Forex Neuronale Netzwerke Technologie

Verwenden von Recurrent Neural Networks zur Forecasting von Forex Dieses Papier berichtet empirischen Nachweis, dass ein neuronales Netzwerk-Modell für die statistisch zuverlässige Vorhersage der Wechselkurse gilt. Zeitreihen-Daten und technische Indikatoren wie gleitender Durchschnitt werden zu neuronalen Netzen gespeist, um die zugrunde liegenden Regeln der Bewegung in Wechselkursen zu erfassen. Die ausgebildeten rekurrierenden Neuronalen Netze prognostizieren die Wechselkurse zwischen US-Dollar und vier weiteren wichtigen Währungen, Japanische Yen, Schweizer Franken, Britische Pfund und EURO. Es wurden verschiedene statistische Schätzungen der Prognosequalität durchgeführt. Erhaltene Ergebnisse zeigen, dass neuronale Netze in der Lage, Prognose mit Koeffizienten der Mehrfachbestimmung nicht schlechter als 0,65 zu geben. Lineare und nichtlineare statistische Datenvorverarbeitung, wie Kolmogorov-Smirnov-Test und Hurst-Exponenten für jede Währung wurden berechnet und analysiert. Schlüsselwörter: Neuronale Netze, Wechselkurs, Statistische Tests, Hurst Exponent, Komplexe Systeme Theorie Forex ist die größte und liquideste der Finanzmärkte, mit einem etwa 1 Billionen gehandelt jeden Tag. Es führt zu dem ernsthaften Interesse an diesem Sektor der Finanzierung und macht deutlich, dass aus verschiedenen Gründen jeder Händler auf Forex wünschen eine genaue Prognose des Wechselkurses haben. Die meisten Händler verwenden in altmodischer Weise solche traditionelle Methode der Prognose als technische Analyse mit der Kombination von grundlegenden ein. In dieser Arbeit entwickeln wir den neuronalen Netzwerkansatz für die Analyse und Prognose von Finanzzeitreihen, die nicht nur auf der neuronalen Netzwerktechnologie basieren, sondern auch auf einem Paradigma komplexer Systemtheorie und ihrer Anwendbarkeit auf die Analyse verschiedener Finanzmärkte (Mantegna et al., 2000 Peters, 1996) ) Und insbesondere auf Forex. Bei der Auswahl der Architektur des neuronalen Netzwerks und der Strategie der Prognose haben wir die Datenvorverarbeitung auf Basis einiger Methoden der gewöhnlichen statistischen Analyse und komplexen Systemtheorie durchgeführt: RS-Analyse, Methoden der nichtlinearen und chaotischen Dynamik (Mantegna et al ). In der vorliegenden Arbeit beschreiben wir nicht alle. Wir stellen hier nur die Ergebnisse des Kolmogorov-Smirnov-Tests und der Ergebnisse der RS-Analyse vor. Allerdings betonen wir, dass die vorläufige Analyse ermöglicht hat, die Parameter des neuronalen Netzes zu optimieren, den Horizont der Vorhersagbarkeit zu bestimmen und einen Vergleich der Prognosequalität verschiedener Währungen durchzuführen. Im Folgenden geben wir einige Anmerkungen in Bezug auf die Vorteile der neuronalen Netze Technologie über traditionelle Methoden und vergleichen Sie unseren Ansatz mit den Methoden anderer Autoren Zuerst nimmt die neuronale Netzwerk-Analyse keine Einschränkungen auf Art der Input-Informationen, wie die technische Analyse. Es könnte sein, als Indikatoren für Zeitreihen, als Informationen über das Verhalten eines anderen Finanzinstrumenten. Es ist nicht ohne Grund, dass neuronale Netze exakt von institutionellen Anlegern (zB Pensionskassen) genutzt werden, die sich mit großen Portfolios befassen und für die Korrelationen zwischen verschiedenen Märkten unerlässlich sind. Zweitens sind neuronale Netze im Gegensatz zur technischen Analyse, die auf gemeinsamen Empfehlungen basiert, in der Lage, für eine vorgegebene Zeitreihen - und Prognosestrategie optimale, vorgegebene Finanzinstrumente, Indikatoren und optimale Ergebnisse zu finden. Lassen Sie uns daran erinnern, dass in der vorliegenden Studie haben wir die Wechselkurse von nur ausgewählten Währungen auf Forex-Markt prognostiziert. Als Währungen haben wir uns für Britisches Pfund, Schweizer Franken, EURO und Japanisches Yen entschieden. Das folgende motiviert diese Wahl: praktisch alle Hauptvolumen der Geschäfte auf Forex werden mit diesen Währungen gemacht. Lassen Sie uns anmerken, dass es eine Menge von