Entropie Handelssystem

DEFINITION von Entropy. Entropie ist ein Maß der Zufälligkeit Ähnlich wie das Konzept der Unendlichkeit, wird Entropie verwendet, um Modell zu modellieren und repräsentieren den Grad der Unsicherheit einer zufälligen Variablen Es wird von Finanzanalysten und Markttechniker verwendet, um die Chancen eines bestimmten Typs zu bestimmen Des Verhaltens durch eine Sicherheit oder Markt. BREAKING DOWN Entropy. Entropy ist seit langem eine Quelle der Studie und Debatte von Marktanalysten und Händler Es wird in der quantitativen Analyse verwendet und kann helfen, die Wahrscheinlichkeit vorauszusagen, dass eine Sicherheit in einer bestimmten Richtung oder entsprechend bewegen wird Zu einem bestimmten Muster Volatile Wertpapiere haben größere Entropie als stabile, die relativ konstant im Preis bleiben Das Konzept der Entropie wird in einer zufälligen Walk Down Wall Street. Entropy als eine Maßnahme des Risikos erforscht. Like Beta und Volatilität, Entropie wird verwendet, um finanzielle zu messen Risiko als Maßstab der Zufälligkeit In der Welt der Finanzen ist das Risiko sowohl schlecht als auch gut, je nach den Bedürfnissen des Investors, es wird jedoch allgemein angenommen, dass ein höheres Risiko eine höhere Wahrscheinlichkeit für ein gesteigertes Wachstum schafft. Anleger, die ein höheres Wachstum suchen, werden gelehrt, um zu suchen Hohe Beta oder hohe Volatilität Aktien Entropie wird in der gleichen Weise verwendet Eine Aktie mit einem hohen Grad an Entropie gilt als riskanter als andere Einige Analysten glauben Entropie bietet ein besseres Modell des Risikos als Beta Es wurde gezeigt, dass Entropie, wie Beta und Standard Abweichung geht nach unten, wenn die Anzahl der Vermögenswerte oder Wertpapiere in einem Portfolio erhöht. Entropie Verwendung. Das Hauptproblem mit der Verwendung von Entropie ist die Berechnung selbst Unter den Analysten gibt es viele verschiedene Theorien über die beste Art und Weise, um das Konzept in der Computerfinanzierung Zum Beispiel in Finanzderivate, Entropie dient als Weg zur Identifizierung und Minimierung von Risiken Im traditionellen Black-Scholes-Kapital-Asset-Preismodell geht das Modell davon aus, dass alle Risiken abgesichert werden können. Das ist alles Risiko zu bestimmen und zu entwerfen. Das ist nicht immer ein realistisches Modell Das Konzept der Entropie kann angewendet und dargestellt werden durch eine Variable, um die Zufälligkeit zu beseitigen, die durch das zugrunde liegende Wertpapier oder Vermögenswert geschaffen wird, was es dem Analytiker ermöglicht, den Preis der Ableitung zu isolieren. Mit anderen Worten, Entropie wird als eine Möglichkeit verwendet, die beste Variable zu identifizieren Für die das Risiko innerhalb eines gegebenen Systems oder einer Finanzinstrumentenanordnung definiert ist. Die beste Variable ist diejenige, die am wenigsten von der physischen Realität abweicht. In der Finanzierung kann dies mit der Verwendung von Wahrscheinlichkeiten und erwarteten Werten dargestellt werden. Während sich die Berechnung selbst entwickelt, ist der Zweck Ist klar, Analysten sind mit dem Konzept, um einen besseren Weg, um komplexe finanzielle Instrumente zu finden. Neu zu diesen Boards, Grüße. Ich benutze eine Entropie basierte Indikator als Kernelement meiner Handelsstrategie Dies im Besonderen. Jedoch, die Zeichnung Linie in Das Indikatorfenster, das mit der Zeckenbewegung