Mekaniska Trading System Forex

Hur man kan vinna med mekaniska handelssystem. Mycket bläck har ägnats åt att identifiera orsakerna till mekaniska handelssystemfel, särskilt efter det faktum. Även om det kan tyckas oxymorontiskt eller till vissa handlare, helt enkelt moron, är huvudorsaken till att dessa handelssystem misslyckas Eftersom de förlitar sig för mycket på den handsfria, brand-och-glömma karaktären av mekanisk handel. Algoritmer saknar själva det objektiva mänskliga övervakningen och ingripandet som behövs för att hjälpa systemen att utvecklas i takt med förändrade marknadsförhållanden. Mekanisk handelssystemfel eller handelsbrott. I stället för att bemöta ett handelssystemfel är det mer konstruktivt att överväga hur handelsmän kan ha det bästa av båda världarna. Det kan vara att handlare kan njuta av fördelarna med algoritmstyrda mekaniska handelssystem, såsom automatiska avrättningar med snabb eld Och känslofria handelsbeslut, samtidigt som de utnyttjar sin medfödda mänskliga kapacitet för ett objektivt tänkande om misslyckande och framgång. Den viktigaste e Lement av någon näringsidkare är den mänskliga förmågan att utvecklas Traders kan förändras och anpassa sina handelssystem för att fortsätta vinna innan förluster blir ekonomiskt eller känslomässigt förödande. Välj rätt typ och mängd marknadsdata för testning. Framgångsrika näringsidkare använder ett system av repetitiva Regler för att skörda vinster från kortfristiga ineffektiviteter på marknaden För små oberoende handlare i den stora världen av värdepapper och derivathandel där spridningar är tunna och konkurrenshäftiga kommer de bästa möjligheterna till vinster att spåra ineffektiviteten på marknaden baserat på enkel, lätt Att kvantifiera data och vidta åtgärder så fort som möjligt. När en näringsidkare utvecklar och driver mekaniska handelssystem baserat på historiska data hoppas han eller hon på framtida vinster baserat på tanken att nuvarande ineffektivitet på marknaden fortsätter Om en näringsidkare väljer Fel dataset eller använder felaktiga parametrar för att kvalificera data, kan dyrbara möjligheter gå vilse samtidigt nce ineffektiviteten upptäckt i historiska data existerar inte längre då handelssystemet misslyckas Skälen till varför det försvann är oväsentligt för den mekaniska näringsidkaren Endast resultaten beror på. Välj de mest relevanta dataseten när du väljer datasetet för att skapa och testa mekaniska Handelssystem och för att testa ett prov som är tillräckligt stort för att bekräfta huruvida en handelsregel fungerar konsekvent under ett brett utbud av marknadsförhållanden, måste en näringsidkare använda den längsta praktiska perioden av testdata. Så verkar det lämpligt att bygga mekaniska handelssystem Baserad på både den längsta möjliga historiska datamängden och den enklaste uppsättningen designparametrar. Robustitet anses allmänt vara förmågan att motstå många typer av marknadsförhållanden. Robustitet borde vara inneboende i något system som testas över ett långvarigt utbud av historiska data och enkla Regler Långtestning och grundläggande regler bör återspegla det bredaste utbudet av potentiella marknadsförhållanden i framtiden. Alla mekaniska t raderingssystem kommer slutligen att misslyckas eftersom historiska data uppenbarligen inte innehåller alla framtida händelser. Ett system som bygger på historiska data kommer så småningom att möta historiska förhållanden. Människans insikt och ingripande förhindrar automatiserade strategier att rinna av skenorna. Folk på Knight Capital vet något om live trading snafus. Enkelhet vinner med sin anpassningsförmåga. De framgångsrika mekaniska handelssystemen är som levande och andningsorganismer. Världens geologiska skikt fylls med fossiler av organismer som, även om de är idealiska för kortvarig framgång under sina egna historiska perioder, var för specialiserade på lång sikt Överlevnad och anpassning Enkela algoritmiska mekaniska handelssystem med mänsklig vägledning är bäst för att de kan genomgå snabb, enkel utveckling och anpassning till förändringsförhållandena i miljöläsningsmarknaden. Små handelsregler minskar den potentiella inverkan av data mining bias Bias från data mining är Problematisk eftersom det kan komma över Åt hur bra en historisk regel kommer att tillämpas under framtida förhållanden, särskilt när mekaniska handelssystem