Amibroker를위한 최상의 거래 시스템

ami 중개인.
AmiBroker의 강력하고 초고속 탐색 도구를 사용하여 시장에서 기회와 비효율을 검색하십시오.
목표 항목 정의 & amp; 거래에서 감정을 제거하는 규칙을 종료하십시오. 포트폴리오 수준의 백 테스팅 & amp; 성능을 미세 조정하기위한 최적화. Walk-forward & amp; 몬테카를로 시뮬레이션.
차트에서 시각적으로 거래하거나 분석 도구를 사용하여 주문 목록을 생성하거나 자동 거래 인터페이스를 사용하여 코드에서 직접 주문합니다. 당신의 스타일이 무엇이든간에. 너의 선택이야.
거래를 다음 단계로 업그레이드하십시오.
강력하고 사용하기 쉽고 아름다운 차트.
드래그 앤 드롭 평균, 밴드 및 기타 표시기의 표시기, 슬라이더를 사용하여 실시간으로 매개 변수 수정 및 다양한 스타일 & amp; 그라디언트를 아름답게 만듭니다.
세계에서 가장 빠른 포트폴리오 백 테스팅 및 최적화.
탁월한 속도는 고급 위치 결정, 점수 및 순위, 순환 거래, 맞춤 측정 항목, 맞춤 백 테스터, 복수 통화 지원과 같은 정교한 기능과 함께 제공됩니다.
자동화 및 일괄 처리.
반복되는 작업에 시간과 노력을 낭비하지 마십시오. AmiBroker가 새로 통합 된 배치 프로세서를 사용하여 일상 업무를 자동화하게하십시오. 지루한 반복 클릭이 없습니다. AmiBroker는 잠자는 동안 작동 할 수 있도록 Windows 스케줄러에서 실행할 수 있습니다.
모든 정보를 손쉽게 찾아 볼 수 있습니다.
이것은 탐험을 사용하여 할 수있는 많은 것들 중 하나 일뿐입니다.
분석 창은 백 테스트, 최적화, 워크 포워드 테스트 및 몬테카를로 시뮬레이션의 본거지입니다.
시스템 트레이더를위한 강력한 도구.
분석 창.
분석 창은 모든 스캔, 탐색, 포트폴리오 백 테스트, 최적화, 워크 포워드 테스트 및 몬테카를로 시뮬레이션의 본거지입니다.
시장에서 기회를 탐색하십시오.
Exploration은 모든 기호 데이터에서 행 및 열을 무제한으로 완벽하게 프로그래밍 할 수있는 표 형식 출력을 생성하는 다목적 스크리닝 / 데이터 마이닝 도구입니다.
시스템을 테스트하십시오.
Backtest는 기록 데이터에 대한 시스템 성능을 테스트 할 수 있습니다. 시뮬레이션은 실제와 마찬가지로 포트폴리오 수준에서 수행되며, 동시에 거래되는 여러 증권이 각각 사용자 정의 가능한 포지션 사이징 규칙을 가지고 있습니다.
득점 & amp; 순위.
동일한 바에 여러 입력 신호가 발생하고 구매력이 부족한 경우 AmiBroker는 선호 거래를 찾기 위해 사용자가 지정할 수있는 위치 점수를 기반으로 bar-by-bar 랭킹을 수행합니다.
최적의 매개 변수 값을 찾으십시오.
AmiBroker에게 수천 개의 서로 다른 매개 변수 조합을 시도하여 실적이 가장 우수한 매개 변수 조합을 찾으라고 알려주십시오. 제한된 시간에 거대한 공간을 검색하려면 Smart Artificial Intelligence Optimization (Particle Swarm 및 CMA-ES)을 사용하십시오.
워크 포워드 테스트.
과도한 함정에 빠지지 마십시오. 샘플 내 최적화 프로세스 후 Out-of-Sample 성능을 확인하여 시스템의 견고성을 검증하십시오.
몬테카를로 시뮬레이션.
어려운 시장 상황에 대비하십시오. 최악의 시나리오와 파손 확률을 확인하십시오. 거래 시스템의 통계 특성에 대한 통찰력을 얻으십시오.
간결하고 빠른 수식 언어로 거래 아이디어를 표현하십시오.
패스트 배열 및 매트릭스 처리.
AmiBroker Formula Language (AFL) 벡터 및 행렬은 일반 숫자와 같은 기본 유형입니다. 하이와 로우 어레이의 중간 점을 원소 단위로 계산하려면 MidPt = (H + L) / 2를 입력하면됩니다. // H와 L은 배열이고 벡터화 된 컴퓨터 코드로 컴파일됩니다. 루프를 작성할 필요가 없습니다. 따라서 어셈블러에서 작성된 코드와 동일한 속도로 수식을 실행할 수 있습니다. 기본 고속 행렬 연산자 및 함수를 사용하면 통계 계산을 쉽게 수행 할 수 있습니다.
간결한 언어는 더 적은 작업을 의미합니다.
