Nöral ağlar - sayfa 21

Yeni yorum
 

BPNN Tahmincisi


Dosyalar:
BPNN.zip  53 kb
 
Borsa getirilerinin tahmini finansta önemli bir konudur. Bu makalenin amacı, artificial sinir ağlarının (YSA) kullanımının karlılığını araştırmaktır. Bu çalışmada, YSA tahminleri basit bir alım-satım stratejisine karşı karlılığı değerlendirilen basit bir ticaret stratejisine dönüştürülmüştür. Tayvan Ağırlıklı Endeksini ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki S&P 500'ü analiz etmek için sinir ağı yaklaşımını benimsiyoruz. Sonuç olarak, YSA'lara dayalı ticaret kuralının, satın al stratejisinden daha yüksek getiri sağladığını bulduk.
 
tampa_ :

BPNN Tahmincisi


Gelecekteki verileri kullanmıyor mu?
 
Yapay sinir ağları, uyarlama veya genelleştirmeyi öğrenme veya verileri kümeleme veya düzenleme gibi belirli özelliklere sahip ve hangi işlemin paralel işlemeye dayalı olduğu gibi belirli özelliklere sahip hesaplama modelleri olarak en uygun şekilde karakterize edilebilir. Mevcut nöral olmayan modeller Merak uyandıran soru, nöral yaklaşımın belirli uygulamalar için mevcut modellerden ne dereceye kadar daha uygun olduğunu kanıtlıyor Bugüne kadar bu soruya belirsiz bir cevap bulunamadı
 
Elektronik piyasalar, çok çeşitli finansal varlıkların ticareti için popüler mekanlar olarak ortaya çıkmıştır ve computer tabanlı algoritmik ticaret de kendisini dünya çapındaki finansal piyasalarda baskın bir güç olarak öne sürmüştür. Algoritmik ticaretin finansal piyasalar üzerindeki etkisini belirlemek ve anlamak, piyasa operatörleri ve düzenleyiciler için kritik bir konu haline geldi. Tüccarların davranışlarını, gözlemlenen ticaret eylemlerine yol açması muhtemel ödül işlevleri açısından karakterize etmeyi öneriyoruz. Yaklaşımımız, ticaret kararlarını bir Markov Karar Süreci (MDP) olarak modellemek ve ödül işlevini bulmak için optimal karar politikasının gözlemlerini kullanmaktır. Bu, Ters Takviyeli Öğrenme (IRL) olarak bilinir. Tüccar davranışını karakterize etmeye yönelik IRL tabanlı yaklaşımımız, sipariş defteri dinamiklerinin temel ampirik özelliklerini yakaladığı ve yine de hesaplama açısından izlenebilir kaldığı için iki istenen özellik arasında bir denge kurar. Doğrusal programlamaya dayalı bir IRL algoritması kullanarak, simüle edilmiş bir E-Mini S&P 500 vadeli işlem piyasasındaki deneylerde yüksek frekanslı ticareti diğer ticaret stratejilerinden ayırt etmede %90'dan fazla sınıflandırma doğruluğu elde edebiliyoruz. Bu ampirik testlerin sonuçları, yüksek frekanslı ticaret stratejilerinin, bireysel ticaret eylemlerinin gözlemlerine dayalı olarak doğru bir şekilde tanımlanabileceğini ve profilinin çıkarılabileceğini göstermektedir.
 
Cazibe modelleri, pazarlama araçlarının pazar payları üzerindeki etkilerini incelemek için pazarlama araştırmalarında çok popülerdir. Bununla birlikte, şimdiye kadar pazarlama literatürü, cazibe değerleri üzerindeki eşik veya doygunluk etkilerini hariç tutan belirli fonksiyonel formlara sahip cazibe modellerini dikkate almaktadır. Burada tanıtılan sinir ağı tabanlı yaklaşımı kullanarak daha fazla esneklik elde edebiliriz. Bu yaklaşım, markaların cazibe değerlerini tek gizli katmana sahip bir algılayıcı aracılığıyla değerlendirir. Yaklaşım, bağımlı değişkenler olarak log-oran dönüştürülmüş pazar paylarını kullanır. Stokastik gradyan inişi, ardından yarı Newton yöntemi parametreleri tahmin eder. Mağaza düzeyindeki veriler için, sinir ağı modelleri daha iyi performans gösterir ve iyi bilinen çok terimli logit cazibe modelinden niteliksel olarak farklı bir fiyat yanıtı anlamına gelir. Nöral net cazibe modellerinin fiyat esneklikleri de optimal fiyatlar açısından belirli yönetimsel sonuçlara yol açar. (yazarın özeti)
 

Optimizasyon sürecini programlayan herhangi bir kod var mı? böylece optimizasyonu otomatikleştirebiliriz.

mantık.