är inriktade på korta tidsramar. Enkla och robusta mekaniska handelssystem bör inte påverkas av tidsramar som används för teständamål. Antalet testpunkter som finns inom en given utbud av historiska data bör fortfarande vara tillräckligt stor för att bevisa eller motbevisa giltigheten för handelsreglerna som testas. Olika sätt att enkelt, robusta mekaniska handelssystem kommer att skryta data-mining bias. Om en näringsidkare använder ett system med enkla designparametrar, t. ex. QuantBar-systemet och testar det genom att använda den längsta lämpliga historiska tidsperioden, kommer de enda andra viktiga uppgifterna att vara att hålla sig till disciplinen för att handla systemet och övervaka dess resultat framåt. Observation möjliggör utveckling. Å andra sidan handlar handelsmän som använder Mekaniska handelssystem som är byggda från en komplex uppsättning av flera parametrar löper risken att utveckla sina system före tidigt extinction. Build ett robust system som utnyttjar det bästa av mekanisk handel utan att falla i byte mot dess svagheter. Det är viktigt att inte förväxla robustheten i mekaniska handelssystem med deras anpassningsförmåga. System som utvecklats utifrån en mångfald parametrar som ledde till att vinna affärer under historiska Perioder och även under nuvarande observerade perioder beskrivs ofta som robust Det är ingen garanti för att sådana system kan klara sig framgångsrikt när de har handlat över sin smekmånadperiod. Det är en första handelsperiod under vilken förhållanden råkar sammanfalla med en viss historisk period Systemet grundades. Enkel mekaniska handelssystem anpassas lätt till nya förutsättningar, även om de grundläggande orsakerna till förändringar på marknaden är oklara och komplexa system är korta. När marknadsförhållandena förändras, som de kontinuerligt gör, är de handelssystem som är mest Som sannolikt fortsätter att vinna är de som är enkla och lättast anpassningsbara till n Ew förutsättningar ett verkligt robust system är en som har lång livslängd framför allt. Enkela algoritmiska mekaniska handelssystem med mänsklig vägledning är bäst eftersom de kan genomgå snabb, enkel utveckling och anpassning till förändringsförhållandena i miljöläsningsplatsen. Tyvärr, efter att ha upplevt en första Vinstperiod vid användning av alltför komplicerade mekaniska handelssystem, faller många handlare i fällan för att försöka anpassa systemen till framgång. Marknaden är okänd, men ändå förändring, förutsättningar kan redan ha dömdat hela arten av mekaniska handelssystem till utrotning igen , Enkelhet och anpassningsförmåga till förändrade förhållanden erbjuder det bästa hoppet på överlevnad för något handelssystem. Använd en objektiv mätning för att skilja mellan framgång och misslyckande. En näringsidkare mest vanliga undergång är en psykologisk koppling till hans eller hennes handelssystem När handelssystem Misslyckanden inträffar, det är vanligtvis eftersom handlare har antagit en subjektiv snarare än objektiv vie Wpoint, speciellt när det gäller stoppförluster under speciella affärer. Människans natur driver ofta en näringsidkare för att utveckla en känslomässig koppling till ett visst system, särskilt när näringsidkaren har investerat betydande tid och pengar i mekaniska handelssystem med många komplexa delar Som är svåra att förstå Men det är avgörande för en näringsidkare att gå utanför systemet för att kunna överväga det objektivt. I vissa fall blir handlaren förvirrad om systemets förväntade framgång, även för att fortsätta att handla Ett uppenbart förlorande system som är långt längre än en subjektiv analys skulle ha tillåtit eller efter en period av fett vinner, kan en näringsidkare bli gift med ett tidigare vinnande system, även om dess skönhet bleknar under tryck av förluster. Värre kan en näringsidkare falla In i fällan att selektivt välja testperioder eller statistiska parametrar för ett redan förlorande system för att upprätthålla falskt hopp för att systemet fortsätter värde. En enda målmetod, som att använda standardavviksmetoder för att bedöma sannolikheten för nuvarande fel, är den enda vinnande metoden för att avgöra om mekaniska handelssystem verkligen har misslyckats. Genom ett objektivt öga är det lätt för en näringsidkare att snabbt upptäcka fel eller potentiellt misslyckande i mekaniska handelssystem och ett enkelt system