AFL로 작성된 거래 시스템과 지표는 AFL의 많은 일반적인 작업이 단일 라이너이기 때문에 다른 언어보다 타이핑이 적고 공간이 적습니다. 예를 들어 동적 인 ATR 기반 샹들리에의 중지는 단지 ApplyStop (stopTypeTrailing, stopModePoint, 3 * ATR (14), True, True);
내장 디버거.
디버거를 사용하면 코드를 한 단계 건너 뛰고 런타임에 변수를 관찰하여 수식이하는 일을 더 잘 이해할 수 있습니다.
최첨단 코드 편집기.
구문 강조, 자동 완성, 매개 변수 호출 팁, 코드 접기, 자동 들여 쓰기 및 인라인 오류보고 기능을 갖춘 고급 편집기를 사용하십시오. 오류가 발생하면 의미있는 메시지가 오른쪽에 표시되어 눈을 피로하게하지 않습니다.
적은 타이핑, 더 빠른 결과.
바로 사용할 수있는 Code 스 니펫으로 수식을 코딩하는 것이 결코 쉬운 일은 아닙니다. 일반적인 코딩 작업과 패턴을 구현하는 수십 개의 사전 작성된 스 니펫을 사용하거나 자신의 스 니펫을 만드십시오!
멀티 스레딩.
모든 수식에는 여러 프로세서 / 코어가 자동으로 적용됩니다. 각 차트 수식, 그래픽 렌더러 및 모든 분석 창은 별도의 스레드에서 실행됩니다.
선택할 수있는 3 가지 AmiBroker 에디션.
일반용.
End-of-day 및 스윙 트레이더를위한 엔트리 레벨 버전. 끝과 실시간. 1 분 간격으로 시작하는 일중. 실시간 견적 윈도우에서 10 개의 기호가 제한됩니다. 분석 창당 2 개의 동시 스레드. 32 비트 전용.
프로페셔널 에디션.
고급 백 테스팅 및 최적화 기능을 갖춘 전문 리얼 타임 및 분석 플랫폼. 끝과 실시간. 모든 Intraday Tick / Second / Minute 간격, 실시간 견적 창에서 무제한 기호. Time & amp; Sales의 기호는 무제한입니다. MAE / MFE 통계가 포함되어 있습니다. 분석 창당 최대 32 개의 동시 스레드. 64 비트 및 32 비트 버전을 모두 포함합니다.
Ultimate Pack Pro.
AmiBroker Professional Edition에는 다음과 같은 두 가지 유용한 프로그램이 있습니다.
AmiQuote - 무료 EOD와 일중 데이터 및 무료 기본 데이터를 갖춘 여러 온라인 소스에서 다운로더를 견적합니다.
AFL 코드 마법사 - 일반 영어 문장으로 AFL 수식을 만듭니다. 초보자를위한 귀중한 학습 도구. (AmiQuote 및 AFL Code Wizard 라이센스는 별도로 구입할 경우 $ 198의 가치가 있으므로이 팩을 구입할 때 8 %를 절약 할 수 있습니다)
시스템 요구 사항 : Microsoft Windows 10, 8.1, 7, Vista, XP, 2000, 최소 512MB RAM. Apple Mac 사용자는 Bootcamp / Parallels / VMWare를 사용하여 AmiBroker를 실행할 수 있습니다.
회사 소개 브랜드 소개 & amp; 조건 개인 정보 보호 정책 Us & # x2709; 문서 기능 목록 새로운 기능 사용자 가이드 데이터 소스 동영상 지원 기술 지원 & amp; 영업 멤버 영역 지식 데이터베이스 DevLog 사용자 KB 기타 AmiBroker YahooGroup 유용한 링크.
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아미 브로커를위한 최상의 거래 시스템
최고의 포트폴리오 관리 솔루션.
WiseTrader 도구 상자.
Amibroker (AFL)에 대한 목표 및 Stoploss와 이익 거래 시스템
표적과 Stoploss로 수정.
스크린 샷.
비슷한 지표 / 수식.
표시기 / 공식.
15 개의 댓글.
판매 신호 색상 빛을 iruku.
이 신호는 좋습니다. 이제 나는 인간의 음성 경보를 추가하고 싶다. 하지만 수식에 경고를 추가하는 방법은 없습니다.
그래서 차트에 신호 화살표가 나타나면 인간의 음성 경고를 추가하도록 모든 회원에게 요청하십시오.
이 AFL은 나를 위해 매우 유용하며이 때문에 나는 더 쉽게 일할 수있는 인간의 음성 경보가 필요합니다. 그러니 제발 나를 위해 소리 경고를 추가하십시오.
미리 감사드립니다.
이 코드를 줄 번호 35 뒤에 추가하십시오. 감사합니다 indrajit_16.
판매 신호가 있는지 시스템을 확인하십시오. & # 8230; 나는 그들이 막판 손실과 표적에 어떤 문제가 있다고 생각한다. 예를 들어, 내 주식 중 하나를 팔면 Sell : 441.4 SL 452.077 T : 439.293 & # 8230; 구매 통화는 좋은 일을하고 있습니다 ..
