Forex Neural Nät Prediktion

Forex prediction Detta exempel är mycket lik den föregående. Den enda skillnaden är att den visar data för valutapar. Hur man arbetar med appleten Om du inte har sett det första exemplet. snälla utforska det först - grundläggande beskrivning finns där. I denna applet finns följande data tillgängliga. Samtliga är slutdatum för slutet av året för hela året 2007, det vill säga 313 värden. Precis som i föregående applet har var och en av dessa tidsserier följande värden: noll för intervall under 0, nära värde i intervallet 0-tal värden och igen noll efter det senast kända värdet. EURUSD - USD USD Forex Valuta Par Data USDJPY - EUR USD Forex Valuta Par Data USDCHF - EUR USD Forex Valuta Par Data EURJPY - EUR USD Forex Valuta Par Data igen Observera att det här exemplet är enbart som illustration. Handel med den här enkla inställningen är vanligtvis inte långt ifrån att du använder förutsägelse med det senaste tillgängliga värdet. Observera också att för handel måste vi utveckla regler för inresa och utträde, och att de är viktigare än exakt förutsägelse. Vänta tills appleten är laddad. Applet och beskrivning (c) Marek Obitko, 2008 använder det neurala nätverket i appleten Java-klasserna BPNeuron och BPNet från NeuralWebspace, (c) Tom Vehovsk, 1998, som modifierades för syftet med denna applet. Prediction Predicting gör påståenden om någonting Det kommer att hända, ofta baserat på information från tidigare och från nuvarande tillstånd. Alla löser problemet med prediktering varje dag med olika grad av framgång. Till exempel måste väder, skörd, energiförbrukning, valutaförändringar i valutapar eller aktier i lager, jordbävningar och många andra saker förutses. I det tekniska området kan förutsägbara parametrar för ett system ofta uttryckas och utvärderas med hjälp av ekvationer - förutsägelse är då helt enkelt utvärdering eller lösning av sådana ekvationer. Men praktiskt taget står vi inför problem där en sådan beskrivning skulle vara för komplicerad eller inte alls möjligt. Dessutom kan lösningen med denna metod vara mycket komplicerad beräkningsmässigt, och ibland skulle vi få lösningen efter det att händelsen som förutsägts hände. Det är möjligt att använda olika approximationer, till exempel regression av beroendet av den förutspådda variabeln på andra händelser som sedan extrapoleras till framtiden. Att hitta en sådan approximation kan också vara svår. Detta tillvägagångssätt innebär generellt att skapa modellen för den förutsedda händelsen. Neurala nätverk kan användas för förutsägelse med olika nivåer av framgång. Fördelen med innefattar då automatiskt lärande av beroenden endast från uppmätta data utan att behöva lägga till ytterligare information (såsom typ av beroende som med regressionen). Det neurala nätverket utbildas från de historiska uppgifterna med hopp om att det kommer att upptäcka dolda beroende och att det kommer att kunna använda dem för att förutsäga framtiden. Med andra ord är neuralt nätverk inte representerat av en uttryckligt given modell. Det är mer en svart låda som kan lära sig något. Det är möjligt att förutse olika typer av data, men i resten av denna text kommer vi att fokusera på att förutse tidsserier (se figur 1). Tidsserier visar utvecklingen av ett värde i tid. Naturligtvis kan värdet påverkas av andra faktorer än bara tiden. Tidsserier representerar diskret historia av ett värde och från en kontinuerlig funktion kan den erhållas med hjälp av provtagning. Figur 1 - Exempel på tidsserier Välkommen till den mest exakta källan för Forex-marknadsförutsägelser Försiktigt förutspår Forex-trender med högsta noggrannhet på marknaden. Forex-prognos utnyttjar artificiell intelligens baserad på neuralt nätverksteknik, avancerade statistiska metoder och icke-periodisk våganalys. Den här innovativa tekniken är nu tillgänglig för dig, näringsidkaren, med: Dagliga och intradagliga Forex-marknadsprognoser med beslutsstöd Enkel och användarvänlig webbgränssnitt Bevisat matematiska metoder baserade på avancerad neuralt nätverksteknik Nedladdningsbara moduler för program från tredje part (t. ex. MetaStock, Metatrader och andra) Pröva det nu gratis (tidsbegränsat erbjudande). Få en chans att öka din vinst. Real-time-test - EURUSD 1-timmars prediktion I nästa vecka kommer det att finnas en chans att testa nya neurala nätverk för att se om mer exakt prognos är möjlig8230 Alla förutsägelser kommer att vara avialabla före den förutspådda perioden (för att bevisa att alla förutsägelser görs med historiska data) Min avsikt är att visa att under vissa förutsättningar är valutamarknadsprediktning möjlig 8230 Observera att alla förutsägelser som presenteras här är experimentella och det finns ingen garanti för att prognosen kommer att vara korrekt (precis som vädret) 8230 Och kom ihåg den här bloggen är ideell. Jag don8217t erbjuder några prenumerationer8230 Intradag förutsägelse - check Titta på de första timmarna av prognos (röd linje) och verklig marknadsrörelse (HighampLow grå linjer) 8212821282128212821282128212821282128212- FOREX prognos I nästa vecka kommer det att finnas en chans att testa nya neurala nätverk för att se om mer exakt prognos är möjlig Alla förutsägelser kommer att vara avialable före förutspådad period (för att bevisa att alla förutsägelser görs med historiska data) Min avsikt är att visa att under vissa förutsättningar är valutamarknadsprediktning möjlig. Se på de första timmarna av prognos (röd linje) och verklig marknadsrörelse (HighampLow grålinjer) 1,3653 13:50 1,3660 1,3664 1,3656 1,3669 1,3664 1,3672 1,3677 1,3672 1,3671 1,3666 1,3669 1, 3672 1,3679 1,3673 1,3675 1,3667 1,3671 1,3662 1,3662 1,3659 1,3651 1,366 1,3652 1,366 1,3648 1,3645 1,3639 1,3638 1,3641 1, 3625 1,3596 1,3603 1,3616 1,3622 1,363 1,3637 1,3639 1,3637 1,3654 1,3673 1,3673 1,3676 1,367 1,3679 1,3681 1,3682 1,3687 1, 3683 1,3676 1 , 368 hellip Slutsats: Första minuter efter marknadsöppningen är kritiska Prognos denna vecka (måndag) 1,3297 marknad öppen 1,3299 1,3296 1,3304 1,328 1,3271 1,3281 1,3275 1,3274 1,3273 1, 3272 1,3272 1,3272 1,3273 1,3273 1,326 1,3237 1,3231 1,323 1,3232 1,3223 1,3221 1,3221 1,3188 1,319 1,3189 1,3188 1,3188 1,3189 1 , 3195 1,3197 1,3197 1,3199 1,3202 1,3203 1,3206 1,3209 1,321 1,321 1,3213 1,3214 1,3213 1,3213 1,3212 1,3213 1,3213 1, hellip 8212821282128212821282128212821282128212 - 8212821282128212821282128212821282128212-