LMAX Exchange - Uma visão única para o comércio global de FX.
O LMAX Exchange Group é uma empresa de tecnologia financeira global, de alto crescimento e premiada.
Operamos um mercado global para FX - permitindo transparência, acesso aberto e igualdade de condições para todos os participantes do mercado.
Uma das empresas de tecnologia financeira que mais cresce no Reino Unido, temos uma sólida presença e infra-estrutura de câmbio em todos os principais mercados de câmbio do mundo, incluindo Europa, América do Norte e Ásia-Pacífico.
Nossa visão única para negociação de câmbio global está transformando o maior mercado financeiro do mundo por meio de uma execução transparente, justa, precisa e consistente.
Liderança no mercado de câmbio - impulsionando mudanças positivas.
LMAX Exchange - o intercâmbio institucional para FX.
Operamos a LMAX Exchange, o MTF (trade for multilateral trading) regulado pela FCA líder em FX, metais, índices e commodities. A LMAX Exchange oferece aos clientes a possibilidade de negociar na carteira de pedidos de limite central com a liquidez de ordens limite de fluxo contínuo sem limite de visão de bancos de primeira linha e instituições financeiras não bancárias.
Nossa tecnologia exclusiva, robusta e escalonável está no centro do LMAX Exchange. Nós focamos continuamente nossa expertise em refinar e melhorar a tecnologia de correspondência comercial, garantindo latência ultra baixa, execução precisa e consistente e custo transparente de troca tanto para compra quanto para venda.
LMAX Global - o corretor regulamentado pela FCA para FX.
A LMAX Global, uma corretora regulamentada pela FCA para FX, faz parte do LMAX Exchange Group. A LMAX Global oferece aos corretores e traders profissionais a capacidade de negociar na carteira de pedidos de limite central da LMAX Exchange, oferecendo spreads estreitos na transmissão de liquidez firme de bancos de primeira linha e firmas proprietárias de trading.
Todos os clientes da LMAX Global beneficiam de transparência pré e pós-negociação, sem rejeições de última análise, execução de qualidade de troca e condições equitativas, independentemente do status, tamanho ou níveis de atividade.
Excelência em tecnologia LMAX Exchange - principais estatísticas.
Examinar nossos spreads históricos aqui Examinar nosso desempenho de execução aqui Latência média de negociação é de 3 ms Latência de troca interna média abaixo de 80μs Capacidade de processamento sustentado: 100.000 pedidos / segundo 7.000.000 de cálculos de risco por segundo Tempo de atividade do Exchange LMAX (últimos 6 meses): 100% aqui.
LMAX Exchange - O inovador disruptivo no comércio global de moedas.
Nos últimos 3 anos, a LMAX Exchange tem sido consistentemente reconhecida como uma das empresas de tecnologia de mais rápido crescimento no Reino Unido em prestigiosas classificações de negócios, incluindo a Deloitte Fast 50 e a Sunday Tech Track 100. A LMAX Exchange também é membro do Tech City Future. Cinquenta programa.
“Nosso desempenho nos rankings Tech Track 100, Deloitte UK Technology Fast 50 e EMEA 500, e inclusão no programa Future Fifty demonstra claramente como o LMAX Exchange está provando ser o inovador disruptivo no comércio global de moedas”, diz o CEO David Mercer.
O Tech Track 100, compilado pela Fast Track anualmente e publicado pelo The Sunday Times em setembro, lista as 100 empresas de tecnologia privada que mais crescem na Grã-Bretanha, com base no crescimento das vendas nos últimos três anos. A Deloitte UK Technology Fast 50 é um ranking das 50 empresas de tecnologia que mais crescem no Reino Unido, com base no crescimento percentual das receitas do ano fiscal nos últimos quatro anos.
Negociação Algorítmica.