편집 : 나는 판매 전화에 대한 SL을 수정하여 이것을 0.995 (임시 수정)와 곱하면 & # 8230;
i, H [i] + dist1 (tsl [i] * 0.995), PlotText ( "판매 :"+ H [i] + "\ nT :"+ (a1 [i] * 0.995) [i], colorOrange);
이 공식을위한 가장 좋은시기는 제가 은색을 거래하고 있지만 시간을 혼란스럽게 제안하는 것입니다.
나는이 indi가 잘못되었다고 생각한다. 양초가 닫힌 후에도 신호가 나오지만 신호음보다 가격이 우선입니다.
친애하는 친구 & # 8230; .. 라인 번호 37 & # 8230; 후 삭제. 이 코드를 복사하여 붙여 넣으십시오 ..
Plz는 귀중한 피드백을 게시 할 자유를 느낍니다 & # 8230; 너.
samkum : 고마워요. 하지만 저에게 다른 0.25의 금액을 사고 파는 것을줍니다. 너무 적습니다. 감사합니다.
너무 짧다는 것을 느낀다면.
이 행을 교체하십시오.
PlotText ( "SL"+ H [i] * 1.0035, i, H [i] + dist1 [i], colorYellow)가 (Sell [i]
가능하다면, 시스템을 다시 그리지 않는 것이어야합니다. 즉, 구매 또는 마감 신호는 술집의 가까운 곳에 표시됩니다.
내 영어를 위해서 부르세요. 나는 U가 의미하는 바를 이해하기를 바랍니다.
좋은 직장 친애하는 친구,
나는 당신이 교정 할 수 있다면 그것은 좋을 것이라는 오류를 발견했습니다.
Stop Loss는 가격이 레벨을 위반할 때 여러 차례 가격에서 벗어납니다.
100에서 오랫동안 거래.
98시에 그만 둔다.
가격 위반이 98 일 때 SL은 바가 완료되면 97.5로 수정됩니다.
사실, 실제 시장에서는 거래가 제곱되고 반전됩니다.
이 방법으로 정지 손실을 변경할 수 없도록하십시오 (예 : SL은 긴 거래의 경우 이전 막대 SL에서 위로 이동할 수 있으며 아래로 이동할 수 없으며 그 반대도 마찬가지입니다)
수정 된 버전을 게시하십시오.
정상적인 시스템.
이 시스템은 결함이 있습니다 & # 8230; 입장료가 어떻게 설정되는지주의 깊게 읽을 때까지주의를 기울이지 않는 것이 좋습니다.
이 시스템은 데이터를 되돌아보고 있기 때문에 결함이 있습니까? 누구든지 게시 할 수있는 수정 된 버전이 있습니까?

아미 브로커를위한 최상의 거래 시스템
참고 : 이것은 상당히 고급 주제입니다. 먼저 이전 AFL 자습서를 읽으십시오.
최적화의 기본 개념은 간단합니다. 먼저 거래 시스템을 가져야합니다. 예를 들어 단순한 이동 평균 크로스 오버가 될 수 있습니다. 거의 모든 시스템에는 주어진 시스템의 동작 방식을 결정하는 몇 가지 매개 변수 (평균 기간)가 있습니다 (예 : 장기 또는 단기에 적합, 변동성이 큰 주식에 어떻게 반응하는지 등). 최적화는 주어진 기호 (또는 기호 포트폴리오)에 대해 해당 매개 변수의 최적 값을 찾는 프로세스입니다 (시스템에서 최대 이익을 얻음). AmiBroker는 한 번에 여러 기호로 시스템을 최적화 할 수있는 아주 소수의 프로그램 중 하나입니다.
시스템을 최적화하려면 최적화 할 매개 변수를 최대 10 개까지 정의해야합니다. 매개 변수의 최소 및 최대 허용 값을 결정하고이 값을 갱신해야하는 단위를 결정합니다. 그런 다음 AmiBroker는 매개 변수 값의 가능한 모든 조합을 사용하여 시스템에서 다중 백 테스트를 수행합니다. 이 프로세스가 완료되면 AmiBroker는 순이익별로 정렬 된 결과 목록을 표시합니다. 최상의 결과를 제공하는 최적화 매개 변수의 값을 볼 수 있습니다.
AFL 수식 작성.
백 테스터의 최적화는 새로운 기능인 최적화를 통해 지원됩니다. 이 함수의 구문은 다음과 같습니다.
변수 - 최적화 함수에 의해 반환 된 값이 할당되는 일반 AFL 변수입니다.
일반적인 backtesting, scanning, exploration 및 comentary 모드에서는 optimize 함수가 기본값을 리턴하므로 위의 함수 호출은 다음과 같습니다. variable = default;
최적화 모드에서 최적화 함수는 스텝 스테핑을 사용하여 최소값에서 최대 값까지 (연속적으로) 연속적인 값을 반환합니다.
& quot; 설명 & quot; 최적화 변수를 식별하는 데 사용되며 최적화 결과 목록에 열 이름으로 표시되는 문자열입니다.
