेगा अपने जीवन काल में बदलती परिस्थितियां, क्योंकि प्रत्येक तंत्रिका नेटवर्क केवल बाज़ार के अपेक्षाकृत छोटा पहलू को कवर कर सकता है, तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग एक समिति में भी किया जाना चाहिए जितना उपयुक्त कई तंत्रिका नेटवर्क के रूप में उपयोग करें - कई बार कई को रोजगार देने की क्षमता इसका एक और लाभ है रणनीति इस तरह से, इन एकाधिक नेट्स के प्रत्येक बाजार के कुछ विशिष्ट पहलुओं के लिए जिम्मेदार हो सकते हैं, जिससे आपको बो हालांकि, यह अनुशंसा की जाती है कि आप नेट्स की संख्या को पांच से 10 की सीमा के भीतर रखें, अंत में, तंत्रिका नेटवर्क को एक शास्त्रीय दृष्टिकोण के साथ जोड़ा जाना चाहिए यह आपको अपने परिणामों के अनुसार प्राप्त परिणामों को बेहतर ढंग से प्रदान करने की अनुमति देगा व्यापार प्राथमिकताएं। निष्कर्ष आप न्यूरल नेट्स के साथ वास्तविक सफलता का अनुभव करेंगे, जब आप सबसे अच्छे नेट की तलाश करना बंद कर दें। सब के बाद, तंत्रिका नेटवर्क के साथ आपकी सफलता की कुंजी ही नेटवर्क में नहीं है, लेकिन आपकी ट्रेडिंग रणनीति में, एक लाभदायक रणनीति जो आपके लिए काम करती है, आपको तंत्रिका नेटवर्क की एक समिति बनाने और शास्त्रीय फिल्टर और धन प्रबंधन नियमों के साथ संयोजन के बारे में एक मजबूत विचार विकसित करना होगा। संबंधित रीडिंग के लिए, न्यूरल ट्रेडिंग जैविक कुंजी को लाभ और ट्रेडिंग सिस्टम्स की जाँच करें कोडिंग ट्यूटोरियल। लियोनिद वेल्किकोव्स्की के साथ साक्षात्कार न्यूरल नेटवर्क के बारे में सबसे बड़ा मिथक सुपर-लाभप्रदता है। हमारे साक्षात्कार के नायक लियोनिद वेलिककोवस्की लियो के पास 2008 में स्वचालित ट्रेडिंग चैंपियनशिप में भाग लिया, उसके बहुसंख्यक न्यूरल नेटवर्क आकाश में उज्ज्वल फ्लैश की तरह था, एक निश्चित समय में 110,000 कमाई करता था, लेकिन अंततः अपनी आक्रामक धन प्रबंधन के शिकार हो गया, दो साल पहले, अपने साक्षात्कार में लियोनिद ने अपना हिस्सा व्यापारिक अनुभव और हमारे विशेषज्ञ सलाहकार की सुविधाओं के बारे में हमें बताया एटीसी 2010 की पूर्व संध्या पर, लियोनिद ने तंत्रिका नेटवर्क से जुड़ी सबसे आम मिथकों और गलतफहमी के बारे में बात की.-लियोनिद, आप व्यापारियों के समुदाय के एक दुर्लभ प्रतिनिधि हैं, जो तंत्रिका का उपयोग करते हैं व्यापार के लिए नेटवर्क ये बहुत जटिल घटनाएं हैं, लेकिन उनके प्रशंसकों की सेना बढ़ती रहती है, जो आपको तंत्रिका नेटवर्क में आकर्षित करती है। - छह साल पहले, बहुत शुरुआत में, तंत्रिका नेटवर्क ने मुझे अपनी नवीनता, असामान्य रहस्यमय चरित्र और प्रतीत होता है उच्च लाभप्रदता के साथ आकर्षित किया साल, कई मिथकों चले गए हैं, लेकिन तंत्रिका नेटवर्क अभी भी मुझे किसी भी वक्र के लिए अनुकूलन करने की क्षमता के साथ और पैटर्न खोजने के लिए जहां मुझे आकर्षित नहीं हिंग और कोई भी उन्हें ढूंढ नहीं सकता.- क्या आप तंत्रिका नेटवर्क से जुड़े मिथकों के बारे में अधिक बता सकते हैं क्या आपने इस क्षेत्र में किसी भी मोहभंग से मुलाकात की है.