Papieren veröffentlicht wurden, wo ähnliche Probleme untersucht worden sind. (Jingtao Yao et al., 2000 Castiglione, 2001 Kuperin et al., 2001 Lee et al., 1997 Tino et al., 2001 McCluskey, 1993). Lassen Sie uns kurz um die Ergebnisse einige von ihnen. In (Castiglione, 2001) wurde das Problem der Vorhersage der Preissteigerungen untersucht. Als analysierte Daten wurden solche Indizes wie SampP500, Nasdaq100 und Dow Jones genommen. Wurde multilayer Perceptrons von verschiedenen Konfigurationen mit verschiedenen Anzahl von versteckten Neuronen genommen. Als Ergebnis wurde eine Möglichkeit der Vorhersage des Vorzeichens von Preisinkrementen mit einer Wahrscheinlichkeit von etwas höher als 50 gezeigt, d. h. ein wenig besser als nur das Münzenwerfen. Wir nehmen an, dass solche Ergebnisse von der praktischen Sicht irrelevant sind und ein akademisches Interesse haben. NeuroShell Trader und NeuroShell Day Trader Charts können mehrere Chart-Seiten enthalten, von denen jede eine andere Sicherheit verweist. Chart-Seiten können Sie Ihre Handelssysteme über viele Wertpapiere zur gleichen Zeit zu sehen und zu handeln. Indikatoren, Handelsstrategien und neuronale Netzwerkvorhersagen, die dem Diagramm hinzugefügt werden, werden einzeln rückgängig gemacht, optimiert und gleichzeitig auf alle Wertpapiere angewendet. Wenn Sie Diagrammseiten hinzufügen und entfernen, wird NeuroShell Trader automatisch Backtests und Optimierungen der hinzugefügten Wertpapiere durchführen. Schnelles Anwenden von Vorhersagen und Trading-Systemen über Ihr ENTIRE Portfolio von Aktien, Forex-Währungen, etc. Die leistungsstärkste und dennoch einfach zu handelnde Software für den Handel mit Forex, Aktien, Indizes, Futures und mehr Copyright copyright 2015 Lassen Sie Ihre Systeme lernen, die Weisheit Alter und Erfahrung Ward Systems Group, Inc. EINIGE DER WELTMASCHINEN MEISTEN RESPETED FINANCIAL COMPANIES VERTRAUEN SIE UNSERE TECHNOLOGIE NeuroShell Traders Point-and-Click-Schnittstelle ermöglicht es Ihnen, leicht komplexe technische Analyse-Indikatoren, Handelssysteme und neuronale Netzwerk-Marktprognosen ohne Codierung jeglicher Art zu erstellen. Erstellen Sie leistungsfähige Handelssysteme in MINUTES, nicht Stunden oder Tage. Dont getäuscht werden durch Handelssysteme, die auf Papier toll aussehen, aber verlieren Geld, sobald Sie beginnen, sie zu handeln. Verwenden Sie NeuroShell Traders Papier-Trading-Optimierung, aus der Probe Backtesting und Walkforward genetischen Algorithmus-Optimierung, um automatisch Modelle weniger apt zu Kurve fit Vergangenheit Daten und bestätigen Sie eine System-Fähigkeit, im künftigen Handel durchzuführen. Finden Sie heraus, ob Ihre Trading-Systeme im künftigen Handel halten, bevor Sie Handel Cant finden gute Handelsregeln Verwenden Sie neuronale Netze zu PREDICT die besten Trading-Signale NeuroShell Trader Indikator-, Vorhersage-und Trading-Strategie-Assistenten, How-to Video-Bibliothek, interaktive Tutor und umfangreiche Dokumentation zu machen Es schnell und einfach für die Anfänger Trader zu analysieren und zu handeln Forex, Aktien, Indizes und Futures. Entworfen für JEDER von Anfänger bis hin zu professionellen Händlern. Wenn Sie eine Reihe von Favoriten-Indikatoren haben, aber nicht eine Reihe von rentablen Handelsregeln haben, kann die Mustererkennung eines künstlichen neuronalen Netzwerks die Lösung sein. Neuronale Netze analysieren Ihre bevorzugten Indikatoren, erkennen mehrdimensionale Muster zu komplex, um Marktbewegungen zu visualisieren, vorherzusagen und zu prognostizieren und dann Handelssignale zu generieren, die auf diesen Mustern, Vorhersagen und Prognosen basieren. Mit NeuroShell Trader proprietären schnellen Training Turboprop 2 neuronalen Netzwerk-Algorithmus müssen Sie nicht mehr neuronale Netzwerk-Experte sein. Das Einfügen eines neuronalen Netzwerk-Handelssystems ist so einfach wie das Einfügen eines Indikators. Ward Systems Group, Inc. quotLet Ihre Systeme lernen, die Weisheit des Alters und experiencequot Handel Baue Aktienmarkt, Futures, Index und Forex Trading-Systeme OHNE Codierung