คลิกที่นี่สำหรับหน้าผลิตภัณฑ์
คำอธิบายทางเทคนิค
ภูมิหลังทางคณิตศาสตร์ของกลยุทธ์การผ่าตัดและการจัดการความเสี่ยง
EXO Scalp EA ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์การถลกหนังที่จับการเคลื่อนไหวของราคาขนาดเล็กที่ความถี่สูง
จากมุมมองทางคณิตศาสตร์เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้อง ความผันผวนของราคาแบบจำลองความน่าจะเป็น– การเคลื่อนไหวของราคาระยะสั้นบางครั้งมีการกล่าวว่าประพฤติตนเหมือนการเดินแบบสุ่ม แต่ข้อดีสามารถพบได้โดยคำนึงถึงลักษณะทางสถิติเช่นความผันผวนและแนวโน้ม
ตัวอย่างเช่นโดยการวิเคราะห์การกระจายของการเคลื่อนไหวของราคาและการประเมินค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน) มันเป็นไปได้ที่จะคำนวณความน่าจะเป็นที่ราคาจะยังคงอยู่ในช่วงที่กำหนดและเพื่อกำหนดช่วงการซื้อขายที่คาดหวัง
แม้ว่าการค้าขายที่มีความเสี่ยงเล็กน้อยจำนวนการซื้อขายจะเพิ่มขึ้นดังนั้น การบริหารความเสี่ยงโดยรวม เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้
เพื่อให้มูลค่าที่คาดหวังเป็นไปในเชิงบวกมีความจำเป็นที่จะต้องจัดการยอดคงเหลือระหว่างอัตราการชนะและอัตราส่วนกำไร/ขาดทุน (อัตราส่วนผลตอบแทนความเสี่ยง)
โดยทั่วไปหากอัตราส่วนกำไร/ขาดทุน (กำไรเฉลี่ย÷ขาดทุนเฉลี่ย) เกิน 1 กำไรมีแนวโน้มที่จะสะสมมากกว่าในขณะที่ถ้าต่ำกว่า 1 การขาดทุนอาจเกินกำไร
ใน EA นี้การหยุดการขาดทุน/การตั้งค่ากำไรตาม ATR รักษาความเสี่ยงต่อการค้าอย่างต่อเนื่องในขณะที่การปรับอัตรากำไรและช่วงหยุดพักแบบไดนามิกตามความผันผวน
นอกจากนี้วิธีการเช่น จำกัด ความเสี่ยงต่อการค้าถึง 1-2% ของเงินทุนทั้งหมด มีการใช้สำหรับการปรับขนาดตำแหน่งดังนั้นจึงรวมมาตรการการจัดการความเสี่ยง
กระบวนการที่ chatgpt วิเคราะห์ข้อมูล foreign exchange และสร้างสัญญาณ
แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (GPT) อย่าง CHATGPT ได้รับการฝึกฝนให้ทำนายคำต่อไปในข้อความ
อย่างไรก็ตามสิ่งนี้ “ ความสามารถในการทำนายลำดับ” สามารถนำไปใช้กับข้อมูลอนุกรมเวลาโดยทั่วไปและมีความพยายามที่จะป้อนอนุกรมเวลาราคาเป็นข้อความเพื่อให้แบบจำลองแนะนำ “ทิศทางในอนาคต” ในรูปแบบประโยค
อย่างไรก็ตามข้อความที่สร้างขึ้นไม่จำเป็นต้องรับประกันการคาดการณ์ตัวเลขที่แม่นยำสูง
ในทางปฏิบัติถือว่าเป็นที่พึงปรารถนาที่จะนำวิธีการของ “ AI + วิธีการทั่วไปในรูปแบบไฮบริด”เช่นการเพิ่มข้อมูลเชิงลึกของ CHATGPT ไปยังกฎ EA หรืออนุญาตให้เข้าร่วมในสถานการณ์ที่โมเดลมีความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ได้สูง
ตัวอย่างรวมถึงการใช้ Timeseries Transformers ที่เชี่ยวชาญในการพยากรณ์ตัวเลข แต่ปัญหาเช่นการ overfitting และตลาดที่ไม่คงที่ยังคงอยู่
รายละเอียดของตรรกะการเข้าและออก
(การตั้งค่า SL/TP ตาม ATR, ตัวกรอง RSI และการจัดการสเปรด)