- न्यूरल नेटवर्क से जुड़ी सबसे बड़ी मिथक उनकी सुपर-लाभप्रदता है लेकिन ये न केवल न्यूरल नेटवर्क पर लागू होता है , लेकिन संपूर्ण रूप में विदेशी मुद्रा के लिए सबसे पहले यह लगता है कि कमाई करना आसान है - खरीद और बेचते हैं, इसमें कुछ भी जटिल नहीं है, फिर भी, कुछ कारक दिखाई देते हैं, जिनमें से आपको नहीं पता था - केवल तभी आप समझना शुरू करते हैं और उन्हें समझें तंत्रिका नेटवर्क में, निराशाजनक बात यह है कि आप को आकर्षित करती है - किसी भी डेटा के साथ किसी भी बाजार को प्रशिक्षित करने और अनुकूल करने की उनकी क्षमता उपलब्ध है उनका बड़ा लाभ वित्तीय बाजारों पर लागू होने पर एक महत्वपूर्ण नुकसान है यह एक अद्भुत कायापलट है। आप समझते हैं कि तंत्रिका नेटवर्क सुपर-लाभ नहीं लाते थे कोई व्यक्तिगत अनुभव था.- विदेशी मुद्रा में कोई भी सुपर-लाभप्रदता न केवल न्यूरल नेटवर्क में ही है, कड़ाई से बोलने वाला, तंत्रिका तंत्र याकूब एक ही व्यापारिक व्यवस्था हैं- टीएस वे केवल सामान्य संकेतकों के बजाय न्यूरोनेट का उपयोग करते हैं और फिर सबसे महत्वपूर्ण पहलू पैसा प्रबंधन है, अर्थात व्यापारी का लालच। जब आप व्यापार शुरू करते हैं, तो आपको धन प्रबंधन की अवधारणा नहीं होती है लेकिन फिर आप इस उपकरण की आवश्यकता को महसूस करते हैं, विदेशी मुद्रा पर काम करते हैं, और आम तौर पर वित्तीय बाजारों में, हमेशा जोखिमों से जुड़ा होता है आपको अवश्य पता होना चाहिए कि 100 और 100,000 का जोखिम दो अलग-अलग चीजें हैं जब मैंने 100 की प्रारंभिक जमा राशि का कारोबार किया , 500 और 1,000 डॉलर भी, कुछ जोखिम थे, और व्यापार के लिए संपूर्ण दृष्टिकोण विशिष्ट था और जब मैंने बड़ी मात्रा में व्यापार करना शुरू किया, तो व्यापार के प्रति दृष्टिकोण काफी अलग हो गया - जोखिम के स्तर में वृद्धि हुई और मैं जल्दी से समझ गया कि मैं सब कुछ खो सकता है एक निश्चित जिम्मेदारी इस के साथ आया था। उदाहरण के लिए, जब 100 की जमा पर व्यापार, प्रति वर्ष 100 का लाभ शायद ही संतोषजनक हो सकता है, मुझे लगता है लेकिन 100,000 प्रति वर्ष 100 का लाभ बुरा नहीं है, इस प्रकार, एक प्रकार का मनोवैज्ञानिक संघर्ष है - व्यापारियों जो छोटे जमा पर व्यापार करते हैं, जितना संभव हो उतना जल्दी और अधिक कमाते हैं यह व्यापारियों को सभी बोधगम्य जोखिमों से परे जाने का प्रयास करता है परिणाम जमा का प्राकृतिक नुकसान इसलिए, मेरा मानना ​​है कि छोटे जमा पर व्यापार विफलता के कारण बर्बाद हो गया है क्योंकि किसी व्यापारी की प्राकृतिक इच्छा की वजह से जितनी जल्दी हो सके उतनी कम हो सकती है और 100, उदाहरण के लिए, आपको दूर रखने के लिए पर्याप्त मात्रा में नहीं है जोखिम। - पिछले छह सालों से, आप व्यापार में तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम कर रहे हैं आप ये रहस्यमय तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाते हैं आप क्या इस्तेमाल करते हैं - मैं एक प्रोग्रामर नहीं हूं, मैं व्यापारिक तंत्रिका नेटवर्क और वित्तीय बाजारों में उनका इस्तेमाल कर रहा हूं। पूरी तरह से अलग चीजें हैं प्रोग्रामर्स मुझे विशेषज्ञ सलाहकार - रोमन क्रेमर बस्टोन, यूरी ज़ैतसेव यूराज़, विक्टर निकोलेव विनीन और दिमित्री फेडेसेव पूर्णांक विकसित करने में मदद करते हैं वे सभी अपने क्षेत्र में पेशेवर हैं, मुझे बहुत समझाने की ज़रूरत नहीं