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A negociação algorítmica é uma estratégia de negociação que usa algoritmos computacionais para orientar decisões de negociação, geralmente em mercados financeiros eletrônicos. Aplicada em instituições de buy-side e sell-side, a negociação algorítmica forma a base de negociação de alta frequência, negociação de FOREX e análise associada de risco e execução.
Os desenvolvedores e usuários de aplicativos de comércio algorítmico precisam desenvolver, fazer backtest e implantar modelos matemáticos que detectem e explorem os movimentos do mercado. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:
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Manual de Neuroevolução através de Erlang.
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ISBN 978-1-4614-4462-6 Frete grátis para empresas em todo o mundo Geralmente despachado dentro de 3 a 5 dias úteis. Capa mole de US $ 199,00.
Manual de Neuroevolução Através de Erlang apresenta tanto a teoria por trás, quanto a metodologia de desenvolvimento de um sistema de inteligência computacional baseado em neuroevolucionismo usando Erlang. Com um prefácio escrito por Joe Armstrong, este manual oferece um extenso tutorial para a criação de uma plataforma de Topologia e Rede Neural Artificial de Evolução do Peso (TWEANN) de última geração. Em um formato passo-a-passo, o leitor é guiado de um único neurônio simulado para um sistema completo. Seguindo estes passos, o leitor poderá usar uma nova tecnologia para construir um sistema TWEANN, que pode ser aplicado à simulação de Vida Artificial e ao comércio Forex. Por causa da arquitetura de Erlang, combina perfeitamente com os sistemas evolucionários e neurocomutadores. Como uma linguagem de programação, é um paradigma simultâneo de transmissão de mensagens que permite aos desenvolvedores fazer pleno uso do multi-core & amp; sistemas multi-cpu. Manual de Neuroevolução Por Erlang, explica como aproveitar os recursos da Erlang no campo do aprendizado de máquina e as aplicações do mundo real do sistema, desde o comércio financeiro algorítmico à vida artificial e à robótica.
Índice (20 capítulos)
Introdução: Applications & amp; Motivações
Introdução às Redes Neurais.
Introdução à Computação Evolutiva.
Introdução aos Métodos Neuroevolutivos.
A linguagem de programação de rede neural não intencional.
Desenvolvendo uma Rede Neural de Feed Forward.
Adicionando o Algoritmo de Aprendizagem “Stochastic Hill-Climber”.
Desenvolvendo uma Plataforma Neuroevolutiva Simples.
Testando o sistema neuroevolutivo.
DXNN: um estudo de caso.
Desacoplamento & amp; Modularizando nossa plataforma neuroevolutiva.
Acompanhamento de Populações Importantes e Estatísticas Evolucionárias.
Gene I. Sher - Manual de Neuroevolução através de Erlang.
Автор: Gene I. Sher.
Качество: Изначально компьютерное (e-book)
Интерактивное оглавление: Нет.
Número de telefone 831.
Descrição: Manual de Neuroevolução Através de Erlang apresenta tanto a teoria por trás, quanto a metodologia de desenvolvimento de um sistema de inteligência computacional baseado em neuroevoluções usando Erlang. Com um prefácio escrito por Joe Armstrong, este manual oferece um extenso tutorial para a criação de uma plataforma de Topologia e Rede Neural Artificial de Evolução do Peso (TWEANN) de última geração. Em um formato passo-a-passo, o leitor é guiado de um único neurônio simulado para um sistema completo. Seguindo estes passos, o leitor poderá usar uma nova tecnologia para construir um sistema TWEANN, que pode ser aplicado à simulação de Vida Artificial e ao comércio Forex. Por causa da arquitetura de Erlang, combina perfeitamente com os sistemas evolucionários e neurocomutadores. Como uma linguagem de programação, é um paradigma simultâneo de transmissão de mensagens que permite aos desenvolvedores fazer pleno uso do multi-core & amp; sistemas multi-cpu. Manual de Neuroevolução Por Erlang, explica como aproveitar os recursos da Erlang no campo do aprendizado de máquina e as aplicações do mundo real do sistema, desde o comércio financeiro algorítmico à vida artificial e à robótica.
