Forex on-line Porto Seguro: Sistema de negociação automatizado da rede neural

California Scientific.

4011 Seaport Blvd.

West Sacramento, CA 95691.

BrainMaker Neural Network Software.

Um Sistema de Negociação de Rede Neural de Usuário amigável.

Stock Prophet é uma ferramenta de desenvolvimento de sistema de comércio de propósito geral que emprega a tecnologia de rede neural BrainMaker para combinar automaticamente vários indicadores em um único sinal claro de compra / venda. Pode ser aplicado a ações, fundos mútuos, futuros e outros instrumentos financeiros. Stock Prophet é um produto do software Future Wave.

Stock Prophet Highlights.

Stock Prophet ajuda os comerciantes, consolidando múltiplos fatores de intermarket em um sinal comercial claro. Muitos analistas de mercado têm um repertório de indicadores favoritos, mas a tomada de decisões é difícil devido a indicações conflitantes de direção do mercado. Stock Prophet emprega tecnologia de rede neural para combinar automaticamente vários indicadores em um único sinal claro de compra / venda. Isso faz isso, fornecendo desenvolvimento direto de sistemas de negociação com base na técnica de rede neural de inteligência artificial, bem como análises técnicas convencionais. O resultado é "classe institucional" capacidade de análise técnica / quantitativa para o investidor astuto. Os destaques do Stock Prophet são:

Aplicável às ações, commodities, fundos mútuos e outros mercados. Simulação científica mostra potencial de lucro extraordinário. Sinais claros com dias e semanas antes da data de execução comercial. Isso contrasta com essencialmente com todos os indicadores técnicos que são atrasados devido ao uso de técnicas de suavização. O sistema de negociação completo pode ser projetado, treinado e testado para rentabilidade dentro de uma pequena fração de uma hora. Mais de 35 indicadores mais indicadores de outros indicadores para um número explosivo de indicadores compostos para pré-processamento. Ajuda a selecionar os melhores indicadores ao analisar sua escolha de indicadores para habilitar a previsão de Tendência do mercado usando uma técnica de correlação múltipla. A conveniente capacidade de intercomunicação dá-lhe o Edge. Automação MACRO Permite Atualizações Fáceis de Indicadores. Fornece uma interface eficiente com o BrainMaker e pode exportar para o EXCEL. Formatos de dados Computrac / Metastock, Telescan e ASCII suportados. Para compatíveis com IBM.

Stock Prophet's Forecasting System.

Como quase todos os proprietários de redes neurais concordam, o passo mais difícil no funcionamento de uma rede neural é a coleta e pré-processamento de dados volumosos e de alta qualidade. As redes neurais, tão poderosas como elas, dependem dos dados aplicáveis em quantidades suficientes, e em um formato apropriado, para trabalhar sua magia.

Stock Prophet automatiza grande parte do pré-processamento necessário para formatar dados para o BrainMaker, permitindo ao usuário incorporar uma ampla gama de indicadores técnicos bem conhecidos.

Em uma edição de 1995 da Análise Técnica de Stocks e Commodities, o Editor Técnico John Sweeney observou que a integração da rede neural é uma característica importante do Profeta de Stock, dizendo que o usuário pode ignorar o desenvolvimento de regras complexas (e redesenvolvê-las à medida que sua eficácia desaparece). . . basta definir a série de preços e os indicadores que você deseja usar, e a rede neural faz o resto. & quot;

Além disso, como Sweeney continua dizendo, "um grande benefício da rede neural é que você não precisa definir regras comerciais específicas. Em vez disso, a rede neural deriva as regras durante o treino dos dados. Quando o BrainMaker envia um indicador de seu processamento, a única regra necessária é acima de zero, é uma compra e, abaixo de zero, é uma venda. & Quot;

Stock Prophet oferece um complemento completo de indicadores técnicos (volume em balanço, interesse aberto, MACD, volume dividido, aceleração, etc.) ou o usuário pode implementar seus próprios indicadores, criando-os em outro programa e importando-os através de arquivos ASCII. Além disso, os recursos de manipulação de dados do Prophet da Stock incluem desvios, somatórios, valores limitantes, dimensionamento, transformações de Fourier e polarização. Vários desses indicadores podem ser aplicados a indicadores gerados anteriormente, aumentando assim as opções de pré-processamento de dados. Muitas dessas opções (particularmente os recursos de pré-processamento de dados da rede neural) podem ser automatizadas através da capacidade de macro do Stock Prophet.