है - वे सब कुछ पूरी तरह से अच्छी तरह से जानते हैं और मैं उन सभी को उनके काम और व्यावसायिकता के लिए बहुत आभारी हूं। इसके अलावा, मैं स्टीव वार्ड वार्ड सिस्टम्स ग्रुप और सर्गेई डोलेन्को न्यूरोप्रोजेक्ट के साथ काम करना जारी रखता हूं, जो मुझे तंत्रिका नेटवर्क के आवेदन पर बहुमूल्य जानकारी देते हैं इसके अलावा, मैंने डेनिस मेयर्स मेयर्स एनालिटिक्स, फिलिप लोन्जॉक्स नॉक्सए एनालिटिक्स, इंक और मार्क सिम्पसन बोफ्राफ्ट टेक्नोलॉजीज इंक के साथ मिलकर काम किया, जिनके साथ मैंने नई प्रणाली और संकेतक का परीक्षण किया। मैं यह ध्यान रखना चाहूंगा कि वित्तीय बाजारों में तंत्रिका नेटवर्क के आवेदन कई विशेषताओं और अभिनव अवधारणाओं और तकनीकों की है, और अन्य क्षेत्रों में उनके इस्तेमाल से बहुत कुछ अलग है। मैं मेटाट्रेडर 4 का उपयोग करता हूं, निश्चित तौर पर मैं मेटा ट्रेडर 5 के साथ दोस्त बनाने की कोशिश करता हूं, इस काम के लिए अनिवार्य उपकरण है न्यूरो शेल, जिसके बिना मैं नहीं कर सकता मैं मेटाट्रेडर 4 और न्यूरोशेल के बीच एक पुल के रूप में MTFeed का उपयोग करता हूं.- तंत्रिका नेटवर्क को लियोनिद के प्रशिक्षण के कई तरीके हैं, आप उन्हें कैसे प्रशिक्षित करते हैं और अंत में, यह सवाल जो तंत्रिका नेटवर्क व्यापार में कई शुरुआती पीड़ित हैं, तथाकथित अति-प्रशिक्षण से बचने के लिए। यह एक जटिल प्रश्न है, जिसमें मैं और न केवल मेरे पास कोई जवाब नहीं है और जो स्पष्ट रूप से व्यवस्थित करने के लिए असंभव है फिर भी, मैं कोशिश करूंगा प्रशिक्षण की मुख्य समस्याओं और अति-प्रशिक्षण से बचने के तरीके पर स्पर्श करें क्योंकि इसकी मजबूत गैर-असर और किसी भी डेटा के अनुकूल होने की क्षमता, एक तंत्रिका नेटवर्क बहुत अच्छी तरह से समायोजित, प्रशिक्षित और परिणामस्वरूप - अधिक प्रशिक्षित एक न्यूरल नेटवर्क है इसकी आंतरिक परत में कुछ न्यूरॉन्स आसानी से कुछ हज़ार बार के इतिहास को याद करते हैं यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि अधिक प्रशिक्षण केवल तंत्रिका नेटवर्क में अंतर्निहित है, केवल जब वित्तीय बाजारों पर लागू किया जाता है इसका मतलब क्या है हम सभी जानते हैं कि समय के साथ बाजार में बदलाव - क्या अतीत में हुआ होगा भविष्य में चलेगा, ठीक है, यह अस्तित्व में है, लेकिन कुछ हद तक अलग होगा, कोई 100 प्रतिशत मैच पैटर्न, कानून, बाजार क्षेत्र नहीं होंगे - ये सभी अलग-अलग हिस्सों पर अलग-अलग होंगे rket. Accordingly, अगर एक तंत्रिका नेटवर्क अतीत के सबक उदाहरणों को सीखता है जब इतिहास के इतिहास पर प्रशिक्षित किया जाता है, अंत में यह ध्यान देने में विफल हो सकता है या भविष्य में नए पैटर्न और बाजार क्षेत्रों की पहचान कर सकता है क्योंकि ये सभी कुछ परिवर्तन यह है कि, तंत्रिका नेटवर्क बहुत अच्छी तरह से बाजार की स्थितियों में अनुकूल है, जो अतीत में मौजूद था, लेकिन यह बदले हुए बाजार की स्थितियों में नए पैटर्न को पहचानने में असमर्थ था। अधिक से अधिक प्रशिक्षण से बचने के लिए कोई भी उपाय हैं तरीके, लेकिन मुख्य उनमें से दो प्रशिक्षण के प्रारंभिक रोक और प्रशिक्षण अंतराल की वृद्धि हालांकि, दोनों विधियों में उनके गंभीर नुकसान हैं प्रारंभिक