1.1 Motivações 2.
1.2 Aplicações. 5.
1.2.1 Robótica. 5.
1.2.2 Mercados Financeiros. 10
1.2.3 Vida Artificial. 14.
1.2.4 Análise de imagem & amp; Visão computacional. 18
1.2.5 Compressão de Dados. 19
1.2.6 Games & amp; Entretenimento . 21
1.2.7 Guerra cibernética. 22
1.2.8 Criação de Circuito & amp; Otimização . 26
1.2.9 Otimizando formas e estruturas. 30.
1.2.10 Inteligência Computacional & amp; Para a singularidade. 34
1.3 Visão Geral do Redemoinho. 34
1.5 Referências. 38
Capítulo 2 Introdução às Redes Neurais. 43.
2.1 Rede Neural Biológica. 45
2.2 Rede Neural Artificial. 51
2.2.1 O Neurode em Detalhes. 54.
2.3 Redes Neurais e Sistemas Baseados em Redes Neurais. 57
2.3.1 Redes Neurais Recorrentes e Loops de Memória. 59
2.3.2 Um sistema baseado em rede neural. 60.
2.4 Aprendizagem vs. Treinamento . 61
2.5 Rede Neural Supervisionada Algoritmos de Aprendizagem. 63
2.6 Algoritmos de Aprendizado Não Supervisionados da Rede Neural. 66
2.6.1 Aprendizagem Hebbiana. 67
2.6.2 Neuromodulação. 70
2.6.3 Aprendizagem Competitiva. 73
2.6.4 Kohonen / Mapa de auto-organização. 74
2.6.5 Colocando tudo junto. 76
2.8 Referências. 78
Capítulo 3 Introdução à Computação Evolutiva. 81
3.1 Evolução. 81
3.2 Extraindo os fundamentos da evolução biológica. 85
3.3 Formulando um Problema Dado em Termos Evolutivos. 88
3.4 Os Diferentes Sabores dos Algoritmos Evolutivos. 93
3.4.1 Algoritmos Genéticos. 94
3.4.2 Programação Genética. 96
3.4.3 Estratégias Evolutivas. 97.
3.4.4 Programação Evolutiva. 98
3.5 Algumas palavras sobre computação memética. 98
3.6 Os lados diferentes da mesma moeda. 102
3.7 Referências. 103
Capítulo 4 Introdução aos Métodos Neuroevolutivos. 105
4.1 Abordagens de Codificação de Redes Neurais e Operadores de Mutação. 106
4.1.1 Operadores de Mutação da Rede Neural. 106
4.1.2 Codificação do Genótipo da Rede Neural. 108
4.1.3 O Fenótipo da Rede Neural. 113
4.2 Neuroevolução por Algoritmos Genéticos. 118.
4.2.1 Exemplo 1: Evoluindo um Operador Lógico XOR. 118.
4.2.2 Exemplo 2: Evolução de um neurocontrolador de equilíbrio de pólos. 123
4.2.3 Exemplo 3: Fim do Jogo; Inteligência em evolução. 127
4.3 Neuroevolução por Algoritmos Meméticos. 135
4.4 Redes Neurais como Sistemas de Programação Genética Baseada em Gráfico. 138
4.5 Referências. 140.
Capítulo 5 A Linguagem de Programação de Rede Neural Não Intencional. 143
5.1 Os Recursos Necessários. 144
5.2 Erlang: Das Redes de Telecomunicações às Redes Neurais. 146
5.3 O mapeamento conceitual de um NN para a arquitetura de Erlang. 147
5.4 Robustez e tolerância a falhas em Inteligência Computacional. 149.
5.5 Eu fiz isso uma vez antes; E nós estamos no nosso caminho. 149.
5.6 Referências. 150
NEUROEVOLUÇÃO: TOMANDO O PRIMEIRO PASSO.
