Vorhersage Predicting macht Behauptungen über etwas, das passieren wird, oft auf Informationen von Vergangenheit und Gegenwart basiert. Jeder löst das Problem der Vorhersage jeden Tag mit verschiedenen Erfolgsgraden. Zum Beispiel Wetter, Ernte, Energieverbrauch, Bewegungen von Forex (Devisen) Währungspaaren oder Aktien von Aktien, Erdbeben und viele andere Dinge müssen vorhergesagt werden. Im technischen Bereich können vorhersagbare Parameter eines Systems oft mit Gleichungen ausgedrückt und ausgewertet werden - Vorhersage ist dann einfach Auswertung oder Lösung solcher Gleichungen. Aber praktisch stehen wir vor Problemen, wo eine derartige Beschreibung zu kompliziert oder gar nicht möglich wäre. Darüber hinaus könnte die Lösung durch dieses Verfahren sehr kompliziert sein rechnerisch, und manchmal würden wir die Lösung erhalten, nachdem das Ereignis vorhergesagt wurde. Es ist möglich, verschiedene Annäherungen zu verwenden, beispielsweise die Regression der Abhängigkeit der vorhergesagten Variablen von anderen Ereignissen, die dann in die Zukunft extrapoliert werden. Das Finden einer solchen Annäherung kann auch schwierig sein. Dieser Ansatz bedeutet im Allgemeinen das Erstellen des Modells des vorhergesagten Ereignisses. Neuronale Netze können für die Vorhersage mit verschiedenen Ebenen des Erfolgs verwendet werden. Der Vorteil besteht dann aus dem automatischen Erlernen von Abhängigkeiten nur aus Messdaten, ohne dass weitere Informationen hinzugefügt werden müssen (zB Art der Abhängigkeit wie bei der Regression). Das neuronale Netzwerk wird aus den historischen Daten geschult, mit der Hoffnung, dass es verborgene Abhängigkeiten entdecken und es in der Lage sein wird, sie für die Zukunft vorauszusagen. Mit anderen Worten, das neuronale Netzwerk wird nicht durch ein explizit gegebenes Modell repräsentiert. Es ist mehr eine Black Box, die etwas lernen kann. Es ist möglich, verschiedene Arten von Daten vorherzusagen, aber im weiteren Text werden wir uns auf die Vorhersage von Zeitreihen konzentrieren (siehe Abbildung 1). Die Zeitreihe zeigt die Entwicklung eines Zeitwertes. Natürlich kann der Wert auch durch andere Faktoren beeinflusst werden als nur die Zeit. Die Zeitreihe stellt den diskreten Verlauf eines Wertes dar und kann aus einer kontinuierlichen Funktion mit Hilfe von Stichproben gewonnen werden. Abbildung 1 - Beispiel für ZeitreihenNeuroShell Trader und NeuroShell Day Trader-Charts können mehrere Chartseiten enthalten, die jeweils auf eine andere Sicherheit verweisen. Chart-Seiten können Sie Ihre Handelssysteme über viele Wertpapiere zur gleichen Zeit zu sehen und zu handeln. Indikatoren, Handelsstrategien und neuronale Netzwerkvorhersagen, die dem Diagramm hinzugefügt werden, werden einzeln rückgängig gemacht, optimiert und gleichzeitig auf alle Wertpapiere angewendet. Wenn Sie Diagrammseiten hinzufügen und entfernen, wird NeuroShell Trader automatisch Backtests und Optimierungen der hinzugefügten Wertpapiere durchführen. Schnelles Anwenden von Vorhersagen und Trading-Systemen über Ihr ENTIRE Portfolio von Aktien, Forex-Währungen, etc. Die leistungsstärkste und dennoch einfach zu handelnde Software für den Handel mit Forex, Aktien, Indizes, Futures und mehr verfügbar Copyright copyright 2016 Lassen Sie Ihre Systeme lernen, die Weisheit Alter und Erfahrung Ward Systems Group, Inc. EINIGE DER WELTMASCHINEN MEISTEN RESPETED FINANCIAL COMPANIES VERTRAUEN SIE UNSERE TECHNOLOGIE Nicht nur ist dieses eine der stärksten Handelswerkzeuge, die ich überhaupt angetroffen habe (und Ive versuchte die meisten von ihnen), es ist auch das