Estrategias opciones binarias 15 minutos 2

Arriba 5 Mejores estrategias de Forex Scalping que funcionan.


Scalping es una espada de doble filo. En las manos equivocadas, puede causar destrucción total a la cuenta de un comerciante. Sin embargo, en las manos correctas, el scalping podría aumentar drásticamente el capital de una cuenta comercial en un día. Esto se debe a la naturaleza acelerada del scalping.. Permite múltiples transacciones dentro del día, que si se negocia lo suficientemente bien podría resultar en múltiples operaciones ganadoras. Apila estas operaciones ganadoras en una semana y estarás en camino a una fortuna.


Hay revendedores que pueden producir grandes ganancias en unos pocos meses., multiplicando sus cuentas comerciales por varios pliegues. Esto es lo que muchos comerciantes sueñan. Aunque esta hazaña podría ser muy difícil, no es imposible.


A continuación se presentan varias estrategias de scalping que funcionarían bien cuando se usan en las condiciones adecuadas del mercado.. Aprenda a identificar las condiciones adecuadas para cada uno y podría beneficiarse mucho del mercado semanalmente.


Estrategia gratuita de Forex Trading para el cuero cabelludo.


Tabla de contenidos.


1 Estrategia gratuita de Forex Trading para el cuero cabelludo 1.1 50 SMA y 200 Ema 1.2 Sistema de reventa libre 1.3 Tendencia ASC 1.4 Estrategia comercial 1.5 Configuración de compra Comercio 1.6 Vender configuración de comercio 1.7 Conclusión 2.1 200-Período de media móvil exponencial 2.2 Heiken Ashi Smoothed 2.3 Cronex T DeMarker 2.4 Estrategia comercial 2.5 Configuración de compra Comercio 2.6 Vender configuración de comercio 2.7 Conclusión 3.1 50-Período de media móvil exponencial (Ema) 3.2 Compradores vs. Vendedores v3 3.3 Señal de tendencia de Bykov 3.4 Estrategia comercial 3.5 Configuración de compra Comercio 3.6 Vender configuración de comercio 3.7 Conclusión 4.1 Media dinámica de soporte dinámico y resistencia 4.2 Barras activadoras Gann HiLo 4.3 Estrategia comercial 4.4 Configuración de compra Comercio 4.5 Vender configuración de comercio 4.6 Conclusión 5.1 Bollinger Squeeze v3 5.2 Comprar Vender Flechas Scalper 5.3 Estrategia comercial 5.4 Configuración de compra Comercio 5.5 Vender configuración de comercio 5.6 Conclusión 6.1 Instrucciones de instalación de estrategias de Forex Trading 6.2 MetaTrader de Forex recomendado 4 Plataforma de trading 6.3 ¿Cómo instalar Top 5 Mejores estrategias de Forex Scalping que funcionan?


Es posible que haya escuchado que el mercado de divisas, o cualquier tipo de mercado que pueda negociarse, tiene características fractales. Esto significa que los patrones que los comerciantes ven en los períodos de tiempo más altos son los mismos que verían cuando se acerquen a los períodos de tiempo más bajos.. Esto tiene algo de verdad, pero no del todo. Hay factores que hacen que algunas características y patrones que funcionan en un marco de tiempo más alto sean irrelevantes en un marco de tiempo más bajo. Factores como el momento de las sesiones de negociación, mercados picados, comunicados de prensa, Amplias diferencias entre el precio de compra y el de compra., y más. Estos factores a menudo interrumpen los plazos inferiores en mayor medida en comparación con los plazos superiores..


Sin embargo, También hay conceptos generales que se aplican tanto a los plazos superiores como a los inferiores.. Factores como los patrones comerciales, Tendencias, Impulso, reversiones medias, etcetera. Estos conceptos se aplican tanto al scalping como al swing trading.. Los operadores que deseen incursionar en el scalping deberían tener algunos de estos factores en su lugar.


La mejor manera de evaluar si una estrategia comercial es aplicable en un determinado período de tiempo es probarla. Existen estrategias que funcionan perfectamente bien en el gráfico de 1 minuto, pero son inútiles en el gráfico de 5 minutos.. Existen estrategias que funcionan bien en períodos de tiempo superiores a 1 hora, pero causarían pérdidas significativas cuando se usan en los períodos de tiempo más bajos..


Free Scalp Forex Trading Strategy funciona particularmente bien en los plazos más bajos. Detecta señales comerciales de scalping basadas en tendencias e impulso utilizando una confluencia de indicadores de scalping altamente confiables..


50 SMA y 200 Ema.


Como se señaló anteriormente, las tendencias son un factor crítico en el comercio. Esto es cierto si el scalping, Dia de cambio, swing trading o incluso position trading.


Los promedios móviles son uno de los principales indicadores que los operadores utilizan para identificar la dirección de la tendencia y el sesgo.. Los comerciantes a menudo asocian que el precio está por encima de un promedio móvil o un promedio móvil que se inclina hacia arriba con una tendencia alcista. Por otro lado, los operadores también considerarían el precio por debajo de un promedio móvil o un promedio móvil que se inclina hacia abajo como una tendencia a la baja.


Otro método que utilizan los comerciantes es observar cómo se apilan dos o más promedios móviles. Los gráficos con promedios móviles de períodos más cortos que los promedios móviles de períodos más largos se consideran alcistas, mientras que los gráficos con promedios móviles de períodos más cortos por debajo de un promedio móvil de períodos más largos se consideran bajistas.


Hay ciertos promedios móviles que usan muchos comerciantes. Una de ellas es la media móvil simple de 50 períodos. (Sma). Este promedio móvil se usa a menudo para identificar la dirección de tendencia general a medio plazo. Otra media móvil que utilizan muchos operadores es la media móvil exponencial de 200 períodos. (Ema). Este promedio móvil, por otro lado, se utiliza para identificar la tendencia a largo plazo..


Sistema de reventa libre.


Free Scalping System es un indicador personalizado que se utiliza para identificar la dirección de la tendencia., específicamente diseñado para identificar tendencias en los plazos más bajos.


Este indicador indica la dirección de la tendencia como un indicador oscilante.. Muestra histogramas que pueden oscilar de positivo a negativo y viceversa.. Las barras positivas son de color lima e indican una tendencia alcista, mientras que las barras negativas son de color rojo e indica una tendencia bajista.


Tendencia ASC.


El indicador de tendencia ASC es un indicador personalizado que indica puntos de entrada específicos en función de las reversiones de tendencia y momento.


Este indicador indica convenientemente los puntos de entrada al mostrar flechas en las velas donde detecta una inversión de impulso. Las flechas que apuntan hacia arriba indican una señal de entrada alcista, mientras que las flechas que apuntan hacia abajo indican una señal de entrada bajista.


Estrategia comercial.


Esta estrategia proporciona señales comerciales de alta probabilidad basadas en la confluencia de la tendencia a largo plazo., la tendencia a medio plazo y las reversiones de tendencia basadas en el impulso específicamente diseñadas para los plazos más bajos.


Para el comercio de esta estrategia, estaremos buscando confluencias entre 200 Ema, 50 Sma, el indicador del sistema Free Scalping y el indicador de tendencia ASC.


Los promedios móviles deben apilarse correctamente en la dirección de la tendencia.. El precio también debe cerrar en el lado correcto de la media móvil en función de la dirección de la tendencia. Esto indica que tanto la dirección de la tendencia a largo plazo como a medio plazo están en confluencia.


El indicador del sistema Free Scalping también debe estar de acuerdo con la dirección de tendencia de los promedios móviles.. Sin embargo, las transacciones solo se considerarán cuando el sistema de especulación libre haya cruzado la línea media. Esto indica que la tendencia a largo plazo todavía está en su lugar y que la reversión temporal en el indicador del sistema de separación libre se debió a un retroceso temporal.


Finalmente, la señal de tendencia ASC también debe coincidir con la dirección comercial de los indicadores anteriores. Esto indica que el impulso acaba de cambiar de nuevo a la dirección de la tendencia principal..


El cruce de precios sobre el 50 Sma, el cruce de las barras de histograma en el sistema de libre escalpeo de positivo a negativo o viceversa, y la aparición de una señal de entrada en la tendencia ASC debe estar estrechamente alineada. Esto garantiza una nueva reanudación de la tendencia que aún tiene mucho potencial para producir enormes ganancias en relación con el riesgo de reversiones de precios..


Indicadores:


Plazos: 1-gráfico de minutos y 5 minutos solamente.


Pares de divisas: Eurusd, Gbpusd, Usdjpy, EURJPY y GBPJPY solamente.


Sesión de trading: Tokio abierto (primero 2 horas solo negociando pares JPY), Sesión de Londres (comercio de pares GBP y EUR), y la sesión de Nueva York (comercio de pares USD)


Configuración de compra Comercio.


Entrada.


El 50 SMA debe estar por encima de la 200 EMA que indica una tendencia alcista a largo plazo. El precio debe cruzar y cerrar por encima de la 50 Sma. Las barras de histograma del Sistema de escalado libre deberían cambiar de negativo a positivo y deberían cambiar a cal, lo que indica una inversión de tendencia alcista. El indicador de tendencia ASC debe mostrar una flecha hacia arriba que indica una señal de entrada alcista. Las señales alcista anterior deben ser estrechamente alineados. Introduzca una orden de compra en la confirmación de las condiciones anteriores.


Stop Loss.


Establezca la pérdida de la parada en el fractal debajo de la vela de entrada.


Salida.


Cierre la operación tan pronto como el indicador de tendencia ASC imprima una flecha apuntando hacia abajo. Cierre la operación tan pronto como el histograma del Sistema de escalado libre cambie de positivo a negativo y cambie a rojo.


Vender configuración de comercio.


Entrada.


El 50 SMA debe estar por debajo del 200 EMA que indica una tendencia bajista a largo plazo. El precio debe cruzar y cierre por debajo de la 50 Sma. Las barras de histograma del Sistema de escalado libre deberían cambiar de positivo a negativo y deberían cambiar a rojo, lo que indica una inversión de tendencia bajista.. El indicador de tendencia ASC debe mostrar una flecha apuntando hacia abajo que indica una señal de entrada bajista. Las señales bajistas anteriormente deben ser estrechamente alineados. Introduzca una orden de venta en la confirmación de las condiciones anteriores.


Stop Loss.


Establezca la pérdida de la parada en el fractal por encima de la vela de entrada.


Salida.


Cierre la operación tan pronto como el indicador de tendencia ASC imprima una flecha apuntando hacia arriba. Cierre el comercio tan pronto como el histograma del Sistema de escalado libre cambie de negativo a positivo y cambie a cal.


Conclusión.


Esta estrategia es una estrategia de negociación de alta probabilidad que permite a los operadores beneficiarse de la reanudación de tendencias en los plazos más bajos.. Esta estrategia funciona mejor en el gráfico de 1 minuto y 5 minutos como estrategia de reventa. Sin embargo, todavía podría funcionar en el gráfico de 15 minutos como una estrategia de negociación diaria con buenos resultados.


Para el comercio de esta estrategia, Es mejor alinear los plazos más bajos con los plazos más altos para garantizar una configuración de comercio de alta probabilidad. Esto puede disminuir la cantidad de oportunidades comerciales, pero también puede mejorar las proporciones de ganancias.


DeMarker Smooth Forex Scalping Strategy.


Muchos comerciantes consideran que el scalping es muy difícil y está reservado solo para los "comerciantes de élite". Aunque hay algo de verdad en que el cuero cabelludo es difícil, definitivamente no está reservado solo para los "comerciantes de élite".


Lo que dificulta el cuero cabelludo es que requiere un pensamiento rápido y permite errores menores. Esto se debe a que los movimientos de precios en los plazos más bajos se sienten drásticamente en comparación con los plazos más altos.. Un movimiento de 5 pips en los plazos más altos no parece nada. Sin embargo, El mismo movimiento de 5 pips en el período inferior puede significar una ganancia o una pérdida. Por esta razón, los operadores no podrían llegar tarde a una operación ni siquiera por menos de un minuto. Los operadores deberían poder decidir si tomar el comercio cuando se cierra la vela o si las reglas se alinean.


Aquí es donde entra en juego el comercio basado en reglas. La segunda conjetura se reduce al decidir qué factores le permitirán realizar un intercambio o no, y permite a los operadores tomar decisiones mucho más rápido.


La estrategia de DeMarker Smooth Forex Scalping es una estrategia basada en reglas que proporciona señales de entrada específicas que tienen una tasa de ganancia relativamente alta y una relación fija de riesgo de recompensa. Esta estrategia utiliza una confluencia de indicadores que son adecuados para identificar la dirección de la tendencia incluso en los plazos más bajos..


200-Período de media móvil exponencial.


Los revendedores a menudo alinean sus operaciones en la dirección de la tendencia a largo plazo. La mayoría de los revendedores mirarían plazos más largos para evaluar la tendencia a largo plazo.. Sin embargo, Hay una manera más fácil de evaluar la tendencia a largo plazo sin tener que cambiar los plazos.


La media móvil exponencial de 200 períodos (Ema) es una línea de media móvil ampliamente aceptada utilizada para determinar la dirección de la tendencia. Los comerciantes podrían identificar la dirección de la tendencia en función de la pendiente de la 200 EMA y la ubicación del precio en relación con el 200 Ema.


