Какова роль нечеткой логики в алгоритмической торговле?

Вы знаете, что такое нечеткая логика ? Знаете ли вы, что нечеткая логика может творить чудеса при решении проблем? И как вы применяете нечеткую логику для устранения сбоев в алгоритмической торговле? Кодировать финансовый рынок непросто, но есть инструменты и методы, позволяющие овладеть искусством разработки торговых роботов. Нечеткая логика - один из важнейших методов разрешения самых неоднозначных процессов принятия решений в торговой деятельности. Мы собираемся обсудить здесь то, как помогает нечеткая логика.

Нечеткая логика - это основная концепция процесса принятия решений человеком. Это можно объяснить с помощью метода дерева решений и методов программирования на основе правил. Он проверяет каждую возможность и вероятность конечных результатов, оценивая каждый из своих преимуществ и недостатков. Нечеткая логика - это основа для развития искусственного интеллекта с помощью выводов на основе правил. Что касается торговли, он используется для оценки и обработки нескольких входных переменных для достижения желаемых результатов. Это в значительной степени реализовано в концепциях машинного обучения торговых систем. Это помогает в принятии решений на основе множества переменных. Переменные, которые больше нуля и меньше единицы.

Что такое нечеткая логика?

Нечеткая логика - это не что иное, как концепция, придуманная для того, чтобы напоминать человеческое мышление. Как бы человек подумал в рискованной ситуации? Может, эмоции мешают разуму? Но нечеткая логика - это концепция принятия мудрого решения в неоднозначной ситуации без искажений, вызванных эмоциями. Нечеткая логика манипулирует данными с несколькими переменными от 1 до 0, чтобы прийти к наиболее достоверному решению. Таким образом, эта концепция нечеткой логики широко используется при покупке и продаже на фондовом рынке. Считается важным при высокочастотной торговле и накоплении максимальной прибыли.

Как нечеткая логика упрощает торговую деятельность?

• Нечеткая логика упрощает торговую деятельность, сводя к минимуму риск, связанный с человеческими эмоциями, и правильно манипулируя данными с фактами и цифрами.
• Благодаря принципам нечеткой логики торговые решения принимаются за доли секунды без каких-либо человеческих ошибок. Используя индекс относительной силы (RSI) в качестве технического сигнала, создаются общие нечеткие наборы для выполнения торговых операций. RSI - это технический индикатор для измерения силы акций за определенный период времени. На самом деле реализовать нечеткое множество с параметрами RSI очень просто.
• Нечеткая логика помогает торговать, разумно выбирая акции и продавая их с максимальной прибылью.
• Чтобы разработать протоколы нечеткой логики, мы должны интегрировать программирование на основе правил. И эти правила или условия будут действовать как нечеткие множества, которые помогают в оценке торговых решений.
• Нечеткая логика Устранение сбоев в алгоритмической торговле.
• Система нечеткого вывода (FIS) нечеткой логики решает сложности в алгоритмах.
• FIS использует теорию нечетких множеств или функции принадлежности для сопоставления нескольких размытых входных данных с выходными. В системе есть два типа FIS. Это Мамдани и Такаги-Сугено .

7 шагов для вычисления имен FIS (Fuzzy Inference System) для получения выходных данных

• Должен быть выведен набор нечетких правил - База правил.
• Нечеткое определение входных функций принадлежности - База данных.
• Установление силы нечетких правил - Группа принятия решений.
• Объединение силы правила и функции принадлежности выходных данных - Блок принятия решений.
• Получение распределения выходных данных из интерфейсного блока последствий-фаззификации.
• Активация ядра с помощью нечетких производственных правил - программирование на основе правил.
• Распределение выходных данных дефаззификации с центром масс - блок интерфейса дефаззификации.

Примечание: FIS Takagi-Sugeno также похожа на систему вывода Мамдани.

Как реализовать нечеткую логику в торговом алгоритме?

Торговую систему легко интегрировать с терминалом Metatrader 5. Нечеткая логика доступна в библиотечной функции MQL5, которую можно выполнить в стандартном терминале Meta Trader 5. Функция вернет совет по торговле на экспертном уровне, который также можно настроить в соответствии с практической торговой деятельностью. Звучит просто, правда?!.

FuzzyNet - наиболее известная математическая модель для создания нечетких моделей и прототипов в торговой системе. Торговая система работает на импликации (минимальное значение), агрегации (максимальное значение) и дефаззификации, которая действует на центр тяжести.

Факторы, влияющие на нечеткую логику

• Постоянно меняющийся рыночный сценарий способствует созданию прототипов нечеткой логики в торговой системе. Он широко используется на торговых платформах для более точной торговли и получения максимальной прибыли.
• Нечеткая логика наряду с технологией нейронных сетей широко используется в торговле и финансах для количественной оценки операционного риска, связанного с рыночными транзакциями. Нечеткая логика была реализована в области машинного обучения и инвестиционного интеллекта специально для торговых систем.
• Здесь советник (EAs) или алгоритмические торговые роботы используют систему языка заказов MT4Orders в функции библиотеки MT4, чтобы включить задачу с заказами и сформулировать код, легко переключаемый на MQL4.