aktualisiert wird, funktioniert nur wie beabsichtigt, wenn es mit einem Offline-Diagramm gekoppelt ist, das an ein normales Diagramm angehängt ist, wobei ein Periodenkonverter-Skript ausgeführt wird. Wenn Sie mit einem Online-Diagramm verwendet werden, zeichnet die Linie eine korrekte Preisbewegung für historische Daten vor dem aktuellen Zecken, aber aktuelle Zecken lassen die Zeile auf eine flache Null bedeutet keine Preisbewegung, was falsch ist Normalerweise würde ich diese fehlerhafte Indikatorprogrammierung betrachten, aber es funktioniert mit Offline-Charts wie beabsichtigt Und manchmal funktioniert es für längere Zeit auf der Online-Charts auch, lange wie in einigen Minuten bis zu einer Stunde habe ich etwa 100 Indikatoren, und keiner hat jemals dieses Problem ausgestellt Problematisch, Offline-Charts laufen nicht gut auf meinem MT4 aus welchem ​​Grund auch immer ich 9 Indikatoren und führen Sie ein High-End-PC , Aber das Diagramm in der Regel verzögert, läuft sehr langsam, oder schließlich friert. Ich benutze minimale Einstellungen für Bar-Geschichte und jede andere Optimierung Feature in der MT4-Einstellungen. Jetzt ist die einzige Möglichkeit, die Indikator effektiv auf einem Online-Chart verwenden, ist durch Erfrischung Es stimmt ständig, was gegenwärtige Gefahren für meine 8-stündige halbautomatische Handelsstrategie zeigt. Erfrischend zeigt es die korrekte historische Zeichnungslinie Bewegung im Indikatorfenster, aber die führende Spitze der Linie schnappt zurück zu einer flachen 0 Lesung nach einer Tickbewegung Oder Ratschläge zu diesem Thema wäre sehr dankbar, dass ich auch bereit wäre, andere Entropie-Indikatoren zu akzeptieren, die verfügbar sein können, sie scheinen selten zu sein, solange sie der Autoregression oder der maximalen Entropie-Methode folgen. Indicator arbeitet in einem Offline-Modus-Diagramm, das angehängt ist Zu einem Online-Chart, aber nicht innerhalb eines Online-Chart. Mycroft Normalerweise würde ich diese fehlerhafte Indikator-Programmierung betrachten, aber es funktioniert mit Offline-Charts wie beabsichtigt, aber das Diagramm in der Regel verzögert, läuft sehr langsam oder schließlich friert. Das ist, weil es ist Fehlerhafte Offline-Charts erhalten eine Refresh-Nachricht und der Indikator rekalkuliert alle Balken, die in deiner Verzögerung sind. Verkleinern Sie die maximalen Balken auf dem Diagramm zu etwas vernünftigen 1K. Normalen Diagrammen don ta erhalten eine Auffrischungsnachricht, nur neue Zecken, und es sollte neu rechnen bar bar Der Indikator ist Defekt. Current Code Ich vermute, das ist das Problem. Sie müssen abzählen, wenn Sie das Löschen in einer Positionsschleife abschicken Holen Sie sich in die Gewohnheit, immer zu zählen Indikator sollte, so dass wir don t müssen überprüfen, ob sie repaintiing. Intra-Day Trading System Design Basierend auf dem integrierten Modell der Wavelet-De-Noise und der genetischen Programmierung. Received 13. Oktober 2016 Überarbeitet am 24. November 2016 Akzeptiert 1. Dezember 2016 Veröffentlicht am 6. Dezember 2016.Figure 1 caption p Flussdiagramm des Experiments p caption Abbildung 2 caption p Originaldaten PL von Jeder Handelstag p Beschriftung Bild 3 Beschriftung p Harte Schwelle de-notierte Daten PL von jedem Tag p Beschriftung Bild 4 Beschriftung p Weiche Schwelle de-notierte Daten PL von jedem Tag p Beschriftung Abbildung 5 Beschriftung p Kumulatives PL