Réseaux neuronaux - page 21

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Prédicteur BPNN


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La prédiction des rendements boursiers est une question importante en finance. L'objectif de cet article est d'étudier la rentabilité de l'utilisation de artificial réseaux neuronaux(ANNs). Dans cette étude, les prédictions des ANNs sont transformées en une stratégie de trading simple, dont la rentabilité est évaluée par rapport à une stratégie simple d'achat et de conservation. Nous adoptons l'approche des réseaux neuronaux pour analyser l'indice pondéré de Taïwan et le S&P 500 aux États-Unis. En conséquence, nous constatons que la règle de trading basée sur les ANNs génère des rendements plus élevés que la stratégie d'achat et de conservation.
 
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Prédicteur BPNN


N'utilise-t-il pas des données futures ?
 
Les réseaux de neurones artificiels peuvent être caractérisés de la manière la plus adéquate comme des modèles de calcul ayant des propriétés particulières telles que la capacité à s'adapter ou à apprendre, à généraliser ou à regrouper ou organiser des données, et dont le fonctionnement est basé sur le traitement parallèle Cependant, bon nombre des propriétés mentionnées ci-dessus peuvent être attribuées à des modèles non neuronaux existants ; la question intrigante est de savoir dans quelle mesure l'approche neuronale s'avère mieux adaptée à certaines applications que les modèles existants Jusqu'à présent, aucune réponse équivoque à cette question n'a été trouvée
 
Les marchés électroniques sont devenus des lieux de négociation populaires pour une grande variété d'actifs financiers, et le trading algorithmique basé sur computer s'est également affirmé comme une force dominante sur les marchés financiers du monde entier. Identifier et comprendre l'impact du trading algorithmique sur les marchés financiers est devenu une question essentielle pour les opérateurs de marché et les régulateurs. Nous proposons de caractériser le comportement des traders en termes de fonctions de récompense les plus susceptibles d'avoir donné lieu aux actions de trading observées. Notre approche consiste à modéliser les décisions de trading comme un processus de décision de Markov (MDP), et à utiliser les observations d'une politique de décision optimale pour trouver la fonction de récompense. Cette méthode est connue sous le nom d'apprentissage par renforcement inverse (IRL). Notre approche basée sur l'IRL pour caractériser le comportement des traders atteint un équilibre entre deux caractéristiques souhaitables, en ce sens qu'elle capture les propriétés empiriques clés de la dynamique du carnet d'ordres tout en restant calculable. En utilisant un algorithme IRL basé sur la programmation linéaire, nous sommes en mesure d'atteindre une précision de classification de plus de 90% en distinguant le trading haute fréquence des autres stratégies de trading dans des expériences sur un marché à terme E-Mini S&P 500 simulé. Les résultats de ces tests empiriques suggèrent que les stratégies de trading à haute fréquence peuvent être identifiées et profilées avec précision à partir de l'observation des actions de trading individuelles.
 
Les modèles d'attraction sont très populaires dans la recherche en marketing pour étudier les effets des instruments de marketing sur les parts de marché. Cependant, jusqu'à présent, la littérature marketing ne considère que les modèles d'attraction avec certaines formes fonctionnelles qui excluent les effets de seuil ou de saturation sur les valeurs d'attraction. Nous pouvons obtenir une plus grande exibilité en utilisant l'approche basée sur les réseaux neuronaux présentée ici. Cette approche évalue les valeurs d'attraction des marques au moyen d'un perceptron à une couche cachée. L'approche utilise des parts de marché transformées en log-ratio comme variables dépendantes. La descente de gradient stochastique suivie d'une méthode quasi Newton estime les paramètres. Pour les données au niveau des magasins, les modèles de réseaux neuronaux sont plus performants et impliquent une réponse en termes de prix qui est qualitativement différente du modèle d'attraction logit multinomial bien connu. Les élasticités de prix des modèles d'attraction par réseau neuronal conduisent également à des implications managériales spécifiques en termes de prix optimaux. (résumé de l'auteur)
 

Existe-t-il un code qui programme le processus d'optimisation ? afin que nous puissions automatiser l'optimisation.

logique.

