Main » algoritmisk handel » optimalisering

optimalisering

algoritmisk handel : optimalisering
Hva er en optimalisering?

Optimalisering er prosessen med å gjøre et handelssystem mer effektivt ved å justere variablene som brukes til teknisk analyse.

Hvordan en optimalisering fungerer

Optimalisering, for å fungere, krever at systemer hele tiden tilpasser seg for å treffe et bevegelig mål. Fra å endre mengden perioder som brukes i glidende gjennomsnitt til bare å ta ut det som ikke fungerer, er optimalisering en pågående prosess.

Handelssystemer utvikles over lang tid. Når de er opprettet, er det en periode med betatesting og deretter optimalisering basert på resultatene. Når systemet er implementert, vil faktiske faktorer spille inn og kan fremheve problemer som ikke tidligere ble oppdaget.

Optimalisering skjer ikke bare når det er problemer. Systemer kan justeres for å optimaliseres basert på skiftende faktorer i markedet eller basert på nyere teknologiske fremskritt også. Å finne den best mulige kombinasjonen av innstillinger og faktorer for systemparametrene er avgjørende for suksess for ethvert system. For å fungere korrekt, bør et system fortsette å optimalisere med jevne mellomrom basert på gjeldende data og faktiske faktorer.

Som med det meste, er det fremdeles potensial for at til og med et optimalisert system mislykkes. I tillegg kan et system bli overoptimalisert. For eksempel kan det ha prøvestørrelser eller periode som er for liten til å være nøyaktig, eller for stor til å gi fininnstilt informasjon. Hver faktor eller regel som brukes på systemet kan også fjerne det fra systemets mulighet til å gi nøyaktig informasjon.

Hvem bruker handelssystemer for teknisk analyse

Handelssystemer kan brukes av omtrent hvem som helst. Enkelte investorer og større institusjoner kan ha systemer som de er avhengige av for å gi detaljert informasjon for å hjelpe dem med å velge investeringsstrategier. Personer som handler på egne vegne kan ha rudimentære systemer som de har laget selv som kanskje ikke krever teknologisk erfaring eller kodingskunnskap.

Det er også handelssystemer tilgjengelig på nettet som alle kan dra nytte av. Et Google-søk etter handelssystemer vil resultere i lister over både gratis systemer og de som krever betaling eller medlemskap for å bruke.

Institusjoner vil stole på mer sofistikerte systemer. Mange vil ha egne systemer designet for å brukes i hus. Disse systemene vil være mer avanserte og tilby flere alternativer for optimalisering enn de gratis nybegynnere eller tilfeldige handelsmenn kan finne på nettet.

Uansett hvilket system en investor bruker, bør de bruke det med visshet om at data fortsatt kan rapportere feil, og systemer kan mislykkes. Et handelssystem er bare et annet verktøy investorer kan bruke når de investerer; det erstatter ikke behovet for kritisk tenking.

Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.

Relaterte vilkår

Fininnstilling Definisjon Finjustering refererer til prosessen med å gjøre små modifikasjoner for å forbedre eller optimalisere et resultat. mer Definisjon av handelsstrategi En handelsstrategi er metoden for kjøp og salg i markeder som er basert på forhåndsdefinerte regler som brukes for å ta handelsbeslutninger. mer Definisjon av backtesting Backtesting er en måte å evaluere effektiviteten til en handelsstrategi ved å kjøre strategien mot historiske data for å se hvordan den ville ha gått. mer Kvantitativ handelsdefinisjon Kvantitativ handel består av handelsstrategier som er avhengige av matematiske beregninger og tallknusing for å identifisere handelsmuligheter. mer Machine Learning Machine learning er ideen om at et dataprogram kan tilpasse seg nye data uavhengig av menneskelig handling. Maskinlæring er et felt av kunstig intelligens (AI) som holder datamaskinens innebygde algoritmer. mer Automated Forex Trading Automated Forex trading er en metode for å handle utenlandske valutaer med et dataprogram. Programmet automatiserer prosessen, lærer fra tidligere bransjer for å ta beslutninger om fremtiden. mer Partnerkoblinger
Anbefalt
Legg Igjen Din Kommentar