kan snabbt och enkelt anpassas för att skapa ett färskt vinnande system. Failure of mechanical trading systems kvantifieras ofta baserat på en jämförelse av nuvarande förluster, mätt mot historiska förluster eller Drawdowns En sådan analys kan leda till en subjektiv och felaktig slutsats. Maximal drawdown används ofta som tröskelvärdet genom vilket en näringsidkare kommer att överge ett system. Utan att överväga det sätt på vilket systemet nådde denna nivånivå eller den tid som krävs för att nå Den nivån, bör en näringsidkare inte dra slutsatsen att systemet är en förlorare baserat på drawdown alone. Standard avvikelse kontra drawdo wn som en metrisk av misslyckande. Faktum är att den bästa metoden för att undvika att kassera ett vinnande system är att använda en objektiv mätstandard för att bestämma den aktuella eller senaste fördelningen av avkastning från det system som erhållits när det faktiskt handlas. Jämför den mätningen mot den historiska fördelningen av avkastning beräknad från backtestning, samtidigt som ett fast tröskelvärde tilldelas i enlighet med säkerheten att den nuvarande förlorade fördelningen av mekaniska handelssystem är faktiskt bortom normala, förväntade förluster och därför bör kasseras som misslyckat. Så för t ex antar att en näringsidkare ignorerar den nuvarande nivånivå som har signalerat ett problem och utlöst sin undersökning istället jämföra det nuvarande förlorande steget mot de historiska förluster som skulle ha inträffat under handeln med systemet under historiska testperioder Beroende på hur konservativ en näringsidkare är , Kan han eller hon upptäcka att den nuvarande eller senaste förlusten är borta, säg 95-säkerhetsnivån i mplied av två standardavvikelser från den normala historiska förlustnivån Det skulle säkert vara ett starkt statistiskt tecken på att systemet fungerar dåligt och har därför misslyckats. En annan näringsidkare med större risklust kan emellertid objektivt bestämma att tre standardavvikelser från normen, dvs 99 7 är den lämpliga säkerhetsnivån för att bedöma ett handelssystem som misslyckat. Den viktigaste faktorn för framgångsrika handelssystems framgångar, vare sig manuell eller mekanisk, är alltid den mänskliga beslutsförmågan. Värdet av bra mekaniska handelssystem är det, Som alla bra maskiner minimerar de mänskliga svagheter och ger resultat överlägset de som kan uppnås genom manliga metoder. Men när de är ordentligt byggda tillåter de fortfarande kontroll i enlighet med näringsidkarens dom och tillåter honom eller henne att undanröja hinder och eventuella misslyckanden. Även om en näringsidkare kan använda matematik i form av en statistisk beräkning av standardfördelning för att bedöma om en lo ss är normalt och acceptabelt enligt historiska uppgifter, ställer han eller hon fortfarande på mänsklig bedömning istället för att göra rent mekaniska, mattebaserade beslut baserade på algoritmer alone. Traders kan njuta av det bästa av båda världarna Algoritmernas och mekaniska handelens kraft minimerar effekterna av mänsklig känsla och tardiness vid orderplacering och utförande, särskilt när det gäller att upprätthålla disciplinen för stoppavbrott. Det använder fortfarande den objektiva bedömningen av standardavvikelsen för att behålla mänsklig kontroll över handelssystemet. Beberedt för förändring och vara Beredd att ändra handelssystemet. Samtidigt med objektiviteten att upptäcka när mekaniska handelssystem byter från vinnare till förlorare måste en näringsidkare också ha disciplin och framsyn för att utveckla och byta system så att de kan fortsätta att vinna under nya marknadsförhållanden. Miljö fylld med förändring, ju enklare systemet desto snabbare och lättare kommer utvecklingen att bli. Om en komplex strategi misslyckas kan det vara lättare att ersätta än att ändra det, medan några av de enklaste och mest intuitiva systemen, såsom QuantBar-systemet, är relativt lätta att ändra på flykt för att anpassa sig till framtida marknadsförhållanden. Sammanfattningsvis kan det vara sade ordentligt mekaniska handelssystem bör vara enkla och anpassningsbara och testade enligt rätt typ och mängd data så att de kommer att vara robusta nog för att producera vinster under en mängd olika marknadsförhållanden. Ett vinnande system måste bedömas av lämplig framgångsmetod I stället för att endast förlita sig på regler för