रोक में, एक मुश्किल सवाल है, जिसके लिए कोई जवाब नहीं है किस बिंदु पर मैं प्रशिक्षण बंद करना इस बात के लिए क्या मानदंड का उपयोग किया जाना चाहिए कि इस प्रश्न के कई जवाब हैं - त्रुटियों, लाभ स्तर, ड्रॉडाउन और अन्य गणितीय मापदंडों का उपयोग करें लेकिन वे समय पर रोक के सौ प्रतिशत गारंटी नहीं देते हैं आगे, प्रशिक्षण का यह समय पर रोक केवल व्यापारी के कौशल पर ही निर्भर करता है। एक गलत धारणा है कि इससे पहले वह बेहतर था, भविष्य में यह बेहतर होगा या प्रशिक्षण के अंतराल पर जितनी छोटी सी त्रुटि होगी उतना ही बेहतर होगा नेटवर्क भविष्य में काम करेगा लेकिन, यह सच नहीं है - बाजार बदल रहा है, और ऐतिहासिक डेटा में बहुत अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया जा रहा है, एक तंत्रिका नेटवर्क भविष्य को देखकर असफल हो सकता है जिसे मैं अपने अनुभव से जानता हूं कि त्रुटियों का अनुपात ओओएस आउट ऑफ़ नमूना पर प्रशिक्षण और मुनाफे का हिस्सा - ऑप्टिमाइज़ेशन के अंतराल के बाहर या एक वास्तविक खाते में निम्नलिखित है - त्रुटि को धीरे-धीरे बढ़ते हुए प्रशिक्षण समय के साथ घटता है, लेकिन लाभ पहले बढ़ता है और तब गिरता है, एक निश्चित में अधिकतम समय में पल यह हमें अधिकतम करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, प्रशिक्षण समय बढ़ता है, त्रुटि भी धीरे-धीरे कम हो जाती है, और ओओएस पर लाभ कई अतिरिक्त अधिकतम उत्पादन कर सकते हैं, लेकिन वे आम तौर पर बहुत पहले एक से कम होते हैं मुझे ऐसी स्थिति का सामना करना पड़ा जहां दूसरा और तीसरा सबसे पहले सबसे पहले एक से अधिक था लेकिन यह माना जाता है कि लाभप्रदता और दक्षता के मामले में बाकी की तुलना में सबसे पहले सबसे ज्यादा बेहतर है, वास्तव में, हमारा काम इस पहले अधिकतम को पकड़ना है और यह व्यापारियों के कौशल और अनुभव पर निर्भर करता है - मुझे कोई और, अधिक सटीक मापदंड नहीं पता है हालांकि, ज़ाहिर है, हम लाभप्रदता, त्रुटि, ड्रॉडाउन, शार्प रेशियो और कई अन्य मापदंडों के आधार पर निर्देशित होने चाहिए और अंत में, यह व्यापारी पर पूरी तरह से निर्भर करता है कि किस मापदंड का उपयोग किया जाता है और यह इस पर निर्भर करता है कि वह किस प्रकार अपने टीएस को समझता है और जानता है कि यह कैसे व्यवहार करता है। प्रशिक्षण के अंतराल पर, पूरी तरह से अलग चीजें होती हैं त्रुटि और लाभ बिल्कुल विपरीत व्यवहार करते हैं - त्रुटि धीरे-धीरे कम हो जाती है, और लाभ आसानी से बढ़ता है यदि अनुकूलन के दौरान लाभ बढ़ता है, तो इसका मतलब है कि विशेषज्ञ सलाहकार को बस बाजार वक्र में लगाया जाता है, कीमत को एक चिकनी वक्र में रूपांतरित किया जाता है इस वक्र को बढ़ने चाहिए घ इक्विटी कहलाता है वास्तव में, यह अनुकूलन त्रुटि को कम करने के लिए भी है और हमें निम्नलिखित बातों को प्रशिक्षण या अनुकूलन के क्षेत्र में अधिक लाभ मिलता है, अधिक होने की संभावना आपको अधिक प्रशिक्षण या अधिक अनुकूलन योग्य होगा और, जैसा कि एक परिणाम - भविष्य में नुकसान। ओवर-ट्रेनिंग से बचने का दूसरा तरीका प्रशिक्षण का अंतराल बढ़ाने के लिए है, अर्थात डेटा की मात्रा बढ़ाने के लिए, जिस पर नेटवर्क को प्रशिक्षित किया गया है लेकिन