Vorhersage macht Ansprüche über etwas, das passieren wird, oft auf Informationen aus der Vergangenheit und aus dem aktuellen Zustand. Everyone löst das Problem der Vorhersage jeden Tag mit verschiedenen Erfolgsgraden Zum Beispiel Wetter, Ernte, Energieverbrauch, Bewegungen von Forex Devisen Währungspaare Oder von Aktien von Aktien, Erdbeben, und eine Menge anderer Sachen muss vorhergesagt werden. In technischen Bereich vorhersagbare Parameter eines Systems kann oft ausgedrückt und ausgewertet werden mit Gleichungen - Vorhersage ist dann einfach Auswertung oder Lösung solcher Gleichungen Aber praktisch wir Gesichtsprobleme, wo eine solche Beschreibung zu kompliziert oder gar nicht möglich wäre. Darüber hinaus könnte die Lösung durch diese Methode sehr kompliziert rechnerisch kompliziert sein, und manchmal würden wir die Lösung erhalten, nachdem das Ereignis vorhergesagt wurde. Es ist möglich, verschiedene zu benutzen Approximationen, zB Regression der Abhängigkeit der vorhergesagten Variablen auf andere Ereignisse, die dann extrapoliert werden t O die Zukunft Die Suche nach einer solchen Annäherung kann auch schwierig sein. Dieser Ansatz bedeutet in der Regel, das Modell des vorhergesagten Ereignisses zu erstellen. Neugierige Netzwerke können für die Vorhersage mit verschiedenen Ebenen des Erfolgs verwendet werden Der Vorteil von dann beinhaltet das automatische Lernen von Abhängigkeiten nur aus Messdaten ohne jegliche Notwendigkeit Um weitere Informationen wie Art der Abhängigkeit wie bei der Regression hinzuzufügen Das neuronale Netzwerk wird aus den historischen Daten mit der Hoffnung geschult, dass es versteckte Abhängigkeiten entdecken wird und dass es in der Lage sein wird, sie für die Vorhersage in die Zukunft zu verwenden. Mit anderen Worten, neuronales Netzwerk Ist nicht durch ein ausdrücklich gegebenes Modell dargestellt Es ist mehr eine Blackbox, die in der Lage ist, etwas zu lernen. Es ist möglich, verschiedene Arten von Daten vorherzusagen, aber im Rest dieses Textes werden wir uns auf die Vorhersage von Zeitreihen konzentrieren, siehe Abbildung 1 Zeit Serie zeigt die Entwicklung eines Wertes in der Zeit Natürlich kann der Wert auch durch andere Faktoren beeinflusst werden als nur Zeit Zeitreihe repräsentiert diskret E Geschichte eines Wertes und aus einer kontinuierlichen Funktion kann es mit Sampling erhalten werden. Figur 1 - Beispiel für Zeitreihen. Forex Vorhersage. Dieses Beispiel ist sehr ähnlich dem vorherigen Der einzige Unterschied ist, dass es Daten für Devisen Forex Währung zeigt Pairs. How, um mit dem applet. Wenn Sie das erste Beispiel nicht gesehen haben, erkunden Sie es zuerst - grundlegende Beschreibung ist dort vorhanden. In diesem Applet sind folgende Daten verfügbar Alle von ihnen sind Ende des Tages schließen Werte für das ganze Jahr 2007 , Dh 313 Werte Wie im vorherigen Applet hat jede dieser Zeitreihen folgende Werte Null für Intervall unter 0, schließt Wert im Intervall 0-Anzahl der Werte und wieder Null nach dem letzten bekannten Wert. EURUSD - EUR USD forex Währungspaar data. USDJPY - EUR USD Forex Währungspaar data. USDCHF - EUR USD Forex Währungspaar data. EURJPY - EUR USD Forex Währung Paar Daten. Again beachten Sie, dass dieses Beispiel zur Veranschaulichung nur zur Verfügung gestellt wird Trading mit diesem einfachen Setup ist in der Regel nicht f Ar weg von der Verwendung von Vorhersage durch den letzten verfügbaren Wert Auch beachten Sie, dass für den Handel müssen wir die Einreise-und Ausstiegsregeln zu entwickeln, und dass sie wichtiger als exakte Vorhersage sind. Bitte warten, bis