algoritmiska handelsregler eller maximala utdelningsnivåer, måste varje beslut om huruvida ett system har misslyckats göras enligt näringsidkarens mänskliga bedömning och baseras på en bedömning av antalet standardavvikelser hos Systemets nuvarande prestanda när det mäts mot dess historiska testförluster Om mekaniska handelssystem misslyckas att utföra bör näringsidkaren göra de nödvändiga förändringarna istället för att hålla fast vid en förlust Ng system. Just för att ett system fungerade för 20 år sedan betyder det inte att det borde fungera idag Var försiktig när du föreslår att du testar ett system under en lång period Hur länge är lång. Liksom, hur enkelt är enkelt Fyra regler med totalt fyra variabler Sju regler med totalt tio variabler Jag kommer allmänt att hålla med om att enklare är bättre men vad som är enkelt. Använda avvikelsens standardavvikelse bör ge liknande slutsatser för att driva en Monte Carlo-analys som inte är svår med programvara som är tillgänglig. Med en MC-analys, Som du är medveten kan man se möjliga avkastningar och eventuella drawdowns Framtiden behöver inte likna det förflutna men en MC-analys är ett sätt att testa ett system. Lätt att ge riktlinjer svårt att utveckla ett system med en kant som är svårast att byta om möjligt dela med sig av en variabel 2 gör ett handelssystem för enkelhets skull gör det enkelt. Buy Rules Exit Rules Stopp eller vinst Exit. Short Regler Korta utgångar Stopp eller vinst Exit. Stay ut vid behov enligt systemposition siz e överväger max drawdown. Thats det kan lägga till några tips du vill. Tack för inlägget, håller jag med många saker som du nämnde Och dessutom ger mig ett par idéer att prova. Han alla Shaun, jag håller med att fokusera på inte Förlora är en mycket viktig framgångs framgång. Taron, en EA som jag har byggt som är mycket framgångsrik, använder en enkel pivot-punkts svänghandelsstrategi. En anpassad indikator på min egen ger mig en förhandsmarknadsperspektiv upp eller ner och min trigger för entry är marknaden priset inom en 2 pip-serie av den huvudsakliga dagliga svängningsstrategin är enkel också, priset kommer antingen att sluta eller stänga hälften av positionen vid Support1 eller Resistance1 Stoploss flyttas sedan för att bryta jämnt Priset kommer då att sluta eller nå S2 eller R2 vid vilken Punkten halva kvarvarande positionen är stängd igen, stoploss flyttas till S1 eller R1 Priset kommer då att sluta eller flyttas till S3 eller R3 vid vilken tidpunkt återstående position är stängd Den enkla strategin är värd 1 miljon dollar över en 15 årsperiod fri, min nöje som de flesta människor brukar gör någonting med den här informationen ändå lol. The Dilema Simple strategi, mycket komplicerad EA varför eftersom varje strategi har gränser och vet vad som orsakar det att misslyckas är det första steget att fokusera på att inte förlora aka, sätta misshandlingar på plats för att marknadsföra marknaden och göra Din EA stängs av eller anpassas när marknaden handlar på ett sätt som är dåligt för din strategi också, RR, balansskydd och med en LOT-skala gör EA ganska komplicerat men det är väl värt ansträngningen kombinerar en enkel strategi med ett detaljerat manöversystem inuti av en komplex EA är värd 50million över 15 år Förvänta dig inte att den här typen av system kommer samman under natten, jag tillbringade 2 år byggnadsgruva men det har varit en väldigt spännande resa Om du är passionerad om handel och EA s, ge inte uppehåll fokuserad och fortsätt att lära. Innan du kan publicera de flesta strategierna i tidningen Nästan ingen skulle göra någonting med det. Jag älskar tonvikten på att inte förlora snarare än att vinna Du talar mitt språk. Jag skulle lägga till 3 poäng att överväga vid utvärdering av prestanda för programmerade handelssystem Först och främst när du testar ett system i MetaTrader igen är det viktigt att komma ihåg att MT4 inte tillhandahåller en sann tick-dataström. Det simulerar bara kryssdata genom att använda datalistor som lagras i History Center Detta innebär att mycket ny prishistorik kan byggas från 1 eller 5 minuters staplar och historien längre ut kan byggas från 15 eller 30 minuters barer. Runningstester under flera år kan tvinga MT4 att simulera tickdata med hjälp av staplar med ännu större tidsperioder Detta är varför du kommer att se många prestanda tester som kördes i