Heiken Ashi Smoothed.


Las tendencias son muy importantes en los plazos inferiores. El precio a menudo se movería hacia la dirección de la tendencia en lugar de fluir en contra de ella..


El indicador Heiken Ashi Smoothed es uno de los indicadores más subestimados cuando se trata de identificar la dirección de tendencia general.. Es muy confiable y produce menos señales falsas que son comunes durante los mercados entrecortados.. Dado que los plazos más bajos son conocidos por ser demasiado entrecortados, el uso de un indicador confiable como el indicador Heiken Ashi Smoothed definitivamente mejoraría las tasas de ganancias.


El indicador Heiken Ashi Smoothed indica la dirección de la tendencia al mostrar barras en el gráfico de precios.. Estas barras están coloreadas dependiendo de la dirección de la tendencia.. Las barras azules indican una tendencia alcista, mientras que las barras rojas indican una tendencia bajista.. Las barras también tienden a alargarse y aumentar cada vez que la tendencia se fortalece y se contrae cada vez que la tendencia se debilita..


Cronex T DeMarker.


El indicador Cronex T DeMarker es un indicador oscilante que indica la dirección de la tendencia y el momento.


Muestra barras de histograma para indicar tendencia. Las barras positivas indican una tendencia alcista, mientras que las barras negativas indican una tendencia bajista. Las barras también cambian de color según el momento. Las barras verdes indican que la barra actual tiene una cifra más alta que la barra anterior y se interpreta como una señal alcista. Las barras rojas, por otro lado, indican que la barra actual tiene una cifra más baja que la barra anterior y se interpreta como una señal bajista..


El indicador también tiene una línea azul que imita el movimiento de la acción del precio.. Luego se combina con una línea de señal de color naranja. Tener la línea azul encima de la línea naranja indica una señal alcista mientras que la línea azul debajo de la línea naranja indica una señal bajista.


Estrategia comercial.


Esta estrategia opera en la confluencia de las señales proporcionadas por el 200 Ema, El indicador Heiken Ashi Smoothed y el indicador Cronex T DeMarker.


La dirección comercial se filtrará en función de dónde esté el precio en relación con el 200 EMA ya que esto se considerará como la tendencia a largo plazo.


Las operaciones se realizarán tan pronto como el indicador Heiken Ashi Smoothed y el indicador Cronex T DeMarker indiquen la misma dirección de tendencia que el 200 Ema.


En el indicador Heiken Ashi suavizadas, la tendencia se basará en el color de las barras.


En el indicador Cronex T DeMarker, la tendencia se basará en si las barras de histograma son positivas o negativas, el color de las barras, y el cruce de la línea azul y naranja.


Indicadores :


Plazos: 1-Minuto, 5-minutos tablas y 15 minutos.


Pares de divisas: Eurusd, Gbpusd, Usdjpy, EURJPY y GBPJPY.


Sesión de trading: Tokio abierto (primero 2 horas negociando pares JPY), Sesión de Londres (comercio de pares EUR y GBP) y la sesión de Nueva York (comercio de pares USD)


Configuración de compra Comercio.


Entrada.


El precio debe estar por encima 200 EMA que indica una tendencia alcista a largo plazo. El indicador Heiken Ashi suavizadas debería cambiar a azul indicando un cambio de tendencia alcista. Las barras de histograma Cronex T DeMarker deberían cambiar de negativo a positivo y deberían cambiar a color verde. La línea azul Cronex T DeMarker debe cruzarse por encima de la línea naranja indicando una inversión de tendencia alcista. Estas señales alcistas deben estar estrechamente alineadas. Introduzca una orden de compra en la confirmación de las condiciones anteriores.


Stop Loss.


Establecer la pérdida de la parada un poco por debajo del indicador Heiken Ashi suavizadas.


Take Profit.


Establecer el objetivo toma de beneficios a 2x el riesgo de la pérdida de la parada.


Vender configuración de comercio.


Entrada.


El precio debe estar por debajo 200 EMA que indica una tendencia bajista a largo plazo. El indicador Heiken Ashi suavizadas debería cambiar a rojo para indicar un cambio de tendencia bajista. Las barras de histograma Cronex T DeMarker deben cambiar de positivo a negativo y cambiar a color rojo.. La línea azul Cronex T DeMarker debe cruzarse por debajo de la línea naranja indicando una inversión de tendencia bajista.. Estas señales bajistas deben estar estrechamente alineadas. Introduzca una orden de venta en la confirmación de las condiciones anteriores.


Stop Loss.


Establezca el stop loss un poco por encima del indicador Heiken Ashi Smoothed.


Take Profit.


Establecer el objetivo toma de beneficios a 2x el riesgo de la pérdida de la parada.


Conclusión.


Esta estrategia comercial ofrece a los operadores una expectativa positiva a largo plazo.. La relación riesgo-recompensa fija de 2:1 asegura que los operadores ganen más cuando ganan en comparación con sus pérdidas.


La clave de esta estrategia es el comercio basado en las reglas., al tiempo que identifica movimientos de precios de impulso que coinciden con la dirección de la tendencia.


Bykov Signal Forex Scalping Strategy.


“Comprar barato, vender alto ". Esta es la única forma de ganar dinero en el mercado forex. Por supuesto, existe exactamente lo contrario, que está vendiendo alto y comprando bajo, que se aplica para acortar el mercado. Obtenga estos dos datos correctos y estará en camino de ganar dinero con el mercado de divisas..


Pero, ¿cómo saber si el precio es lo suficientemente bajo como para comprar o lo suficientemente alto para vender??


Pozo, tu no. El comercio se trata de probabilidades, por lo que nunca sabría a dónde va el mercado. Sin embargo, lo que podría hacer es evaluar si el precio no es demasiado alto para comprar o demasiado bajo para vender.


Los comerciantes a menudo son culpables de comprar en la cima o vender en la parte inferior. Sin embargo, hay una manera de asegurarse de que nunca está comprando en la cima o vendiendo en la parte inferior. Esto es esperando que ocurran retrocesos medios.


Los retrocesos medios ocurren cuando el precio volvería a su promedio. Podría decirse que los precios que están cerca del promedio podrían no ser demasiado altos o demasiado bajos porque está cerca del promedio. Estas áreas son áreas razonables para comerciar. Tan pronto como vea que el precio comienza a cambiar el impulso a una dirección que viene de la media, entonces puede ser una señal para operar hacia la dirección del nuevo impulso mientras se opera a un precio razonable.


Bykov Signal Forex Scalping Strategy permite a los operadores intercambiar señales de impulso provenientes de la media. Esto permite a los operadores operar a un mejor precio antes del rápido movimiento de precios que se produce después de un cambio de impulso..


50-Período de media móvil exponencial (Ema)


Hay muchas formas de identificar si el precio se ha revertido o retrocedido a su media. Hay osciladores y otros indicadores que podrían ayudar con esto..


Una de las formas más básicas pero muy efectivas para identificar el retroceso medio es a través de promedios móviles. El precio a menudo se alejaría de la media durante las fases de expansión, sin embargo, siempre volvería a la media basada en promedios móviles en algún momento. Entonces, después de tal retroceso medio, el precio generalmente rebotaría. Esta es la razón por la cual los promedios móviles a menudo actúan como áreas dinámicas de soporte o resistencia cada vez que el precio lo toca..


El 50 período de media móvil exponencial (Ema) es un promedio móvil popular cuyo precio a menudo rebotaría en los plazos más bajos. Esto se debe a la 50 EMA corresponde a promedios móviles de períodos más cortos en los plazos más altos, como el promedio móvil de 20 períodos. Estos promedios móviles son muy efectivos durante los mercados de tendencia..


Compradores vs. Vendedores v3.


El indicador Compradores vs vendedores es un indicador personalizado que ayuda a los comerciantes a identificar si se trata de toros (los compradores) o osos (vendedores) que dominan el mercado. Lo hace imprimiendo barras en una ventana separada. Las barras alcistas son de color lima, mientras que las barras bajistas son de color rojo.


Este indicador funciona bien como filtro de sentimiento del mercado.. Permite a los operadores comerciar solo en la dirección del sesgo direccional del mercado.


Señal de tendencia de Bykov.


El indicador de señal de tendencia de Bykov es un indicador de impulso que ayuda a los comerciantes a identificar la dirección comercial, así como los puntos de entrada exactos.


Este indicador proporciona señales de entrada basadas en cambios de momento. Luego, convenientemente coloca una flecha en la vela donde detecta un cambio de impulso. Estas flechas podrían usarse como señal de entrada.


Estrategia comercial.


Esta estrategia de negociación opera con señales de impulso después de un retroceso medio o cuando el precio se encuentra cerca del precio promedio.


La estrategia identifica la media usando el 50 Línea EMA. El precio debe retroceder o debe ubicarse cerca del 50 Línea EMA para ser considerada como un comercio viable. Las operaciones también deben tomarse en la dirección donde se encuentra el precio en relación con el 50 Ema. Esto asegura que no estamos negociando contra un soporte dinámico o resistencia, sino que el comercio rebota.


La dirección de la tendencia y el sentimiento del mercado también deben confirmarse en función de los Compradores vs. Indicador de vendedores.


Se pueden realizar operaciones tan pronto como se confirmen las dos condiciones anteriores y el indicador de señal de tendencia de Bykov imprima una señal de entrada en la misma dirección.


Indicadores:


Marcos de tiempo preferidos : 5-gráfico de minutos.


Pares de divisas: Eurusd, Gbpusd, Usdjpy, EURJPY y GBPJPY.


Sesión de trading: Tokio abierto (JPY pares); Sesión de Londres (Eur & Pares de GBP); Sesión de Nueva York (USD pares)


Configuración de compra Comercio.


Entrada.


El precio debe retroceder o estar cerca del área del 50 Ema. El precio debe cerrar por encima de 50 Ema. Los compradores vs. El indicador de vendedores debe estar imprimiendo barras de cal que indiquen una dirección de tendencia alcista. El indicador de señal de tendencia de Bykov debe imprimir una flecha hacia arriba que indica una señal de entrada alcista. Los compradores vs. Los vendedores y las señales alcistas de los indicadores de tendencia de Bykov deben estar estrechamente alineados. Introduzca una orden de compra en la confirmación de las condiciones anteriores.


Stop Loss.


Establezca la pérdida de la parada en el fractal debajo de la vela de entrada.


Salida.


Cierre el comercio tan pronto como los compradores vs. El indicador de vendedores imprime una barra roja. Cierre la operación tan pronto como el indicador de señal de tendencia de Bykov imprima una flecha apuntando hacia abajo.


Vender configuración de comercio.


Entrada.


El precio debe retroceder o estar cerca del área del 50 Ema. El precio debe cerrar por debajo de 50 Ema. Los compradores vs. El indicador de vendedores debe imprimir barras rojas que indiquen una dirección de tendencia bajista. El indicador de señal de tendencia de Bykov debe imprimir una flecha apuntando hacia abajo indicando una señal de entrada bajista. Los compradores vs. Los vendedores y las señales bajistas de los indicadores de tendencia de Bykov deben estar estrechamente alineados. Introduzca una orden de venta en la confirmación de las condiciones anteriores.


Stop Loss.


Establezca la pérdida de la parada en el fractal por encima de la vela de entrada.


Salida.


Cierre el comercio tan pronto como los compradores vs. El indicador de vendedores imprime una barra de lima. Cierre la operación tan pronto como el indicador de señal de tendencia de Bykov imprima una flecha apuntando hacia arriba.


Conclusión.


Esta estrategia funciona bien como un tipo de estrategia de retroceso o rebote de congestión de un soporte dinámico o resistencia, cuál en esta estrategia sería el 50 Ema. Esta estrategia permite ganancias muy grandes, lo cual es típico en este tipo de estrategia..


Sin embargo, rebota en un soporte dinámico o la resistencia no siempre es un tipo de estrategia de alta probabilidad. Una de las mejores maneras de mejorar las tasas de ganancia utilizando esta estrategia es incorporar un tipo de estrategia de acción de precio como el precio o los patrones de velas., o brotes de soporte y resistencia. También serviría bien a esta estrategia si está alineada con la dirección de tendencia del marco de tiempo más alto.


Estrategia de Forex Scalping Gann HiLo Fast Trend.


El scalping es un tipo de negociación de ritmo rápido. Entre los cuatro tipos de negociación basados ​​en períodos de tenencia, scalping es el más rápido. Los operadores entran y salen de una operación en minutos.


Ser un tipo de negociación de ritmo rápido, Las estrategias de scalping prosperan en mercados muy rápidos con alta volatilidad.. Los comerciantes necesitan este tipo de movimiento de precios para que puedan beneficiarse del scalping. Los movimientos de precios por minuto no les servirían de nada debido al diferencial, cuál es el obstáculo principal que los revendedores deben superar.


Uno de los mejores tipos de mercado para encontrar alta volatilidad son los mercados con un movimiento de precios acelerado que se encuentra en un mercado de fuerte tendencia.. Sin embargo, A muchos operadores les resulta difícil operar en dichos mercados, especialmente en los plazos más bajos, porque los operadores a menudo corren el riesgo de operar en un movimiento de precios vertiginoso. Esto es cuando los operadores terminan operando al final de una tendencia de rápido movimiento.


