Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Predicting the direction and movement of stock index prices is difficult, often leading to excessive trading, transaction costs, and missed opportunities. Often traders need a systematic method to not only spot trading opportunities, but to also provide a consistent approach, thereby minimizing trading errors and costs. While mechanical trading systems exist, they are usually designed for a specific stock, stock index, or other financial asset, and are often highly dependent on preselected inputs and model parameters that are expected to continue providing trading information well after the initial training or back-tested model development period. The following research leads to a detailed trading model that provides a more effective and intelligent way for recognizing trading signals and assisting investors with trading decisions by utilizing a system that adapts both the inputs and the prediction model based on the desired output. To illustrate the adaptive approach, multiple inputs and modeling techniques are utilized, including neural networks, particle swarm optimization, and denoising. Simulations with stock indexes illustrate how traders can generate higher returns using the developed adaptive decision support system model. The benefits of adding adaptive and intelligent decision making to forecasts are also discussed.
The Foreign Exchange Market is the biggest and one of the most liquid markets in the world. This market has always been one of the most challenging markets as far as short term prediction is concerned. Due to the chaotic, noisy, and non-stationary nature of the data, the majority of the research has been focused on daily, weekly, or even monthly prediction. The literature review revealed that there is a gap for intra-day market prediction. Identifying this gap, this paper introduces a prediction and decision making model based on Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithms. The dataset utilized for this research comprises of 70 weeks of past currency rates of the 3 most traded currency pairs: GBP\USD, EUR\GBP, and EUR\USD. The initial statistical tests confirmed with a significance of more than 95% that the daily FOREX currency rates time series are not randomly distributed. Another important result is that the proposed model achieved 72.5% prediction accuracy. Furthermore, implementing the optimal trading strategy, this model produced 23.3% Annualized Net Return. (c) 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Разработка нейросетевых индикаторов
Привет!
Я пытаюсь сделать несколько нейросетевых индикаторов для metatrader4, и хотел бы получить несколько предложений, в основном относительно входов и выходов сети, и, возможно, структуры или типа сети, который вы считаете лучшим для этого приложения.
Насколько я знаю, лучшие выходы для прогнозирования финансовых серий - это прогнозирование ценового диапазона, прогнозирование вершин или дна, и тому подобное. Прогнозирование непосредственно по цене (открытия, закрытия) не дает хороших результатов по многим причинам, например, небольшой сдвиг во времени между временем открытия и закрытия может значительно изменить их значения.
Если у кого-то есть предложение, я буду рад выслушать его и попробовать.
Кстати, я не являюсь экспертом в программировании нейронных сетей, я просто имею хорошее общее представление о предмете =P.
Заранее спасибо,
JCC
The Foreign Exchange Market is the biggest and one of the most liquid markets in the world. This market has always been one of the most challenging markets as far as short term prediction is concerned. Due to the chaotic, noisy, and non-stationary nature of the data, the majority of the research has been focused on daily, weekly, or even monthly prediction. The literature review revealed that there is a gap for intra-day market prediction. Identifying this gap, this paper introduces a prediction and decision making model based on Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithms. The dataset utilized for this research comprises of 70 weeks of past currency rates of the 3 most traded currency pairs: GBP\USD, EUR\GBP, and EUR\USD. The initial statistical tests confirmed with a significance of more than 95% that the daily FOREX currency rates time series are not randomly distributed. Another important result is that the proposed model achieved 72.5% prediction accuracy. Furthermore, implementing the optimal trading strategy, this model produced 23.3% Annualized Net Return.
OpenNN (Open Neural Networks Library) is a software library written in the C++ programming language which implements neural networks, a main area of deep learning research..
OpenNN реализует методы добычи данных в виде набора функций. Они могут быть встроены в другие программные инструменты с использованием интерфейса прикладного программирования (API) для взаимодействия между программным инструментом и задачами прогнозной аналитики. В этом отношении графический пользовательский интерфейс отсутствует, но некоторые функции могут поддерживать интеграцию специфических инструментов визуализации.
Основным преимуществом OpenNN является ее высокая производительность. Эта библиотека превосходит другие по скорости выполнения и распределению памяти. Она постоянно оптимизируется и распараллеливается для достижения максимальной эффективности.
Нейронная сеть
Нейронные сети: темы обсуждения/разработки
Нейронные сети: Разработка индикаторов и систем
Нейронная сеть: Советники
Нейронная сеть: Книги