das Applet geladen ist. Aufer und Beschreibung c Marek Obitko, 2008 die Neuronales Netzwerk im Applet verwendet Java-Klassen BPNeuron und BPNet aus NeuralWebspace, c Tom Vehovsk, 1998, die für die Zwecke dieses Applets modifiziert wurden. Neural Networks Forecasting Profits. Neural Netzwerke sind state-of-the-art, trainable Algorithmen, die emulieren Bestimmte wichtige Aspekte im Funktionieren des menschlichen Gehirns Dies gibt ihnen eine einzigartige, selbsttragende Fähigkeit, die Fähigkeit, nicht klassifiziert Informationen zu formalisieren und vor allem die Fähigkeit, Prognosen auf der Grundlage der historischen Informationen, die sie zur Verfügung haben, zu machen. Neurale Netzwerke Wurden zunehmend in einer Vielzahl von Geschäftsanwendungen eingesetzt, einschließlich Prognose und Marketing-Forschungslösungen In einigen Bereichen, wie zB Betrugserkennung oder Risikobewertung Sie sind die unbestreitbaren Führer Die Hauptfelder, in denen neuronale Netze gefunden haben, sind Finanzoperationen, Unternehmensplanung, Handel, Business Analytics und Produktpflege Neuronale Netze können von allen Arten von Händlern angewendet werden, also wenn Sie ein Händler und Sie sind Haven t noch in neuronale Netze eingeführt, wir führen Sie durch diese Methode der technischen Analyse und zeigen Ihnen, wie Sie es auf Ihre Trading Stilly Delusions Die meisten Menschen haben noch nie von neuronalen Netzwerken und wenn sie aren t Trader, sie wahrscheinlich don Ich muss wissen, was sie sind Was ist wirklich überraschend, aber die Tatsache, dass eine riesige Anzahl von denen, die reich von neuronalen Netzwerk-Technologie profitieren konnte, haben noch nie davon gehört, nehmen Sie es für eine hohe wissenschaftliche Idee oder denken Sie daran als Von einem glatten Marketing-Gimmick Es gibt auch diejenigen, die alle ihre Hoffnungen auf neuronale Netze, lionisieren die Netze nach einigen positiven Erfahrungen mit ihnen und in Bezug auf sie als Silber-bullet solu Auf jede Art von Problem Allerdings, wie jede Handelsstrategie neuronale Netze sind keine schnell-fix, die es Ihnen erlauben, es reich zu schlagen, indem Sie auf eine Schaltfläche oder zwei In der Tat ist das richtige Verständnis der neuronalen Netze und ihre Zweck ist entscheidend für ihre erfolgreiche Anwendung Für den Handel sind neuronale Netze eine neue, einzigartige Methode der technischen Analyse, die für diejenigen gedacht ist, die einen Denkansatz für ihr Geschäft einnehmen und bereit sind, einige Zeit und Mühe dazu beizutragen, diese Methode für sie zu arbeiten. Best of all , Wenn es richtig angewendet wird, können neuronale Netze regelmäßig einen Gewinn erzielen. Benutze neuronale Netze, um Chancen zu entdecken Ein großes Missverständnis ist, dass viele Händler neuronale Netzwerke für ein Prognosewerkzeug verwechseln, die Ratschläge geben können, wie man in einer bestimmten Marktsituation Neuronale Netze handeln kann Machen Sie keine Prognosen Stattdessen analysieren sie Preisdaten und entdecken Chancen Mit einem neuronalen Netzwerk können Sie eine Handelsentscheidung auf der Grundlage gründlich zu analysieren D-Daten, die bei der Verwendung von herkömmlichen technischen Analysemethoden nicht unbedingt der Fall sind. Für einen ernsthaften, denkenden Händler sind neuronale Netze ein Werkzeug der nächsten Generation mit großem Potenzial, das subtile nichtlineare Interdependenzen und Muster erkennen kann, die andere Methoden der technischen Analyse sind Nicht in der Lage zu entdecken. Die besten Netze Gerade wie jede Art von großartigen Produkt oder Technologie, neuronale Netze haben