توقف ضرر و هدف سود پویا با یادگیری ماشینی

Crypto-ML به طور پیوسته ویژگی های مدیریت ریسک را برای سیگنال های معاملاتی ارزهای دیجیتال خود منتشر می کند. این ویژگی ها کنترل هایی هستند که برای (الف) کمک به جلوگیری از ضررهای بیش از حد و (ب) کمک به محافظت از موقعیت های سودآور طراحی شده اند. سیستم های معاملاتی که در بلندمدت موثر هستند بر اصول مدیریت ریسک تاکید دارند.

این پست دو ویژگی مدیریت ریسک Crypto-ML را پوشش می دهد:

• استاپ ضررهای عقبی پویا
• اهداف سود پویا

توقف ضررهای پویا

توقف های دنباله دار برای جلوگیری از ضرر و محافظت از سود استفاده می شود. ضررهای متوقف کننده در ابتدا با درصدی کمتر از قیمت باز معامله تعیین می شوند. سپس، اگر قیمت به سمت بالا حرکت کند، تریل استاپ نیز به سمت بالا حرکت خواهد کرد. با این حال، اگر قیمت دوباره به سمت پایین حرکت کند، ضرر متوقف می شود. در جهت دیگر عقب نمی رود.

نسخه 3. 0 پلتفرم معاملاتی Crypto-ML، ضررهای توقف هوشمند و توقف های انتهایی را معرفی کرد. مقادیر این موارد در زمان باز شدن معامله تعیین می شوند و توسط الگوریتم های بهینه سازی یادگیری ماشین ما تنظیم می شوند.

با نسخه 5. 2، ضررهای بعدی اکنون پویا هستند. همانطور که یک معامله به سمت بالا حرکت می کند، توقف ضرر می تواند به منظور محافظت بهتر از سود کاهش یابد.

نقطه ای که در آن استاپ ضرر عقبی سفت می شود و میزان آن توسط الگوریتم های بهینه سازی یادگیری ماشین تعیین می شود.

به عنوان مثال، بهینه سازان ما ممکن است هر سود پیش بینی شده 2. 4٪ یا بیشتر را تعیین کرده باشند که باید منجر به باز شدن شود. اگر شبکه عصبی یک پیش بینی افزایش قیمت 2. 51 درصدی ایجاد کند، تجارت باز می شود (از آنجایی که از 2. 4 درصد فراتر رفت). همچنین اهداف تجارت را تعیین می کند. پیش بینی می شود قیمت در 24 ساعت آینده 2. 51٪ افزایش یابد، بنابراین 2. 51٪ هدف سود ما است.

اگر معامله به سود 2. 51 درصدی دست یابد، معامله بسته خواهد شد.

با این حال، هدف سود نیز پویا است. برای محاسبه روند صعودی، هدف سود می تواند با تکامل تجارت تغییر کند. در حالی که تجارت باز است، شبکه های عصبی به پیش بینی قیمت ادامه می دهند. اگر این پیش بینی ها بالاتر رود، هدف سود نیز بالاتر خواهد رفت.

در مثال ما، معامله بر اساس پیش بینی 2. 51 درصدی باز شد. ظرف چند ساعت آینده، پیش بینی می تواند به 4. 87 درصد افزایش یابد. اگر این اتفاق بیفتد، هدف سود به 4. 87 درصد ارتقا خواهد یافت. این اجازه می دهد تا تجارت اجرا شود.

مجموعه کاملی از ویژگی های بسته شدن تجارت

ویژگی های توقف دنباله دار پویا و هدف سود پویا دو روشی هستند که از طریق آن معامله می تواند بسته شود.

علاوه بر این ، معاملات ممکن است براساس پیش بینی های شبکه عصبی بسته شود. درست همانطور که بهینه ساز آستانه هایی را برای باز کردن معاملات تعیین می کند ، آستانه هایی را برای بستن معاملات نیز تعیین می کند.

به عنوان نمونه ، تجارت ممکن است با پیش بینی 2. 51 ٪ باز باشد. با این حال ، طی چند ساعت آینده ، پیش بینی ها ممکن است شروع به کاهش کنند. شبکه عصبی سپس پیش بین ی-1. 87 ٪ را صادر می کند. بهینه سازها پیش بینی زی ر-1. 6 را تعیین کرده اند که باید نزدیک باشد. از آنجا ک ه-18. 7 کمتر ا ز-1. 6 است ، تجارت بسته می شود.