Capítulo 6 Desenvolvendo uma rede neural de feed forward. 153.
6.1 Simulando um neurônio. 155.
6.2 Uma rede neural de um neurônio. 158
6.3 Planejando a arquitetura do nosso sistema de rede neural. 162
6.4 Desenvolvimento de uma representação genotípica. 166.
6.5 Programando o Construtor de Genótipo. 168.
6.6 Desenvolvendo o Genótipo para o Módulo de Mapeamento de Fenótipo. 174.
6.7 Resumo. 184.
Capítulo 7 Adicionando o Algoritmo de Aprendizagem “Stochastic Hill-Climber”. 187
7.1 O Método de Aprendizagem. 188
7.1.1 Comparando EA com SHC de Reinicialização Aleatória. 191
7.2 O Treinador. 194.
7.3 O ExoSe 195.
7.4 O Escapo. 197.
7.5 Scapes, Sensores, Atuadores, Morfologias e Fitness. 199
7.6 Desenvolvendo a Arquitetura Estendida. 202.
7.6.1 Modificando o módulo genotípico. 203
7.6.2 Modificando o módulo de morfologia. 204
7.6.3 Desenvolvimento do módulo de treinamento. 205.
7.6.4 Modificando o módulo exoself. 207
7.6.5 Desenvolvimento do módulo de escape. 210
7.6.6 Modificando o Módulo de Córtex. 213
7.6.7 Modificando o módulo neurônio. 214
7.6.8 Modificando o módulo do sensor. 218
7.6.9 Modificando o módulo do atuador. 219
7.7 Compilando Módulos & amp; Simulando a operação XOR. 219
7.8 Adicionando o módulo benchmarker. 223
7.9 Resumo. 226
Capítulo 8 Desenvolvendo uma Plataforma Neuroevolutiva Simples. 229
8.1 A Nova Arquitetura. 231
8.2 As Novas Estruturas de Dados. 233
8.3 Desenvolvendo o módulo polis. 236
8.4 Atualizando o Módulo genótipo. 242
8.4.1 Passando do ETS para o Mnesia. 243.
8.4.2 Um Agente Adaptativo Baseado em NN. 243.
8.4.3 Uma Nova Estrutura de Id de Neurônio; Adicionando Conexões Recursivas. 244
8.4.4 Inteligência Computacional de Sementes. 247
8.4.5 Restrições. 248
8.4.6 O Módulo genótipo atualizado. 249
8.5 Desenvolvendo o genotype_mutator. 262
8.5.1 A Conexão Precursora Fazendo e Quebrando Funções. 266
8.5.2 mutate_weights. 274
8.5.3 add_bias & amp; remove_bias. 276
8.5.4 mutate_af. 278
8.5.5 add_outlink. 279
8.5.6 add_inlink. 281
8.5.7 add_sensorlink. 284
8.5.8 add_actuatorlink. 285
8.5.9 add_neuron. 287
8.5.10 outsplice. 289
8.5.11 add_sensor. 294
8.5.12 add_actuator. 296
8.5.13 Planejando os poucos detalhes restantes do genótipo mutador.
8.5.14 Implementando o módulo genotype_mutator. 301
8.5.15 Desenvolvendo o population_monitor. 309.
8.5.16 Atualizando o módulo exoself. 327.
8.5.17 Atualizando o módulo neurônio. 337
8.6 Resumo. 345
8.7 Referência. 346
Capítulo 9 Testando o Sistema Neuroevolutivo. 347
9.1 Testando os operadores de mutação. 347