O valor de uma combinação de Stock Prophet / BrainMaker é resumido de forma concisa pela Stock e Commodities. Sweeney: a característica única do Prophet do estoque no desenvolvimento de sinais comerciais é que o indicador neural net é uma previsão da tendência futura, publicada antes da data de negociação. . . Se você receber bons sinais 10 dias antes do comércio, você vai ser um campista satisfeito! Se você pudesse imaginar isso, tente este programa.

Modelos Quantitativos de Rede Neural.

As atividades de negociação são baseadas em análise técnica, sentimento do mercado (informações assimétricas, rumores, comércio de ruído) e comportamento imitativo. Isso leva a um preconceito injustificado na tomada de decisões. Para remover essa subjetividade, este artigo sugere um modelo de rede neural para os investidores decidir se comprar ou vender as ações. O modelo consiste em duas alas - uma, com base na análise técnica e outra, na análise fundamental. A parte integral deste modelo é a existência de uma camada oculta entre a camada de entrada e a camada de saída. Para permanecer longe da subjetividade, este modelo não considera os fatores comportamentais na modelagem.

A previsão de retornos no mercado de ações é uma questão importante nas finanças. O objetivo deste trabalho é investigar a rentabilidade do uso de redes neurais artificiais (RNAs). Neste estudo, as previsões das RNAs são transformadas em uma estratégia de negociação simples, cuja rentabilidade é avaliada em relação a uma estratégia de buy-hold simples. Adotamos a abordagem da rede neural para analisar o Índice Ponderado de Taiwan e o S & amp; P 500 nos Estados Unidos. Consequentemente, achamos que a regra de negociação com base em RNAs gera retornos mais altos do que a estratégia de buy-hold.

Nos últimos anos, testemunharam o avanço dos sistemas automatizados de negociação algorítmica como soluções institucionais sob a forma de autobots, caixa preta ou consultores especializados. No entanto, poucas pesquisas foram feitas nesta área com evidências suficientes para mostrar a eficiência desses sistemas. Este artigo desenvolve um sistema de negociação automatizado que implementa um modelo de rede neural de algoritmo genético (GANN) otimizado com conceitos cibernéticos e avalia o sucesso usando uma estrutura modificada de valor em risco (MVaR). O mecanismo cibernético inclui um recurso de controle de feedback causal circular e um estimador de proporção de ouro desenvolvido, que pode ser aplicado a qualquer forma de dados de mercado no desenvolvimento de modelos de preços de risco. O documento aplica as taxas Euro e Yen forex como entradas de dados. Mostra-se que a técnica é útil como um sistema de controle de comércio e volatilidade para instituições, incluindo a política monetária do banco central como estratégia de minimização de risco. Além disso, os resultados são alcançados dentro de um prazo de 30 segundos para uma estratégia de negociação intra-semana, oferecendo desempenho de latência relativamente baixa. Os resultados mostram que as exposições ao risco são reduzidas de quatro para cinco vezes, com uma taxa de sucesso máxima de 96%, fornecendo evidências para novas pesquisas e desenvolvimento nessa área.

Vencer o Índice de Índice do Índice SP500 é um "fazer ou morrer" entre os gerentes de portfólio ativos. Nós propomos um novo método para adicionar um aumento de 2 camadas a métodos de gerenciamento de portfólio ativo relativo e força relativa; A primeira camada é adicionar um mecanismo de filtragem para adicionar um filtro momentum no mecanismo de recomendação e o segundo é incluir um método de aprendizado de máquina multi-nível e multi-camada para integrar um modelo de conjunto ao processo de tomada de decisão. O modelo de conjunto consiste em árvores de decisão com gradientes e modelos de rede neural. Nossos resultados iniciais mostram que é possível vencer o índice de referência SP500 em 600 pontos base (nos cálculos, os custos de negociação padrão do setor estão incluídos), pois é demonstrado comparando o desempenho geral do método proposto.

Redes Neurais: Previsão de Lucros.

As redes de neurônios são algoritmos de última geração, imutáveis, que imitam certos aspectos importantes no funcionamento do cérebro humano. Isso lhes dá uma capacidade única de auto-treinamento, a capacidade de formalizar informações não classificadas e, o mais importante, a capacidade de fazer previsões com base na informação histórica que eles têm à sua disposição.

As redes de neurônios têm sido usadas cada vez mais em uma variedade de aplicativos de negócios, incluindo soluções de pesquisa de previsão e marketing. Em algumas áreas, como detecção de fraude ou avaliação de riscos, são líderes indiscutíveis. Os principais campos em que as redes neurais encontraram aplicações são operações financeiras, planejamento empresarial, negociação, análise de negócios e manutenção de produtos. As redes neurais podem ser aplicadas de forma lucrativa por todos os tipos de comerciantes, por isso, se você é um comerciante e ainda não foi introduzido em redes neurais, nós o acompanharemos através deste método de análise técnica e mostraremos como aplicá-lo a seu estilo de negociação.