آخرین ، بر اساس این تغییرات 5. 20 ، توقف های دنباله دار نیاز به ضررهای متوقف شده را از بین می برد. پیش از این ، Crypto-ML هم ضرر متوقف کرده بود و هم از دست دادن متوقف می شد. ضررهای توقف با ارزش سخت زیر تجارت تعیین شد. از دست دادن توقف دنباله ای شل تر بود و پس از سودآوری موقعیت ، شروع به حرکت می کند. با این حال ، به لطف قابلیت های پویا ، توقف دنباله دار به عنوان توقف اولیه و مکانیسم توقف مداوم به طور مؤثر عمل می کند.

در مجموع ، معاملات می توانند از سه روش بسته شوند:

1. قیمت پایین تر از ارزش ضرر توقف است
2. قیمت بالاتر از ارزش هدف سود است
3. شبکه عصبی افت قیمت به اندازه کافی بزرگ را پیش بینی می کند

نظارت بر بازار در زمان واقعی

شبکه عصبی Crypto-ML در فواصل ثابت اتفاق می افتد. با توجه به ماهیت تجارت نوسان این سکو و عمق پردازش ، اجرای آن در زمان واقعی معنی ندارد.

با این حال ، بارها و بارها بازار به سرعت حرکت می کند و ما می خواهیم خارج از این فواصل استاندارد واکنش نشان دهیم.

به منظور دستیابی به بهترین ویژگی های مدیریت ریسک ، Crypto-ML مجموعه دوم مشاغل را برای نظارت بر بازارها در زمان واقعی دارد.

اگر یک حرکت قیمت استثنایی رخ دهد ، یک توقف دنباله دار ضربه می زند ، یا یک هدف سود مورد توجه قرار می گیرد ، این ویژگی نظارت باعث ایجاد یک شبکه عصبی کامل می شود. این همه داده های مورد نیاز برای تصمیم گیری مؤثر و بستن تجارت در محل را جمع می کند.

نقش یادگیری ماشین

اصل طراحی Crypto-ML استفاده از یادگیری ماشین است:

• تعیین کنید که آیا یک ابزار خاص (مانند هدف سود) مفید است.
• اگر ابزار مفید است ، پارامترهای آن را تعیین کنید.

به همین ترتیب ، یک پارامتر واحد در راه حل ما وجود ندارد که توسط انسان تعیین شود.

برای ضررهای متوقف شده ، یادگیری ماشین به این سؤالات پاسخ می دهد:

• در ابتدا باید متوقف شود؟بهینه کننده
• چه زمانی باید توقف دنباله دار محکم شود؟بهینه کننده
• وقتی سفت شد ، چقدر؟بهینه کننده
• با تغییر شرایط بازار ، این ارزش ها چه زمانی باید تغییر کنند؟بهینه کننده

برای اهداف سود ، یادگیری ماشین به این سؤالات پاسخ می دهد:

• هدف اولیه کجا باید تعیین شود؟شبکه عصبی
• چه زمانی باید هدف را افزایش دهیم؟شبکه عصبی
• هدف اصلاح شده باید روی چه چیزی تنظیم شود؟شبکه عصبی

اگر علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد سیستم ما هستید:

ما هنوز یک شیرجه عمیق را به الگوریتم های Optimizer انجام نداده ایم ، اما اگر می خواهید به تنهایی تحقیق کنید ، در حال حاضر از یک روش بهینه سازی Blackbox ، NOMAD (بهینه سازی غیرخطی توسط جستجوی مستقیم MESH) با پایتون استفاده می کنیم. با این حال ، بسیاری از گزینه های بهینه سازی در دسترس هستند و ما به طور مرتب از راه حل های مختلف استفاده می کنیم. برای خواندن بیشتر:

• (یادگیری برنامه نویسی) (پایتون واقعی) (به سمت علم داده)

آنچه مشتریان Crypto-ML می توانند انتظار داشته باشند

توجه: Crypto-ML سرویس تجارت اتومبیل را قطع کرده است.

ما از آن زمان به یک پلت فرم متمرکز بر سرمایه گذاری ، از یادگیری ماشین و بینش داده های بزرگ منتقل شده ایم. برای شروع امروز می توانید در مورد عضویت های رایگان یا پرداخت شده اطلاعات بیشتری کسب کنید.