เงื่อนไขการเข้าของหนังศีรษะ EX EA นั้นถูกกำหนดอย่างเคร่งครัดตาม ตัวชี้วัดทางเทคนิคและสภาวะตลาด– ครั้งแรกเป็นตัวบ่งชี้โมเมนตัม RSI (ดัชนีความแข็งแรงสัมพัทธ์) ใช้สำหรับการกรอง
RSI คำนวณค่าจาก 0 ถึง 100 ตามความสมดุลของการเคลื่อนไหวของราคาขึ้นและลงในช่วงระยะเวลาหนึ่งโดยมีการอ่านสูงกว่า 70 ที่บ่งบอกถึงการทำมากเกินไปและต่ำกว่า 30 คำนวณโดยสูตรต่อไปนี้:
RSI = 100 – 100 / (1 + RS) (RS = การเคลื่อนไหวที่สูงขึ้นโดยเฉลี่ย / การเคลื่อนไหวลงเฉลี่ย)
ใน EA ตัวอย่างเช่นเมื่อใด RSI คือ 30 หรือต่ำกว่ามันถือว่าเป็น“ oversold” และรายการซื้อที่มีเป้าหมายเพื่อการรีบาวด์นั้นได้รับการพิจารณา ในทางกลับกันการเข้าซื้อสามารถอนุญาตได้ก็ต่อเมื่อ RSI เกิน 50 สำหรับตรรกะตามแนวโน้มการติดตาม ฯลฯ มันเป็นไปได้ที่จะรวมเกณฑ์การตัดสินหลายอย่าง
ถัดไป ATR (ช่วงจริงเฉลี่ย)ตัวบ่งชี้ความผันผวนใช้เพื่อตั้งค่าเป้าหมายกำไรแบบไดนามิก (TP) และระดับการหยุด (SL) แบบไดนามิก
ATR ระบุช่วงการเคลื่อนไหวของราคาเฉลี่ยในตลาดโดยการปรับ“ ช่วงที่แท้จริง” ให้ราบรื่น (ช่วงสูงสุดรวมถึงการเปรียบเทียบกับราคาปิดของวันก่อนหน้า) ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ภายใน EA การตั้งค่าเช่น 1 × ATR เพื่อทำกำไรและ 1.5 × ATR สำหรับการหยุดการสูญเสียปรับ SL/TP ตามความผันผวน เมื่อความผันผวนสูงช่วง SL/TP จะกว้างขึ้น เมื่ออยู่ในระดับต่ำพวกเขาจะเข้มงวดมากขึ้น – เปิดใช้งานการซื้อขายที่สอดคล้องกันปรับให้เข้ากับสภาวะตลาด
นอกจากนี้ก่อนที่จะดำเนินการรายการ EA จะตรวจสอบ การแพร่กระจาย เพื่อจัดการผลกระทบของต้นทุนการทำธุรกรรมที่มีต่อกลยุทธ์ เนื่องจากการถลกหนังเกี่ยวข้องกับการซื้อขายบ่อยครั้งจึงมีจุดมุ่งหมายเพื่อป้องกันไม่ให้ต้นทุนสะสมสูงจากสเปรดที่กว้าง หากสเปรดปัจจุบันเกินมูลค่าที่อนุญาต EA ข้ามรายการใหม่ – ตัวอย่างเช่นการงดเว้นจากการซื้อขายเมื่อสเปรดเกิน 2.0 pips สำหรับคู่สกุลเงินที่สำคัญคือคุณสมบัติการควบคุมต้นทุนที่สำคัญ
void OnTick() { double ask = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_ASK); double bid = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_BID); double level = _Point; double unfold = (ask - bid) / level; if(unfold > MaxAllowableSpread) return; int atrPeriod = 14; double atr = iATR(_Symbol, PERIOD_CURRENT, atrPeriod, 1); int rsiPeriod = 14; double rsi = iRSI(_Symbol, PERIOD_CURRENT, rsiPeriod, PRICE_CLOSE, 0); if(rsi <= 30.0 /* Add different circumstances if wanted */) { double atrMultiplierSL = 1.5; double atrMultiplierTP = 1.0; double slPoints = (atr * atrMultiplierSL) / level; double tpPoints = (atr * atrMultiplierTP) / level; double quantity = /* Calculate lot measurement primarily