Operar en retrocesos es una de las mejores formas de operar en un mercado de tendencia rápida mientras se evita operar en una sierra de arco. La estrategia de Forex Scalping de Gann HiLo Fast Trend proporciona una estrategia que podría ayudar a los comerciantes a obtener ganancias en este tipo de mercado mientras toman entradas en retrocesos.


Media dinámica de soporte dinámico y resistencia.


Si hay un tipo de mercado en el que florecen los promedios móviles, sería un mercado en tendencia. Los promedios móviles simplemente funcionan bien en mercados con tendencia. Es ideal para identificar la dirección de la tendencia., fuerza de tendencia y soportes y resistencias dinámicas.


La dirección de la tendencia podría identificarse fácilmente utilizando promedios móviles basados ​​en la ubicación del precio en relación con los promedios móviles, la dirección de una pendiente promedio móvil, y por la ubicación de un promedio móvil de período más corto en relación con un promedio móvil de período más largo.


La fuerza de la tendencia, por otro lado, podría evaluarse en función de la inclinación de una pendiente promedio móvil y la brecha entre dos promedios móviles.


También se pueden observar áreas dinámicas de soporte y resistencia utilizando un par de promedios móviles.. Durante una tendencia del mercado, el precio a menudo tendría períodos cortos de retroceso. Sin embargo, generalmente respetará el área alrededor del promedio móvil de período más largo. El área entre los dos promedios móviles podría servir como un área dinámica de soporte y resistencia donde el precio retrocedería a. Después de tal retroceso, el precio generalmente reanudaría la dirección de la tendencia.


Barras activadoras Gann HiLo.


Las barras activadoras Gann HiLo son un indicador de impulso utilizado para identificar la dirección de la tendencia a corto plazo. Lo hace superponiendo barras sobre las velas japonesas..


En esta configuración, las barras activadoras Gann HiLo son de color azul para indicar una tendencia alcista a corto plazo, mientras que las barras son de color naranja para indicar una tendencia bajista a corto plazo.


Estrategia comercial.


Esta estrategia se utiliza para operar en tendencias fuertes con pendientes pronunciadas. Proporciona señales comerciales justo después de un breve retroceso al soporte dinámico o resistencia.


En esta estrategia, vamos a utilizar el 5 y media móvil exponencial de 30 períodos (Ema) como base para nuestro soporte dinámico y resistencia. Las operaciones se realizarán en la dirección de la tendencia en función de los dos promedios móviles..


Identificar el final de un retroceso suele ser la parte difícil en los retrocesos comerciales. Identificar objetivamente el final del retroceso., utilizaremos las señales de inversión de tendencia a corto plazo de las barras activadoras GanLo HiLo. Las operaciones se realizarán tan pronto como las Barras Activadoras GanLo HiLo cambien de color en la dirección de la tendencia de los promedios móviles..


Indicadores:


Plazo: 5-gráfico de minutos.


Pares de divisas: Eurusd, Gbpusd, Usdjpy, EURJPY y GBPJPY.


Sesión de trading: Sesión de Londres (EUR y GBP pares); Sesión de Nueva York (USD pares)


Configuración de compra Comercio.


Entrada.


El 5 EMA debe estar por encima de la 30 EMA que indica una tendencia alcista. Ambos 5 EMA y el 30 EMA debería estar inclinado hacia arriba indicando una fuerte tendencia alcista. El precio debe volver sobre el área entre 5 Y 30 EMA provoca que las Barras Activadoras Gann HiLo cambien a naranja. El precio debe cerrar de nuevo por encima de la 5 EMA que indica el final del retroceso. Ingrese una orden de compra tan pronto como las barras activadoras Gann HiLo cambien a color azul.


Stop Loss.


Establezca la pérdida de la parada en el fractal debajo de la vela de entrada.


Salida.


Cierre el comercio tan pronto como las barras del activador Gann HiLo cambien a naranja.


Vender configuración de comercio.


Entrada.


El 5 EMA debe estar por debajo de la 30 EMA que indica una tendencia bajista. Ambos 5 EMA y el 30 EMA debería estar inclinado hacia abajo indicando una fuerte tendencia bajista. El precio debe volver sobre el área entre 5 Y 30 EMA provoca que las barras activadoras Gann HiLo cambien a azul. El precio debe cerrar de nuevo por debajo del 5 EMA que indica el final del retroceso. Ingrese una orden de venta tan pronto como las barras de activación Gann HiLo cambien a color naranja.


Stop Loss.


Establezca la pérdida de la parada en el fractal por encima de la vela de entrada.


Salida.


Cierre la operación tan pronto como las barras del activador Gann HiLo cambien a azul.


Conclusión.


Esta estrategia comercial es una versión de la estrategia comercial habitual de soporte y resistencia dinámica.. Con las estrategias tradicionales de soporte dinámico y resistencia, las operaciones se toman tan pronto como el precio se cierra nuevamente fuera del área dinámica de soporte o resistencia. Sin embargo, los traders a menudo tienen problemas, ya que la mayoría de los traders decidirían subjetivamente si el retroceso ha finalizado o no.


Esta estrategia hace que la toma de decisiones sea más objetiva. En lugar de juzgar por el comportamiento de las velas al entrar en el área de soporte o resistencia, los operadores podrían tomar una decisión en función de si las barras activadoras Gann HiLo reanudarían la dirección de la tendencia inicial.


Estrategia de Scalping Forex de Bollinger Keltner Squeeze.


El mercado de divisas tiene dos fases: expansión y contracción.. Las fases de expansión ocurren cuando el mercado se mueve fuertemente en una dirección. Esta es la fase que atrae a muchos comerciantes a comerciar debido al gran tamaño de los movimientos de precios.. La fase de contracción, por otro lado, se caracteriza por un movimiento de mercado muy tímido.. El precio normalmente tendría un rango pequeño y generalmente se observaría cuando el mercado es indeciso. Otro escenario donde ocurren las contracciones serían los retrocesos. Esto es cuando el mercado comienza a correr de lado o retrocede levemente luego de una fuerte fase de expansión.


Los comerciantes a menudo no se sienten atraídos por las fases de contracción. Esto es porque durante esta fase, el mercado se mueve muy lentamente, lo que muestra pocas oportunidades de obtener ganancias. Los comerciantes siempre preferirían comerciar durante la fase de expansión. Sin embargo, muchos operadores a menudo cometen el error de operar demasiado tarde en un fuerte movimiento de impulso. Muchos comerciarían mientras la tendencia está terminando. La mejor manera de operar en el mercado es realizar operaciones justo al final de una fase de contracción a medida que el mercado comienza a expandirse..


Una forma popular de intercambiar contracciones o apretones es mediante el uso de las Bandas de Bollinger y los Canales Keltner. Algunos comerciantes considerarían que el mercado se está contrayendo cuando las Bandas de Bollinger se comprimen dentro del Canal Keltner. Entonces, los operadores a menudo tomarían el comercio a medida que el mercado se expande, lo que hace que las Bandas de Bollinger se expandan fuera del Canal Keltner.


La Estrategia de Scalping Forex de Bollinger Keltner Squeeze se basa en el uso de las Bandas de Bollinger y los Canales Keltner como base para un fuerte impulso de impulso proveniente de una fase de contracción. Sin embargo, en lugar de utilizar los indicadores tradicionales de Bandas de Bollinger y Canal Keltner, Esta estrategia utiliza un indicador personalizado que identifica estas fases y lo muestra como un oscilador.


Bollinger Squeeze v3.


El indicador de compresión de Bollinger es un indicador oscilante que se basa en la acción de compresión entre las bandas de Bollinger y el canal Keltner.


Identifica las fases de contracción y expansión, así como la dirección de la nueva tendencia.. Luego muestra esta información como barras de histograma. Las barras positivas indican un impulso alcista, mientras que las barras negativas indican un impulso bajista..


Las barras también cambian de color según el impulso de la tendencia.. Las tendencias alcistas que se están fortaleciendo son de color verde lima, mientras que las tendencias alcistas debilitadas son de color verde claro. Las tendencias bajistas que se están fortaleciendo son de color rojo indio, mientras que las tendencias bajistas debilitadas son de color rosa claro.


Comprar Vender Flechas Scalper.


El Scalper de las flechas de compra y venta es un indicador de impulso que identifica las reversiones de impulso y proporciona señales comerciales en consecuencia.


Dibuja una línea trazada en el gráfico de precios.. Esta línea cambia de color según la dirección de la tendencia.. Una línea azul esquivadora indica un impulso alcista, mientras que una línea roja indica un impulso bajista. El indicador también traza convenientemente una flecha que señala la dirección de la tendencia cada vez que detecta un cambio de impulso. Estas flechas podrían usarse como señal de entrada.


Estrategia comercial.


Esta estrategia está basada en la confluencia del indicador Bollinger Squeeze y el Buy Sell Arrows Scalper.


Las operaciones se realizan solo en la dirección de la tendencia a largo plazo.. En esta estrategia, utilizaremos la media móvil exponencial de 200 períodos (Ema) para identificar la dirección de la tendencia a largo plazo. Las operaciones solo se tomarán en la dirección de la tendencia en función de dónde se ha cerrado el precio en relación con el 200 Ema.


Entonces, esperamos una confluencia entre el indicador Bollinger Squeeze y el Buy Sell Arrows Scalper que indica una dirección comercial que concuerda con la dirección de tendencia a largo plazo. Las señales comerciales deben estar estrechamente alineadas ya que estos indicadores tienden a producir señales lo suficientemente cercanas solo cuando la inversión de impulso es fuerte.


Indicadores:


Marcos de tiempo preferidos: 5-gráfico de minutos.


Pares de divisas: Eurusd, Gbpusd, Usdjpy, EURJPY y GBPJPY.


Sesión de trading: Tokio abierto (JPY pares), Londres abierto (EUR y GBP pares) y la sesión de Nueva York (USD pares)


Configuración de compra Comercio.


Entrada.


El precio debe estar por encima de la 200 EMA que indica una tendencia alcista a largo plazo. La línea Comprar Vender Flechas Scalper debería cambiar a azul y debería trazar una flecha apuntando hacia arriba indicando un impulso alcista. Los histogramas de Bollinger Squeeze deben cruzar por encima de cero y cambiar a verde lima, lo que indica un fuerte impulso alcista. Estas señales de impulso alcista deben estar estrechamente alineadas. Introduzca una orden de compra en la confirmación de las condiciones anteriores.


Stop Loss.


Establezca la pérdida de la parada en el fractal debajo de la vela de entrada.


Salida.


Cierre la operación tan pronto como la línea Comprar Vender Flechas Scalper cambie a rojo y trace una flecha apuntando hacia abajo. Cierre la operación tan pronto como los histogramas de Bollinger Squeeze se crucen por debajo de cero.


Vender configuración de comercio.


Entrada.


El precio debe estar por debajo de la 200 EMA que indica una tendencia bajista a largo plazo. La línea Comprar Vender Flechas Scalper debería cambiar a rojo y debería trazar una flecha apuntando hacia abajo indicando un impulso bajista. Los histogramas de Bollinger Squeeze deben cruzar por debajo de cero y cambiar a rojo indio, lo que indica un fuerte impulso bajista.. Estas señales de impulso bajista deben estar estrechamente alineadas. Introduzca una orden de venta en la confirmación de las condiciones anteriores.


Stop Loss.


Establezca la pérdida de la parada en el fractal por encima de la vela de entrada.


Salida.


Cierre la operación tan pronto como la línea Comprar Vender Flechas Scalper cambie a azul y trace una flecha hacia arriba. Cierre el comercio tan pronto como los histogramas de Bollinger Squeeze crucen por encima de cero.


Conclusión.


Esta estrategia es una estrategia decente que podría producir buenos resultados cuando se sincroniza correctamente..


Aunque no todos los intercambios serán rentables, habrá muchos casos en los que justo después de la señal de entrada, el precio comenzaría a expandirse hacia la dirección del comercio. Esto permite a los comerciantes obtener enormes ganancias. Sin embargo, También hay momentos en que el mercado revertiría y recuperaría gran parte de las ganancias.. Para contrarrestar esto, los operadores también deben implementar stop loss móviles para alcanzar el punto de equilibrio cuando sea posible y seguir el stop loss para proteger las ganancias.


Palabras finales.


Ninguna estrategia comercial será 100% precisa todo el tiempo. Las estrategias funcionan cuando se aplica en las condiciones adecuadas del mercado, si es tendencia, revertir, en expansión, contratación, o en cualquier condición que se encuentre. La clave es identificar la estrategia correcta para el momento actual.


El comercio también es 20% habilidad y 80% actitud. Todos los estilos de negociación, tarde o temprano, expondrán la actitud de un operador, si permitirían que la codicia recupere sus ganancias o el miedo para evitar que ganen. Scalping solo hace esto mucho más rápido. Operar con la actitud correcta y aprender a lo largo del camino es la mejor manera de ganar en forex.


Opere con prudencia.


Instrucciones de instalación de estrategias de Forex Trading.


Arriba 5 Las mejores estrategias de scalping de Forex que funcionan es una combinación de Metatrader 4 (MT4) Indicador(s) y plantilla.


