Previsão de Forex Este exemplo é muito semelhante ao anterior. A única diferença é que ele mostra dados para divisas (forex) pares de moedas. Como trabalhar com o applet Se você ainda não viu o primeiro exemplo. Por favor, explore em primeiro lugar - descrição básica está disponível lá. Neste applet, os dados a seguir estão disponíveis. Todos eles são valores de fechamento de fim de dia para todo o ano de 2007, ou seja, 313 valores. Como no applet anterior, cada uma dessas séries cronológicas tem os seguintes valores: zero para intervalo abaixo de 0, valor próximo no intervalo 0-número de valores e novamente zero após o último valor conhecido. EURUSD - EUR USD forex dados sobre pares de moedas USDJPY - EUR USD forex dados sobre par de moedas USDCHF - EUR USD forex dados sobre pares de moedas EURJPY - EUR USD forex moeda pares dados Observe novamente que este exemplo é fornecido apenas para ilustração. Negociação usando esta configuração simples geralmente não está longe de usar a previsão pelo último valor disponível. Observe também que para negociação precisamos desenvolver regras de entrada e saída, e que eles são mais importantes do que a previsão exata. Aguarde até que o applet seja carregado. Applet e descrição (c) Marek Obitko, 2008 a rede neural no applet usa classes Java BPNeuron e BPNet de NeuralWebspace, (c) Tom Vehovsk, 1998, que foram modificados para os propósitos deste applet. Esperamos hospedar uma variedade de tutoriais de previsão. Por favor, contribua para adicionar algo a este portal. Intercâmbio de links somente em sites de previsão de amplificadores NN. Enviar informações, links, etc. para adicionar-infoneural-forecasting Tutoriais sobre previsão de redes neurais As Redes Neurais Artificiais tornaram-se objetos de uso cotidiano. Embora poucas pessoas estejam cientes disso. O seu desempenho superior em reconhecimento óptico de caracteres, reconhecimento de voz, filtragem de sinais em modems de computadores, etc. estabeleceram NN como um método de amplificador de modelo aceite. No entanto, as redes neurais ainda não foram estabelecidas como um método válido e confiável no domínio de previsão de negócios, seja em nível estratégico, tático ou operacional. A seguir apresentamos aplicações selecionadas de NN que demonstraram sua aplicabilidade em cenários específicos. Considerando os objetivos de previsão, devemos diferenciar entre tarefas de classificação preditiva onde os valores previstos são associações de classe ou as probabilidades de pertencer a determinadas classes, isto é, preditores binários e tarefas de regressão, onde o valor previsto representa um único número de escala métrica, p. Vendas, temperatura, precipitação etc. como em problemas de regressão. A seguir, referiremos isso como uma previsão em oposição à classificação. Nas aplicações de previsão, muitos problemas de classificação também abrangem a quotpredição de uma variável nominal ou nominal. A fim de distinguir as abordagens de modelagem distintas e pré-processamento necessário, consideramos aplicações de previsão onde o preditor é de escala métrica sendo regressão ou previsão de pontos baseados (na área de planejamento de demanda simplesmente indicada como vendas ou previsão de demanda). Conseqüentemente, uma previsão de aumento / queda como na modelagem financeira de estratégias de compra-manutenção seria considerada como sob tarefas de classificação devido a seus preditores nominais. Nas páginas seguintes desejamos reunir material de introdução, bem como tutoriais alargados sobre o uso de Redes Neurais para a previsão. Apesar de várias páginas introduzindo o uso de redes neurais em geral, muitas vezes eles não têm conexão com uma aplicação específica. Além disso, a maioria dos simuladores de software pode ser executada tanto na modelagem totalmente automática - efetivamente uma caixa preta completa saída vários números como uma previsão - ou em modo de configuração, oferecendo graus quase ilimitados de liberdade na modelagem NNs para a previsão pedir à mão. Esta parte está ainda em construção. Nós pedimos contribuições da comunidade Agradecemos especialmente encorajar encorajar submissões para: Introdução Geral a Redes Neurais Perceptrões Multilayer Redes Neurais Recorrentes Treinamento de Redes Neurais Previsão Séries Temporais univariada / Previsão Baseada em Regressão Classificação Predictiva Mineração Temporal de Dados Análise Preditiva Entretanto, você Pode acessar um tutorial sobre quotBusiness Forecasting com Artificial Neural Networksquot, realizada para o Instituto de 2004 Business Forecastings tutorial para profissionais de previsão. Este tutorial dá uma introdução estendida na previsão neural, fornecendo demos, exercícios práticos, dicas e truques na modelagem. . Além disso, inclui uma breve introdução à previsão de séries temporais e modelagem ARIMA, indicando as semelhanças entre os Perceptrons Mulitlayer e os AR (p) - Processos não-lineares. No entanto, apenas os slides estão on-line, que consistem em apenas uma fração