based on danger */ 0.01; double slPrice = bid - slPoints * level; double tpPrice = bid + tpPoints * level; commerce.Purchase(quantity, _Symbol, ask, slPrice, tpPrice); } if(rsi >= 70.0 /* Different circumstances */) { double atrMultiplierSL = 1.5; double atrMultiplierTP = 1.0; double slPoints = (atr * atrMultiplierSL) / level; double tpPoints = (atr * atrMultiplierTP) / level; double quantity = /* Lot measurement calculation */ 0.01; double slPrice = ask + slPoints * level; double tpPrice = ask - tpPoints * level; commerce.Promote(quantity, _Symbol, bid, slPrice, tpPrice); } }
ข้างต้นเป็นตัวอย่าง pseudocode ที่เรียบง่ายของตรรกะของ EA นี้ มันดำเนินการตัดสินใจทางการค้าตามลำดับ 1) ตรวจสอบการแพร่กระจาย– 2) การได้รับ ATR– 3) การตรวจสอบค่า RSIและ 4) การคำนวณ SL/TP แบบไดนามิกแบบไดนามิก–
ผสมผสานมุมมองทางวิชาการ
วิธีการคำนวณของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และ RSI และการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็น
ตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์แต่ละข้อมีคำจำกัดความทางคณิตศาสตร์ที่ชัดเจน
ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) เป็นวิธีง่ายๆที่ใช้ค่าเฉลี่ยของราคาในช่วง N ที่ผ่านมา มันถูกใช้อย่างกว้างขวางตัวอย่างเช่นเพื่อตัดสินซื้อและขายสัญญาณจากครอสโอเวอร์ของบรรทัดระยะสั้นและระยะยาว
Exponential Shifting เฉลี่ย (EMA) ให้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดโดยมีเป้าหมายที่จะจับความผันผวนของราคาได้เร็วขึ้น
ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น RSI (ดัชนีความแข็งแรงสัมพัทธ์) เป็นตัวบ่งชี้ว่าตัวเลขแสดงถึง“ ความแข็งแรงสัมพัทธ์ของการเคลื่อนไหวสูงขึ้น” ในช่วงเวลาที่กำหนดโดยขึ้นอยู่กับการได้รับเฉลี่ยและการสูญเสียเฉลี่ย
ใช้อัตรากำไรเฉลี่ย อัน และการสูญเสียเฉลี่ย ข ช่วงเวลา n– rsi = a / (a + b) × 100% สามารถเป็นตัวแทนได้ ราคาที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องมีแนวโน้มที่จะผลักดัน RSI เข้าสู่ช่วง 70–80 และราคาต่อเนื่องมักจะผลักดัน RSI ต่ำกว่า 30
เชื่อว่าค่าที่รุนแรงดังกล่าวจะบ่งบอกถึง“ overextensions” ดังนั้นจึงเป็นพื้นฐานสำหรับกลยุทธ์การพลิกกลับเฉลี่ย
ตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดเหล่านี้ได้รับการคำนวณจากข้อมูลในอดีต แต่มีมุมมองความน่าจะเป็นของการเคลื่อนไหวของราคาที่อยู่เบื้องหลัง
ตัวอย่างเช่นหาก RSI สูงเราสามารถตีความได้ว่า“ ความน่าจะเป็นของการเคลื่อนไหวที่สูงขึ้นอย่างต่อเนื่องนั้นสูง” หรือ“ ความน่าจะเป็นของการแก้ไขสูง” วิธีการสร้างแบบจำลองหรือบริบทของตลาดสร้างความแตกต่าง
