Predicciones Basadas En La Red Neuronal Forex

Predicción La predicción es hacer afirmaciones sobre algo que sucederá, a menudo basado en la información del pasado y del estado actual. Cada uno resuelve el problema de la predicción cada día con diversos grados de éxito. Por ejemplo, el tiempo, la cosecha, el consumo de energía, los movimientos de divisas (divisas) pares de divisas o de acciones de acciones, terremotos, y un montón de otras cosas tiene que ser previsto. En el dominio técnico, los parámetros predecibles de un sistema pueden expresarse y evaluarse a menudo mediante ecuaciones; la predicción es simplemente evaluación o solución de dichas ecuaciones. Sin embargo, prácticamente nos enfrentamos a problemas donde tal descripción sería demasiado complicada o imposible en absoluto. Además, la solución por este método podría ser muy complicado computacionalmente, ya veces nos gustaría obtener la solución después de que el evento que se prevé sucedió. Es posible utilizar varias aproximaciones, por ejemplo la regresión de la dependencia de la variable predicha en otros eventos que luego se extrapolan al futuro. Encontrar esa aproximación también puede ser difícil. Este enfoque generalmente significa crear el modelo del evento predicho. Las redes neuronales se pueden utilizar para la predicción con varios niveles de éxito. La ventaja de entonces incluye el aprendizaje automático de dependencias sólo a partir de datos medidos sin necesidad de añadir más información (como el tipo de dependencia como con la regresión). La red neuronal se forma a partir de los datos históricos con la esperanza de que descubra dependencias ocultas y que pueda utilizarlas para predecir en el futuro. En otras palabras, la red neuronal no está representada por un modelo explícitamente dado. Es más una caja negra que es capaz de aprender algo. Es posible predecir varios tipos de datos, sin embargo, en el resto de este texto nos centraremos en la predicción de series temporales (véase la figura 1). Las series temporales muestran el desarrollo de un valor en el tiempo. Por supuesto, el valor puede ser influenciado por otros factores además del tiempo. Las series de tiempo representan la historia discreta de un valor y de una función continua se puede obtener mediante muestreo. Figura 1 - Ejemplo de series temporales Bienvenido a la fuente más precisa para las predicciones del mercado de divisas Predecir sin esfuerzo las tendencias de Forex con la mayor precisión del mercado. Forex-Forecasting utiliza inteligencia artificial basada en tecnología de redes neuronales, métodos estadísticos avanzados y análisis de ondas no periódicas. 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Junto con las reglas de negociación de la solución NN dio paso a los sistemas de comercio que superan SP500 o Down por 2-3 anualmente. ¿Alguien aquí aplicado NN en forex? Si es así, ¿cuáles son los resultados. En realidad me estaba refiriendo a alguien que había intentado construir el sistema de sí mismo y no usar tailore hecho. De todos modos que usted por su consejo. Ahora sé también qué sistema disponible utilizar como punto de referencia para el rendimiento. Según lo veo, uno no necesita seguir su predicción de mercado basada en NN de una manera directa. Podría ser utilizado como un indicador junto con otras cosas en la construcción del sistema actual. NN puede dar un borde estadístico a largo plazo. Corregirme si estoy equivocado en este. En cuanto a un borde estadístico. Seguir la tendencia, esa es la mejor ventaja que puede tener. Sí, lo miro de vez en cuando y lo disfruto mucho. No es mi principal forma de comercio, pero me parece todo el concepto de red neural muy interesante y creo que tiene un lugar. No como un cuadro de cuotblack pero donde controlas las entradas y sabes por qué tomas ciertas decisiones. Así que si te gusta, investiga por ti mismo. Los mejores resultados que tuve no fue con la predicción de la tendencia, pero con el rango del día siguiente. Voy a darle un intento, yo era apenas curioso si la gente los está utilizando a un cierto éxito. En cuanto a la "Caja Negra", la red neuronal en sí misma es esencialmente una caja negra o como leo en un libro de trainer: quot Un sistema con número desconocido de reglas. Estoy de acuerdo, sin embargo, que el uso de ellos por su cuenta sin dar un tought es un camino al desastre. Hola Alexandar y compañía, estoy creando autotrade sistemas usando métodos de aprendizaje de máquina, aunque no redes neuronales. HICE, sin embargo, el uso de redes neuronales al comenzar mi trabajo hasta que obtuve mejores resultados con otros métodos. Puede obtener software de red neural libre para R, Matlab y C, aunque necesita algunos conocimientos para aprender y utilizar esos programas para realizar pruebas. Las principales razones por las que no me gustan las Redes Neuronales son: 1) Son negros en caja por naturaleza 2) Es común encontrar iterativamente la arquitectura de red óptima (capas, nodos, etc.) y esto puede dar resultados sesgados debido al gran tamaño de la muestra (Es decir, por lo menos algunos se ven bien debido a la distribución normal de los resultados) y 3) Hay simplemente mejores métodos por ahí Gracias por la información, qué métodos de aprendizaje de la máquina está utilizando ¿Alguien aquí se utiliza la red neural personalizada basado en sistemas de comercio forex Literatura que encontré es sobre todo los intentos de predecir los rendimientos diarios / semanales del mercado de valores (según lo representado por SP500 o Dow). Los estudios mostraron que las mejores soluciones de redes neuronales predijeron el signo del mercado (si es hacia arriba o hacia abajo) con algo así como la corrección. Junto con las reglas de negociación de la solución NN dio paso a los sistemas de comercio que superan SP500 o Down por 2-3 anualmente. ¿Alguien aquí aplicado NN en forex? Si es así, ¿cuáles son los resultados. Hice mi propia forma de red neuronal que tiene sus raíces en la arquitectura SOM Kohonen. Lo llamo Reverse Mirrored SOM Neural Net. Lo uso como un sistema manual y tengo gran exactitud de comercio con él. Aquí está una foto de cómo se ve. Puedo decirles que las redes neuronales son una gran solución para reconocer los patrones de precios para el comercio. Imagen adjunta (haga clic para ampliar)