do tutorial, excluindo as experiências hands-on. Nós aplicamos um simulador de software NN especificamente projetado para ensinar amp compreensão NN previsão em séries de tempo ou de regressão baseado em previsão. Além disso, os participantes são convidados a fazer o download de um CD contendo 22 programas de demonstração das principais empresas de software de redes neurais, juntamente com os conjuntos de dados de exemplo para começar a experimentar e trabalhar com redes neurais imediatamente. O CD contém ainda documentação profissional e informações sobre a aplicação de redes neurais. Devido ao grande número de programas e ao tamanho de mais de 250MB eles não podem ser disponibilizados aqui. As Redes Neurais Artificiais de Boston têm recebido crescente interesse em negócios corporativos, prometendo um desempenho superior, reduzindo os erros de previsão e reduzindo os erros de previsão. Consequentemente, decisões reforçadas no planeamento estratégico, táctico e operacional. Atualmente, cerca de 5 empresas no mercado de eletricidade e produtos de consumo estão usando redes neurais para obter vantagens competitivas sobre seus concorrentes. Este tutorial dá uma introdução na previsão neural, fornecendo demos, hands-on exercícios, dicas e truques na modelagem. No entanto, apenas os slides estão on-line, que consistem em apenas uma fração do tutorial, excluindo as experiências hands-on. Nós aplicamos um simulador de software NN especificamente projetado para ensinar amp compreensão NN previsão em séries de tempo ou de regressão baseado em previsão. Apresentação de 2004 IBF Tutorial Business Forecasting com Redes Neurais Artificiais Dados de 2004 IBF Tutorial simulações zip-file Além disso, os participantes recebem um CD contendo 22 demo-programas das principais empresas de software Neural Networks, juntamente com os conjuntos de dados de exemplo para começar a experimentar e trabalhar Com Redes Neurais imediatamente. O CD contém ainda documentação profissional e informações sobre a aplicação de redes neurais. Devido ao grande número de programas e ao tamanho de mais de 250MB eles não podem ser disponibilizados aqui. Cópias adicionais do CD de software de 2004 podem ser encomendadas aqui Introdução às Redes Neurais em JAVA Introdução às Redes Neurais em Java introduz o programador Java no mundo das Redes Neurais e Inteligência Artificial. As arquitecturas de redes neurais, tais como as redes backpropagation feedforward, Hopfield e Kohonen são discutidas. Outros tópicos de AI, como Algoritmos Genéticos e Recozimento Simulado, também são introduzidos. As páginas não se concentram em NN para previsão, mas dão uma visão geral amplitude introdução. Infelizmente, eles são fortemente adicionar-infundido e, portanto, menos legível. Mas tirado de um livro e livre para acessar Então dê uma chance: heatonresearch / articles / series / 1 / Rede Neural Recursos A maioria das perguntas sobre a modelagem geral NN pode ser respondida olhando o excelente NN FAQ do comp. ai. neural - nets newsgroup hospedado pela SAS WS Sarle Backpropagation algoritmo de aprendizagem e seus derivados são explicados em detalhes na página de Donald Tveters Backpropagators ReviewWelcome para a fonte mais precisa para as previsões do mercado Forex Esforço prever as tendências Forex com a maior precisão no mercado. Forex-Forecasting utiliza inteligência artificial baseada em tecnologia de rede neural, métodos estatísticos avançados e análise de onda não-periódica. Esta tecnologia inovadora está agora disponível para você, o comerciante, apresentando: Previsões diárias e intra-dia do mercado Forex com suporte à decisão Interfaces web simples e de fácil utilização Métodos matemáticos comprovados baseados na tecnologia de redes neurais avançadas Módulos transferíveis para software de terceiros MetaStock, Metatrader e outros) Experimente agora gratuitamente (oferta de tempo limitado). Obtenha uma chance de aumentar o seu lucro. Real-Time Test - EUR / USD 1 hora PredictionTrading nunca foi tão fácil e rentável Neuromaster 2.3 é uma ferramenta avançada de gráficos com um núcleo preditivo, baseado em tecnologia de inteligência artificial, ajuda você a fazer o direito Decisões sobre QUANDO COMPRAR e QUANDO VENDER seus estoques favoritos. Em poucos minutos e alguns passos simples, esta peça incrivelmente complexa de tecnologia irá fornecer-lhe os resultados notáveis de pesquisa sofisticada. Neural rede de negociação e investimento é avançado análise técnica. Agora a previsão de previsão de estoque tornou simples. Durante muito tempo, a área mais interessante da ciência conhecida como redes neurais estava em uma sombra. Só recentemente recebeu o amplo reconhecimento que merece, à medida que as necessidades surgiam para processar grandes massas de dados. Nos primeiros anos de desenvolvimento, as redes neurais foram consideradas estrategicamente importantes, e os produtos, tanto de software quanto de hardware, foram feitos por ordem, principalmente, do governo e da indústria