La esencia de esta estrategia de divisas es transformar los datos de la historia acumulada y las señales de trading.


Arriba 5 Las mejores estrategias de scalping de Forex que funcionan brindan la oportunidad de detectar varias peculiaridades y patrones en la dinámica de precios que son invisibles a simple vista..


Sobre la base de esta información, los operadores pueden asumir un mayor movimiento de precios y ajustar esta estrategia en consecuencia.


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¿Cómo instalar Top 5 Mejores estrategias de Forex Scalping que funcionan?


descargar Top 5 Las mejores estrategias de scalping de Forex que funcionan.zip *Copie archivos mq4 y ex4 en su Directorio de Metatrader / Expertos / Indicadores / Copiar archivo tpl (Plantilla) a su Directorio de Metatrader / Plantillas / Inicie o reinicie su cliente de Metatrader Seleccione Gráfico y marco temporal donde desea probar su estrategia de divisas Haga clic con el botón derecho en su gráfico de trading y sitúe el “Plantilla” Mover hacia la derecha para seleccionar Top 5 Mejores estrategias de Forex Scalping que funcionan Verá Top 5 Las mejores estrategias de scalping de Forex que funcionan están disponibles en su gráfico.


*Nota: No todas las estrategias de divisas vienen con archivos mq4/ex4. Algunas plantillas ya están integradas con los indicadores MT4 de la plataforma MetaTrader.

Estrategias opciones binarias 15 minutos 1

Tácticas y estrategias de trading.


El trading es como la guerra, y sí, se que suena maquiavélico pero me gusta llamar a las cosas por su nombre. Y opino de esa manera porque lo he vivido en carne propia. Es una larga historia, y no quiero agobiarte con eso, solo te puedo decir que en la guerra del trading solo logra vencer el más astuto, y cuando me refiero a astuto quiero decir que debes estar muy preparado psicológicamente, pero además debes contar con un arsenal propio ( táctica de trading ) que te ayude a defenderte y logres sobrevivir.


Si estás aquí leyendo, asumo que estás buscando tu arsenal, en otras palabras, estás buscando una estrategia de trading que te ayude a vencer.


Un paso necesario y muy inteligente de tu parte, y eso ya está genial, pero…


Debo alertarte que no existe ninguna estrategia de trading infalible que te garantice ganar todas las batallas, pero eso no quiere decir que no puedas ganar la guerra, que es lo que realmente importa.


A lo que has venido…


Aquí encontrarás estrategias de trading para todo tipo de mercado, temporalidades, con análisis técnico, análisis fundamental, también para trading Intradía (Day Trading), trading a mediano y largo plazo, entre otras.


No quieras aprenderlas todas, simplemente échale un ojo, y encuentra la que más se adapte a tu personalidad, habilidades y situación monetaria.


INFORMACIÓN IMPORTANTE.


En este arículo he puesto una lista de algunas de las mejores estrategias que he conocido en mi proceso como trader, a medida de lo posible iré explicando en detalles cada una de ellas, por lo que te recomiendo pasarte por aquí de vez en cuando, también puedes darme tu email (si es que no lo has hecho), para que pueda mantenerte al tanto de todas mis publicaciones. Para comprobar si ya está redactado su artículo haz clic sobre su imagen nombre correspondiente.


Estrategias de trading para Forex.


Forex es el mercado más grande y de mayor liquidez del mundo, es donde se negocian todos los pares de divisas que cotizan en la bolsa. Es uno de los mercados más operados, y debido a esto han surgido un sin número de estrategias basados en su comportamiento cíclico y repetitivo. A continuación conocerás algunas de las más populares y certeras.


Sin indicadores.


Estrategia con niveles de soportes y resistencias. Opera con rangos. Estrategia con Fibonacci. Estrategia con el momentum (impulso) del mercado. Estrategia con sistema Martingala.


Con Indicadores.


Estrategia Long Shot. Estrategia de cruce de medias móviles. Estrategia con SAR Parabólico. Estrategia SimPaciencia.


Estrategias para Opciones Binarias.


Opciones binarias es otro de los mercados más populares en la actualidad, esto debido a los grandes beneficios que puedes hacer con poco dinero. Existe mucho debate sobre este mercado, yo en lo personal lo opero sin ningún problema, he utilizado estas estrategias que te muestro a continuación, algunas me han funcionado mejor que otras pero eso depende de muchos factores.


El factor tiempo marca la diferencia entre las operaciones de forex y las de opciones binarias, pues estas últimas tienen un tiempo de vencimiento, lo cual las complica un poco más, sobre todo para principiantes.


Mira cuales son las más conocidas y certeras.


Sin indicadores.


Estrategia para opciones binarias utilizando acción del precio. Estrategia de opciones binarias utilizando velas japonesas. Estrategia con patrones de velas de 5 minutos. Estrategia con gráficas de 15 minutos.


Con indicadores.


Estrategia facilísima. Estrategia asombrosa. Estrategia MotoSierra.


Estrategias de trading para operar a largo plazo.


No siempre las estrategias para operar el corto o mediano plazo, pueden funcionar para periodos largos, pues mientras que en períodos cortos no influyen las noticias globales, en los largos períodos esto tienen mayor relevancia. Por eso si andas corto de tiempo y prefieres hacer operaciones que duren días o meses tienes que ver estas estrategias.


Estrategia con noticias (Análisis fundamental). Estrategia con medias móviles. Estrategia con acción del precio con gráficos diarios.


Estrategias de trading para Scapling o Intradía.


Como te decía anteriormente, para operar al corto plazo, en operaciones que van desde un minuto hasta una hora , dentro de una misma sesión diaria, no necesariamente hay que estar al tanto de las noticias mundiales, existen algunas tácticas de trading que aprovechan el comportamiento del precio a su favor.


Este tipo de estrategias son más favorable para aquellas personas que tienen ciertas habilidades y tienen excelentes reflejos del pensamiento, ya que exige tomar decisiones importantes en períodos de tiempo relativamente pequeños.


Mira cuales son las más populares y certeras en este tipo de trading.


Estrategias de trading con gráficos Heiken Ashi. Estrategias de trading con gráficos de velas japonesas. Estrategia para operar en gráficos de 1 minuto (M1). Estrategia para operar en gráficos de 5 minutos (M5). Estrategia para operar en 15 minutos (M15).


¿No has encontrado lo que buscas?


Mira este mega post de cómo crear una estrategia de trading desde cero, que se adapte a ti como una extensión de tu cuerpo y te ayude a generar esa consistencia que tanto deseas.


Advertencia de Riesgo: Este artículo no es un consejo de inversión. Cualquier referencia a movimientos de precios históricos es meramente informativo y está basado en análisis externos y no garantizamos que tales movimientos vuelvan a ocurrir en el futuro. De acuerdo a los requisitos de la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA), el trading con opciones binarias y digitales solo está disponible para los clientes categorizados como profesionales.


Advertencia General de Riesgo: Los CFDs son instrumentos complejos y conllevan un alto riesgo de perder su dinero rápidamente debido al apalancamiento. El 77% de las cuentas de pequeños inversores pierde dinero al operar con CFDs. Debería considerar si entiende cómo funcionan los CFDs y si puede permitirse correr el alto riesgo de perder su dinero.

Estrategias opciones binarias 15 minutos

Técnica de Micro Trading con Gráficos de 1 Minuto.


Esta técnica de micro trading es ideal para aquellos traders que solo cuentan con poco tiempo para operar en el mercado durante cada sesión. En realidad se trata de una estrategia de scalping desarrollada para los operadores que prefieren realizar operaciones de corta duración en las cuales entran y salen del mercado en cuestión de minutos y no de horas. Normalmente este tipo de traders, conocidos como scalpers, usan los gráficos de un minuto para entrar y salir de sus posiciones.


Los traders que operan en el mercado Forex en un marco de tiempo intradiario pueden tomar ventaja de los pequeños movimientos que se dan en los diferentes pares de divisas al observar los gráficos de candelas de 1 minuto.


Como toda estrategia de scalping, requiere de una vigilancia y gestión activa por parte del trader ya que debe estar atento para cortar las pérdidas y tomar beneficios con rapidez.


Como siempre, es recomendable practicar esta estrategia en una cuenta demo antes de operar con dinero real.


Contenido que te puede interesar.


Estrategia de swing trading con niveles de Fibonacci y el indicador ZigZag.


Sistema de Trading de Puntos Pivote y Divergencias del RSI.


Sistema de Trading Forex Cobra.


Sistema de Trading con Indicadores FXSnipers y KGMACD.


Configuración del sistema de Micro Trading.


El tipo de gráfico y los indicadores para este sistema son los siguientes:


Un gráfico de candelas de 1 minuto del par de divisas EUR/USD. Indicador Bandas de Bollinger , con una media móvil simple (SMA) o exponencial (EMA) de 18 periodos como línea central. Una EMA de 3 periodos, fijada al precio de cierre. Un histograma MACD con configuración estándar. Relative Strenght Index (RSI) con configuración estándar.


Nota: El sistema se diseñó originalmente para operar en el par de divisas EUR/USD, pero puede utilizarse para operar con otros instrumentos de negociación, como por ejemplo otros pares y metales preciosos. También pueden emplearse otros parámetros en los indicadores anteriores los cuáles veremos más adelante.


Señales del sistema.


Las Bandas de Bollinger funcionan como un indicador de impulso y volatilidad del mercado. Dado que este es un sistema basado en parte en cruces de medias móviles, es necesario que el mercado tenga el impulso suficiente para que el precio suba o baje con fuerza y las operaciones puedan generar una buena cantidad de pips. En mercados con poco impulso y baja volatilidad ( mercados en rangos o laterales) , este sistema puede producir muchas señales falsas, de ahí que solo debemos utilizar las señales de compra y venta que se producen cuando hay un fuerte impulso y una alta volatilidad ( mercados con fuertes movimientos direccionales ). Con base en esto, tenemos que:


Señales válidas: Bandas de Bollinger amplias o ampliándose, lo que indica alta volatilidad e impulso del mercado. Señales no válidas: Bandas de Bollinger estrechas, lo que indica baja volatilidad e impulso del mercado.


Las señales para este sistema de trading son las siguientes:


Señales de compra.


Tenemos una señal de compra cuando:


La línea de la EMA 3 cruza hacia arriba la la línea media de las Bandas de Bollinger 18. La línea del RSI (14) cruza arriba del nivel 50 (impulso alcista del mercado). El Histograma MACD cruza arriba de la línea cero (impulso alcista del mercado).


Abrimos la posición de compra una vez que se producen las tres condiciones anteriores. Dado que por lo general el cruce del histograma MACD de la línea cero es el último en producirse, puede utilizarse esta condición como señal de apertura de la posición.


-Stop de pérdidas: Para el stop de pérdidas podemos utilizar dos opciones:


El stop de pérdidas se coloca debajo del mínimo anterior a la apertura de la posición. La posición se cierra si el precio baja y alcanza o supera la banda de Bollinger inferior, la cual puede emplearse como un stop de pérdidas dinámico.


Señales de venta.


Tenemos una señal de venta cuando:


La línea de la EMA 3 cruza hacia abajo la la línea media de las Bandas de Bollinger 18. La línea del RSI (14) cruza debajo del nivel 50 (impulso bajista del mercado). El Histograma MACD cruza debajo de la línea cero (impulso bajista del mercado).


Abrimos la posición de venta una vez que se producen las tres condiciones anteriores. Dado que por lo general el cruce del histograma MACD de la línea cero es el último en producirse, puede utilizarse esta condición como señal de apertura de la posición.


-Stop de pérdidas: Para el stop de pérdidas podemos utilizar dos opciones:


El stop de pérdidas se coloca arriba del máximo anterior a la apertura de la posición. La posición se cierra si el precio sube y alcanza o supera la banda de Bollinger superior, la cual puede emplearse como un stop de pérdidas dinámico.


Toma de ganancias.


Es necesario recordar que hay que tomar pequeñas ganancias, ya que se trata de un sistema de trading de scalping. Con base en esto, recomendamos las siguientes opciones para la toma de beneficios:


Se cierra la posición si el precio se mueve a favor de la operación y se alcanza una relación de Beneficio/Riesgo igual a 1:1. Se cierra la posición una vez que la EMA 3 cruza la línea media de las Bandas de Bollinger en sentido opuesto. Se cierra la posición una vez que el precio alcanza la banda Bollinger superior ( posición de compra ) o la banda Bollinger inferior ( posición de venta ).


Recomendaciones para mejorar la rentabilidad de la estrategia de Micro Trading.


Al usar los gráficos de 1 minuto se debe tomar en cuenta que es un sistema diseñado para aprovechar los movimientos rápidos del mercado, ya que se trata de un sistema de scalping. Puede que este no sea el estilo de trading ideal para muchos traders.


El trader también puede tratar combinaciones de medias móviles más lentas en gráficos de 1 minuto que estén más adaptadas a tu estilo de trading, tales como las siguientes:


EMA 7 y Bandas Bollinger con línea media 18. EMA 5 y Bandas Bollinger con línea media 20. EMA 10 y Bandas Bollinger con línea media 20.


Otra posibilidad es aplicar la estrategia (junto con las variantes indicadas anteriormente) en gráficos de precios de 5 minutos, los cuales tienen el potencial de generar señales más rentables y son más lentos en cuanto a la acción del precio.