इस पद्धति का भी नुकसान है डेटा की मात्रा बढ़ाना वित्तीय बाजारों में इस तथ्य की ओर जाता है कि नेटवर्क उन पैटर्नों और बाजार क्षेत्रों को देखने या पहचानने में असफल हो सकता है, जो दिए गए प्रशिक्षण अनुभाग में मौजूद हैं अनुभाग यह बहुत बड़ा है क्योंकि यह समय के साथ बदलता है और विशिष्ट पैटर्न दिखाई देता है इस बड़े अंतराल में भी अलग है, और नेटवर्क यह परिभाषित नहीं कर सकता कि यह एक ही पैटर्न है, जो केवल समय के साथ बदल गया है। तब एक प्राकृतिक सवाल उठता है कि नेटवर्क के लिए कौन सा हिस्सा नेटवर्क के लिए दिया जाना चाहिए बारिश हो रही है यहां भाग का जवाब दिया गया है जहां नेटवर्क सफलतापूर्वक एक टीएस और व्यापारी के लिए आवश्यक पैटर्नों और बाजार क्षेत्रों को स्वीकार करता है यह एक व्यापारी के कौशल पर निर्भर करता है - जिस तरह से वह बाजार को देखता है और कितनी अच्छी तरह वह प्रशिक्षण के लिए सही भाग का चुनाव कर सकता है I अनुभव यह 500 से 2000 की बार है, समय सीमा और बाज़ार राज्य के आधार पर। ओवर-ट्रेनिंग से बचने के कुछ और तरीके हैं, लेकिन वे इतना महत्वपूर्ण नहीं हैं। आप देखते हैं, कितना कुशल और अनुभवी एक व्यापारी है, इसलिए मुझे लगता है कि इस पेशे को न केवल गणितीय ज्ञान बल्कि कुछ रचनात्मकता की आवश्यकता होती है यह भी स्पष्ट है कि तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के सभी विशेषताओं और बारीकियों, साथ ही सामान्य टीएस, तथ्य से आते हैं कि समय के साथ बाजार में परिवर्तन होता है, और अतीत कभी नहीं भविष्य में वास्तव में दोहराता है यह सुविधा केवल वित्तीय बाजारों में मौजूद है एक लोकप्रिय मिथक है कि आपको एक तंत्रिका नेटवर्क के लिए बहुत अधिक डेटा देने और इसे प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है - यह स्वतंत्र रूप से सीखने की जरूरत है कि इसकी क्या आवश्यकता है तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग यह सच हो सकता है, लेकिन वित्तीय बाजारों में अपनी विशिष्ट विशेषताओं हैं, जो मैंने ऊपर वर्णित किया है, इसलिए यह इस मामले में इतना आसान नहीं है। मेरी राय में, अधिकतर प्रशिक्षण से बचने के लिए ये दो तरीके भी अनुकूलन के लिए लागू होते हैं सामान्य विशेषज्ञ सलाहकार, न्यूरल नेटवर्क के बिना, अति-अनुकूलन, या फिटिंग, केवल वित्तीय बाजारों के लिए विशिष्ट होती हैं और इससे बचने के तरीके समान होते हैं, अति-अनुकूलन का सार भी इस तथ्य में है कि वित्तीय बाजारों की प्रकृति समय में कड़ाई से बदलती है बोलते हुए, बाजार स्थिर नहीं है। तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करना शुरू करने के दौरान जब एक व्यापारी को सामना करना पड़ सकता है तो सामान्य त्रुटियां क्या हैं। व्यापारियों के लोकप्रिय भ्रम जो तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना शुरू करते हैं और इनपुट पर गैर-सामान्यीकृत डेटा का उपयोग करते हैं, अगली बार की कीमत, आज कल की तरह होगी, और आज कल की तरह ही होगा यदि हम दैनिक सलाखों पर विचार करते हैं यह एक नेटवर्क का सामान्य प्रशिक्षण है, हालांकि विदेशी मुद्रा पर डेटा 100 अंक से अधिक मतभेद नहीं करते हैं केवल कीमत के 0 7, तो प्रशिक्षण त्रुटि भी छोटी होगी और नेटवर्क इस स्थानीय न्यूनतम प्रशिक्षण को जल्दी से खोज लेगा.