9.2 Testando o Sistema Neuroevolutivo no Benchmark Simples XOR 369.
9.2.1 O erro mutate_af. 375
9.2.2 Mesmo Neurônio, Mas Ids Diferentes na Lista evo_hist. 378
9.2.3 Múltiplos Atuadores do Mesmo Tipo. 379
9.2.4 Tornando sensores de impressão digital generalizada & amp; Atuadores. 382
9.2.5 A topologia quizzical do sistema NN mais apto. 383
9.3 Retestando nosso sistema neuroevolutivo. 388
9.4 Resumo. 395
Capítulo 10 DXNN: um estudo de caso. 399
10.1 A razão para a abordagem memética do peso sináptico.
10.2 A codificação e arquitetura DXNN. 402
10.3 Evolução Geracional. 405
10.3.1 Etapa 1: fase de inicialização. 407
10.3.2 Etapa 4: Fase de ajuste paramétrico. 409
10.3.3 Etapa 8 & amp; 13: A seleção & amp; Fase de Alocação da Prole. 413
10.3.4 Etapa 18: A fase de mutação topológica. 415
10.4 Evolução do estado estacionário. 417
10.5 Codificação Direta (Neural) e Indireta (Substrato). 421
10.5.1 Substratos Neurais. 423
10.5.2 Representação de genótipo. 427
10.5.3 Representação do Fenótipo do Substrato. 435
10.6 DXNN Research Group & amp; o Repositório de Pesquisa NN. 439
10.7 Projetos atualmente ativos. 440
10.7.1 Cyberwarfare. 440
10.7.2 Coevolvendo Manobras de Combate de Veículos da Ariel Não Tripulados. 441
10.7.3 Desenvolvendo novas arquiteturas de CPU & amp; Otimizando os existentes. 442
10.8 Resumo e trabalho futuro. 443.
10.9 Referências. 443.
NEUROVOLUÇÃO AVANÇADA: CRIANDO A BORDA DE CORTE.
Capítulo 11 Desacoplamento & amp; Modularizando nossa plataforma neuroevolutiva 447.
11.1 O que pode ser desacoplado? . 448
11.2 Atualizando a Representação do Genótipo. 451
11.2.1 O sensor & amp; Registros do atuador. 452
11.2.2 O registro do neurônio. 453
11.2.3 O registro do agente. 454
11.2.4 O registro populacional. 456
11.2.5 O registro de restrição. 457
11.3 Atualizando os registros. hrl. 460
11.4 Atualizando os módulos. 465
11.4.1 Atualizando o Módulo genótipo. 465
11.4.2 Atualizando o módulo genome_mutator. 468
11.4.3 Atualizando o módulo population_monitor. 478
11.4.4 Criando o módulo selection_algorithm. 485
11.4.5 Criando o módulo fitness_postprocessor. 489
11.4.6 Criando o Loop Evolutivo steady_state. 490
11.4.7 Atualizando o módulo exoself. 495
11.4.8 Atualizando o módulo neurônio. 508
11.4.9 Criando o módulo signal_aggregator. 514
11.4.10 Criando o módulo de plasticidade. 516
11.5 Compilando & amp; Testando o novo sistema. 518
11.6 Resumo & amp; Discussão. 525
11.7 Referências. 526
Capítulo 12 Acompanhando a População Importante e Evolutiva.
