EA机器人---随机 + 人工智能（神经网络）

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机器人顾问 - 随机 + 人工智能（神经网络）
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3 F) P# R' n5 ~; s* q7 i/ n# K市场在不断变化，旧的想法会周期性地过时。但是，如果传统方法无法解决问题，则可以采用非标准方法（例如神经网络分析）来解决。这种方法被最简单的名字机器人所使用，它结合了传统的技术分析和人工智能的开端。

& k" Z$ G' O6 T7 y' T& d因为这是一个神经网络机器人，所以它有能力在任何货币对和市场中工作。学习给定资产的动态原理不会在时间范围和工作时间方面限制它。因此，您可以在长期交易和剥头皮交易中使用它。区别只是训练数据。

时间范围：任意
! m1 ^4 D6 _# v" @货币对：任意
0 ^& j2 L! K, w8 x1 ^3 F交易时间：全天候 (24)
& Z& ?2 ]) L+ I4 z8 `+ A
$ ]) Y! {6 r% j, ]尽管顾问没有成熟的人工智能，但与传统（手动）选择逻辑条件相比，使用这种算法具有多个优势。
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首先是条件本身的灵活性。您在开始时指定的所有内容：输入参数的类型和数量，但是默认情况下，顾问还不知道如何处理这些参数。只有在优化（训练）过程中，顾问才能获得一定的市场情况，并可以根据过去的经验预测未来的走势。
其次，是快速再培训的可能性。如果市场发生了变化，旧的模式已经失去了意义，你只需要重新优化秤的值，然后（理论上）机器人将再次有利可图地工作。
根据优化结果，获得具有以下参数的最佳选项（考虑利润/回撤）：
3 l& _* F6 Y& K; Y
步骤 - 5
+ M% y' m6 \! u9 F) Sx1 - 0
x2 - 70
x3 - 150
* e: E: m7 Q. `" `x4 – 160
4 V- e7 ^- \) J& M9 y  ?; c
不要使用激进的资金管理。
# U0 s4 j- c  g8 G% L
% |/ O" b5 @/ q1 e% Y机器人实际上是一种通用顾问，除其他外，它可以轻松适应任何市场情况。多​参数负责序列中的手数乘法，这允许使用激进和更保守的交易方法（对于固定手数，将值设置为 1.0）。
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然而，这根本不是圣杯，乍一看，机器人需要持续关注，因为一旦“学习”了如何处理市场走势的一个版本，顾问就会简单地遵循熟悉的市场范式。当情况发生变化时，业主可能会意外地开始赔钱。就效率而言，这种方法通常类似于顾问定期手动选择条件，但其主要优点是为交易者节省大量时间，结果甚至可能优于更“高级”的策略。

* [, c# f$ j: G; o+ M因此，为了确保结果保持可预测和令人满意，定期重新调整权重，那么机器人将始终处理当前的市场情况。
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anna

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木兮

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