你知道什么是模糊逻辑吗？您知道模糊逻辑可以在解决问题方面产生奇迹吗？您如何部署模糊逻辑来解决算法交易中的故障？对金融市场进行编码并不容易，但有一些工具和技术可以掌握开发交易机器人的艺术。模糊逻辑是解决交易活动中最模糊的决策过程的关键技术之一。模糊逻辑如何帮助是我们将在这里讨论的全部内容。
模糊逻辑是人类决策过程背后的基本概念。可以用决策树方法和基于规则的编程方法来解释。它通过评估其每个优点和缺点来检查最终结果的每种可能性和可能性。模糊逻辑是通过基于规则的推理开发人工智能的基础。在交易中，它用于评估和处理多个输入变量以实现预期结果。它主要在交易系统的机器学习概念中实现。它有助于基于多个变量的决策。大于零且小于一的变量。
模糊逻辑究竟是什么？
模糊逻辑只不过是为了类似于人类的推理而发明的概念。一个人在危险的情况下会如何思考？也许情绪会干扰智力，对吧？但模糊逻辑是一种在模棱两可的情况下做出明智决定而不受情绪扭曲的概念。模糊逻辑使用 1 到 0 之间的多个变量来处理数据，以得出最真实的解决方案。所以这个模糊逻辑概念在股票市场买卖中被大量使用。它被认为在高频交易和积累最大利润中必不可少。
模糊逻辑如何简化交易活动？
- 模糊逻辑通过最大限度地减少人类情绪所涉及的风险并使用事实和数字正确处理数据来简化交易活动。
- 使用模糊逻辑原理，交易决策可以在几分之一秒内做出，没有任何人为错误。以相对强弱指数 (RSI) 作为技术信号，创建通用模糊集以执行交易操作。 RSI是衡量一段时间内股票强度的技术指标。用RSI参数实现模糊集其实很简单。
- 模糊逻辑有助于以合理的选择进行交易，即挑选股票并以最大利润出售它们。
- 为了开发模糊逻辑协议，我们必须集成基于规则的编程。这些规则或条件将充当模糊集，有助于评估交易决策。
- 模糊逻辑解决算法交易中的故障。
- 模糊逻辑的模糊推理系统（FIS）是一种解决算法复杂性的系统。
- FIS 使用模糊集理论或隶属函数将多个模糊输入映射到输出。系统中有两种类型的 FIS。他们是玛姆达尼和高木菅野。
计算 FIS（模糊推理系统）名称以达到输出的 7 个步骤
- 必须推断出一组模糊规则 – 规则库。
- 模糊化输入隶属函数 – 数据库。
- 建立模糊规则强度-决策单元。
- 结合规则强度和输出隶属函数-决策单元。
- 从结果模糊化接口单元获取输出分布。
- 通过模糊产生规则激活内核——基于规则的编程。
- 使用质心去模糊化输出分布——去模糊化接口单元。
注： FIS Takagi-Sugeno 也类似于 Mamdani 推理系统。
如何在交易算法中实现模糊逻辑？
交易系统可以轻松地与 Metatrader 5 终端集成。模糊逻辑在 MQL5 库函数中可用，可在标准 Meta Trader 5 终端中执行。该函数将返回专家级别的交易建议，也可以根据实际交易活动进行定制。听起来很简单，对吧？！。
FuzzyNet 是在交易系统中建立模糊模型和原型的最突出的数学模型。交易系统适用于蕴涵（最小值）、聚合（最大值）和在重心上运行的去模糊化。
导致模糊逻辑的因素
- 不断变化的市场场景促成了交易系统中的模糊逻辑原型。它被广泛用于交易平台，以实现更准确的交易并获得最大收益。
- 模糊逻辑与神经网络技术一起在交易和金融中被大量使用，以量化市场交易中涉及的操作风险。模糊逻辑已在机器学习和投资智能领域特别针对交易系统实施。
- 在这里，EA 交易 (EA) 或算法交易机器人使用 MT4 库函数中订单语言系统的 MT4Orders 来启用订单任务并制定可轻松切换到 MQL4 的代码。