Prédiction Prévision est de faire des réclamations au sujet de quelque chose qui se produira, souvent basée sur l'information du passé et de l'état actuel. Chacun résout le problème de la prédiction tous les jours avec divers degrés de succès. Par exemple, le temps, la récolte, la consommation d'énergie, les mouvements de devises (devises) paires de devises ou de parts de stocks, les tremblements de terre, et beaucoup d'autres choses doit être prédit. Dans le domaine technique, les paramètres prévisibles d'un système peuvent être souvent exprimés et évalués à l'aide d'équations - la prédiction est alors simplement une évaluation ou une solution de telles équations. Cependant, nous rencontrons pratiquement des problèmes là où une telle description serait trop compliquée ou impossible du tout. En outre, la solution par cette méthode pourrait être très complexe de calcul, et parfois, nous aurions la solution après l'événement à prédire s'est passé. Il est possible d'utiliser diverses approximations, par exemple la régression de la dépendance de la variable prédite sur d'autres événements qui est ensuite extrapolée à l'avenir. Trouver une telle approximation peut aussi être difficile. Cette approche signifie généralement créer le modèle de l'événement prédit. Les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour la prédiction avec divers niveaux de succès. L'avantage d'alors inclut l'apprentissage automatique de dépendances uniquement à partir de données mesurées sans qu'il soit nécessaire d'ajouter d'autres informations (telles que le type de dépendance comme avec la régression). Le réseau neuronal est formé à partir des données historiques avec l'espoir qu'il découvrira des dépendances cachées et qu'il pourra les utiliser pour prédire à l'avenir. En d'autres termes, le réseau neural n'est pas représenté par un modèle explicitement donné. C'est plus une boîte noire qui est capable d'apprendre quelque chose. Il est possible de prédire divers types de données, cependant dans le reste de ce texte nous nous concentrerons sur la prévision des séries temporelles (voir figure 1). Les séries chronologiques montrent le développement d'une valeur dans le temps. Bien sûr, la valeur peut être influencée par d'autres facteurs que le temps. Les séries temporelles représentent l'historique discret d'une valeur et, à partir d'une fonction continue, elles peuvent être obtenues par échantillonnage. Figure 1 - Exemple de séries temporellesNetworks neuronaux: Profits de prévision Les réseaux neuronaux sont des algorithmes ergonomiques à la fine pointe de la technologie qui imitent certains aspects majeurs du fonctionnement du cerveau humain. Cela leur donne une capacité unique d'autoformation, la capacité de formaliser des informations non classifiées et, surtout, la possibilité de faire des prévisions sur la base des informations historiques dont elles disposent. Les réseaux neuronaux ont été utilisés de plus en plus dans une variété d'applications d'affaires, y compris des solutions de recherche de prévision et de marketing. Dans certains domaines, tels que la détection des fraudes ou l'évaluation des risques. Ils sont les chefs incontestables. Les principaux domaines dans lesquels les réseaux de neurones ont trouvé application sont les opérations financières, la planification d'entreprise, le commerce, l'analyse des affaires et la maintenance des produits. Les réseaux neuronaux peuvent être appliqués de manière lucrative par tous les types de commerçants, donc si vous êtes un commerçant et vous n'avez pas encore été introduit aux réseaux de neurones, bien vous prendre à travers cette méthode d'analyse technique et vous montrer comment l'appliquer à votre style de négociation. La plupart des gens n'ont jamais entendu parler de réseaux de neurones et, s'ils ne sont pas des commerçants, ils n'ont probablement pas besoin de savoir ce qu'ils sont. Ce qui est vraiment surprenant, cependant, est le fait qu'un grand nombre de ceux qui pourraient bénéficier richement de la technologie de réseaux neuronaux n'ont jamais entendu parler de lui, le prendre pour une noble idée scientifique ou de penser à elle comme d'un gadget marketing slick. Il ya aussi ceux qui mettent tous leurs espoirs sur les réseaux de neurones, lionizing les filets après une certaine expérience positive avec eux et les considérer comme une solution à puce argentée à tout type de