12.1 As Adições Necessárias ao Sistema. 528
12.2 O formato de rastreamento. 530
12.3 Implementação. 532
12.3.1 Atualizando registros. hrl. 532
12.3.2 Construindo o Resumo Topológico de uma Rede Neural. 533
12.3.3 Implementando o Trace Updating Cast Clause. 535
12.3.4 Atualizando o módulo exoself. 541
12.4 Compilando & amp; Testando 542
12.5 Resumo & amp; Discussão. 545
Capítulo 13 O Benchmarker. 547
13.1 A arquitetura do benchmarker. 548
13.2 Adicionando novos registros. 549
13.3 Atualizando o módulo population_monitor. 555
13.4 Implementando o benchmarker. 557
13.5 Compilando e testando. 564
13.6 Resumo. 570
13.7 Referências. 571
Capítulo 14 Criando os dois benchmarks ligeiramente mais complexos. 573
14.1 Simulação de Balanceamento de Pólo. 573
14.1.1 Implementando o Escopo de Balanceamento do Pólo. 577
14.1.2 Implementando a morfologia de balanceamento de pólo. 581
14.1.3 Resultados de referência. 583
14.2 Simulação de Labirinto em T. 590
14.2.1 Implementação do T-Maze. 598
14.2.2 Resultados de referência. 604
14.3 Resumo & amp; Discussão. 607
14.4 Referências. 608
Capítulo 15 Plasticidade Neural. 609
15.1 Regra de Hebbian. 610
15.1.1 Implementando o novo input_idps & amp; pf Formatos. 613
15.1.2 Implementando a regra de aprendizado simples de Hebbian. 617
15.2 Regra de Oja. 620
15.2.1 Implementando a regra de aprendizado da Oja. 621
15.3 Neuromodulação. 623
15.3.1 A arquitetura neuromoduladora. 626
15.3.2 Implementando as regras de aprendizagem self_modulation. 631
15.3.3 Implementando o input_idps_modulation Based.
Plasticidade Neuromodulada. 635
15.4 Operadores de Mutação de Parâmetros de Plasticidade. 641
15.4.1 Implementando o operador de mutação de parâmetro de peso. 642.
15.4.2 Implementando o Operador de Mutação de Parâmetro Neural. 643.
15.4.3 Implementando o híbrido, peso & amp; Parâmetros Neurais.
Operador de Mutação. 644.
15.4.4 Atualizando o módulo genome_mutator. 645.
15,5 Tuning de um NN que tem Neurônios Plásticos. 650
15.6 Compilando & amp; Testando 656
15.7 Resumo & amp; Discussão. 658
15.8 Referências. 659
Capítulo 16 Codificação de Substrato. 661
16.1 Uma Breve Visão Geral da Codificação de Substrato. 662
16.2 A arquitetura atualizada dos nossos sistemas baseados em NN. 669
16.3 O Genótipo do NN Codificado do Substrato. 672
16.4 O Fenótipo SENN. 679
16.5 Implementando o substrate_cpps & amp; substrate_ceps. 686.
16.5.1 Implementando o Módulo substrate_cpp. 691.
16.5.2 Implementando o Módulo substrate_cep. 694.
16.6 Atualizando o Módulo genótipo. 696
16.7 Atualizando o Módulo exoself. 701
16.8 Implementando o Módulo de Substrato. 705.
16.9 Atualizando o módulo genome_mutator. 724
16.10 Implementando os operadores de mutação add_cpp e add_cep. 726
16.11 Testando o novo método de codificação. 728
16.12 Resumo e Discussão. 733
16.13 Referências. 733
Capítulo 17 Plasticidade do Substrato. 735
17.1 A arquitetura atualizada. 736
17.2 Implementando a regra de aprendizagem abcn. 737
17.2.1 Atualizando o Módulo de Substrato. 737
17.2.2 Atualizando o Módulo Morfológico. 741
17.2.3 Atualizando o substrate_cpp & amp; Módulos substrate_cep. 743
17.2.4 Benchmarking da Nova Plasticidade do Substrato. 745
17.3 Implementando a Regra de Aprendizagem iterativa. 746
17.3.1 Benchmarking da nova plasticidade de substrato iterativo. 750
17.4 Discussão. 752
Capítulo 18 Vida Artificial. 755
18.1 Ambiente Simulado e Organismos Artificiais: Flatland. 755
18.2 O Scape e a Função de Fitness. 756
18.2.1 Arquiteturas Public Scape, Interface Polis e Scape Sectors. 759
18.2.2 A interface plana. 761
18.3 Codificação Avatar Flatland. 762
18.4 Atualizando os Módulos de Morfologia, Sensor e Atuador. 763
18.5 Atualizando o Módulo exoself. 766
18.6 A Simulação e os Resultados. 768
18.6.1 Simulação simples de coleta de alimentos. 769
18.6.2 Simulação de Coleta de Alimentos Perigosos. 773
18.6.3 Predador vs. Simulação de presas. 776
18.7 Discussão. 781
18.8 Resumo. 782
18.9 Referências. 783
Capítulo 19 Evolução dos agentes de negociação de moeda. 785
19.1 Introdução ao Forex. 786
19.2 Negociação e Objetivo. 788
19.3 O simulador de Forex. 794
19.4 Implementando o simulador de Forex. 797
19.5 Implementando os Novos Sensores e Atuadores. 806
Expert Advisors Reviews.