MetaTrader över en period av flera år som har en karaktäristisk kurva Det finns en brant lönsam kurva under de första åren och en plan att förlora kurvan under den senaste tiden Om systemet var Springa på den sanna frikopplingen sannolikt att den skulle fungera dåligt under testperioden eftersom de tidiga åren simulerades på 15M eller 30M barer och var mindre volati le än de faktiska prisåtgärderna för perioden. För det andra tenderar de flesta av de personer som utformar handelssystem att över optimera sitt system för att maximera vinsten som erhållits under den tidsperiod som användes för att testa systemet. Som ett exempel säger vi att systemet Designern testade sitt system över en 5-årig period. Den naturliga lutningen är att tweak variablerna för att maximera vinsten. Tankprocessen går något liknande Om systemet producerar 50 vinst och en 2 5 vinstfaktor under denna testperiod ska jag komma på minsta acceptabla prestanda i realtidsanvändning Tro mig det här är dödens kyss i EA-programmeringen och anledningen till att så många kommersiella expertrådgivare misslyckas. Kunden köper in i lönsam prestanda under testperioden och sedan oundvikligen förlorar när han försöker springa EA med riktiga pengar Korrekt testning av försök att hitta EAs sanna genomsnittliga prestanda baserat på flera testperioder. Slutligen finns det problemet som berördes Artikeln om att veta om resultaten du upplever är statiskt giltiga Naturligtvis, som herr Blom säger om en förlorande sträcka ligger utanför 2 standardavvikelser, är chansen att något har förändrats. Jag vill påpeka att fördelningen av att vinna och förlora handel alltid är slumpmässigt och bestämt av den totala procentsatsen av vinnare eller förlorare i ett urval av branscher, förutsatt att det är tillräckligt stort för att vara statiskt giltigt. För att ge ett exempel, säg att ditt system kräver en 50 vinstfrekvens för att vara lönsam. Vi vet redan från att bläddra ett mynt som har samma 50 vinstfrekvens som vinnarna och förlorarna kommer att tendera att klumpa samman i vinnande streck och förlora strimmor Vidare vet vi från studien av statistiken att fördelningen av vinnare och förlorare i EA med en 50 vinstfrekvens kommer att vara densamma som fördelningen som erhållits genom att kasta ett mynt Namely, kommer det att finnas i en grupp på 1000 trades i genomsnitt 8 förlorande strippar av 5 förlorare i rad och 8 vinnande streck på 5 segrar ners i rad Likhet i en grupp på 1000 branscher du borde också se i genomsnitt 4 förlust och vinnande streck av 6 i rad, 2 förlorande och vinnande streck av 7 i rad och 1 vinnande och förlorande streak av 8 och 1 vinnande och förlora strimma på 9 i en row. It är viktigt att användaren har en realistisk uppfattning om storlek och antal förlustande strimmor som han kommer att stöta på med EA Annars kommer han säkert ge upp och ganska första gången möter han en förväntad förlorande serie av trades. That är en av de många anledningarna till att jag inte testa någonting i MetaTrader. Jag använder den bara för live trading. De svaga data och oförmåga att testa portföljer gör det oanvändbart för mina ändamål. Du har rätt att överoptimera. Det enklaste sättet att undvik detta är att minimera antalet parametrar i din strategi Jag har bara 4 i min Dominari-strategi, till exempel. Tack för de detaljerade tankarna. Manuell Forex Trading Systems. Säkra Forex Trading System. Stealth Forex Trading System var utformat med målet att göra mer vinnande affärer genom att förse dig med enkla färgkodade köp - och säljindikatorer som berättar när du ska handla med fördefinierade regler för tillträdesregistrering. Stealth Forex trading system erbjuder 4 olika handels stilar som ger dig maximal flexibilitet om hur och när du handlar Kommer med pengar - back-garanti Läs mer. Hur fungerar manuellt handelssystem s Manuella handelssystem är i detta sammanhang indikatorbaserade system som genererar köp och säljsignaler på din hemdator enligt de fördefinierade reglerna i strategin. Traders måste manuellt placera affärer i deras konto baserat på signalerna som genereras av det indikatorbaserade manuella handelssystemet. En generell polynomisk tidsbaserad SL TP-mekanism för vår PA-gruvning. Om du har följt min blogg ett tag kanske du kommer ihåg att jag är en stor fan av funktionsjusterade Utgångsmekanismer Jag har diskuterat dem