Use redes neurais para descobrir oportunidades.

Assim como qualquer tipo de excelente produto ou tecnologia, as redes neurais começaram a atrair todos aqueles que estão procurando por um mercado em desenvolvimento. Torrents de anúncios sobre software de próxima geração inundaram o mercado - anúncios comemorando o mais poderoso de todos os algoritmos de rede neural já criados. Mesmo nesses casos raros, quando reivindicações publicitárias se assemelham à verdade, tenha em mente que um aumento de 10% na eficiência é provavelmente o máximo que você obterá de uma rede neural. Em outras palavras, ele não produz retornos milagrosos e, independentemente de quão bem ele funciona em uma situação particular, haverá alguns conjuntos de dados e classes de tarefas para as quais os algoritmos utilizados anteriormente são superiores. Lembre-se disso: não é o algoritmo que faz o truque. Informações de entrada bem preparadas sobre o indicador segmentado são o componente mais importante do seu sucesso com as redes neurais.

A Convergência mais rápida é melhor?

Muitos daqueles que já utilizam redes neurais acreditam erroneamente que quanto mais rápido sua rede fornece resultados, melhor será. Isso, no entanto, é uma ilusão. Uma boa rede não é determinada pela taxa em que produz resultados e os usuários devem aprender a encontrar o melhor equilíbrio entre a velocidade na qual a rede treina e a qualidade dos resultados que produz.

Aplicação correta de redes neurais.

Muitos comerciantes aplicam redes neurais de forma incorreta porque depositam muita confiança no software que utilizam, sem terem fornecido instruções adequadas sobre como usá-lo adequadamente. Para usar uma rede neural do jeito certo e, portanto, de forma lucrativa, um comerciante deve prestar atenção a todas as etapas do ciclo de preparação da rede. É o comerciante e não a rede dele que é responsável por inventar uma ideia, formalizando essa idéia, testando e melhorando, e, finalmente, escolhendo o momento certo para descartá-la quando não for mais útil. Consideremos os estágios deste processo crucial com mais detalhes:

1. Encontrando e Formalizando uma Idéia de Negociação.

2. Melhorando os Parâmetros do seu Modelo.

3. Eliminação do modelo quando se torna obsoleto.

Todo modelo baseado na rede neural possui uma vida útil e não pode ser usado indefinidamente. A longevidade do período de vida de um modelo depende da situação do mercado e de quanto tempo as interdependências do mercado refletem nele permanecerem atualizadas. No entanto, mais cedo ou mais tarde, qualquer modelo se torna obsoleto. Quando isso acontece, você pode redirecionar o modelo usando dados completamente novos (ou seja, substituir todos os dados que foram usados), adicionar alguns dados novos ao conjunto de dados existente e treinar o modelo novamente, ou simplesmente retirar o modelo completamente.

Muitos comerciantes cometem o erro de seguir o caminho mais simples - eles dependem fortemente e usam a abordagem para a qual seu software fornece a funcionalidade mais amigável e automatizada. Essa abordagem mais simples é prever um preço de algumas barras à frente e basear seu sistema de negociação nesta previsão. Outros comerciantes prevêem variação de preço ou porcentagem da mudança de preço. Esta abordagem raramente produz melhores resultados do que prever o preço diretamente. Ambas as abordagens simplistas não conseguem descobrir e explorar de forma lucrativa a maior parte das importantes interdependências a longo prazo e, como resultado, o modelo torna-se rapidamente obsoleto à medida que as forças motrizes globais mudam.

A Abordagem Geral Mais Ótima para o Uso de Redes Neurais.

Pode uma rede neural trocar comercialmente os mercados?

Esta é uma discussão sobre a possibilidade de uma rede neural trocar os mercados efetivamente? dentro dos fóruns de Trading Systems, parte da categoria Methods; Eu pensei que compartilharia com você um pequeno experimento que eu estou fazendo para ver se uma rede neural pode ser treinada.

Essa é a teoria de qualquer maneira. Atualmente, não tenho idéia se isso funcionará e pode demorar várias configurações de rede neural antes de eu ter alguns dados consistentes. O que será interessante é ver que tipo de abordagem comercial evolui, eu vou começar a negociar com castiçais diários e será interessante ver se ele decide comprar e segurar é o melhor ou se ele tenta trocar balanços de curto prazo .

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