MTC Combo: MetaTrader 5 के लिए एक बेहतरीन ट्रेडिंग सिस्टम

इस पोस्ट में, हम बात करेंगे MTC Combo के बारे में, जो MetaTrader 5 के लिए एक अद्भुत ट्रेडिंग सिस्टम है। यह सिस्टम आपको अपने ट्रेडिंग अनुभव को और भी बेहतर बनाने में मदद करेगा।

EA का उद्देश्य:

मान लीजिए कि हमारे पास एक बेसिक ट्रेडिंग सिस्टम (BTS) है। हमें एक न्यूरल नेटवर्क (NN) डिजाइन और ट्रेन करना है ताकि यह BTS को सपोर्ट कर सके और ऐसे कार्य कर सके जो BTS नहीं कर सकता। इसका परिणाम हमें एक ऐसा ट्रेडिंग सिस्टम मिलेगा, जो BTS और NN का संयोजन होगा।

पहले से बने पहिए को फिर से बनाने की कोई आवश्यकता नहीं है। अगर आपके पास कार है तो किसी को तेज़ दौड़ने के लिए क्यों सिखाना? या अगर आपके पास हेलीकॉप्टर है तो उड़ने के लिए क्यों कहें?

अगर हमारे पास एक ट्रेंड TS है, तो न्यूरल नेटवर्क को केवल एक काउंटर-ट्रेंड स्ट्रेटेजी सिखाना आवश्यक है। ट्रेंड के लिए प्रणाली फ्लैट के दौरान ट्रेड नहीं कर सकती, और न ही रोल-बैक और रिवर्सल को सही ढंग से पहचान सकती है।

न्यूरल नेटवर्क के तीन संभावित स्थितियाँ:

1. लॉन्ग में प्रवेश करना
2. शॉर्ट में प्रवेश करना
3. अपरिभाषित

तीसरी स्थिति का मतलब है कि नियंत्रण BTS को सौंपा गया है, जबकि ट्रेडिंग सिग्नल पहले दो स्थितियों में नेटवर्क द्वारा उत्पन्न होते हैं।

न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण की प्रक्रिया:

प्रशिक्षण तीन चरणों में विभाजित किया गया है। प्रत्येक चरण में एक परसेप्ट्रॉन को प्रशिक्षित किया जाता है। प्रत्येक चरण में ऑप्टिमाइज़्ड BTS मौजूद है ताकि परसेप्ट्रॉन को पता चल सके कि वह क्या कर सकता है।

हमने एक दो-स्तरीय न्यूरल नेटवर्क विकसित किया है जिसमें दो निचले स्तर के परसेप्ट्रॉन और एक ऊपरी स्तर का परसेप्ट्रॉन शामिल है।

प्रारंभिक तैयारी:

हमारी पहली तैयारी है कि हम टेस्टर में प्रारंभिक डिपॉजिट को $100 पर सेट करें (ताकि ऑप्टिमाइजेशन के दौरान कोई आर्टिफिशियल मार्जिन कॉल न हो)। इसके बाद, हमें Balance + max Sharpe Ratio पैरामीटर को ऑप्टिमाइज़ करना होगा।

अब, EA प्रॉपर्टीज के इनपुट टैब में जाएं। ओपन किए गए पदों के लिए लॉट साइज को lots ID में 0.01 के मान के साथ सेट करें।

पहला चरण: BTS ऑप्टिमाइजेशन:

'pass' को 1 पर सेट करें। केवल पहले चरण के इनपुट्स को ऑप्टिमाइज़ करें जिनके सभी IDs एक में समाप्त होते हैं।

• tp1 - BTS टेक प्रॉफिट, 100 से 1000 के मानों के साथ 10 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।
• sl1 - BTS स्टॉप लॉस, 100 से 1000 के मानों के साथ 10 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।
• p1 - BTS में लागू CCI ऑस्सीलेटर का पीरियड, 3 से 100 के मानों के साथ 1 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।