기본값은 탐색, 표시기, 주석, 스캔 및 일반 백 테스트 모드에서 함수 반환을 최적화하는 기본값입니다.
min은 최적화되는 변수의 최소값입니다.
max는 최적화되는 변수의 최대 값입니다.
step은 min에서 max로 값을 증가시키는 데 사용되는 간격입니다.
AmiBroker는 함수를 최적화하기 위해 최대 64 개의 호출을 지원하므로 (최대 64 개의 최적화 변수까지), 철저한 최적화를 사용하는 경우 최적화 변수의 수를 극소수로 제한하는 것이 좋습니다. 최적화를위한 각 호출은 생성 (최대 - 최소) / 단계 최적화 루프와 최적화를위한 다중 호출을 통해 필요한 실행 횟수를 곱합니다. 예를 들어 10 단계를 사용하여 두 개의 매개 변수를 최적화하려면 10 * 10 = 100 최적화 루프가 필요합니다. 각 호출이 새로운 최적화 루프를 생성 할 때 수식의 시작 부분에서 변수 당 오직 한 번만 호출하십시오. 다중 심볼 최적화는 AmiBroker에서 완전히 지원됩니다. 최대 검색 공간은 2 64 (10 19 = 10,000,000,000,000,000,000) 조합입니다.
1. 단일 변수 최적화 :
sigavg = 최적화 ( "신호 평균", 9, 2, 20, 1);
매도 = 십자가 (신호 (12, 26, sigavg), MACD (12, 26));
2. 2 변수 최적화 (3D 차트 작성에 적합)
per = Optimize ( "per", 2, 5, 50, 1);
Level = Optimize ( "level", 2, 2, 150, 4);
매도 = 십자가 (수준, CCI (당));
3. 다중 (3) 변수 최적화 :
mfast = 최적화 ( "MACD Fast", 12, 8, 16, 1);
mslow = 최적화 ( "MACD Slow", 26, 17, 30, 1);
sigavg = 최적화 ( "신호 평균", 9, 2, 20, 1);
구입 = 십자가 (MACD (mfast, mslow), 신호 (mfast, mslow, sigavg));
매도 = 십자가 (신호 (mfast, mslow, sigavg), MACD (mfast, mslow));
수식 입력 후 & quot; 자동 분석 & quot;에서 최적화 버튼을 클릭하십시오. 창문. AmiBroker는 가능한 모든 최적화 변수의 조합을 테스트하고 결과를 목록에보고합니다. 최적화가 완료되면 결과 목록이 Net % 이익별로 정렬되어 표시됩니다. 결과 목록에서 결과를 정렬 할 수 있기 때문에 최저 손익, 최저 거래 횟수, 최대 이익 요인, 최저 시장 노출 및 최고 위험 조정 연간 수익률에 대한 매개 변수의 최적 값을 쉽게 얻을 수 있습니다. 결과 목록의 마지막 열은 주어진 테스트의 최적화 변수 값을 나타냅니다.
필요에 맞는 매개 변수 조합을 결정할 때 최적의 함수 호출의 기본값을 최적의 값으로 바꾸면됩니다. 현재 단계에서 직접 수식 편집 창 (함수 호출 최적화 함수의 두 번째 매개 변수)에 직접 입력해야합니다.
3D 애니메이션 최적화 차트 표시.
3D 최적화 차트를 표시하려면 먼저 두 변수 최적화를 실행해야합니다. 두 개의 변수 최적화에는 두 개의 Optimize () 함수 호출이있는 수식이 필요합니다. 예제 2 변수 최적화 공식은 다음과 같습니다.
per = Optimize ( "per", 2, 5, 50, 1);
Level = Optimize ( "level", 2, 2, 150, 4);
매도 = 십자가 (수준, CCI (당));
수식을 입력 한 후 & quot; 최적화 & quot;를 클릭해야합니다. 단추.
최적화가 완료되면 최적화 버튼의 드롭 다운 화살표를 클릭하고 3D 최적화 그래프보기를 선택해야합니다. 몇 초 안에 다채로운 3 차원 표면 플롯이 3D 차트 뷰어 창에 나타납니다. 위 공식을 사용하여 생성 된 3D 차트의 예가 아래와 같습니다.
기본적으로 3D 차트에는 최적화 변수에 대한 순 이익의 값이 표시됩니다. 그러나 최적화 결과 테이블의 모든 열에 대해 3D 표면 형 차트를 그릴 수 있습니다. 열 헤더를 클릭하여 정렬하십시오 (파란색 화살표가 나타나 최적화 결과가 선택된 열로 정렬됨을 나타냄). 그런 다음 3D 최적화 그래프보기를 다시 선택하십시오.
시스템의 매개 변수가 거래 실적에 미치는 영향을 시각화함으로써 "깨지기 쉬운"매개 변수를 생성하는 매개 변수 값을보다 쉽게 ​​결정할 수 있습니다. 및 "견고한" 시스템 성능. 견고한 설정은 3D 그래프에서 서페이스 플롯의 갑작스러운 변화가 아닌 점진적인 영역을 나타냅니다. 3D 최적화 차트는 커브 피팅을 방지하는 훌륭한 도구입니다. 커브 피팅 (또는 과다 최적화)은 시스템이 필요한 것보다 더 복잡 할 때 발생하며, 모든 복잡성은 결코 다시는 발생할 수없는 시장 상황에 초점을 맞추고 있습니다. 3D 최적화 차트의 급격한 변화 (또는 스파이크)는 최적화 최적화되지 않은 영역을 명확하게 보여줍니다. 실제 거래를 위해 3D 차트에서 넓고 넓은 고원을 생산하는 매개 변수 영역을 선택해야합니다. 이익 급증을 일으키는 매개 변수 세트는 실제 거래에서 안정적으로 작동하지 않습니다.
