Miten suunnitella Artificial Neural Trading System

taa neurojärjestelmät, yksi suosituimmista lajeista on Yleistynyt Delta sääntö tai Back-lisäystavan. Jokaisen iteraation koulutuksen, pariksi esitetyt tiedot verkkoon tuottaa eteenpäin ow aktivoinnin tulo lähtöön kerrokseen. Sitten, jos ulostulot ennustettu järjestelmän ovat virheellisiä, ow tietoa syntyy taaksepäin lähdöstä kerros syöttää kerrokseen, säätämällä yhteys painoja. Sitten seuraavalla koulutus iteraation, kun järjestelmä esitetään samalla pariksi lähtötiedot, se on tarkempi sen ennusteen.

Tarvittava aika suorittaa koulutus voi olla huomattavia riippuen tietokoneesi nopeudesta, päivien tietojen (tunnetaan nimellä "tosiasia-päivää"), ja määrä neuronien kussakin kerroksessa. Kun järjestelmä saavuttaa vakaa valtio, se on valmis lisätestejä. Voit suorittaa "walk-eteenpäin" testaus luomalla testaus le koostuu seikka-päivää, joita ei käytetty harjoituksen aikana. Riippuen testitulokset, saatat joutua uudistaa, mukaan lukien sen arkkitehtuuri, oppiminen laki, lähtötiedot, tai menetelmiä ja laajuus esikäsittely. Saatat jopa joutua muuttamaan ennustettu tuotos, joka haluat ennustaa.

Toisin kuin koulutus, testauksen aikana yhteyden vahvuuksia ei oikaista kompensoimaan virheitä. Jos järjestelmä ei voi harjoitella tiettyjä tulospareille, se voi sisältää ristiriitaisia ​​tai epäselviä tietoja. Sinun pitäisi tarkastelee uudelleen jokaisen tietosi tuotantopanosten tai tarpeettomiksi jääneet lähtötietoja hierovat menetelmiä ennen uudelleenkoulutukseen. Kun verkko on kouluttanut onnistuneesti, se on helppo se ennustaa odotettu tuotos reaaliajassa. Kaikki mitä sinun tarvitsee tehdä on antaa sille tarvittavat lähtötiedot, aivan kuten teit koulutuksen aikana.

Kuitenkin, kuten testaus, säätöjä ei tehdä yhteyden vahvuuksia. Sinun pitäisi harkita uudelleenkoulutusta järjestelmään säännöllisesti, kokeilemalla eri tietojen ja hierovat tekniikoita. Neural kaupankäyntijärjestelmät ovat merkittävä virstanpylväs kehityksessä analyysityökaluja aikasarjoihin ennusteiden nancial markkinoilla. Kyky kehittää exible, mukautuva kaupankäynnin järjestelmiä, jotka eivät ole riippuvaisia ​​predened kaupan sääntöjä mallin markkinoille, tämä "kuudennen sukupolven" tekniikka lupaa välisen kuilun teknisen ja perusteellista analyysia.

Se tuo ne yhteen yhdistetyn kaupankäynnin strategiaa että tunnustaa täysin vaikutusta Intermarket analyysi "globaaleilla markkinoilla 1990-luvun.