कुछ तंत्रिका व्यापारियों ने इनपुट डेटा का प्रीप्रोसेटिंग का इस्तेमाल किया है क्या आप अपने तंत्रिका नेटवर्क में इस तरह से कुछ भी उपयोग करते हैं.- सामान्यतया , मैं कभी भी न्यूरल नेटवर्क के इनपुट के लिए शुद्ध समय श्रृंखला का उपयोग नहीं करता है टाइम श्रृंखला हमेशा कुछ संकेतक द्वारा बदल जाती है, जो किसी विशिष्ट पंक्ति में डेटा को सामान्य बनाता है उदाहरण के लिए, -100 से 100 या -1 से 1 के लिए आगे सामान्यीकरण की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि अगर सूचक मूल्य 1 से अधिक है, तो उन्हें हमेशा एक उपयुक्त संख्या से विभाजित किया जा सकता है, 1 से अधिक मूल्य प्राप्त करने के लिए मैं जितना संभव हो, इनपुट डेटा में थोड़े बदलाव के रूप में करने की कोशिश करता हूं, क्योंकि किसी भी परिवर्तन से इनपुट में अतिरिक्त नॉनलाइनर विरूपण उत्पन्न होता है सिग्नल यह तदनुसार एक तंत्रिका नेटवर्क के गलत प्रशिक्षण की ओर जाता है, क्योंकि विरूपण नेटवर्क द्वारा ग़लत तरीके से व्याख्या की जा सकती है, मजबूत परिवर्तनों के साथ, और परिणामस्वरूप बड़े गैर-अक्षीय विकृतियां, नेटवर्क को वास्तविक इनपुट सिग्नल पर नहीं प्रशिक्षित किया जा सकता है, लेकिन गैर-रेखीय विकृतियों पर, जो गलत संचालन और जमा की हानि हो सकती है। यहां कुछ गैर-रेखीय विकृतियों के उदाहरण हैं जो नग्न आंखों के लिए दृश्यमान हैं, उदाहरण के लिए, हमेशा की तरह स्टेचैस्टिक्स ऐसा लगता है कि इस तरह के एक सरल संकेतक कोई विरूपण नहीं लाएंगे लेकिन कुछ पलों में, यह मजबूत गैर-रेखीय विकृतियां बनाती है, जो प्रशिक्षण प्रक्रिया में तंत्रिका नेटवर्क को गुमराह कर सकते हैं और एक वास्तविक खाते में आगे काम कर सकते हैं.ये क्षेत्र एक सफेद अंडाकार चार्ट पर पहले मामले में मूल्य बढ़ जाता है, और स्टोकेस्टिक सूचक इसकी अधिकतम मूल्यों में लगभग अभी भी खड़ा होता है दूसरे मामले में, कीमत लगभग एक और एक ही स्तर पर है, और स्टोकेस्टिक सूचक इसकी अधिकतम से नीचे जाता है न्यूनतम मूल्य: पहले के मामले में स्टोकेस्टिक इंडिकेटर नेटवर्क को कोई जानकारी नहीं लाएगा, जबकि बाद के मामले में यह केवल इसे भ्रमित करेगा दोनों ही मामलों में, स्टोकेस्टिक इंडिकेटर का व्यवहार होगा प्रशिक्षण और एक असली खाते पर तंत्रिका नेटवर्क के काम पर दोनों एक नकारात्मक प्रभाव पड़ता है और इससे वित्तीय नुकसान हो सकता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि ये दो उदाहरण काफी ध्यान देने योग्य विकृतियां हैं जिन्हें आप आसानी से देख सकते हैं और बहुत अधिक हैं विकृतियां जो हम देखते हैं और मुझे विश्वास कर सकते हैं का विश्लेषण करते हैं और इन दोनों विकृतियों दोनों बड़े और छोटे दोनों एक साथ जोड़ रहे हैं इसलिए, इनपुट डेटा के पूर्व प्रसंस्करण के साथ करते समय सावधान रहें। बेशक, संकेतक हैं जो बहुत अधिक मजबूत विरूपण करते हैं यह भी कि कम सशक्त लोग करते हैं, लेकिन तथ्य यह है कि - किसी भी संकेतक द्वारा विरूपण किया जाता है, हालांकि, आप किसी भी सूचक को विशिष्ट मानकों का चयन भी स्टोचस्टिक कर सकते हैं, ताकि यह विशिष्ट बाजार परिस्थितियों के साथ मूल सिग्नल में न्यूनतम विकृति लाएगा स्वाभाविक रूप से बाजार की प्रकृति बदल सकती है, और आपको विरूपण को कम करने के लिए सूचक पैरामीटर को बदलना होगा और इस स्थिति में, एक उचित सूचक पैरामीटरों का चयन और उनके समय पर समायोजन दोनों स्वचालित रूप से और मैन्युअल रूप से भी पूरी तरह से एक व्यापारी के कौशल और अनुभव पर निर्भर हैं.