3D 차트 뷰어 컨트롤.
AmiBroker의 3D 차트 뷰어는 전체 그래프 회전 및 애니메이션으로 전체보기 기능을 제공합니다. 이제 모든 가능한 관점에서 시스템 결과를 볼 수 있습니다. 마우스, 툴바 및 키보드 단축키를 사용하여보다 쉽게 ​​찾을 수있는 차트의 위치 및 기타 매개 변수를 제어 할 수 있습니다. 아래에서 목록을 찾을 수 있습니다.
- 회전하려면 - 왼쪽 마우스 버튼을 누른 상태에서 X / Y 방향으로 움직입니다.
- 확대, 축소 - 마우스 오른쪽 버튼을 누른 상태에서 X / Y 방향으로 이동합니다.
- 이동 (번역) - 왼쪽 마우스 버튼과 CTRL 키를 누른 상태에서 X / Y 방향으로 이동합니다.
- 애니메이트하려면 - 왼쪽 마우스 버튼을 누른 상태에서 드래그하면서 빠르게 드래그하고 버튼을 놓습니다.
공간 - 애니메이션 효과 (자동 회전)
왼쪽 화살표 키 - 회전합니다. 왼쪽.
오른쪽 화살표 키 - vert. 권리.
화살표 키 - 회전합니다. 쪽으로.
아래쪽 화살표 키 - 수평선을 회전합니다. 하위.
NUMPAD + (더하기) - 근처 (확대)
NUMPAD - (MINUS) - 멀리 (축소)
NUMPAD 4 - 왼쪽으로 이동합니다.
NUMPAD 6 - 오른쪽으로 이동하십시오.
NUMPAD 8 - 위로 이동하십시오.
NUMPAD 2 - 아래로 이동하십시오.
PAGE UP - 수위 상승.
PAGE DOWN - 수위가 내려갑니다.
스마트 한 (비 철저한) 최적화.
AmiBroker는 이제 정규적이고 철저한 검색 외에도 스마트 한 (비 철저한) 최적화 기능을 제공합니다. 비 포괄적 검색은 주어진 거래 시스템의 모든 매개 변수 조합의 수가 단순히 너무 커서 포괄적 인 검색이 가능하지 않은 경우 유용합니다.
철저한 검색은 사용하기에 합당한 한 완벽하게 훌륭합니다. 1에서 100까지 범위가 각각 2 개의 매개 변수가 있다고 가정 해 보겠습니다 (1 단계).
10000 개의 조합입니다. 철저한 검색을 위해 완벽하게 사용할 수 있습니다. 이제 3 가지 매개 변수를 사용하면 1 백만 가지 조합을 얻을 수 있습니다. 철저한 검색은 여전히 ​​가능하지만 (길이는 길어질 수 있음) 4 개의 매개 변수로 1 억 개의 조합을 가지며 5 개의 매개 변수 (1..100)를 사용하면 100 억 개의 조합을 가질 수 있습니다. 이 경우 모든 항목을 검사하는 데 너무 많은 시간이 걸릴 수 있으며, 이는 철저한 검색을 사용하여 합리적인 시간에 해결할 수없는 문제를 비 철저한 스마트 검색 방법으로 해결할 수있는 영역입니다.
여기에 새로운 비 철저한 옵티 마이저 (이 경우 CMA-ES)를 사용하는 방법에 대한 간단한 설명이 있습니다.
1. 수식 편집기에서 수식을 엽니 다.
2.이 한 줄을 수식의 맨 위에 추가하십시오 :
OptimizerSetEngine ( "cmae"); // & quot; spso & quot;를 사용할 수도 있습니다. 또는 "trib" 이리.
3. (선택 사항) 자동 분석, 설정, & quot; 도보로 이동 & quot;에서 최적화 대상을 선택하십시오. 탭, 최적화 대상 필드. 이 단계를 건너 뛰면 CAR / MDD (복합 연간 수익률을 최대 % 하락률로 나눈 값)로 최적화됩니다.
이제이 공식을 사용하여 최적화를 실행하면 새로운 진화 (비 포괄적) CMA-ES 옵티 마이저가 사용됩니다.
어떻게 작동합니까?
최적화는 주어진 함수의 최소 (또는 최대)를 찾는 과정입니다. 모든 거래 시스템은 특정 수의 인수의 함수로 간주 될 수 있습니다. 입력은 매개 변수 및 견적 데이터이며 출력은 최적화 대상입니다.
(CAR / MDD). 그리고 주어진 기능의 최대를 찾고 있습니다.