angefangen, alle diejenigen, die auf der Suche nach einem knospen Markt Torrents von Anzeigen über die nächste Generation Software haben überflutet die Markt - Anzeigen feiern die mächtigsten von Alle neuronalen Netzwerk-Algorithmen jemals erstellt Auch in den seltenen Fällen, wenn Werbeansprüche die Wahrheit ähneln, denken Sie daran, dass eine 10 Effizienzsteigerung wahrscheinlich die meisten ist, die Sie jemals aus einem neuronalen Netzwerk bekommen werden. Mit anderen Worten, es macht keine wunderbaren Renditen Und unabhängig davon, wie gut es in einer bestimmten Situation funktioniert, gibt es einige Datensätze und Aufgabenklassen, für die die bisher verwendeten Algori Thms bleiben überlegen Denken Sie daran, es ist nicht der Algorithmus, der den Trick macht Gut vorbereitete Input-Informationen über die Ziel-Indikator ist die wichtigste Komponente Ihres Erfolgs mit neuronalen Netzwerken ist schneller Konvergenz Besser Viele von denen, die bereits neuronale Netze fälschlicherweise glauben, dass die Schnellere ihr Netz liefert Ergebnisse, desto besser ist dies aber eine Wahnvorstellung Ein gutes Netzwerk ist nicht durch die Geschwindigkeit bestimmt, mit der es Ergebnisse liefert und die Benutzer müssen lernen, das beste Gleichgewicht zwischen der Geschwindigkeit zu finden, bei der das Netz trainiert und das Qualität der Ergebnisse, die es produziert. Korrekte Anwendung von neuronalen Netzen Viele Händler gelten neuronale Netze falsch, weil sie zu viel Vertrauen in die Software, die sie alle verwenden, ohne dass sie mit ordnungsgemäßen Anweisungen, wie man es richtig verwendet, um ein neuronales Netzwerk das Recht zu verwenden Weg und, also, erfreulich, ein Händler sollte auf alle Stufen des Netzwerkvorbereitungszyklus achten. Es ist der Händler und nicht sein oder sie Net, das dafür verantwortlich ist, eine Idee zu erfinden, diese Idee zu formalisieren, zu testen und zu verbessern, und schließlich den richtigen Moment zu wählen, um es zu entsorgen, wenn es nicht mehr nützlich ist. Betrachten wir die Stufen dieses entscheidenden Prozesses genauer Finden und Formalisieren einer Trading-Idee Ein Trader sollte in vollem Umfang verstehen, dass sein oder ihr neuronales Netzwerk nicht dazu bestimmt ist, gewinnbringende Ideen und Konzepte zu erfinden. Es ist für die Bereitstellung der vertrauenswürdigsten und präzisen Informationen möglich, wie effektiv Ihre Trading-Idee oder Ihr Konzept ist. Sie sollten sich mit einer ursprünglichen Trading-Idee und definieren klar den Zweck dieser Idee und was Sie erwarten, zu erreichen, indem sie es Dies ist die wichtigste Phase in der Netzwerk-Vorbereitung Zyklus Für verwandte Lesung, siehe Lektionen aus einem Trader s Tagebuch 2 Verbesserung Die Parameter Ihres Modells Als nächstes sollten Sie versuchen, die Gesamtmodellqualität zu verbessern, indem Sie den verwendeten Datensatz ändern und die verschiedenen Parameter anpassen. Bildung 1 Festlegung des Optimierungsalgorithmus und seiner Eigenschaften.3 Entsorgung des Modells Wenn es veraltet wird Jedes neuronale Netzwerk basierte Modell hat eine Lebensdauer und kann nicht unendlich verwendet werden Die Langlebigkeit der Lebensdauer eines Modells hängt von der Marktsituation und wie lange dauern Die Marktinterdependenzen, die sich in ihr widerspiegeln, bleiben aktuell. Doch früher oder später wird jedes Modell obsolet Wenn dies geschieht, können Sie das Modell entweder mit völlig neuen Daten umschulen, dh alle verwendeten Daten ersetzen, neue Daten zum vorhandenen Datensatz hinzufügen Und trainiere das Modell wieder, oder einfach das Modell ganz