Hoje estaremos lidando com o Expert Advisor (EA) do Forex Hero, mais uma parte do software que promete nos deixar sujos enquanto continuamos a executar nossas tarefas diárias e os comércios do robô ao invés de nós. Eu provavelmente teria pulado este robô & ndash; sua negociação envolve métodos de jogo, portanto, é bastante arriscado, mas alguns traders o rotularam como o melhor Forex EA para 2013, então decidi dar uma olhada nele. Afinal, o EA tem seus fãs.
Estratégia: Martingale.
O Forex Hero EA negocia exclusivamente com o par GBP / USD e usa o prazo de quinze minutos (M15). As posições são abertas contra uma tendência, depois & ndash; se a posição começar a fazer perdas, o robô abre mais uma posição com um tamanho maior de contrato comercial. Na maioria das vezes, a direção da nova posição é a mesma da original, mas às vezes é na direção oposta.
Em todos os casos, podemos rotular o método de negociação como uma versão da famosa técnica de Martingale. Você pode ver um exemplo abaixo.
Crédito da foto: Myfxbook.
O objetivo da abordagem de Martingale é para o comércio com o maior tamanho de contrato para compensar quaisquer perdas sofridas através de negociações com o menor tamanho do contrato. No entanto, acontece de vez em quando que toda a série de negociações é deficitária, portanto, cuidado com o rebaixamento que se esconde na esquina!
Desempenho: Grandes ganhos, rebaixamento aceitável.
Este EA mostra leituras muito boas em termos de ganhos e rebaixamento em uma conta real com o TradeFort, ativo desde 20 de fevereiro de 2013. Isso nos dá quase um ano de negociação, o que é um bom indicador para o robô & ndash; Obviamente, fez bem e conseguiu manter a conta viva por um período de tempo.
Crédito da foto: Myfxbook.
O ganho para o período de cerca de 10 meses é de 282%, o que é notável & ndash; o robô paga mais do que você insere na sua conta. Então, o rebaixamento (contra minhas expectativas) é aceitável em 26%, o que nos mostra níveis suportáveis de riscos de perdas. Como resultado, o índice de retorno ao saque está no robusto 11, indicando retornos significativos em troca de qualquer coisa investida em negociação com este EA.
A parte sombria é a sensibilidade do sistema de negociação, como a média de pips por negociação & ndash; a escassos 0,5, nos dizem que o EA é muito sensível a corretores e dificilmente pode sobreviver a mudanças súbitas no ambiente de mercado. As leituras fracas (até negativas) do balanço em pips são uma característica comum a todos os sistemas usando o método de Martingale.
Preço: US $ 149.
Você pode comprar o Forex Hero EA no site de seus desenvolvedores por US $ 149. Por essa quantia, você recebe os arquivos enviados para o seu e-mail e pode usar o orientador em três contas. Infelizmente, não vejo garantia de devolução do dinheiro.
Veredicto: Mais um para os fãs de risco.
Por mais surpreendente que isso possa soar, o Forex Hero EA pode ser, de fato, para muitos, o melhor consultor especialista de 2013, já que os bots de jogos tiveram seu ano e até tiveram desempenho melhor do que alguns robôs fazendo uso de tendências e baseados em longo prazo. estratégias conservadoras a longo prazo. Ainda assim, você deve ter cuidado ao usar este, especialmente dada a sensibilidade do sistema. Por favor, considere nossas dicas sobre como negociar com bots perigosos.
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