일부 스마트 최적화 알고리즘은 자연 (동물 행동) - PSO 알고리즘 또는 생물학적 프로세스 - 유전자 알고리즘,
일부는 인간이 파생 한 수학적 개념 인 CMA-ES를 기반으로합니다.
이러한 알고리즘은 금융을 포함하여 다양한 분야에서 사용됩니다. & quot; PSO finance & quot;를 입력하십시오. 또는 "CMA-ES finance" Google에서는 많은 정보를 찾을 수 있습니다.
비 - 철저 (또는 "스마트") 방법은 글로벌 또는 로컬 최적을 발견 할 것이다. 목표는 물론 글로벌 목표를 찾는 것입니다. 단 하나의 첨예 한 피크가있는 경우입니다.
zillions 매개 변수 조합 중 비 - 철저한 방법은이 단일 피크를 찾지 못할 수도 있지만, 그 결과를 불안정하고 너무 실제 거래에서 복제 할 수 없기 때문에 단일 날카로운 피크를 찾는 것은 거래에 쓸모가 없습니다. 최적화 과정에서 우리는 안정된 파라미터를 가진 고원 지대를 찾고 있으며 지능적인 방법이 빛나는 영역입니다.
비 - 철저한 검색에 의해 사용 된 알고리즘은 다음과 같습니다 :
a) 옵티마이 저는 매개 변수 세트의 시작 (일반적으로 임의의) 시작 인구를 생성합니다.
b) 백 테스트는 모집단의 각 매개 변수 집합에 대해 AmiBroker가 수행합니다.
c) 백 테스트의 결과는 알고리즘의 논리에 따라 평가됩니다.
새로운 인구는 결과의 진화에 기초하여 생성되며,
d) 새로운 최상의 것이 발견되면 - 그것을 저장하고 기준을 충족시킬 때까지 b) 단계로 진행하십시오.
정지 기준의 예로는 다음을들 수 있습니다.
a) 지정된 최대 반복에 도달.
b) 마지막 X 세대의 최상의 객관적인 값의 범위가 0 인 경우 중지합니다.
c) 주축 방향으로 0.1 표준 편차 벡터를 더하면 목표 값의 값이 변하지 않는다.
AmiBroker에서 스마트 (비 한정적인) 옵티 마이저를 사용하려면 OptimizerSetEngine 함수를 사용하여 AFL 수식에 사용할 옵티 마이저 엔진을 지정해야합니다.
이 함수는 이름으로 정의 된 외부 최적화 엔진을 선택합니다. AmiBroker는 현재 Standard Particle Swarm Optimizer ( "spso"), Tribes ( "trib") 및 CMA-ES ( "cmae")의 3 가지 엔진과 함께 제공됩니다 - 중괄호 안에있는 이름은 OptimizerSetEngine 호출에 사용됩니다.
최적화 엔진을 선택하는 것 외에도 일부 내부 매개 변수를 설정할 수 있습니다. 이렇게하려면 OptimizerSetOption 함수를 사용하십시오.
OptimizerSetOption ( "name", value) 함수.
이 함수는 외부 최적화 엔진에 대한 추가 매개 변수를 설정합니다. 매개 변수는 엔진에 따라 다릅니다.
AmiBroker (SPSO, Trib, CMAE)와 함께 제공되는 세 가지 최적화 도구는 두 개의 매개 변수를 지원합니다 : "실행" (런 횟수) 및 "MaxEval" (단일 실행 당 최대 평가 (테스트)). 각 매개 변수의 동작은 엔진에 따라 다르므로 동일한 값이 사용되는 엔진에 따라 다른 결과가 발생할 수 있습니다.
Runs와 MaxEval의 차이점은 다음과 같습니다. 평가 (또는 테스트)는 단일 백 테스트 (또는 목적 함수 값의 평가)입니다.
RUN은 (최적의 값을 찾는) 알고리즘의 하나의 완전한 실행입니다 - 일반적으로 많은 테스트 (평가)가 필요합니다.
각각은 새로운 시작 (새로운 초기 랜덤 모집단)으로부터 전체 최적화 프로세스를 간단히 복구합니다.
따라서 각 실행은 다른 로컬 최대 / 분을 찾도록 유도 할 수 있습니다 (글로벌 하나를 찾지 못하면). 따라서 Runs 매개 변수는 후속 알고리즘 실행 횟수를 정의합니다. MaxEval은 단일 실행의 평가 (bactest)의 최대 수입니다.
문제가 상대적으로 간단하고 1000 개의 테스트로 글로벌 최대 값을 찾으면 5x1000은 글로벌 최대 값을 찾게됩니다.
로컬 맥스에 걸릴 확률이 더 적기 때문에 후속 실행은 다른 초기 무작위 채우기부터 시작됩니다.
매개 변수 값을 선택하는 것은 까다로울 수 있습니다. 테스트중인 문제, 복잡성 등에 따라 다릅니다.
확률 론적 인 비 철저한 방법은 테스트의 수가 적 으면 테스트의 수와 관계없이 전역 최대 / 최소 찾기를 보장하지 않습니다.