zurückziehen. Viele Händler machen den Fehler, den einfachsten Weg zu folgen - sie verlassen sich stark und nutzen den Ansatz, für den ihre Software die benutzerfreundlichste und automatisierte Funktionalität bietet. Dieser einfachste Ansatz wird vorausgesagt Ein Preis ein paar Bars vor und basiert Ihr Trading-System auf diese Prognose Andere Händler prognostizieren Preisänderung oder Prozentsatz der Preisänderung Diese Appr Oach liefert selten bessere Ergebnisse als die Prognose des Preises direkt Sowohl die vereinfachten Ansätze versagen, die meisten der längerfristigen Interdependenzen aufzudecken und erfolgreich zu nutzen, und das Ergebnis wird schnell veraltet, während sich die globalen Triebkräfte ändern. Die meisten optimalen Gesamtzahlen Ansatz für die Verwendung von neuronalen Netzwerken Ein erfolgreicher Trader wird sich konzentrieren und verbringen viel Zeit mit der Auswahl der regulierenden Eingangspositionen für sein neuronales Netzwerk und die Anpassung ihrer Parameter, die er oder sie aus mindestens einigen Wochen - und manchmal bis zu mehreren Monaten - Bereitstellung des Netzwerks Ein erfolgreicher Trader wird auch sein Netz an die sich ändernden Bedingungen während seiner gesamten Lebensdauer anpassen Da jedes neuronale Netzwerk nur einen relativ kleinen Marktteil abdecken kann, sollten auch neuronale Netze in einem Komitee verwendet werden. Verwenden Sie so viele neuronale Netze Je nach Bedarf - die Fähigkeit, mehrere auf einmal zu verwenden ist ein weiterer Vorteil dieser Strategie Auf diese Weise, jeder dieser Mehrfachen Netze können für einen bestimmten Aspekt des Marktes verantwortlich sein, was Ihnen einen großen Vorteil auf der ganzen Linie gibt. Es wird jedoch empfohlen, dass Sie die Anzahl der Netze, die Sie verwenden, im Bereich von fünf bis 10 halten. Schließlich sollten neuronale Netze mit kombiniert werden Einer der klassischen Ansätze Dies ermöglicht es Ihnen, die Ergebnisse, die in Übereinstimmung mit Ihren Handelspräferenzen erreicht werden, besser zu nutzen. Schlussfolgerung Sie werden echten Erfolg mit neuronalen Netzen nur erleben, wenn Sie aufhören, das beste Netz zu suchen. Schließlich ist der Schlüssel zu Ihrem Erfolg mit neuronalen Netzwerke liegen nicht im Netzwerk selbst, sondern in Ihrer Trading-Strategie Um also eine profitable Strategie zu finden, die für Sie arbeitet, müssen Sie eine starke Vorstellung davon entwickeln, wie man ein Komitee von neuronalen Netzwerken schafft und sie in Kombination mit klassischen Filtern und Geld einsetzt Management-Regeln. Für verwandte Lesung, check out Neural Trading Biological Keys zu Profit und die Trading Systems Coding Tutorial. A Umfrage von der United States Bureau of L Abor Statistiken zur Messung von Stellenangeboten Es sammelt Daten von Arbeitgebern. Die Höchstbeträge der Gelder, die die Vereinigten Staaten leihen können Die Schuldenobergrenze wurde im Rahmen des Zweiten Freiheitsanleihegesetzes geschaffen. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut die Gelder in der Federal Reserve bezahlt hat Zu einem anderen Depotinstitut.1 Eine statistische Maßnahme für die Verteilung der Renditen für eine gegebene Wertpapier - oder Marktindex-Volatilität kann entweder gemessen werden. Handeln Sie den US-Kongress, der 1933 als Bankgesetz verabschiedet wurde und die Geschäftsbanken daran hinderte, an der Investition teilzunehmen. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jeden Job außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, der privaten Haushalte und der gemeinnützigen Sektor Das US Bureau of Labor.
No comments:
Post a Comment