การวิเคราะห์แบบอนุกรมเวลาคลาสสิกใช้โมเดล ARIMA และ GARCH แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาวิธีการใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเพื่อคาดการณ์ราคาและความผันผวนได้กลายเป็นที่นิยม
การประยุกต์ใช้วิธีการทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อข้อมูลทางการเงิน
ทั้งแบบจำลองทางสถิติและแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องได้ถูกนำมาใช้สำหรับการพยากรณ์ข้อมูลทางการเงิน สำหรับการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลามีวิธีการเช่น ARIMA/SARIMA แบบจำลองศาสดาหรือ RNN และ LSTM ด้วยความก้าวหน้าในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งมีการเสนอแบบจำลองที่แม่นยำสูงเช่นกัน
EA นี้ส่วนใหญ่ใช้วิธีการตามตัวบ่งชี้ทั่วไป แต่มีความสนใจเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ การผสมผสานเทคโนโลยี AI– ตัวอย่างเช่นหนึ่งอาจใช้ chatgpt เป็นนักวิเคราะห์เสริมปล่อยให้มันสร้างการตีความที่เป็นข้อความของราคาและข่าวที่ถูกรวมเข้ากับกฎของ EA สิ่งนี้สามารถช่วยให้การวิเคราะห์ที่ยืดหยุ่นมากขึ้นซึ่งคล้ายกับการซื้อขายที่เป็นดุลยพินิจโดยผู้ค้ามนุษย์ อย่างไรก็ตามยังมีความท้าทายใหม่ ๆ ว่าจะไว้วางใจ “ข้อความ” ของโมเดลได้มากแค่ไหน
เครือข่ายประสาทถูกนำไปใช้กับการถลกหนังอย่างไร
ตัวอย่างหนึ่งของการใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสำหรับความถี่สูงการซื้อขายระยะสั้นคือการใช้การเรียนรู้การเสริมแรงเพื่อฝึกอบรมตัวแทนการซื้อขาย
โดยเฉพาะอย่างยิ่งการถลกหนังที่มีการซื้อขายซ้ำ ๆ จำนวนมากสามารถเป็นสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมที่ดีสำหรับตัวแทนดังกล่าวเพื่อสะสมรางวัล
ในทางกลับกันปัจจัยหลายอย่างที่ไม่สามารถอธิบายได้อย่างเต็มที่จากราคาเพียงอย่างเดียว – การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของตลาดตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจความเสี่ยงทางการเมือง – อยู่ในการเล่นเสมอและเป็นเรื่องยากสำหรับรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพียงอย่างเดียวเพื่อทำนายทุกสิ่งที่แม่นยำ
การรวมตัวชี้วัดทางเทคนิคทั่วไปและวิธีการจัดการความเสี่ยงกับ AI เป็นวิธีการปฏิบัติที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแต่ละด้านและมีจุดมุ่งหมายเพื่อประสิทธิภาพที่มั่นคง
คำอธิบายเพิ่มเติม
สุดท้ายด้านล่างนี้เป็นตารางง่ายๆที่สรุปการคำนวณที่สำคัญและตัวบ่งชี้ที่ใช้โดย EXO Scalp EA
ด้วยการแสดงให้เห็นว่า ATR, RSI, Unfold ฯลฯ รวมอยู่ในตรรกะของ EA ในรูปแบบรายการมันควรจะเข้าใจแนวคิดได้ง่ายขึ้น
| องค์ประกอบ | วิธีการคำนวณ / ความหมาย | บทบาทภายใน EA |
|---|---|---|