- आप अनुकूलन के बाद प्रशिक्षण या टीएस के बाद एक तंत्रिका नेटवर्क के परिणामों का मूल्यांकन कैसे करते हैं। असली खाते। वर्तमान में, मैं कभी भी एक टीएस के परिणाम को ध्यान में नहीं रखता हूं, जो प्रशिक्षण अनुकूलन अंतराल में प्राप्त किया गया है I ओओएस या वास्तविक पर परिणामों का विश्लेषण करता है, क्योंकि मुझे विश्वास है कि प्रशिक्षण अनुकूलन की अवधि में, टीएस के परिणाम कुछ भी नहीं बता सकते हैं यह उचित या अधिक-प्रशिक्षण हो सकता है और इसे परिभाषित करना असंभव है कि क्या यह उपयुक्त है या नहीं आप इसे केवल ओओएस पर परीक्षण करके या वास्तविक खाते पर बेहतर ढंग से परिभाषित कर सकते हैं कभी-कभी मैं परिणामों की तुलना वास्तविक ओओएस खाता और प्रशिक्षण अनुकूलन की वजह इसलिए, आंकड़े एक वास्तविक खाते में इक्विटी दिखाते हैं, 1 लेनदेन के उपयोग के व्यापार लाभ उठाने के साथ 1 1 निपटारा केंद्र द्वारा दिए गए 1 100 के लाभ के साथ है I लीवरेज को कम करें, इक्विटी की रेंज भी बढ़ेगी। असल में, मैं 1 1 के उत्थान के साथ टीएस के परिणामों का विश्लेषण करता हूं, अर्थात् एक अक्षम धन प्रबंधन के साथ क्योंकि धन प्रबंधन टीएस के वास्तविक ढांचे के बारे में गलत विचार दे सकता है और, तदनुसार, एक अप्रत्याशित मार्जिन कॉल और अन्य परेशानियां, आंकड़ों में, आप इक्विटी 1 के उत्थान के साथ देख सकते हैं। इसके द्वारा, यह एक ही व्यापार प्रणाली है जो एटीसी 2008 में भाग लिया, हालांकि कुछ संशोधित मापदंडों के साथ। हाल ही में, मैंने निम्नलिखित पर गौर किया है कि 1 1 के उत्थान के साथ प्रशिक्षण अनुकूलन अंतराल में लाभ का कारक बहुत बड़ा है, हम यह सुनिश्चित करने के लिए कह सकते हैं कि यह ओवर-ट्रेनिंग ओवर-ऑप्टिमाइजेशन है और भविष्य में, अज्ञात डेटा पर ऐसे मापदंडों के साथ व्यापार प्रणाली खराब काम करेगी यानी जमा खो देंगे एक यह ध्यान रख सकता है कि आंकड़ों में इक्विटी तेजी से बढ़कर आसानी से बढ़ जाती है आप यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि इस तरह की ट्रेडिंग सिस्टम की लाभप्रदता काफी छोटी नहीं है यद्यपि आप व्यापार का लाभ उठाने में वृद्धि करते हैं या अधिक आक्रामक धन प्रबंधन का उपयोग करते हैं, मुनाफा कई गुना बढ़ सकता है सब कुछ ड्रॉपडाउन पर निर्भर करता है, जो 1 1 के उत्थान के साथ प्रकट होता है, और एक व्यापारी द्वारा अनुमोदन प्राप्त होता है.