länge tidigare och till och med skrivit en artikel i FX Trader magazine för att prata om några allmänna aspekter av dessa roliga ctions I pKantu har vår GPU-baserade systemminingprogram implementerat 7 olika funktionsbaserade dynamiska SL TP-mekanismer, men vi har nu implementerat en åtta mekanism som i grunden låter oss få en praktiskt taget oändlig variabilitet i det sätt vi varierar våra SL TP-värden Idag vill jag prata om den här nya generiska polynomimekanismen och varför det är så viktigt att expandera våra gruvgränser. Tanken med dessa funktionsbaserade utgångsmekanismer är helt enkelt att justera SL TP av en position som en funktion av tiden inte pris i ordning för att ta hänsyn till det naturliga förfallet i lönsamhetens förväntning efter att en handel har angetts Vi antar i grund och botten att när vi går in i en handel har vi den maximala förväntan att tjäna pengar och efter den tiden reducerar vi vår acceptabla förlust SL, vårt förväntade resultat TP eller helt enkelt Båda Eftersom vi minsystem som passar en viss typ av funktionell utgångsmekanism tenderar vi att hitta vilka poster som bäst anpassas för att ge denna typ av utveckling som en funktion av t ime Eftersom i grund och botten någon differentierbar funktion kan användas för att implementera detta koncept är det viktigt att välja funktioner som realistiskt speglar en förväntad priskurvprogression. Polynomialfunktionerna är särskilt väl anpassade för detta eftersom de kan användas för att skapa kurvor som erbjuder variationer som de visade i den första bilden ovan I den här bilden kan du se SL TP-utvecklingskurvorna du förväntar dig för olika polynomfunktioner för en initial SL TP på 50 pips med en BE-punkt på 20 bar. Alla dessa funktioner når ett värde på noll efter 20 barer men som du kan se uppför sig väldigt annorlunda före och efter BE-punkten uppnås Tanken är att genom att helt enkelt ändra exponenten för polynomfunktionen kan vi få olika olika typer av prisutvecklingsgrafer Ett system som använder en SL-funktion med X 0 25-funktionen förväntar sig att priset ska röra sig mycket snabbt till sin fördel och sedan förvänta sig att priset ska röra sig mycket långsamt efter det medan X 4-funktionen förväntar sig att exakt motsatsen är havior att hända, priset för att förbli relativt lugnt i början och sedan flytta snabbt till sin tjänst efter en gång. Det finns entry logikuppsättningar som skulle gynna någon av dessa funktioner. En generell polynom SL TP-mekanism genomför helt enkelt ovanstående på ett sätt där exponent av funktionen är en variabel som gör det möjligt för oss att få i princip alla typer av beteenden vi önskar när det gäller den hastighet som vi förväntar oss att pris rör sig i vår tjänst. Den andra grafen som visar derivaten av dessa funktioner gör att vi kan se hur sluttningen av funktionerna ändras genom tiden För X 0 25-funktionen till exempel är initial SL reducerad med 23 pips efter 1 bar medan för X 4-funktionen är denna reduktion endast 0 0003 pips eller i princip noll i reala handelsvillkor. Men efter att ha nått BE i stång 20 är variationen av X 0 25-funktionen nu bara 0 63 pips medan X 4-funktionen nu har en mycket större variation av 9 27 pips Vi kan därför få ett mycket bra utbud av initiala till slutliga pipändringar i SL TP-värden genom att justera exponenten för våra generella polynomala SL TP-funktioner som också varierar de typer och mångfald av system vi kan mina. Eftersom vi kan använda ett flytande tal för att justera exponenten så kan vi få nästan alla initiala eller slutliga variationer i utvecklingen av SL TP vi önskar. Naturligtvis finns det ännu fler funktioner som kan användas och det finns ännu mer komplexa funktionsbaserade mekanismer som kan implementeras, till exempel kombinera flera polynomfunktioner. Men den enkla generiska polynomimekanismen med en enda exponentparameter tillåter oss att hålla gruvförspänningen avsevärt minskad, medan ökad komplexitet vid valet av parametrar som används för dessa funktioner utan tvekan skulle öka vår gruvförspänning till nivåer som skulle göra systembrytningen svårare. Om du vill lära dig mer om pKantu och hur vi min Handelsstrategier som använder GPU-teknik, var god överväga att ansluta till en webbplats fylld med pedagogiska videor, trading sys Tems, utveckling och ett ljud, ärligt och öppet sätt att automatisera.