einfachste zu benutzen. In 15 Jahren Handel Erfahrung und Kunde von mehreren Werkzeugen im Laufe der Jahre übertrifft NeuroShell Händler Unterstützung meine Erwartungen jedes Mal. Die Fähigkeit, Handelssysteme zu bauen ist so einfach. Strategien, die eine Programmierung in einer anderen Software erfordern, können auf einfache Weise schnell aufgebaut werden. Ich habe eine Menge anderer Pakete ausprobiert, aber es gibt wenige Werkzeuge, die Ihnen die Flexibilität geben, wie NeuroShell Trader zu entwerfen, zu optimieren und zu implementieren. Schließlich fähig, die Arten von Tests laufen zu lassen, die ich seit Jahren wollte, aber die einfach zu lange dauerte, um lebensfähig zu sein. Die Software hat mehr Fähigkeiten als ich wahrscheinlich verwenden, aber es ist einfach zu bedienen, auch für diese Farmer aus dem mittleren Westen, die nicht studierte Mathematik für 35 Jahre. Ward Systems Group, Inc. quotLet Ihre Systeme lernen, die Weisheit des Alters und experiencequot Handel Build Aktienmarkt, Futures, Index und Forex Trading-Systeme OHNE codingHow It Works Das Hauptziel der Forex-Forecasting ist es, täglich und intraday-high-quality bieten Prognosen von FOREX Marktpreisen. Sie erhalten Währungsvorhersagen in einem Tabellengraphikformat, basierend auf fünf verschiedenen Zeitrahmen (5 und 15 Minuten, 1 Stunde, 1 Tag und 1 Monat) zusammen mit den entsprechenden Buysell-Signalen. Forex-Forecasting nutzt Vorhersage-Algorithmen zunächst für die Lager-Vorhersage entwickelt und für den Forex-Markt angepasst. Sie erreichen unseren Service auf zwei Arten: Online über unsere Website. Sobald Sie ein Konto erstellt haben, erhalten Sie Zugriff auf das Control Panel und die Tools, die wir anbieten müssen. Verwenden Sie Ihre Lieblings-Software, wie Metastock, Metatrader und andere. Youll müssen das Forex-Forecasting Plugin herunterladen und installieren. Dann können Sie unsere Vorhersagen in Verbindung mit den Formeln und Handelsalgorithmen, die Sie bereits verwenden. Das Konzept: Viele Muster von Währungstendenzen haben eine Welle (oder eine nichtperiodische, oszillierende) Struktur. Dies kann mathematisch als Kombination der Anzahl der Harmonischen mit unbekannten, sich ändernden Frequenzen und den Trendamplituden dargestellt werden. Somit sind Informationen über diese Oberschwingungen für beide Zeitreihenvorhersagen (Marktpreisvorhersagen) und Entscheidungsunterstützung (buysell-Beratung) sehr nützlich. Jedoch können herkömmliche analytische Verfahren nicht verwendet werden, um die variablen Parameter-Oberwellen zu trennen. Wir haben eine spezielle Prognosemethode für wirtschaftliche Zeitreihen auf Basis unserer innovativen und einzigartigen Technologie entwickelt. Im Mittelpunkt unserer Methode steht die Zersetzung sowohl der Trend - als auch der Schwingungskomponenten der Zeitreihen mit Hilfe von digitalen Filtern. Diese spezielle adaptive Technik, basierend auf neuronaler Vernetzung, wird verwendet, um unsere Modelle zu aktualisieren und Tage zu erkennen, wenn die Preis-Zeitreihe ihre Eigenschaften ändert (unser Know-how). Im Gegensatz zu anderen Methoden kann unsere Technik langfristige Trends und Oszillationen mit wechselnden Frequenzen identifizieren, während sie viel bequemere Ergebnisse liefern als beispielsweise eine Fourier-Analyse. IEEE Internationaler Workshop über intelligente Datenerfassung und fortschrittliche Rechentechnik: Technologie und Anwendungen 6.-8. September 2007, Dortmund, Deutschland 58. Internationale Atlantische Konjunkturkonferenz, Chicago, Illinois, 7.-10. Oktober 2004
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