- लगभग दो साल एटीसी 2008 आपने उस चैम्पियनशिप के परिणामों से क्या सबक लिया है, क्यों नहीं अपने विशेषज्ञ सलाहकार ने प्रतियोगिता जीत ली। चैम्पियनशिप एक प्रतियोगिता है, कुछ भी नहीं निकला, मैंने कुछ भी नहीं हासिल किया और मैंने अपने पैसे प्रबंधन की वजह से सभी संभावित जोखिमों को पार कर लिया I और फिर उस आक्रामक धन प्रबंधन की वजह से 14,74 9 तक गिर गया, 3 महीने के लिए लाभ लगभग 50 था, जो बहुत अच्छा था, लेकिन गिरावट 9 2 थी, जो वास्तविक जीवन में अस्वीकार्य है, फिर मेरे ईए को उचित धन प्रबंधन के साथ चलाने के बाद इसी अवधि में, मुझे लगभग 14,000 का एक ही परिणाम मिला, लेकिन लगभग 25 की गिरावट के साथ - यह वास्तविक जीवन का एक अच्छा परिणाम है निष्कर्ष यह है कि आपको अतिरिक्त प्रोफेसर का पीछा नहीं करना चाहिए इसके, अन्यथा आप हार सकते हैं लेकिन चैम्पियनशिप अपने नियम बना लेती है और ज़ाहिर है, आपको जीतने के लिए जोखिम लेने की ज़रूरत है। इस अवधि में आपके विकास में कुछ भी मूलभूत रूप से बदल गया है शायद, क्या आपको कोई भी पता चला है और इसे कैसे लागू किया गया है अभ्यास. नहीं, वास्तव में सब कुछ एक समान है कुछ भी नया नहीं हुआ है, वही विशेषज्ञ सलाहकार जो एक ही पैरामीटर के साथ काम कर सकता है, हालांकि मुझे और अधिक लाभदायक मापदंड मिला है बाजार का सार नहीं बदलता है - केवल उसका चरित्र बदल रहा है , जो एक अनुभवी व्यापारी को अपने टीएस को नए, बदली हुई बाज़ार स्थितियों में समय पर समायोजित करना चाहिए। - एटीसी 2007 के विजेता अलेक्जेंडर टॉपचिइलो के विशेषज्ञ सलाहकार में तीन स्वतंत्र उप-प्रणालियां शामिल थीं, हालांकि लेखक में प्रगति की जा रही थी इस दिशा में और तंत्रिका नेटवर्क की एक समिति बनाएं क्या आप अपने विकास में ऐसी समितियों का उपयोग करते हैं- नहीं, मैंने उनसे समितियों का उपयोग करने से इनकार कर दिया और उन्हें लागू करने में कठिनाई हो रही थी, इन वर्षों में, मुझे कॉम ई सरल टीएस का उपयोग करने के लिए, क्योंकि एक बहुत ही जटिल टीएस, साथ ही साथ समितियों, एक सरल एक की तुलना में एक अधिक स्थिर और बड़ा लाभ की गारंटी नहीं दे सकते हैं.- एटीसी के विजेताओं के बीच केवल एक बहुसंख्यक विशेषज्ञ सलाहकार के लेखक , निकोले कोसिटिन का मानना ​​है कि आगामी चैम्पियनशिप के नियम बहुसंख्यक ईएएस के अनुकूल हैं और एकल मुद्रा रोबोटों के लिए थोड़ा मौका छोड़ते हैं क्या आप अपने विशेषज्ञ सलाहकारों में बहुसंख्यक उपयोग करते हैं जो कि आपके ईएएस व्यापार में जोड़े हैं I बेशक मैं उनका उपयोग करता हूं यह हेजिंग ट्रेडों और प्राप्त करने की अनुमति देता है एक चिकनी इक्विटी इसके अलावा, यदि आप विश्लेषण के लिए बहुसंख्यक उपयोग करते हैं, तो यह अधिक स्थिर और विश्वसनीय व्यापार प्रणाली बनाने में मदद करता है चैंपियनशिप में, मैं EUR, USD, JPY और AUD USD का व्यापार करने का इरादा रखता हूं - यह निर्भर करता है कि कैसे बाजार की स्थिति चैम्पियनशिप के करीब आती है .- लियोनिद, साक्षात्कार के लिए धन्यवाद चैम्पियनशिप में शुभकामनाएं। एक विशेषज्ञ सलाहकार लिखने के लिए और चैम्पियनशिप के नियमों का उल्लंघन नहीं करने के लिए। इस आलेख में हम दिखाएंगे कि कैसे एक अनुभव लिखना है टी सलाहकार और गलतियों से बचने के लिए जो आपको आगामी ऑटोमेटेड ट्रेडिंग चैम्पियनशिप 2010 में भाग लेने से रोक सकती हैं। जोखिम प्रबंधन किसी भी व्यापार प्रणाली का एक अनिवार्य घटक है इसके बिना लाभप्रद व्यापार की कल्पना करना वास्तव में असंभव है इस लेख में, स्वचालित व्यापार के अनुभवी डेवलपर्स सिस्टम चैम्पियनशिप के प्रतिभागियों के साथ जोखिम प्रबंधन पर अपनी युक्तियां साझा करता है