Ejemplo real del sistema de micro trading.


En la siguiente imagen se muestra una captura de un gráfico de 1 minuto para el par de divisas EUR/USD en el que se ha aplicado la configuración de la estrategia de micro trading descrita anteriormente. En este caso, podemos ver dos señales de compra y una de venta. En los tres casos, tanto el MACD como el RSI sirven como filtros de las señales producidas por los cruces alcistas y bajistas de la EMA 3 y la línea central de las Bandas de Bollinger.


Ejemplos de señales producidas por el sistema.


Como filtro también podemos usar las Bandas de Bollinger mismas como indicador de volatilidad. En un periodo de baja volatilidad, las bandas de este indicador presentan poca amplitud, lo que también indica bajo impulso en el mercado. En el periodo en que las Bandas de Bollinger indicaron una baja volatilidad (ver imagen), la EMA 3 cruzó en varias ocasiones la línea media de este indicador en movimientos alcistas y bajistas cortos de pocos pips. De haberse utilizado estos cruces como señales de compra o venta, habrían ocasionado pérdidas debido a su poca duración (señales falsas).


En las tres señales del ejemplo que produjeron operaciones ganadoras, las Bandas de Bollinger mostraban una mayor amplitud.


Pueden acceder a más sistemas de trading rentables para Forex y otros instrumentos en la siguiente guía: Lista de Sistema de Trading Rentables.

En que paises estan prohibidas las opciones binarias

Lista de países prohibidos en IQOPTION - prohibido.


1. Lista de países prohibidos para promocionar IQ OPTION :


Los países prohibidos son países cuyo tráfico IQ OPTION no acepta, o en cuyo territorio está prohibido realizar actividades publicitarias. Estas dos condiciones son obligatorias de acuerdo con el acuerdo de colaboración.


2. Países, en los que los jugadores tienen prohibido registrarse en el IQ OPTION :


Rusia EE.UU. Canadá Australia Bélgica Francia Japón Turquía Israel Siria Sudán Irán.


También existen algunas excepciones para el tráfico móvil.


Por favor, consulte el oficial IQ Option sitio web para obtener la lista actualizada de países prohibidos . En este momento parece que España y Reino Unido se unieron a la lista anterior. Los jugadores de Portugal pueden registrarse, pero solo a través del sitio web oficial.


3. Un poco de historia sobre el fraude y las restricciones de las opciones binarias.


La historia de la opción binaria no es muy buena. Hubo muchas estafas y fraudes. Muchos corredores deshonestos cerraron negocios y se llevaron el dinero de los clientes. Por lo tanto, muchos organismos gubernamentales comenzaron a prohibir inversiones de riesgo como las opciones binarias. Donde sea posible ganar mucho dinero en poco tiempo habrá gente deshonesta.


3.1 Australia.


Los funcionarios australianos comenzaron un esfuerzo enfocado para controlar a los proveedores de derivados sin licencia, incluidos los sitios web de "revisión", las filiales de corredores y los proveedores de servicios administrados relacionados con productos de opciones binarias.


3.2 Unión Europea.


El 23 de marzo de 2022, la Autoridad Europea de Valores y Mercados, una institución reguladora financiera de la Unión Europea y Autoridad de Supervisión Europea ubicada en París, acordó nuevas reglas temporales que prohíben la comercialización, distribución o venta de opciones binarias a clientes minoristas.


3.3 Canadá.


No hay empresas registradas en Canadá para ofrecer o vender opciones binarias, por lo que actualmente no se permite el comercio de opciones binarias.


3.4 Bélgica.


La Autoridad de Mercados y Servicios Financieros de Bélgica prohibió los esquemas de opciones binarias, debido a preocupaciones sobre el fraude generalizado. Eso fue en 2022.


3.5 Chipre.


El 3 de mayo de 2012, la Comisión de Bolsa y Valores de Chipre (CySEC) anunció un cambio de política con respecto a la clasificación de las opciones binarias como instrumentos financieros. Esto era demasiado complicado para los corredores deshonestos. Algunos de ellos cerraron y huyeron con el dinero de los clientes.


3.6 Alemania.


Alemania prohíbe la comercialización, distribución y venta de opciones binarias a clientes minoristas.


Estafa de servicios de recuperación de opciones binarias.


Tenga en cuenta que no solo los corredores deshonestos son los que deben tener cuidado. Si está interesado en invertir en opciones binarias u otros activos altamente especulativos, probablemente lea correos electrónicos, es decir: “… contáctenos, lo ayudamos a recuperar su dinero”.


También existe una estafa popular de servicios de recuperación de opciones binarias, donde los estafadores prometen "cazar" a los estafadores de opciones binarias y recuperar el dinero de ellos a través de métodos legales. En enero de 2022, los fiscales federales de Boston presentaron una denuncia contra Leonel Alexis Valerio Santana y Frank Gregory Cedeno, acusándolos de tal tipo de fraude. En agosto de 2022, Santana fue sentenciado a 63 meses de prisión, tres años de libertad supervisada y se le ordenó pagar una restitución de $ 105,869 (Cedeño fue acusado en marzo y se declaró inocente).


Recuerde utilizar solo corredores de confianza. Aunque no inviertas demasiado. La mejor estrategia es poner sus ahorros en un fondo de pensiones libre de impuestos o de largo plazo.


Lista de países incluidos en la lista negra de IQ Option.


No puede utilizar IQ Option Broker si es ciudadano de uno de los siguientes países:


Turquía, Estados Unidos, Japón, Pakistán, Australia, Letonia, Siria, Bélgica, Irán, Israel, Sudán, Rusia, Palestina, Canadá y Corea del Norte.


Por lo menos, la lista de naciones no es tan larga.


Con algunas restricciones comerciales, algunas regiones europeas pueden utilizar IQ Option Broker. Algunos ejemplos de las regiones admitidas son:


Suecia, España, Grecia, Islandia, Suiza, Reino Unido, Países Bajos, Alemania, Portugal, Francia, Italia, etc.


Otras naciones apropiadas incluyen:


Argentina, Colombia, Venezuela, Corea del Sur, Tailandia, Perú, Nueva Zelanda, Sudáfrica, Chile, Arabia Saudita, México, Taiwán, Brasil, etc.


Esta es una lista de países prohibidos y puede estar desactualizada en este momento. Consulte el sitio web oficial para obtener información actualizada.


Algunos materiales e información son de IQOption. Alguna información se toma de Wikipedia.


Please always refer to officia IQ Option website for up-to-date information. We are not responsible for above information as the list of banned/prohibited countries can quickly widen or shrink.


Relacionados.


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Entrenamiento opciones binarias

Primeros pasos: Entrenamiento y predicción con Keras.


En este instructivo, se muestra cómo entrenar una red neuronal en AI Platform mediante la API secuencial de Keras y cómo entregar predicciones a partir de ese modelo.


Keras es una API de alto nivel para compilar y entrenar modelos de aprendizaje profundo. tf.keras es la implementación de TensorFlow de esta API.


En las dos primeras partes del instructivo se explica cómo entrenar un modelo en AI Platform mediante un código Keras escrito previamente, cómo implementar el modelo entrenado en AI Platform y cómo entregar predicciones en línea desde el modelo implementado.


En la última parte del instructivo se profundiza en el código de entrenamiento utilizado para este modelo y en garantizar su compatibilidad con AI Platform. Si quieres obtener más información sobre cómo compilar modelos de aprendizaje automático en Keras, consulta instructivos sobre Keras de TensorFlow.


Conjunto de datos.


En este instructivo, se usa el conjunto de datos de ingresos del censo de Estados Unidos que brinda UC Irvine Machine Learning Repository. Este conjunto de datos contiene información sobre personas proveniente de una base de datos del censo de 1994 en el que se incluyen edad, educación, estado civil, ocupación y si ganan, o no, más de $50,000 al año.


Objetivo.


El objetivo es entrenar una red neuronal profunda (DNN) mediante Keras que prediga si una persona gana más de $50,000 al año (etiqueta objetivo) en función de otra información sobre la persona (atributos) proveniente del censo.


Este instructivo se centra más en el uso de este modelo con AI Platform que en el diseño del modelo en sí. Sin embargo, cuando se compilan sistemas de aprendizaje automático, siempre es importante considerar los posibles problemas y las consecuencias no deseadas. Consulta el ejercicio sobre equidad del Curso intensivo de aprendizaje automático para obtener más información sobre fuentes de sesgo en el conjunto de datos del censo y sobre la equidad del aprendizaje automático en general.


Costos.


En este instructivo se usan componentes facturables de Google Cloud (Google Cloud):


AI Platform Training AI Platform Prediction Cloud Storage.


Obtén información sobre los precios de AI Platform Training, AI Platform Prediction y Cloud Storage, y usa la calculadora de precios para calcular una estimación de costos en función del uso previsto.


Antes de comenzar.


Debes completar varios pasos antes de poder entrenar e implementar un modelo en AI Platform:


Configura el entorno de desarrollo local. Configura un proyecto de Google Cloud que tenga habilitadas la facturación y las API necesarias. Crea un bucket de Cloud Storage para almacenar el paquete de entrenamiento y el modelo entrenado.


Configura el entorno de desarrollo local.


Para completar este instructivo, necesitarás lo siguiente:


Git Python 3 virtualenv El SDK de Google Cloud.


La guía de Google Cloud Configurar un entorno de programación de Python brinda instrucciones detalladas para cumplir con estos requisitos. En los siguientes pasos, se brinda un conjunto abreviado de instrucciones:


Instala Python 3. Instala virtualenv y crea un entorno virtual que utilice Python 3. Activa ese entorno. Completa los pasos de la siguiente sección para instalar el SDK de Google Cloud.


Configura el proyecto de Google Cloud.


Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo. En la página del selector de proyectos de Google Cloud Console, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud. Nota : Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él. Ir al selector de proyectos Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Cloud. Obtén información sobre cómo verificar si la facturación está habilitada en un proyecto. Habilita las API de AI Platform Training & Prediction and Compute Engine. Habilita las API Instala Google Cloud CLI. Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:


gcloud init.


gcloud init.


Autentica la cuenta de GCP.


Para configurar la autenticación, debes crear una clave de cuenta de servicio y establecer una variable de entorno para la ruta de acceso del archivo a la clave de la cuenta de servicio.


Crear una cuenta de servicio: En la consola de Google Cloud, ve a la página Crear cuenta de servicio . Ve a Crear cuenta de servicio Ingresa un nombre en el campo Nombre de cuenta de servicio . Opcional: en el campo Descripción de la cuenta de servicio , ingresa una descripción. Haz clic en Crear . Haz clic en el campo Seleccionar una función . En Todos los roles , selecciona AI Platform > Administrador de AI Platform . Haz clic en Agregar otra función . Haz clic en el campo Seleccionar una función . En Todas las funciones , selecciona Storage > Administrador de objeto de Storage . Nota : Las funciones que seleccionas permiten que tu cuenta de servicio acceda a los recursos. Puedes ver y cambiar estos roles más adelante con la consola de Google Cloud. Si desarrollas una app de producción, es posible que debas especificar roles con menos permisos que el administrador de AI Platform y el administrador de objetos de almacenamiento. Para obtener más información, consulta el control de acceso de AI Platform. Haz clic en Listo para crear la cuenta de servicio. No cierres la ventana del navegador. La usarás en la próxima tarea. En la consola de Google Cloud, haz clic en la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio que creaste. Haga clic en Claves . Haz clic en Agregar clave -> Crear nueva clave . Haz clic en Crear . Se descargará un archivo de claves JSON en tu computadora. Haz clic en Cerrar .


export GOOGLE APPLICATION CREDENTIALS="[PATH]"


Por ejemplo:


export GOOGLE APPLICATION CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"


Ejemplo: Windows Reemplaza [PATH] con la ruta de acceso del archivo JSON que contiene la clave de tu cuenta de servicio y [FILE NAME] con el nombre del archivo. Con PowerShell:


$env:GOOGLE APPLICATION CREDENTIALS="[PATH]"


Por ejemplo:


$env:GOOGLE APPLICATION CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\[FILE NAME].json"


Con el símbolo del sistema:


set GOOGLE APPLICATION CREDENTIALS=[PATH]


Cree un bucket de Cloud Storage.


Cuando envías un trabajo de entrenamiento mediante el SDK de Cloud, subes un paquete de Python que contiene tu código de entrenamiento a un bucket de Cloud Storage. AI Platform ejecuta el código de este paquete. En este instructivo, AI Platform también guarda un modelo de entrenamiento que surge de tu trabajo en el mismo bucket. Entonces puedes crear una versión de modelo de AI Platform basada en este resultado para entregar predicciones en línea.


Establece el nombre de tu bucket de Cloud Storage como una variable del entorno. Debe ser único en todos los depósitos de Cloud Storage:


BUCKET NAME=" your-bucket-name "


Selecciona una región en la que estén disponibles AI Platform Training y AI Platform Prediction, y crea otra variable de entorno. Por ejemplo:


REGION="us-central1"


Crea tu bucket de Cloud Storage en esta región y, a continuación, usa la misma región para el entrenamiento y la predicción. Ejecuta el siguiente comando para crear el bucket si todavía no existe:


gsutil mb -l $REGION gs://$BUCKET NAME.