problème. Cependant, comme toute stratégie commerciale. Les réseaux de neurones ne sont pas un correctif rapide qui vous permettra de le frapper riche en cliquant sur un bouton ou deux. En fait, la bonne compréhension des réseaux de neurones et leur but est vitale pour leur application réussie. En ce qui concerne le commerce, les réseaux de neurones sont une nouvelle méthode unique d'analyse technique, destinée à ceux qui adoptent une approche de réflexion de leur entreprise et sont prêts à contribuer un peu de temps et d'efforts pour rendre cette méthode de travail pour eux. Le meilleur de tous, lorsqu'ils sont appliqués correctement, réseaux neuronaux peuvent apporter un profit sur une base régulière. Utiliser les réseaux neuronaux pour découvrir des possibilités Un malentendu majeur est que de nombreux commerçants erreur réseaux neuronaux pour un outil de prévision qui peut offrir des conseils sur la façon d'agir dans une situation particulière du marché. Les réseaux neuronaux ne font aucune prévision. Au lieu de cela, ils analysent les données sur les prix et découvrent des opportunités. En utilisant un réseau de neurones, vous pouvez prendre une décision commerciale basée sur des données analysées en profondeur, ce qui n'est pas nécessairement le cas lorsque l'on utilise des méthodes d'analyse technique traditionnelles. Pour un commerçant sérieux et pensant, les réseaux de neurones sont un outil de nouvelle génération avec un grand potentiel qui peut détecter subtiles non linéaires interdépendances et les modèles que d'autres méthodes d'analyse technique sont incapables de découvrir. Les meilleurs filets Tout comme n'importe quel type de grand produit ou technologie, les réseaux de neurones ont commencé à attirer tous ceux qui sont à la recherche d'un marché en herbe. Torrents d'annonces sur la prochaine génération de logiciels ont inondé le marché - annonces célébrant le plus puissant de tous les algorithmes de réseau neural jamais créé. Même dans les cas rares où les revendications de publicité ressemblent à la vérité, gardez à l'esprit qu'une augmentation de 10 de l'efficacité est probablement le plus que vous obtiendrez jamais à partir d'un réseau de neurones. En d'autres termes, il ne produit pas de résultats miraculeux et indépendamment de la façon dont il fonctionne dans une situation particulière, il y aura quelques ensembles de données et des classes de tâches pour lesquelles les algorithmes précédemment utilisés restent supérieurs. Rappelez-vous ceci: ce n'est pas l'algorithme qui fait l'affaire. Des informations sur les entrées bien préparées sur l'indicateur ciblé sont la composante la plus importante de votre succès avec les réseaux de neurones. Est-ce que la convergence est plus rapide? Beaucoup de ceux qui utilisent déjà des réseaux de neurones croient à tort que plus leur filet fournit des résultats, mieux c'est. Ceci, cependant, est une illusion. Un bon réseau n'est pas déterminé par la vitesse à laquelle il produit des résultats et les utilisateurs doivent apprendre à trouver le meilleur équilibre entre la vitesse à laquelle le réseau se forme et la qualité des résultats qu'elle produit. Application correcte des filets de Neural Beaucoup de commerçants appliquent les réseaux neuronaux incorrectement parce qu'ils placent trop de confiance dans le logiciel qu'ils utilisent tous sans avoir été fournis avec des instructions appropriées sur la façon de l'utiliser correctement. Pour utiliser un réseau de neurones de la bonne façon et, par conséquent, avec profit, un commerçant devrait prêter attention à toutes les étapes du cycle de préparation du réseau. C'est le commerçant et non son réseau qui est responsable d'inventer une idée, de formaliser cette idée, de la tester et de l'améliorer, et enfin de choisir le bon moment pour en disposer quand elle n'est plus utile. Considérons les étapes de ce processus crucial avec plus de détails: 1. Trouver et formaliser une idée de négociation Un commerçant devrait comprendre pleinement que son réseau neural n'est pas destiné à inventer des idées et des concepts commerciaux gagnants. Il est destiné à fournir les informations les plus fiables et les plus précises possible sur l'efficacité de votre idée de trading ou de concept. Par conséquent, vous devriez trouver une idée commerciale originale et définir clairement le but de cette idée et ce que vous espérez obtenir en l'employant. C'est l'étape la plus importante du cycle de préparation du réseau. 