철저한 것보다. 가장 쉬운 대답은 완료하는 데 필요한 시간면에서 합리적인만큼 많은 수의 테스트를 지정하는 것입니다.
또 다른 간단한 조언은 새로운 차원을 추가하면서 테스트의 수를 곱하는 것입니다. 그것은 숫자를 과대 평가하는 결과를 가져올 수 있습니다.
테스트가 필요하지만 꽤 안전합니다. 선적 된 엔진은 사용이 간편하도록 설계되어 있으므로 "합리적인" 기본값 / 자동 값이 사용되므로 아무 것도 지정하지 않고 최적화를 실행할 수 있습니다 (기본값 허용).
모든 스마트 최적화 방법은 연속 매개 변수 공간과 상대적으로 부드러운 목적 함수에서 가장 잘 작동한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 매개 변수 공간이 분리 된 경우 진화 알고리즘은 최적 값을 찾는 데 어려움이있을 수 있습니다. 바이너리 (on / off) 매개 변수에 특히 적합합니다. 객관적인 함수 변경 그라디언트를 사용하는 검색 방법에는 적합하지 않습니다 (대부분의 스마트 메서드가 그렇듯이). 거래 시스템에 많은 바이너리 매개 변수가 포함되어 있다면 스마트 옵티 마이저를 직접 사용해서는 안됩니다. 대신 스마트 옵티 마이저를 사용하여 연속 매개 변수를 최적화하고 수동 또는 외부 스크립트를 통해 바이너리 매개 변수를 전환하십시오.
SPSO - 표준 입자 군 최적화.
Standard Particle Swarm Optimizer는 SPSO2007 코드를 기반으로합니다. SPSO2007 코드는 특정 문제에 대해 올바른 매개 변수 (예 : Run, MaxEval)가 제공되면 좋은 결과를 산출해야합니다.
PSO 최적화 프로그램의 올바른 옵션을 선택하는 것은 까다로울 수 있으므로 결과가 사례별로 크게 다를 수 있습니다.
SPSO. dll은 & quot; ADK & quot; 내부에 전체 소스 코드가 포함되어 있습니다. 하위 폴더.
(10000 조합의 검색 공간 내에서 1000 개의 테스트에서 최적 값을 찾음)
구매 = 십자가 (MACD (fa, sl), 0);
매도 = 크로스 (0, MACD (fa, sl));
트라이브 (TRIBES) - 적응 형 매개 변수가없는 입자 군 최적화 도구.
Tribes는 PSO (Partial Swarm Optimization) 비 포괄적 최적화 프로그램의 적응 형 매개 변수없는 버전입니다. 과학적 배경에 대해서는 다음을 참조하십시오 :
이론적으로 일반 PSO보다 더 나은 성능을 발휘해야합니다. 문제의 해결을 위해 웜 크기와 알고리즘 전략을 자동으로 조정할 수 있기 때문입니다.
연습을 통해 성능이 PSO와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다.
Tribes. DLL 플러그인은 & quot; 부족 - D & quot; (즉, 무차 원) 변이체이다. Maurice Clerc의 clerc. maurice. free. fr/pso/Tribes/TRIBES-D. zip을 기반으로합니다. 작성자의 허가를 받아 사용 된 원본 소스 코드.
Tribes. DLL에는 전체 소스 코드가 들어 있습니다 ( "ADK"폴더 내부)
"MaxEval" - 실행 당 최대 평가 수 (백 테스트) (기본값 = 1000).
기본 1000은 2 또는 최대 3 차원에 적합합니다.
& quot; 실행 & quot; - 실행 횟수 (재시작). (기본값 = 5)
실행 횟수는 기본값 인 5로 둘 수 있습니다.
기본적으로 실행 횟수 (또는 다시 시작 횟수)는 5로 설정됩니다.
Tribes Optimizer를 사용하려면 코드에 한 줄만 추가하면됩니다.
OptimizerSetOption ( "MaxEval", 5000); // 최대 5,000 개의 평가
CMA-ES - 공분산 매트릭스 적응 진화 전략 최적화 프로그램.
CMA-ES (공변량 행렬 적응 진화 전략)는 고급 비 최적화 알고리즘입니다.
과학적 배경에 대해서는 다음을 참조하십시오 :
과학적 벤치 마크에 따르면 9 가지 다른 인기있는 진화 전략 (예 : PSO, 유전 및 차등 진화)보다 성능이 우수합니다.
CMAE. DLL 플러그인은 & quot; 전역 & quot; 인구 증가와 함께 몇 가지 재시작 검색의 변형.
CMAE. DLL은 전체 소스 코드 ( "ADK"폴더 내부)와 함께 제공됩니다.
기본적으로 실행 횟수 (또는 다시 시작 횟수)는 5로 설정됩니다.
기본 재시작 횟수를 그대로 두는 것이 좋습니다.
OptimizerSetOption ( "Runs", N) 호출을 사용하여 변경할 수 있습니다. 여기서 N은 1..10 범위에 있어야합니다.
가능하면 10 회 이상의 실행을 지정하지 않는 것이 좋습니다.