Guía de inicio rápido para entrenar en AI Platform.


En esta sección del instructivo, se explica cómo enviar un trabajo de entrenamiento a AI Platform. Este trabajo ejecuta un código de muestra que utiliza Keras para entrenar una red neuronal profunda en los datos del censo de Estados Unidos. El resultado es el modelo entrenado como un directorio modelo guardado de TensorFlow en tu depósito de Cloud Storage.


Obtén un código de entrenamiento y dependencias.


Primero, descarga el código de entrenamiento y cambia el directorio de trabajo:


# Clone the repository of AI Platform samples git clone --depth 1 https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples # Set the working directory to the sample code directory cd cloudml-samples/census/tf-keras.


Ten en cuenta que el código de entrenamiento se estructura como un paquete de Python en el subdirectorio trainer/ :


# `ls` shows the working directory's contents. The `p` flag adds trailing # slashes to subdirectory names. The `R` flag lists subdirectories recursively. ls -pR.


.: README.md requirements.txt trainer/ ./trainer: init .py model.py task.py util.py.


A continuación, instala las dependencias de Python necesarias para entrenar el modelo localmente:


pip install -r requirements.txt.


Cuando ejecutas el trabajo de entrenamiento en AI Platform, las dependencias se preinstalan según la versión del entorno de ejecución que elijas.


Entrena tu modelo localmente.


Antes de entrenar en AI Platform, entrena el trabajo localmente para verificar que la estructura del archivo y el empaquetado sean correctas.


Para un trabajo complejo o de uso intensivo de recursos, recomendamos hacer un entrenamiento local en una muestra pequeña de tu conjunto de datos para verificar tu código. Luego puedes ejecutar tu trabajo en AI Platform para entrenar todo el conjunto de datos.


Esta muestra ejecuta un trabajo relativamente rápido en un pequeño conjunto de datos, por lo que el entrenamiento local y el trabajo de AI Platform ejecutan el mismo código en los mismos datos.


Ejecuta el siguiente comando para entrenar el modelo localmente:


# This is similar to `python -m trainer.task --job-dir local-training-output` # but it better replicates the AI Platform environment, especially # for distributed training (not applicable here). gcloud ai-platform local train \ --package-path trainer \ --module-name trainer.task \ --job-dir local-training-output.


Observa el progreso del entrenamiento en tu shell. Cuando finaliza, la aplicación del entrenamiento exporta el modelo entrenado e imprime un mensaje como el siguiente:


Model exported to: local-training-output/keras export/1553709223.


Entrena tu modelo con AI Platform.


A continuación, envía un trabajo de entrenamiento a AI Platform. Esto ejecuta el modelo de entrenamiento en la nube y exporta el modelo entrenado a Cloud Storage.


Primero, asígnale un nombre a tu trabajo de entrenamiento y elige un directorio dentro de tu bucket de Cloud Storage para guardar archivos intermedios y de resultados. Establécelas como variables de entorno. Por ejemplo:


JOB NAME="my first keras job" JOB DIR="gs://$BUCKET NAME/keras-job-dir"


Ejecuta el siguiente comando para empaquetar el directorio trainer/ , subirlo al --job-dir especificado y, luego, indicarle a AI Platform que ejecute el módulo trainer.task desde ese paquete.


La marca --stream-logs te permite ver los registros de entrenamiento en la shell. También puedes ver los registros y otros detalles del trabajo en Google Cloud Console.


gcloud ai-platform jobs submit training $JOB NAME \ --package-path trainer/ \ --module-name trainer.task \ --region $REGION \ --python-version 3.7 \ --runtime-version 1.15 \ --job-dir $JOB DIR \ --stream-logs.


Esto puede demorar más que el entrenamiento local, pero puedes ver el progreso del entrenamiento en la shell de forma parecida. Cuando finaliza, el trabajo de entrenamiento exporta el modelo entrenado en tu bucket de Cloud Storage e imprime un mensaje como el siguiente:


INFO 2022-03-27 17:57:11 +0000 master-replica-0 Model exported to: gs:// your-bucket-name /keras-job-dir/keras export/1553709421 INFO 2022-03-27 17:57:11 +0000 master-replica-0 Module completed; cleaning up. INFO 2022-03-27 17:57:11 +0000 master-replica-0 Clean up finished. INFO 2022-03-27 17:57:11 +0000 master-replica-0 Task completed successfully.


Ajuste de hiperparámetros.


Tienes la opción de realizar un ajuste de hiperparámetros mediante el archivo de configuración incluido hptuning config.yaml . Este archivo le indica a AI Platform que ajuste el tamaño del lote y la tasa de aprendizaje para entrenar diferentes ensayos a fin de maximizar la precisión.


En este ejemplo, el código de entrenamiento usa una devolución de llamada de TensorBoard, que crea Summary Event de TensorFlow durante el entrenamiento. AI Platform usa estos eventos para rastrear la métrica que deseas optimizar. Obtén más información sobre el ajuste de hiperparámetros en AI Platform Training.


gcloud ai-platform jobs submit training $ hpt \ --config hptuning config.yaml \ --package-path trainer/ \ --module-name trainer.task \ --region $REGION \ --python-version 3.7 \ --runtime-version 1.15 \ --job-dir $JOB DIR \ --stream-logs.


Guía de inicio rápido para predicciones en línea en AI Platform.


En esta sección, se muestra cómo utilizar AI Platform y el modelo entrenado de la sección anterior para predecir el nivel de ingresos de una persona a partir de la información del censo sobre ellos.


Crea recursos de modelos y versiones en AI Platform.


Para entregar predicciones en línea mediante el modelo que entrenaste y exportaste en la guía de inicio rápido sobre entrenamiento, crea un recurso de modelo en AI Platform y un recurso de versión dentro de este. El recurso de versión es lo que realmente usa tu modelo entrenado para entregar predicciones. Esta estructura te permite ajustar y volver a entrenar tu modelo muchas veces, y organizar todas las versiones juntas en AI Platform. Obtén más información sobre modelos y versiones.


Primero, nombra y crea el recurso de modelo:


MODEL NAME="my first keras model" gcloud ai-platform models create $MODEL NAME \ --regions $REGION.


Created ml engine model [projects/ your-project-id /models/my first keras model].


A continuación, crea la versión del modelo. Mediante el trabajo de entrenamiento de la guía de inicio rápido sobre entrenamiento se exportó un directorio de modelo guardado de TensorFlow con marca de tiempo en tu depósito de Cloud Storage. AI Platform usa este directorio para crear una versión del modelo. Obtén más información sobre los modelos guardados y AI Platform.


Tal vez puedas encontrar la ruta a este directorio en los registros de tu trabajo de entrenamiento. Busca una línea como la que se muestra a continuación:


Model exported to: gs:// your-bucket-name /keras-job-dir/keras export/1545439782.


Ejecuta el siguiente comando a fin de identificar tu directorio de modelo guardado y úsalo para crear un recurso de versión del modelo:


MODEL VERSION="v1" # Get a list of directories in the `keras export` parent directory. Then pick # the directory with the latest timestamp, in case you've trained multiple # times. SAVED MODEL PATH=$(gsutil ls $JOB DIR/keras export | head -n 1) # Create model version based on that SavedModel directory gcloud ai-platform versions create $MODEL VERSION \ --model $MODEL NAME \ --region $REGION \ --runtime-version 1.15 \ --python-version 3.7 \ --framework tensorflow \ --origin $SAVED MODEL PATH.


Prepara las entradas para la predicción.


A fin de recibir predicciones válidas y útiles, debes procesar las entradas para las predicciones de la misma manera en que se procesaron los datos del entrenamiento. En un sistema de producción, se recomienda crear una canalización de procesamiento previo que pueda usarse de forma idéntica en el momento del entrenamiento y de la predicción.


Para este ejercicio, usa el código de carga de datos del paquete de entrenamiento a fin de seleccionar una muestra aleatoria de los datos de evaluación. Estos datos están en el formato que se usó para evaluar la precisión después de cada ciclo de entrenamiento, por lo que se puede usar para enviar predicciones de prueba sin más procesamiento previo.


Abre el intérprete de Python ( python ) desde tu directorio de trabajo actual para ejecutar los siguientes fragmentos de código:


from trainer import util , , eval x, eval y = util.load data() prediction input = eval x.sample(20) prediction targets = eval y[prediction input.index] prediction input.


age workclass education num marital status occupation relationship race capital gain capital loss hours per week native country 1,979 0.901213 1 1.525542 2 9 0 4 -0.144792 -0.217132 -0.437544 38 2,430 -0.922154 3 -0.419265 4 2 3 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 4,214 -1.213893 3 -0.030304 4 10 1 4 -0.144792 -0.217132 1.579979 38 10,389 -0.630415 3 0.358658 4 0 3 4 -0.144792 -0.217132 -0.679647 38 14,525 -1.505632 3 -1.586149 4 7 3 0 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 15,040 -0.119873 5 0.358658 2 2 0 4 -0.144792 -0.217132 -0.841048 38 8,409 0.244801 3 1.525542 2 9 0 4 -0.144792 -0.217132 1.176475 6 10,628 0.098931 1 1.525542 2 9 0 4 0.886847 -0.217132 -0.034039 38 10,942 0.390670 5 -0.030304 2 4 0 4 -0.144792 -0.217132 4.727315 38 5,129 1.120017 3 1.136580 2 12 0 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 2,096 -1.286827 3 -0.030304 4 11 3 4 -0.144792 -0.217132 -1.648058 38 12,463 -0.703350 3 -0.419265 2 7 5 4 -0.144792 4.502280 -0.437544 38 8,528 0.536539 3 1.525542 4 3 4 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 7,093 -1.359762 3 -0.419265 4 6 3 2 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 12,565 0.536539 3 1.136580 0 11 2 2 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 5,655 1.338821 3 -0.419265 2 2 0 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 2,322 0.682409 3 1.136580 0 12 3 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 12,652 0.025997 3 1.136580 2 11 0 4 -0.144792 -0.217132 0.369465 38 4,755 -0.411611 3 -0.419265 2 11 0 4 -0.144792 -0.217132 1.176475 38 4,413 0.390670 6 1.136580 4 4 1 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 Nota: Como estas filas se muestrean de forma aleatoria, es posible que veas datos diferentes.


Ten en cuenta que los campos categóricos, como occupation , ya fueron convertidos a números enteros (con la misma asignación que se usó para el entrenamiento). Los campos numéricos, como age , se analizaron sobre la base de una puntuación z. Algunos campos se eliminaron de los datos originales. Compara la entrada de predicción con los datos sin procesar de los mismos ejemplos:


import pandas as pd , eval file path = util.download(util.DATA DIR) raw eval data = pd.read csv(eval file path, names=util. CSV COLUMNS, na values='?') raw eval data.iloc[prediction input.index]


age workclass fnlwgt education education num marital status occupation relationship race gender capital gain capital loss hours per week native country income bracket 1,979 51 Local-gov 99,064 Masters 14 Married-civ-spouse Prof-specialty Husband White Male 0 0 35 United-States 2,430 26 Private 197,967 HS-grad 9 Never-married Craft-repair Own-child White Male 0 0 40 United-States 4,214 22 Private 221,694 Some-college 10 Never-married Protective-serv Not-in-family White Male 0 0 60 United-States 10,389 30 Private 96,480 Assoc-voc 11 Never-married Adm-clerical Own-child White Female 0 0 32 United-States 14,525 18 Private 146,225 10th 6 Never-married Other-service Own-child Amer-Indian-Eskimo Female 0 0 40 United-States 15,040 37 Self-emp-not-inc 50,096 Assoc-voc 11 Married-civ-spouse Craft-repair Husband White Male 0 0 30 United-States 8,409 42 Private 102,988 Masters 14 Married-civ-spouse Prof-specialty Husband White Male 0 0 55 Ecuador >50K 10,628 40 Local-gov 284,086 Masters 14 Married-civ-spouse Prof-specialty Husband White Male 7,688 0 40 United-States >50K 10,942 44 Self-emp-not-inc 52,505 Some-college 10 Married-civ-spouse Farming-fishing Husband White Male 0 0 99 United-States 5,129 54 Privada 106,728 Bachelors 13 Married-civ-spouse Tech-support Husband White Male 0 0 40 United-States 2,096 21 Private 190,916 Some-college 10 Never-married Sales Own-child White Female 0 0 20 United-States 12,463 29 Private 197,565 HS-grad 9 Married-civ-spouse Other-service Wife White Female 0 1,902 35 United-States >50K 8,528 46 Private 193,188 Masters 14 Never-married Exec-managerial Unmarried White Male 0 0 40 United-States 7,093 20 Private 273,147 HS-grad 9 Never-married Machine-op-inspct Own-child Black Male 0 0 40 United-States 12,565 46 Private 203,653 Bachelors 13 Divorced Sales Other-relative Black Male 0 0 40 United-States 5,655 57 Privada 174,662 HS-grad 9 Married-civ-spouse Craft-repair Husband White Male 0 0 40 United-States 2,322 48 Private 232,149 Bachelors 13 Divorced Tech-support Own-child White Female 0 0 40 United-States 12,652 39 Private 82,521 Bachelors 13 Married-civ-spouse Sales Husband White Male 0 0 45 United-States >50K 4,755 33 Private 330,715 HS-grad 9 Married-civ-spouse Sales Husband White Male 0 0 55 United-States 4,413 44 State-gov 128,586 Bachelors 13 Never-married Farming-fishing Not-in-family White Male 0 0 40 United-States.