0) à faire seulement le week-end.

1) régler les paramètres dans cette plage, 0. 200 et avec le pas 1.

2) obtenir le résultat de l'optimisation

3) arrondir le résultat du facteur de profit, à 1.0 chiffres, de sorte que 7.4=7 et 7.5 = 8.

4) puis sélectionner le plus petit numéro de négociation dans le catalogue des 2 premiers niveaux de la gamme du facteur de profit, c'est le résultat d'optimisation que je veux.

5) mettre le nouveau paramètre dans l'EA expert et exécuter pour la semaine prochaine.

La partie optimisation peut-elle être codée ?

 
Ces dernières années, on a assisté à l'essor des systèmes algorithmiques automatisés trading en tant que solutions institutionnelles sous la forme d'autobots, de boîtes noires ou de conseillers experts. Cependant, peu de recherches ont été menées dans ce domaine avec suffisamment de preuves pour démontrer l'efficacité de ces systèmes. Cet article construit un système de trading automatisé qui met en œuvre un modèle optimisé de réseau neuronal à algorithme génétique (GANN) avec des concepts cybernétiques et évalue le succès en utilisant un cadre de valeur à risque modifié (MVaR). Le moteur cybernétique comprend une fonction de contrôle de rétroaction causale circulaire et un estimateur de ratio d'or développé, qui peut être appliqué à toute forme de données de marché dans le développement de modèles d'évaluation du risque. L'article utilise les taux de change de l'euro et du yen comme données d'entrée. Il est démontré que la technique est utile en tant que système de négociation et de contrôle de la volatilité pour les institutions, y compris la politique monétaire de la banque centrale en tant que stratégie de minimisation des risques. En outre, les résultats sont obtenus dans un délai de 30 secondes pour une stratégie de trading intra-semaine, offrant une performance de latence relativement faible. Les résultats montrent que l'exposition au risque est réduite de quatre à cinq fois avec un taux de réussite maximal possible de 96 %, ce qui justifie la poursuite des recherches et du développement dans ce domaine.
 
L'étude des réseaux neuronaux artificiels découle des premiers essais visant à traduire en modèles mathématiques les principes du "traitement" biologique. Un Réseau Neural Artificiel s'occupe de générer, dans les temps les plus rapides, un modèle implicite et prédictif de l'évolution d'un système. En particulier, il tire de l'expérience sa capacité à pouvoir reconnaître certains comportements ou situations et à "suggérer" comment les prendre en compte. Ce travail illustre une approche de l'utilisation des réseaux neuronaux artificiels pour la modélisation financière ; nous visons à explorer les différences structurelles (et les implications) entre les modèles à un et plusieurs agents et populations. Dans les modèles à population unique, les réseaux neuronaux artificiels sont utilisés comme outils de prévision avec des agents qui maximisent leur richesse (dans lesquels les agents prennent des décisions afin de maximiser leur utilité en suivant des modèles non linéaires pour faire des prévisions), tandis que dans les modèles à population multiple, les agents ne suivent pas de règles prédéterminées, mais ont tendance à créer leurs propres règles de comportement au fur et à mesure que les données du marché sont collectées. En particulier, il est important d'analyser les différences entre les modèles à un agent et à une population ; en fait, dans la construction d'un modèle à une population, il est possible d'illustrer l'équilibre du marché de manière endogène, ce qui n'est pas possible dans un modèle à un agent où toutes les caractéristiques de l'environnement sont considérées comme données et hors du contrôle de l'agent unique. Une application particulière que nous souhaitons étudier est celle qui concerne le "profilage des clients", dans lequel (sur la base de relations personnelles et directes) le comportement "d'achat" de chaque client peut être défini, en utilisant des modèles d'inférence comportementale tels que ceux offerts par les réseaux neuronaux artificiels, bien meilleurs que les méthodologies statistiques traditionnelles<br / translate="no">.
 

Comment se passe l'IA ea ?

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