0) sadece hafta sonu yapın.

1) parametreleri bu aralıkta, 0, 200 ve adım 1 ile ayarlayın.

2) optimizasyon sonucunu alın

3) kâr faktörünün sonucunun yuvarlanması 1.0 basamağa, böylece 7,4=7 ve 7,5 = 8 olur.

4) daha sonra en üst 2 seviye kar faktörü aralığının katagorisinde en az ticaret numarasını seçin, bu benim istediğim optimizasyon sonucu.

5) yeni ayarı uzman EA'ya koyun ve gelecek hafta çalıştırın.

Optimizasyon kısmı kodlanabilir mi?

 
Son yıllarda, otobotlar, kara kutu veya uzman danışmanlar şeklinde kurumsal çözümler olarak otomatik algoritmik trading sistemlerinin gelişmesine tanık olduk. Bununla birlikte, bu sistemlerin etkinliğini göstermek için yeterli kanıtla bu alanda çok az araştırma yapılmıştır. Bu makale, sibernetik kavramlarla optimize edilmiş bir genetik algoritma sinir ağı (GANN) modelini uygulayan ve değiştirilmiş bir riske maruz değer (MVaR) çerçevesi kullanarak başarıyı değerlendiren otomatik bir ticaret sistemi oluşturur. Sibernetik motor, döngüsel bir nedensel geri bildirim kontrol özelliği ve risk fiyatlandırma modellerinin geliştirilmesinde her türlü piyasa verisine uygulanabilen gelişmiş bir altın oran tahmincisi içerir. Kağıt, veri girdileri olarak Euro ve Yen forex oranlarını uygular. Tekniğin, risk en aza indirgeme stratejisi olarak merkez bankası para politikası dahil olmak üzere kurumlar için bir ticaret ve oynaklık kontrol sistemi olarak faydalı olduğu gösterilmiştir. Ayrıca, nispeten düşük gecikme performansı sunan bir hafta içi ticaret stratejisi için sonuçlar 30 saniyelik bir zaman diliminde elde edilir. Sonuçlar, riske maruz kalmanın dört ila beş kat azaltıldığını ve olası maksimum %96 başarı oranıyla bu alanda daha fazla araştırma ve geliştirme için kanıt sağladığını göstermektedir.
 
Yapay Sinir Ağları çalışması, biyolojik "işleme" ilkelerini matematiksel modellere çevirmek için yapılan ilk denemelerden kaynaklanmaktadır. Bir Yapay Sinir Ağı, bir sistemin evriminin örtük ve tahmine dayalı bir modelini en hızlı zamanda üretmekle ilgilenir. Özellikle, bazı davranışları veya durumları tanıyabilme ve bunların nasıl dikkate alınacağını “önerebilme” becerisini deneyimden alır. Bu çalışma, Finansal Modelleme için Yapay Sinir Ağlarının kullanımına yönelik bir yaklaşımı göstermektedir; tek ve çok etmenli ve popülasyon modelleri arasındaki yapısal farklılıkları (ve sonuçları) keşfetmeyi amaçlıyoruz. Tek popülasyonlu modellerde, YSA'lar serveti maksimize eden ajanlara sahip tahmin cihazları olarak dahil edilir (bunda ajanlar, tahmin yapmak için doğrusal olmayan modelleri izleyerek bir fayda maksimizasyonu elde etmek için kararlar alırlar), çok popülasyonlu modellerde ise ajanlar takip etmez. önceden belirlenmiş kurallar, ancak piyasa verileri toplanırken kendi davranış kurallarını oluşturma eğilimindedir. Özellikle, tek etmen ve tek popülasyon modelleri arasındaki farklılıkları analiz etmek önemlidir; aslında, tek popülasyon modelini oluştururken, tüm çevresel özelliklerin verili olarak alındığı ve tek temsilcinin kontrolü dışında alındığı tek etmen modelinde mümkün olmayan, piyasa dengesini içsel olarak göstermek mümkündür. Çalışmayı hedeflediğimiz özel bir uygulama, her bir müşterinin (kişisel ve doğrudan ilişkilere dayalı olarak) “satın alma” davranışının tanımlanabildiği, müşteri tarafından sunulanlar gibi davranışsal çıkarım modellerinden yararlanılarak tanımlanabilen “müşteri profili” ile ilgili uygulamadır. Yapay Sinir Ağları, geleneksel istatistiksel metodolojilerden çok daha iyi
 

AI ea nasıl çalışıyor?

1...1415161718192021222324252627
Yeni yorum