Exporta la entrada de la predicción en un archivo JSON delimitado por saltos de línea:


import json with open('prediction input.json', 'w') as json file: for row in prediction input.values.tolist(): json.dump(row, json file) json file.write('\n')


Sal del intérprete de Python ( exit() ). En tu shell, examina prediction input.json :


cat prediction input.json.


[0.9012127751273994, 1.0, 1.525541514460902, 2.0, 9.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.43754385253479555, 38.0] [-0.9221541171760282, 3.0, -0.4192650914017433, 4.0, 2.0, 3.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0] [-1.2138928199445767, 3.0, -0.030303770229214273, 4.0, 10.0, 1.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 1.5799792247041626, 38.0] [-0.6304154144074798, 3.0, 0.35865755094331475, 4.0, 0.0, 3.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.6796466218034705, 38.0] [-1.5056315227131252, 3.0, -1.5861490549193304, 4.0, 7.0, 3.0, 0.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0] [-0.11987268456252011, 5.0, 0.35865755094331475, 2.0, 2.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.8410484679825871, 38.0] [0.24480069389816542, 3.0, 1.525541514460902, 2.0, 9.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 1.176474609256371, 6.0] [0.0989313425138912, 1.0, 1.525541514460902, 2.0, 9.0, 0.0, 4.0, 0.8868473744801746, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0] [0.39067004528243965, 5.0, -0.030303770229214273, 2.0, 4.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 4.7273152251969375, 38.0] [1.1200168022038106, 3.0, 1.1365801932883728, 2.0, 12.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0] [-1.2868274956367138, 3.0, -0.030303770229214273, 4.0, 11.0, 3.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -1.6480576988781703, 38.0] [-0.7033500900996169, 3.0, -0.4192650914017433, 2.0, 7.0, 5.0, 4.0, -0.14479173735784842, 4.5022796885373735, -0.43754385253479555, 38.0] [0.5365393966667138, 3.0, 1.525541514460902, 4.0, 3.0, 4.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0] [-1.3597621713288508, 3.0, -0.4192650914017433, 4.0, 6.0, 3.0, 2.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0] [0.5365393966667138, 3.0, 1.1365801932883728, 0.0, 11.0, 2.0, 2.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0] [1.338820829280222, 3.0, -0.4192650914017433, 2.0, 2.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0] [0.6824087480509881, 3.0, 1.1365801932883728, 0.0, 12.0, 3.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0] [0.0259966668217541, 3.0, 1.1365801932883728, 2.0, 11.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 0.3694653783607877, 38.0] [-0.4116113873310685, 3.0, -0.4192650914017433, 2.0, 11.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 1.176474609256371, 38.0] [0.39067004528243965, 6.0, 1.1365801932883728, 4.0, 4.0, 1.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]


La herramienta de línea de comandos de gcloud acepta JSON delimitado por saltos de línea para la predicción en línea; este modelo de Keras en particular espera una lista plana de números en cada ejemplo de entrada.


AI Platform requiere un formato diferente cuando solicitas predicciones en línea a la API de REST sin usar la herramienta de gcloud . La forma en la que estructuras tu modelo puede cambiar también la forma en la que debes formatear los datos para la predicción. Obtén más información sobre cómo formatear datos para la predicción en línea.


Envía la solicitud de predicción en línea.


Usa gcloud para enviar tu solicitud de predicción en línea:


gcloud ai-platform predict \ --model $MODEL NAME \ --region $REGION \ --version $MODEL VERSION \ --json-instances prediction input.json.


DENSE 4 [0.6854287385940552] [0.011786997318267822] [0.037236183881759644] [0.016223609447479248] [0.0012022104293823242] [0.23621389269828796] [0.6174039244651794] [0.9822691679000854] [0.3815768361091614] [0.6715215444564819] [0.001094043254852295] [0.43077391386032104] [0.22132840752601624] [0.004075437784194946] [0.22736871242523193] [0.4111979305744171] [0.27328649163246155] [0.6981356143951416] [0.3309604525566101] [0.20807647705078125]


Dado que la última capa del modelo usa una función sigmoidea para su activación, los resultados entre 0 y 0.5 representan predicciones negativas (“ 50K”).


Desarrolla el modelo Keras desde cero.


En este punto, has entrenado un modelo de aprendizaje automático en AI Platform, has implementado un modelo entrenado como un recurso de versión en AI Platform, y has recibido predicciones en línea de la implementación. En la siguiente sección se explica cómo recrear el código Keras usado para entrenar tu modelo. Se tratan las siguientes parte del desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para su uso con AI Platform:


Descarga y preprocesamiento de datos Diseño y entrenamiento del modelo Visualización del entrenamiento y exportación del modelo entrenado.


Si bien esta sección proporciona información más detallada sobre las tareas realizadas en las partes anteriores, si quieres obtener más información sobre el uso de tf.keras , consulta la guía de Keras de TensorFlow. Si deseas obtener más información sobre cómo estructurar un código como un paquete de entrenamiento para AI Platform, consulta Empaqueta una aplicación de entrenamiento y haz referencia al código de entrenamiento completo, que se estructura como un paquete de Python.


Importa bibliotecas y define constantes.


Primero, importa las bibliotecas de Python necesarias para el entrenamiento:


import os from six.moves import urllib import tempfile import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf # Examine software versions print( import ('sys').version) print(tf. version ) print(tf.keras. version )


Luego, define algunas constantes útiles:


Información para descargar datos de entrenamiento y evaluación Información requerida para que Pandas interprete los datos y convierta los campos categóricos en atributos numéricos Hiperparámetros para entrenamiento, como tasa de aprendizaje y tamaño de lote.


### For downloading data ### # Storage directory DATA DIR = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'census data') # Download options. DATA URL = 'https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/ai-platform' \ '/census/data' TRAINING FILE = 'adult.data.csv' EVAL FILE = 'adult.test.csv' TRAINING URL = '%s/%s' % (DATA URL, TRAINING FILE) EVAL URL = '%s/%s' % (DATA URL, EVAL FILE) ### For interpreting data ### # These are the features in the dataset. # Dataset information: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/census+income CSV COLUMNS = [ 'age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education num', 'marital status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'gender', 'capital gain', 'capital loss', 'hours per week', 'native country', 'income bracket' ] CATEGORICAL TYPES = # This is the label (target) we want to predict. LABEL COLUMN = 'income bracket' ### Hyperparameters for training ### # This the training batch size BATCH SIZE = 128 # This is the number of epochs (passes over the full training data) NUM EPOCHS = 20 # Define learning rate. LEARNING RATE = .01.


Descarga y procesa previamente los datos.


Descarga los datos.


A continuación, define funciones para descargar datos de entrenamiento y evaluación. Estas funciones también corrigen pequeñas irregularidades en el formato de los datos.


def download and clean file(filename, url): """Downloads data from url, and makes changes to match the CSV format. The CSVs may use spaces after the comma delimters (non-standard) or include rows which do not represent well-formed examples. This function strips out some of these problems. Args: filename: filename to save url to url: URL of resource to download """ temp file, = urllib.request.urlretrieve(url) with tf.gfile.Open(temp file, 'r') as temp file object: with tf.gfile.Open(filename, 'w') as file object: for line in temp file object: line = line.strip() line = line.replace(', ', ',') if not line or ',' not in line: continue if line[-1] == '.': line = line[:-1] line += '\n' file object.write(line) tf.gfile.Remove(temp file) def download(data dir): """Downloads census data if it is not already present. Args: data dir: directory where we will access/save the census data """ tf.gfile.MakeDirs(data dir) training file path = os.path.join(data dir, TRAINING FILE) if not tf.gfile.Exists(training file path): download and clean file(training file path, TRAINING URL) eval file path = os.path.join(data dir, EVAL FILE) if not tf.gfile.Exists(eval file path): download and clean file(eval file path, EVAL URL) return training file path, eval file path.


Usa estas funciones a fin de descargar los datos para entrenamiento, y verifica que cuentas con archivos CSV para entrenamiento y evaluación:


training file path, eval file path = download(DATA DIR)


A continuación, carga estos archivos mediante Pandas y examina los datos:


# This census data uses the value '?' for fields (column) that are missing data. # We use na values to find ? and set it to NaN values. # https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read csv.html train df = pd.read csv(training file path, names= CSV COLUMNS, na values='?') eval df = pd.read csv(eval file path, names= CSV COLUMNS, na values='?')


En la siguiente tabla, se muestra un extracto de los datos ( train df.head() ) antes del preprocesamiento:


age workclass fnlwgt education education num marital status occupation relationship race gender capital gain capital loss hours per week native country income bracket 0 39 State-gov 77516 Bachelors 13 Never-married Adm-clerical Not-in-family White Male 2,174 0 40 United-States 1 50 Self-emp-not-inc 83,311 Bachelors 13 Married-civ-spouse Exec-managerial Husband White Male 0 0 13 United-States 2 38 Private 215,646 HS-grad 9 Divorced Handlers-cleaners Not-in-family White Male 0 0 40 United-States 3 53 Private 234,721 11 7 Married-civ-spouse Handlers-cleaners Husband Black Male 0 0 40 United-States 4 28 Private 338,409 Bachelors 13 Married-civ-spouse Prof-specialty Wife Black Female 0 0 40 Cuba.


Procesa los datos de manera previa.


El primer paso del procesamiento quita ciertas características de los datos y convierte atributos categóricos en valores numéricos para usarlos con Keras.


UNUSED COLUMNS = ['fnlwgt', 'education', 'gender'] def preprocess(dataframe): """Converts categorical features to numeric. Removes unused columns. Args: dataframe: Pandas dataframe with raw data Returns: Dataframe with preprocessed data """ dataframe = dataframe.drop(columns=UNUSED COLUMNS) # Convert integer valued (numeric) columns to floating point numeric columns = dataframe.select dtypes(['int64']).columns dataframe[numeric columns] = dataframe[numeric columns].astype('float32') # Convert categorical columns to numeric cat columns = dataframe.select dtypes(['object']).columns dataframe[cat columns] = dataframe[cat columns].apply(lambda x: x.astype( CATEGORICAL TYPES[x.name])) dataframe[cat columns] = dataframe[cat columns].apply(lambda x: x.cat.codes) return dataframe prepped train df = preprocess(train df) prepped eval df = preprocess(eval df)


En la siguiente tabla ( prepped train df.head() ), se muestra cómo cambiaron los datos con el preprocesamiento. Observa que income bracket , la etiqueta que tu modelo predecirá una vez finalizado el entrenamiento, cambió de 50K a 0 y 1 :


age workclass education num marital status occupation relationship race capital gain capital loss hours per week native country income bracket 0 39.0 6 13.0 4 0 1 4 2,174.0 0.0 40.0 38 0 1 50.0 5 13.0 2 3 0 4 0.0 0.0 13.0 38 0 2 38.0 3 9.0 0 5 1 4 0.0 0.0 40.0 38 0 3 53.0 3 7.0 2 5 0 2 0.0 0.0 40.0 38 0 4 28.0 3 13.0 2 9 5 2 0.0 0.0 40.0 4 0.


A continuación, separa los datos en atributos (“x”) y etiquetas (“y”), y transforma los arreglos de etiquetas en un formato que se pueda usar con tf.data.Dataset más adelante:


# Split train and test data with labels. # The pop() method will extract (copy) and remove the label column from the dataframe train x, train y = prepped train df, prepped train df.pop( LABEL COLUMN) eval x, eval y = prepped eval df, prepped eval df.pop( LABEL COLUMN) # Reshape label columns for use with tf.data.Dataset train y = np.asarray(train y).astype('float32').reshape((-1, 1)) eval y = np.asarray(eval y).astype('float32').reshape((-1, 1))


Escalar los datos de entrenamiento a fin de que cada columna de atributos numéricos tenga una media de 0 y una desviación estándar de 1 puede mejorar tu modelo.


En un sistema de producción, se recomienda guardar las medias y las desviaciones estándar de tu conjunto de entrenamiento y usarlas para realizar una transformación idéntica en los datos de prueba en el momento de la predicción. Para mayor practicidad en este ejercicio, combina de manera temporal los datos de entrenamiento y evaluación a fin de escalarlos:


def standardize(dataframe): """Scales numerical columns using their means and standard deviation to get z-scores: the mean of each numerical column becomes 0, and the standard deviation becomes 1. This can help the model converge during training. Args: dataframe: Pandas dataframe Returns: Input dataframe with the numerical columns scaled to z-scores """ dtypes = list(zip(dataframe.dtypes.index, map(str, dataframe.dtypes))) # Normalize numeric columns. for column, dtype in dtypes: if dtype == 'float32': dataframe[column] -= dataframe[column].mean() dataframe[column] /= dataframe[column].std() return dataframe # Join train x and eval x to normalize on overall means and standard # deviations. Then separate them again. all x = pd.concat([train x, eval x], keys=['train', 'eval']) all x = standardize(all x) train x, eval x = all x.xs('train'), all x.xs('eval')


En la siguiente tabla ( train x.head() ), se muestra cómo se ven los datos procesados de manera previa en su totalidad:


age workclass education num marital status occupation relationship race capital gain capital loss hours per week native country 0 0.025997 6 1.136580 4 0 1 4 0.146933 -0.217132 -0.034039 38 1 0.828278 5 1.136580 2 3 0 4 -0.144792 -0.217132 -2.212964 38 2 -0.046938 3 -0.419265 0 5 1 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 3 1.047082 3 -1.197188 2 5 0 2 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38 4 -0.776285 3 1.136580 2 9 5 2 -0.144792 -0.217132 -0.034039 4.