سوال؟

در بخش نظرات زیر به ما اطلاع دهید!

درباره Crypto-ML

Crypto-ML یادگیری ماشین را برای معامله گران Crypto و سرمایه گذاران فراهم می کند. سیگنال های شفاف و بینش های عمیق بازار را بدست آورید. قابلیت های پیش بینی را به جعبه ابزار خود اضافه کنید. بیشتر بیاموزید و به صورت رایگان بپیوندید.

پیام بگذاریدلغو پاسخ

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. نحوه پردازش داده های نظر خود را بیاموزید.

پست های محبوب

محصولات و قیمت گذاری

اطلاعات شرکت

آیا هنوز عضو نشده؟

واقعاً انتخاب کنیدرایگانحساب یا یکی از گزینه های پرداخت شده ما را مشاهده کنید.

یادگیری ماشین و داده های بزرگ برای سرمایه گذاران رمزنگاری. با هوش بازار دوستانه انسان.

Crypto-ML USA 950 37th Court Court Greeley ، CO 80634

محصول و قیمت گذاری

منابع مشتری

اصطلاحات مهم در مورد استفاده از Crypto-ML اعمال می شود. لطفاً قبل از ادامه شرایط کامل را بخوانید.

این سایت و خدمات حاوی استراتژی ها ، روش های بازاریابی و سایر توصیه های تجاری هستند که صرف نظر از نتایج و تجربه قبلی ، ممکن است همان نتایج (یا هر نتیجه ای) را برای شما تولید نکنند. Crypto-ML کاملاً تضمینی ، بیان یا ضمنی ندارد که با پیروی از مشاوره یا محتوای موجود از این سایت یا خدماتی که شما می توانید پول کسب کنید یا سود فعلی را بهبود بخشید. نتایج در درجه اول به ماهیت محصول یا مدل تجاری ، شرایط بازار ، تجربه فرد و موقعیت ها و عناصر فراتر از کنترل شما بستگی دارد.

Crypto-ML LLC در نتیجه اتکا به اطلاعات موجود در این وب سایت از جمله داده ها ، نقل قول ها ، نمودارها و خرید/فروش سیگنال ها مسئولیت ضرر یا خسارت نخواهد داشت. اگر درگیر استفاده از خدمات هستید ، در مورد خطرات و هزینه های مرتبط با سرمایه گذاری به عنوان تجارت cryptocurrency ریسک قابل توجهی را در نظر می گیرید و برای همه سرمایه گذاران مناسب نیست. قبل از تصمیم گیری در مورد تجارت هر ابزاری ، باید اهداف سرمایه گذاری ، سطح تجربه و اشتها را با دقت در نظر بگیرید. هرگز بیش از آنچه که می توانید از دست بدهید سرمایه گذاری نکنید.

هیچ توصیه کلی ، اطلاعات یا ابزار نمی تواند متناسب با هر شرایطی باشد. علاوه بر این ، اطلاعات موجود در سایت و خدمات مشاوره مالی مالی یا کالایی نیست و تضمین نمی شود که صحیح ، کامل یا به روز باشد.

Crypto-ML LLC یک مشاور کالایی یا سرمایه گذاری مالی نیست و از ثبت نام طبق قانون معاملات آینده کالا (CFTA) معاف است.

لطفاً برای اطلاعات بیشتر به شرایط و ضوابط و خط مشی رازداری مراجعه کنید.

* عملکرد گذشته نشانه عملکرد آینده نیست. شماره عملکرد شامل هزینه و/یا مالیات مربوط به تجارت نیست. نتایج فردی متفاوت خواهد بود. با مسئولیت پذیری سرمایه گذاری کنید.

** Crypto-ML LLC می خواهد به شما یادآوری کند که داده های موجود در این وب سایت لزوماً در زمان واقعی و دقیق نیست. تمام قیمت ها توسط مبادلات ارائه نمی شوند بلکه توسط سازندگان بازار ارائه می شوند ، بنابراین ممکن است قیمت ها دقیق نباشند و ممکن است با قیمت واقعی بازار متفاوت باشند ، به این معنی که قیمت ها نشانگر و مناسب برای اهداف تجاری نیستند.