각 실행은 이전 실행 인구의 크기가 TWICE이므로 기하 급수적으로 커집니다.
따라서 10 회 실행하면 첫 번째 실행보다 인구 2 ^ 10 (1024 배) 증가합니다.
다른 파라미터 "MaxEval"이있다. 기본값은 0입니다. 즉, 플러그인이 자동으로 MaxEval을 계산합니다. 기본적으로 잘 작동하므로 MaxEval을 직접 정의하지 않는 것이 좋습니다.
이 알고리즘은 필요한 평가 횟수를 최소화 할 수있을만큼 똑똑하며 솔루션 포인트에 매우 빠르게 수렴하므로 종종 다른 전략보다 솔루션을 더 빨리 찾습니다.
솔루션이 발견되면 플러그인이 일부 평가 단계를 건너 뛰는 것이 일반적이므로 최적화 진행률 표시 줄이 일부 지점에서 매우 빠르게 움직일 수 있습니다. 또한 플러그인은 솔루션을 찾는 데 필요한 경우 초기 예상 값보다 단계 수를 늘릴 수 있습니다. 그 적응 성질로 인해, "추정 된 남은 시간" 및 / 또는 "단계의 수" 진행 대화 상자에 의해 디스플레이 된 "가장 좋은 추측은 단지 시간" 최적화 과정 중에 다를 수 있습니다.
CMA-ES 옵티 마이저를 사용하려면 코드에 한 줄만 추가하면됩니다.
그러면 대부분의 경우 기본 설정으로 최적화가 실행됩니다.
많은 연속 공간 - 공간 탐색 알고리즘의 경우에서와 같이, "단계"를 감소시키는 것이 주목되어야한다. Optimize () 함수 호출의 매개 변수는 최적화 시간에 큰 영향을주지 않습니다. 문제가되는 유일한 것은 문제 "치수", 즉 상이한 파라미터의 수 (최적화 함수 호출의 수)이다. "단계들"의 수는 " 매개 변수 당 최적화 시간에 영향을주지 않고 설정할 수 있으므로 원하는 최상의 해상도를 사용하십시오. 이론적으로 알고리즘은 많아야 900 * (N + 3) * (N + 3) 백 테스트에서 솔루션을 찾을 수 있어야합니다. 차원입니다. 실제로 그것은 훨씬 빠르게 수렴합니다. 예를 들어, 500-900 CMA-ES 단계에서 3 (N = 3) 차원 매개 변수 공간 (예 : 100 * 100 * 100 = 1 백만 철저한 단계)의 솔루션을 찾을 수 있습니다.
멀티 스레드 개별 최적화.
다중 심볼 멀티 스레딩 외에도 AmiBroker 5.70부터 멀티 스레드 단일 심볼 최적화를 수행 할 수 있습니다. 이 기능에 액세스하려면 & quot; 최적화 & quot; 옆의 드롭 다운 화살표를 클릭하십시오. 버튼을 클릭하고 & quot; 개별 최적화 "를 선택하십시오.
& quot; 개별 최적화 & quot; 사용 가능한 모든 프로세서 코어를 사용하여 단일 기호 최적화를 수행하므로 일반 최적화보다 훨씬 빠르게 처리됩니다.
1. 사용자 정의 백 테스터는 지원되지 않습니다 (아직).
2. 스마트 최적화 엔진은 지원되지 않습니다. 소극적 최적화 만 작동합니다.
결국 AmiBroker가 변경되어 사용자 정의 백 테스터가 OLE를 더 이상 사용하지 않을 때 제한 (1)을 없앨 수 있습니다. 그러나 (2) 아마 오래 머무를 것입니다.

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AutoLiveSignal은 AmiBroker & MetaTrader Charting 플랫폼에 대한 자동 구매 판매 신호 소프트웨어 제공 업체로서 라이브 시장을 평일 및 온라인 거래 소프트웨어 및 잠재 고객에게 제공합니다. 우리는 우리 각자의 협조와 믿음에 감사드립니다. ALSKIT 소프트웨어는 주식 시장 주중 및 포지션 거래자의 요구 사항을 충족시키기 위해 개발 된 자동 구매 매도 신호 소프트웨어입니다.
ALS 팀은 기술 지원 팀 및 개발자로 구성됩니다. 우리는 채팅이나 전화를 통해 존경하는 고객을 지원하기 위해 기술 팀을 전담했습니다 (항상 그런 것은 아닙니다). 개발 팀은 AFL & Indicators를 AmiBroker & MetaTrader와 호환 가능하게 개발하는 책임이 있습니다.
ALS는 라이브 시장을 일중 및 온라인 온라인 거래 소프트웨어 및 지원을 다년간 잠재 고객에게 제공하고 있습니다. 현재 우리는 MetaTrader & AmiBroker Renko Charting Software의 지표를 판매하고 있습니다.
"우리는 ALSKIT 소프트웨어를 사용하고 ALS를 인도와 해외에서 유명한 브랜드로 만드는 우리 각 고객에게 감사드립니다 ALS 팀은 우리 고객과의 협력과 믿음에 감사드립니다." ALS - 팀.
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