जीनटिक अल्गोरिदम ऑप्टिमाइजेशन के माध्यम से प्रशिक्षण शुरू करें।

दूसरा चरण: शॉर्ट पोजिशन के लिए परसेप्ट्रॉन का प्रशिक्षण:

'pass' इनपुट को 2 पर सेट करें। पिछले चरण में सेट किए गए ऑप्टिमाइजेशन मार्क्स को हटा दें।

• x12, x22, x32, x42 - शॉर्ट पोजिशन की पहचान करने वाले परसेप्ट्रॉन के वेट रेशियो, 0 से 200 के मानों के साथ 1 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।
• tp2 - परसेप्ट्रॉन द्वारा खोले गए पदों का टेक प्रॉफिट, 100 से 1000 के मानों के साथ 10 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।
• sl2 - परसेप्ट्रॉन द्वारा खोले गए पदों का स्टॉप लॉस, 100 से 1000 के मानों के साथ 10 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।

जीनटिक अल्गोरिदम ऑप्टिमाइजेशन के माध्यम से प्रशिक्षण शुरू करें।

तीसरा चरण: लॉन्ग पोजिशन के लिए परसेप्ट्रॉन का प्रशिक्षण:

'pass' इनपुट को 3 पर सेट करें। पिछले चरण में सेट किए गए ऑप्टिमाइजेशन मार्क्स को हटा दें।

• x13, x23, x33, x43 - लॉन्ग पोजिशन की पहचान करने वाले परसेप्ट्रॉन के वेट रेशियो, 0 से 200 के मानों के साथ 1 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।
• tp3 - परसेप्ट्रॉन द्वारा खोले गए पदों का टेक प्रॉफिट, 100 से 1000 के मानों के साथ 10 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।

जीनटिक अल्गोरिदम ऑप्टिमाइजेशन के माध्यम से प्रशिक्षण शुरू करें।

अंतिम चौथा चरण:
पहली परत (ऊपरी परसेप्ट्रॉन) का प्रशिक्षण:

'pass' इनपुट को 4 पर सेट करें। पिछले चरण में सेट किए गए ऑप्टिमाइजेशन मार्क्स को हटा दें।

• x14, x24, x34, x44 - पहले स्तर के परसेप्ट्रॉन के वेट रेशियो, 0 से 200 के मानों के साथ 1 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।
• p4 - परसेप्ट्रॉन द्वारा विश्लेषित मूल्य अंतराल का पीरियड, 3 से 100 के मानों के साथ 1 के स्टेप में ऑप्टिमाइज़ करें।

जीनटिक अल्गोरिदम ऑप्टिमाइजेशन के माध्यम से प्रशिक्षण शुरू करें।

यही है। न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षित है।

EA में एक और नॉन-ऑप्टिमाइज़ेबल 'mn' इनपुट है - मैजिक नंबर, जो सिस्टम को अपने ऑर्डर को मैन्युअली या अन्य EAs द्वारा खोले गए ऑर्डर से अलग पहचानने में मदद करता है। मैजिक नंबर अद्वितीय होना चाहिए।

P.S.

• प्रारंभिक डिपॉजिट का आकार एक निश्चित ड्रॉडाउन को दो से गुणा करके निर्धारित किया जाता है (सुरक्षा मार्जिन)।
• EA का सोर्स कोड ऑप्टिमाइज़ नहीं किया गया है।
• यदि आप बेसिक ट्रेडिंग सिस्टम को किसी अन्य ट्रेडिंग सिस्टम के एल्गोरिदम से बदलना चाहते हैं, तो basicTradingSystem() फ़ंक्शन की सामग्री को बदलें।
• यदि पिछले हफ्ते के परिणाम लाभदायक नहीं थे, तो सप्ताहांत के दौरान EA को फिर से ऑप्टिमाइज़ करें।