2. Améliorer les paramètres de votre modèle Vous devez ensuite essayer d'améliorer la qualité globale du modèle en modifiant l'ensemble de données utilisé et en ajustant les différents paramètres. Figure 1: Spécification de l'algorithme d'optimisation et de ses propriétés 3. Disposition du modèle lorsqu'il devient obsolète Chaque modèle basé sur le réseau neuronal a une durée de vie et ne peut pas être utilisé indéfiniment. La longévité d'une durée de vie des modèles dépend de la situation du marché et de la durée pendant laquelle les interdépendances de marché reflétées dans celle-ci restent d'actualité. Cependant, tôt ou tard, tout modèle devient obsolète. Lorsque cela se produit, vous pouvez soit recycler le modèle en utilisant des données entièrement nouvelles (c'est-à-dire remplacer toutes les données qui ont été utilisées), ajouter de nouvelles données à l'ensemble de données existantes et former le modèle à nouveau, ou simplement retirer le modèle tout à fait. Beaucoup de commerçants font l'erreur de suivre le chemin le plus simple - ils s'appuient fortement sur et utilisent l'approche pour laquelle leur logiciel fournit la fonctionnalité la plus conviviale et automatisée. Cette approche la plus simple est de prévoir un prix à quelques bars à l'avance et baser votre système commercial sur cette prévision. D'autres opérateurs prévoient un changement de prix ou un pourcentage du changement de prix. Cette approche produit rarement de meilleurs résultats que la prévision du prix directement. Les deux approches simplistes ne parviennent pas à découvrir et à exploiter de façon rentable la plupart des interdépendances importantes à long terme et, par conséquent, le modèle devient rapidement obsolète à mesure que les forces motrices mondiales changent. L'approche globale la plus optimale à l'utilisation des réseaux neuronaux Un commerçant prospère se concentrera et passera un peu de temps à sélectionner les éléments d'entrée de gouvernance pour son réseau neuronal et à ajuster leurs paramètres. Il ou elle passera de (au moins) plusieurs semaines - et parfois jusqu'à plusieurs mois - le déploiement du réseau. Un trader réussi va également ajuster son net à l'évolution des conditions tout au long de sa durée de vie. Puisque chaque réseau ne peut couvrir qu'un aspect relativement petit du marché, les réseaux de neurones devraient également être utilisés dans un comité. Utilisez autant de réseaux neuronaux que nécessaire - la capacité d'employer plusieurs à la fois est un autre avantage de cette stratégie. De cette façon, chacun de ces filets multiples peut être responsable de certains aspect spécifique du marché, vous donnant un avantage majeur à travers le conseil. Cependant, il est recommandé de conserver le nombre de filets que vous utilisez dans la fourchette de cinq à 10. Enfin, les réseaux de neurones doivent être combinés avec une des approches classiques. Cela vous permettra de mieux tirer parti des résultats obtenus en fonction de vos préférences commerciales. Conclusion Vous ne rencontrerez le vrai succès avec les réseaux neuraux que lorsque vous arrêterez de chercher le meilleur filet. Après tout, la clé de votre succès avec les réseaux neuronaux réside non pas dans le réseau lui-même, mais dans votre stratégie de négociation. Par conséquent, pour trouver une stratégie rentable qui fonctionne pour vous, vous devez développer une idée forte sur la façon de créer un comité de réseaux de neurones et de les utiliser en combinaison avec les filtres classiques et les règles de gestion de l'argent. Pour la lecture connexe, consultez Neural Trading: clés biologiques à profit et le Trading Systems Codage Tutoriel. Un raccourci pour estimer le nombre d'années nécessaires pour doubler votre argent à un taux annuel donné de rendement (voir annuel composé.) Le taux d'intérêt appliqué à un prêt ou réalisé sur un investissement sur une période de temps spécifique. Les CDO ne se spécialisent pas dans un type de dette: l'année au cours de laquelle le premier afflux de capitaux d'investissement est livré à un projet ou une entreprise. Leonardo Fibonacci est un mathématicien italien né au XIIe siècle, connu pour avoir découvert les numéros de Fibonacci, une sûreté dont le prix dépend ou dérive d'un ou plusieurs actifs sous-jacents.
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