Diseña y entrena el modelo.


Crea conjuntos de datos de entrenamiento y validación.


Crea una función de entrada para convertir características y etiquetas en un tf.data.Dataset para entrenamiento o evaluación:


def input fn(features, labels, shuffle, num epochs, batch size): """Generates an input function to be used for model training. Args: features: numpy array of features used for training or inference labels: numpy array of labels for each example shuffle: boolean for whether to shuffle the data or not (set True for training, False for evaluation) num epochs: number of epochs to provide the data for batch size: batch size for training Returns: A tf.data.Dataset that can provide data to the Keras model for training or evaluation """ if labels is None: inputs = features else: inputs = (features, labels) dataset = tf.data.Dataset.from tensor slices(inputs) if shuffle: dataset = dataset.shuffle(buffer size=len(features)) # We call repeat after shuffling, rather than before, to prevent separate # epochs from blending together. dataset = dataset.repeat(num epochs) dataset = dataset.batch(batch size) return dataset.


A continuación, crea estos conjuntos de datos de entrenamiento y evaluación. Usa los hiperparámetros NUM EPOCHS y BATCH SIZE definidos con anterioridad para establecer cómo el conjunto de datos de entrenamiento le proporcionará ejemplos al modelo durante el entrenamiento. Establece el conjunto de datos de validación a fin de brindar todos sus ejemplos en un solo lote, para un solo paso de validación al final de cada ciclo de entrenamiento.


# Pass a numpy array by using DataFrame.values training dataset = input fn(features=train x.values, labels=train y, shuffle=True, num epochs=NUM EPOCHS, batch size=BATCH SIZE) num eval examples = eval x.shape[0] # Pass a numpy array by using DataFrame.values validation dataset = input fn(features=eval x.values, labels=eval y, shuffle=False, num epochs=NUM EPOCHS, batch size=num eval examples)


Diseña un modelo Keras.


Diseña tu red neuronal mediante la API secuencial de Keras.


Esta red neuronal profunda (DNN) tiene diferentes capas ocultas y la última capa utiliza una función de activación sigmoidea para arrojar como resultado un valor entre 0 y 1:


La capa de entrada tiene 100 unidades con la función de activación ReLU. La capa oculta tiene 75 unidades con la función de activación ReLU. La capa oculta tiene 50 unidades con la función de activación ReLU. La capa oculta tiene 25 unidades con la función de activación ReLU. La capa de resultados tiene 1 unidad con una función de activación sigmoidea. El optimizador utiliza la función de pérdida de entropía cruzada binaria, apropiada para un problema de clasificación binario como este.


Siéntete libre de cambiar estas capas para tratar de mejorar el modelo:


def create keras model(input dim, learning rate): """Creates Keras Model for Binary Classification. Args: input dim: How many features the input has learning rate: Learning rate for training Returns: The compiled Keras model (still needs to be trained) """ Dense = tf.keras.layers.Dense model = tf.keras.Sequential( [ Dense(100, activation=tf.nn.relu, kernel initializer='uniform', input shape=(input dim,)), Dense(75, activation=tf.nn.relu), Dense(50, activation=tf.nn.relu), Dense(25, activation=tf.nn.relu), Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid) ]) # Custom Optimizer: # https://www.tensorflow.org/api docs/python/tf/train/RMSPropOptimizer optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop( lr=learning rate) # Compile Keras model model.compile( loss='binary crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model.


A continuación, crea el objeto del modelo de Keras:


num train examples, input dim = train x.shape print('Number of features: <>'.format(input dim)) print('Number of examples: <>'.format(num train examples)) keras model = create keras model( input dim=input dim, learning rate=LEARNING RATE)


Luego de examinar el modelo con keras model.summary() , el resultado debería ser algo así:


Number of features: 11 Number of examples: 32561 WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/resource variable ops.py:435: colocate with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Colocations handled automatically by placer. Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= dense (Dense) (None, 100) 1200 dense 1 (Dense) (None, 75) 7575 dense 2 (Dense) (None, 50) 3800 dense 3 (Dense) (None, 25) 1275 dense 4 (Dense) (None, 1) 26 ================================================================= Total params: 13,876 Trainable params: 13,876 Non-trainable params: 0 .


Entrena y evalúa el modelo.


Define una caída en la tasa de aprendizaje a fin de fomentar que los parámetros del modelo hagan cambios pequeños durante el entrenamiento:


# Setup Learning Rate decay. lr decay cb = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler( lambda epoch: LEARNING RATE + 0.02 * (0.5 ** (1 + epoch)), verbose=True) # Setup TensorBoard callback. JOB DIR = os.getenv('JOB DIR') tensorboard cb = tf.keras.callbacks.TensorBoard( os.path.join(JOB DIR, 'keras tensorboard'), histogram freq=1)


Por último, entrena el modelo. Proporciona el steps per epoch adecuado para que el modelo entrene en todo el conjunto de datos de entrenamiento (con los ejemplos de BATCH SIZE para cada paso) durante cada ciclo de entrenamiento. Ordena al modelo que calcule la precisión de la validación con un gran lote de validación al final de cada ciclo de entrenamiento.


history = keras model.fit(training dataset, epochs=NUM EPOCHS, steps per epoch=int(num train examples/BATCH SIZE), validation data=validation dataset, validation steps=1, callbacks=[lr decay cb, tensorboard cb], verbose=1)


El progreso del entrenamiento puede verse de la siguiente manera:


WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/math ops.py:3066: to int32 (from tensorflow.python.ops.math ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use tf.cast instead. Epoch 00001: LearningRateScheduler reducing learning rate to 0.02. Epoch 1/20 254/254 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6986 - acc: 0.7893 - val loss: 0.3894 - val acc: 0.8329 Epoch 00002: LearningRateScheduler reducing learning rate to 0.015. Epoch 2/20 254/254 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.3574 - acc: 0.8335 - val loss: 0.3861 - val acc: 0.8131 . Epoch 00019: LearningRateScheduler reducing learning rate to 0.010000038146972657. Epoch 19/20 254/254 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.3239 - acc: 0.8512 - val loss: 0.3334 - val acc: 0.8496 Epoch 00020: LearningRateScheduler reducing learning rate to 0.010000019073486329. Epoch 20/20 254/254 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.3279 - acc: 0.8504 - val loss: 0.3174 - val acc: 0.8523.


Nota: En el resultado de ejemplo anterior, se omiten muchos ciclos de entrenamiento.


Visualiza el entrenamiento y exporta el modelo entrenado.


Visualiza el entrenamiento.


Importa matplotlib para ver el proceso de aprendizaje del modelo durante el período de entrenamiento. (Si es necesario, primero instálalo con pip install matplotlib ).


from matplotlib import pyplot as plt.


Traza la pérdida del modelo (entropía cruzada binaria) y la precisión, según se midió al final de cada ciclo de entrenamiento:


# Visualize History for Loss. plt.title('Keras model loss') plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val loss']) plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['training', 'validation'], loc='upper right') plt.show() # Visualize History for Accuracy. plt.title('Keras model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val acc']) plt.legend(['training', 'validation'], loc='lower right') plt.show()


Con el tiempo, la pérdida disminuye y la precisión aumenta. Sin embargo, ¿convergen en un nivel estable? ¿Existen grandes diferencias entre las métricas de entrenamiento y validación (un signo de sobreajuste)?


Obtén más información sobre cómo mejorar tu modelo de aprendizaje automático. A continuación, puedes ajustar los hiperparámetros o la arquitectura del modelo y volver a entrenarlo.


Exporta el modelo para entregarlo.


Usa tf.contrib.saved model.save keras model para exportar un directorio de modelo guardado de TensorFlow. Este es el formato que requiere AI Platform cuando creas un recurso de versión de modelo.


Dado que no todos los optimizadores se pueden exportar al formato modelo guardado, es posible que veas advertencias durante el proceso de exportación. Mientras exportes con éxito un grafo de servicio, AI Platform puede usar el modelo guardado para entregar predicciones.


# Export the model to a local SavedModel directory export path = tf.contrib.saved model.save keras model(keras model, 'keras export') print("Model exported to: ", export path)


WARNING: The TensorFlow contrib module will not be included in TensorFlow 2.0. For more information, please see: * https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20220907-contrib-sunset.md * https://github.com/tensorflow/addons If you depend on functionality not listed there, please file an issue. WARNING:tensorflow:This model was compiled with a Keras optimizer () but is being saved in TensorFlow format with `save weights`. The model's weights will be saved, but unlike with TensorFlow optimizers in the TensorFlow format the optimizer's state will not be saved. Consider using a TensorFlow optimizer from `tf.train`. WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/network.py:1436: update checkpoint state (from tensorflow.python.training.checkpoint management) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use tf.train.CheckpointManager to manage checkpoints rather than manually editing the Checkpoint proto. WARNING:tensorflow:Model was compiled with an optimizer, but the optimizer is not from `tf.train` (e.g. `tf.train.AdagradOptimizer`). Only the serving graph was exported. The train and evaluate graphs were not added to the SavedModel. WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/saved model/signature def utils impl.py:205: build tensor info (from tensorflow.python.saved model.utils impl) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: This function will only be available through the v1 compatibility library as tf.compat.v1.saved model.utils.build tensor info or tf.compat.v1.saved model.build tensor info. INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Classify: None INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Regress: None INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Predict: ['serving default'] INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Train: None INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Eval: None INFO:tensorflow:No assets to save. INFO:tensorflow:No assets to write. INFO:tensorflow:SavedModel written to: keras export/1553710367/saved model.pb Model exported to: b'keras export/1553710367'


Puedes exportar un directorio de modelo guardado a tu sistema de archivos local o a Cloud Storage, siempre que tengas los permisos necesarios. En el entorno actual, otorgaste acceso a Cloud Storage mediante la autenticación de la cuenta de Google Cloud y la configuración de la variable de entorno GOOGLE APPLICATION CREDENTIALS . Los trabajos de entrenamiento de AI Platform también pueden exportarse directamente a Cloud Storage, ya que las cuentas de servicio de AI Platform tienen acceso a los depósitos de Cloud Storage en su propio proyecto.


Intenta exportar directamente a Cloud Storage:


JOB DIR = os.getenv('JOB DIR') # Export the model to a SavedModel directory in Cloud Storage export path = tf.contrib.saved model.save keras model(keras model, JOB DIR + '/keras export') print("Model exported to: ", export path)


WARNING:tensorflow:This model was compiled with a Keras optimizer () but is being saved in TensorFlow format with `save weights`. The model's weights will be saved, but unlike with TensorFlow optimizers in the TensorFlow format the optimizer's state will not be saved. Consider using a TensorFlow optimizer from `tf.train`. WARNING:tensorflow:Model was compiled with an optimizer, but the optimizer is not from `tf.train` (e.g. `tf.train.AdagradOptimizer`). Only the serving graph was exported. The train and evaluate graphs were not added to the SavedModel. INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Classify: None INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Regress: None INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Predict: ['serving default'] INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Train: None INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Eval: None INFO:tensorflow:No assets to save. INFO:tensorflow:No assets to write. INFO:tensorflow:SavedModel written to: gs:// your-bucket-name /keras-job-dir/keras export/1553710379/saved model.pb Model exported to: b'gs:// your-bucket-name /keras-job-dir/keras export/1553710379'


Ahora puedes implementar este modelo en AI Platform y entregar predicciones; para ello, sigue los pasos de la guía de inicio rápido sobre predicción.


Realice una limpieza.


Si deseas limpiar todos los recursos de Google Cloud que se usaron en este proyecto, puedes borrar el proyecto de Google Cloud que usaste para el instructivo.


De manera alternativa, puedes limpiar recursos individuales; para ello, ejecuta los siguientes comandos:


# Delete model version resource gcloud ai-platform versions delete $MODEL VERSION --quiet --model $MODEL NAME # Delete model resource gcloud ai-platform models delete $MODEL NAME --quiet # Delete Cloud Storage objects that were created gsutil -m rm -r $JOB DIR # If training job is still running, cancel it gcloud ai-platform jobs cancel $JOB NAME --quiet.


Si tu depósito de Cloud Storage no contiene ningún otro objeto y quieres borrarlo, ejecuta gsutil rm -r gs://$BUCKET NAME .


Próximos pasos.


Visualiza el código de entrenamiento completo usado en esta guía, que estructura el código para aceptar hiperparámetros personalizados como marcas de línea de comandos. Obtén información sobre el código de empaquetado para un trabajo de entrenamiento de AI Platform. Obtén información sobre cómo implementar un modelo para entregar predicciones.


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Last updated 2023-01-25 UTC.

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