| RSI (ดัชนีความแข็งแรงสัมพัทธ์) | ที่ ร้อยละของการเคลื่อนไหวที่สูงขึ้น คำนวณจากค่าเฉลี่ยอัพและดาวน์ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ค่าที่สูงกว่าบ่งบอกถึงแรงกดดันที่สูงขึ้น | ใช้เป็นตัวกรองสำหรับรายการ ค่าสุดขีด (<30 หรือ 70) ทำหน้าที่เป็นสัญญาณผสม ฯลฯ |
| ATR (ช่วงจริงเฉลี่ย) | ค่าเฉลี่ยเลขชี้กำลังของ ช่วงที่แท้จริง (สูงต่ำ ฯลฯ ) ในแต่ละวันในช่วงเวลาหนึ่ง ค่าที่ใหญ่กว่าบ่งบอกถึงความผันผวนที่สูงขึ้น | ใช้เพื่อปรับการทำกำไรและหยุดการสูญเสียแบบไดนามิกแบบไดนามิก ทวีคูณ ATR ด้วยปัจจัยในการตั้งค่า SL/TP เพื่อตอบสนองต่อความผันผวน |
| การแพร่กระจาย | ความแตกต่างระหว่างการเสนอราคาและราคาถาม โดยพื้นฐานแล้วต้นทุนการซื้อขาย | พื้นฐานสำหรับการพิจารณาว่าจะป้อนหรือไม่ หากการแพร่กระจายเกินเกณฑ์จะไม่มีการสั่งซื้อเพื่อลดผลกระทบด้านต้นทุน |
| ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) | ราคาเฉลี่ยในช่วงเวลา N ที่ผ่านมา (SMA เป็นค่าเฉลี่ยที่ง่าย EMA ให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุด) | สำคัญในกลยุทธ์การติดตามแนวโน้ม ไม่ได้ใช้โดยตรงในหนังศีรษะ EXO แต่ใช้กันอย่างแพร่หลายในหลาย ๆ EAs เพื่อตรวจสอบทิศทาง |
| การวิเคราะห์ chatgpt | การวิเคราะห์และสรุปข่าวหรือรูปแบบโดยแบบจำลอง AI สร้างผลผลิตที่เป็นข้อความเพื่อเสริมการซื้อขายที่เป็นดุลยพินิจของมนุษย์ | ใช้เพื่อช่วยในการซื้อขายตามดุลยพินิจหรือรวมเข้ากับตรรกะตามกฎของ EA เพื่อสร้าง“ AI + วิธีการแบบไฮบริดแบบดั้งเดิม” |
ดังนั้น, RSI และ ATR เป็นตัวชี้วัดเชิงปริมาณที่มีกระบวนการคำนวณที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับการซื้อขายและการจัดการความเสี่ยงโดยตรง
การวิเคราะห์ AI เช่น Chatgpt มีศักยภาพในการรวมข้อมูลข้อความที่ซับซ้อนและปัจจัยข่าวที่ซับซ้อนมากขึ้นจัดระบบสิ่งที่เป็นแบบดั้งเดิมคือการตัดสินใจตามการตัดสินใจของมนุษย์
บทสรุป
ในคำอธิบายทางเทคนิคที่ครอบคลุมของ“ Openai Japan EXO Scalp EA” เราครอบคลุมทุกอย่างจากพื้นฐานของตรรกะของกลยุทธ์การถลกหนังไปจนถึงภูมิหลังทางคณิตศาสตร์ของตัวชี้วัดทางเทคนิครวมถึงความเป็นไปได้ในการใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง
EA นี้ใช้วิธีการคลาสสิก แต่แข็งแกร่งโดยใช้ ATR และ RSI ในขณะเดียวกันก็ออกจากห้องเพื่อรวมเทคโนโลยี AI ล่าสุดเข้าด้วยกัน
ไม่ว่าอัลกอริทึมจะมีความซับซ้อนเพียงใดมันก็ไม่สามารถกำจัดความไม่แน่นอนของตลาดได้ทั้งหมด
เป็นสิ่งสำคัญในการรักษา การบริหารความเสี่ยง และเพื่อรวมจุดแข็งของวิธีการที่มีพื้นฐานทางสถิติและแบบจำลองการเรียนรู้ในวิธีที่สมดุล
ในอนาคตเราอาจสร้างขึ้นบน EA นี้โดยการเพิ่ม ระบบย่อยการพยากรณ์ราคาโดยเฉพาะ หรือ โมดูลการวิเคราะห์ข่าวในบรรดาความคิดริเริ่มขั้นสูงอื่น ๆ
เราหวังว่าสิ่งนี้จะช่วยให้ผู้ที่ซื้อมันได้ดีกว่าการคาดการณ์ foreign exchange ที่ดีขึ้น
© 2025 AI Dealer Kyo (京)
(tagstotranslate) ea