militar. Hoje, as redes neurais estão começando a ser muito mais comuns. As redes neurais são agora usados no posicionamento das unidades de batalha (tanques, mísseis, etc.), em instantâneos via satélite a partir do espaço (indústria militar), para a previsão dos resultados das eleições (sociologia), para a detecção e diagnóstico da doença (medicina ), Ea previsão das existências com base em dados históricos (mercado de ações). Em parte, o modelo de rede neural emula a operação do cérebro de um ser humano. Sua estrutura e os princípios de operação são semelhantes. Portanto modelos de redes neurais são capazes de generalizar vários conjuntos de dados, de pegar escondido, ocasionalmente, até mesmo imprevisível, dependências, e produzindo resultados, que é, em grande medida, autêntico. O princípio da operação de rede neural consiste no seguinte: você tem um conjunto de dados de entrada e, de acordo com esses dados, um conjunto de dados de saída. E você pode fazer a suposição, que entre os dados de entrada e saída, existe um link oculto. Por exemplo, é possível supor, que há uma dependência entre o preço de hoje de combustível, eo volume de vendas de automóveis em um mês. No processo de aprendizagem, a rede é configurada de forma a minimizar o erro obtido em qualquer incongruência de resultado produzido pela rede. Processando uma quantidade enorme de tais exemplos, a rede começa a capturar dependências de dados de saída de dados de entrada. Não há necessidade de ser um profissional na área de simulação de rede neural, análise técnica e / ou negociação para usar este software. Basta fazer o download dos dados históricos necessários da Internet e iniciar o modo de treinamento. A rede neural fará então o resto. Artigos em destaque Um estudo de caso sobre o uso de redes neurais para realizar a previsão técnica de forex Jingtao Yao a ,. Chew Lim Tan ba Departamento de Sistemas de Informação, Universidade de Massey, Palmerston North, Nova Zelândia b Escola de Computação, Universidade Nacional de Singapura, Cingapura 119260, Singapura Recebido em 15 de novembro de 1997. Aceito em 12 de agosto de 2000. Resumo Este artigo Relata evidência empírica de que um modelo de rede neural é aplicável à previsão de taxas de câmbio. Dados de séries temporais e indicadores técnicos, como média móvel, são alimentados a redes neurais para capturar as regras subjacentes ao movimento nas taxas de câmbio. As taxas de câmbio entre o dólar americano e cinco outras moedas principais, iene japonês, marca de Deutsch, libra britânica, franco suíço e dólar australiano são previsão pelas redes neural treinadas. A análise de escala tradicional é usada para testar a eficiência de cada mercado antes de usar dados históricos para treinar as redes neurais. Os resultados aqui apresentados mostram que, sem o uso de dados ou conhecimento de mercado extenso, pode-se fazer previsões úteis e obter lucros significativos em papel para dados fora da amostra com indicadores técnicos simples. Uma outra pesquisa sobre as taxas de câmbio entre Franco Suíço e Dólar Americano também é realizada. No entanto, os experimentos mostram que com mercado eficiente não é fácil fazer lucros usando indicadores técnicos ou séries de tempo de entrada de redes neurais. Este artigo também discute várias questões sobre a freqüência de amostragem, escolha da arquitetura de rede, períodos de previsão e medidas para avaliar o poder de previsão dos modelos. Após a apresentação dos resultados experimentais, uma discussão sobre pesquisas futuras conclui o artigo. Palavras-chave Taxa de câmbio Estrutura neural Previsão Série temporal Tabela 3. Fig. 1. Tabela 4. Fig. 2. Tabela 8. Fig. 3. Vitae J. Yao é palestrante sênior no Departamento de Sistemas de Informação, Faculdade de Negócios, Universidade de Massey. (J. T.Yaomassey. ac. nz) Jingtao Yao foi um Assistente de Ensino no Departamento de Sistemas de Informação, Escola de Computação, Universidade Nacional de Cingapura. Seus interesses de pesquisa incluem previsão financeira, redes neurais, engenharia de software e reengenharia de processos de negócios. Sua pesquisa foi publicada em revistas arbitradas e em conferências internacionais. Ele obteve um B. Eng. (1983), uma M. Sc. (1988) em Ciência da Computação da Universidade Xian Jiaotong, e um Ph. D. (1999) em Sistemas de Informação da Universidade Nacional de Singapura. Chew Lim Tan é professor associado no Departamento de Ciência da Computação, Faculdade de Computação, Universidade Nacional de Cingapura. Seus interesses de pesquisa são sistemas especialistas, redes neurais, visão computacional e processamento de linguagem natural. Ele obteve o B. Sc. (Hons) em Física em 1971 pela Universidade de Cingapura, uma M. Sc. Graduação em Estudos de Radiação em 1973 pela Universidade de Surrey, no Reino Unido, e um Ph. D. Graduação em Ciência da Computação em 1986 pela Universidade de Virgínia, EUA. Copyright 2000 Elsevier Science B. V. Todos os direitos reservados. Citando artigos ()
Comments
Post a Comment