der ursprünglichen Daten p Beschriftung Abbildung 6 Caption p Kumulative PL von harten Schwelle de-noised Daten p caption Abbildung 7 caption p Kumulative PL von Soft-Schwelle de-noised Daten p caption. Technische Analyse hat sich als in der Lage, kurzfristige Schwankungen in den Finanzmärkten zu nutzen, zeigen die jüngsten Ergebnisse zeigen, dass Der Markt-Timing-Ansatz schlägt viele traditionelle Buy-and-Hold-Ansätze in den meisten der kurzfristigen Handelsperioden Genetische Programmierung GP wurde verwendet, um kurzfristige Handelsregeln an den Aktienmärkten in den letzten Jahrzehnten zu generieren. Doch einige der verwandten Studien Auf der Analyse der finanziellen Zeitreihen mit der genetischen Programmierung als die nicht-stationären und lärmenden Merkmale der Zeitreihe In diesem Papier, um die ursprünglichen finanziellen Zeitreihen entschärfen und um rentable Handelsregeln zu suchen, wird eine integrierte Methode auf der Grundlage der Wavelet Threshold WT-Methode und GP Da relevante Informationen, die die Bewegung der Zeitreihe beeinflussen, während des Marktes geschlossene Perioden vollständig verdaut werden, um die Sprungpunkte der täglichen oder monatlichen Daten zu vermeiden, werden in diesem Papier intraday - Frequenz-Zeitreihen werden verwendet, um den kurzfristigen Prognosevorteil der technischen Analyse voll auszuschöpfen Um den vorgeschlagenen integrierten Ansatz zu validieren, wird eine empirische Studie auf der Grundlage der China Securities Index CSI 300 Futures in der aufstrebenden China Financial Futures Exchange CFFEX Markt durchgeführt Die Analyseergebnisse Zeigen, dass der Wavelet-De-Noise-Ansatz übertrifft viele Vergleichsmodelle View Full-Text. Figure 1 caption p Flow-Diagramm des Experiments p caption Abbildung 2 caption p Originaldaten PL von jedem Handelstag p caption Abbildung 3 caption p Harte schwelle de-noised Daten PL von jedem Tag p Beschriftung Bild 4 Beschriftung p Weiche Schwelle de-notierte Daten PL von jedem Tag p Beschriftung Bild 5 Beschriftung p Kumulatives PL von Originaldaten p Beschriftung Bild 6 Beschriftung p Kumulatives PL von harten Schwellenwert de notierte Daten p Beschriftung Abbildung 7 caption p Kumulative PL von Soft-Schwelle de-noised Daten p caption. This ist ein Open Access Artikel verteilt unter der Creative Commons Attribution License, die uneingeschränkte Nutzung, Verteilung und Reproduktion in jedem Medium erlaubt, vorausgesetzt, die ursprüngliche Arbeit ist richtig zitiert CC BY 4 0.Scifeed Alert für neue Publikationen. Never vermissen alle Artikel übereinstimmen Ihre Forschung von jedem Verlag. Get Warnungen für neue Papiere, die zu Ihrer Forschung. Finden Sie die neuen Papiere von ausgewählten Autoren. Updated täglich für 49 000 Zeitschriften und 6000 Verlage. Define Ihre Sciented now. Share Ji, P Jin, J Intra-Day-Trading-System-Design auf der Grundlage der integrierten Modell der Wavelet De-Noise und genetische Programmierung Entropie 2016 18 435.Liu H, Ji P, Jin J Intra-Day Trading System Design Basierend auf Das integrierte Modell von Wavelet De-Noise und genetische Programmierung Entropie 2016 18 12 435.Liu, Hongguang Ji, Ping Jin, Jian 2016 Intra-Day-Trading-System-Design auf der Grundlage der integrierten Modell der Wavelet De-Noise und genetische Programmierung Entropie 18, Nr 12 435.Finden Sie andere Styles. Related Articles. Article Metrics. Article Access Statistics.