Incorporando análise técnica em sistemas de negociação baseados em rede neural

Integração de análise técnica em sistemas de negociação baseados na rede neural
Nós propusemos recentemente um sistema de comércio promissor para o índice S & amp; P 500, que consiste em um componente de seleção de recursos e um filtro simples para pré-processamento de dados, duas redes neurais especializadas para a predição de retorno e uma base de regras para a integração de predição. O objetivo deste estudo é explorar se incluir conhecimento adicional para uma filtragem de dados mais sofisticada e a integração de retorno leva a novas melhorias no sistema. O novo sistema está usando um indicador técnico bem conhecido para dividir os dados e um indicador adicional para reduzir o número de negócios não lucrativos. Várias combinações de sistemas são exploradas e testadas durante um período comercial de cinco anos. O sistema mais promissor gerou uma taxa de retorno anual (ARR) de 15,99% com 54 negócios. Isso se compara favoravelmente ao ARR para a estratégia de compra e retenção (11,05%) e os melhores resultados obtidos usando o sistema sem conhecimento de análise técnica embutido (13,35% com 126 negociações). Pesquisa patrocinada na parte b ..
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Incorporando análise técnica na negociação baseada na rede neural.
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Redes Neurais: Previsão de Lucros.
As redes de neurônios são algoritmos de última geração, imutáveis, que imitam certos aspectos importantes no funcionamento do cérebro humano. Isso lhes dá uma capacidade única de auto-treinamento, a capacidade de formalizar informações não classificadas e, o mais importante, a capacidade de fazer previsões com base na informação histórica que eles têm à sua disposição.
As redes de neurônios têm sido usadas cada vez mais em uma variedade de aplicativos de negócios, incluindo soluções de pesquisa de previsão e marketing. Em algumas áreas, como detecção de fraude ou avaliação de riscos, são líderes indiscutíveis. Os principais campos em que as redes neurais encontraram aplicações são operações financeiras, planejamento empresarial, negociação, análise de negócios e manutenção de produtos. As redes neurais podem ser aplicadas de forma lucrativa por todos os tipos de comerciantes, por isso, se você é um comerciante e ainda não foi introduzido em redes neurais, nós o acompanharemos através deste método de análise técnica e mostraremos como aplicá-lo a seu estilo de negociação.
Use redes neurais para descobrir oportunidades.
Assim como qualquer tipo de excelente produto ou tecnologia, as redes neurais começaram a atrair todos aqueles que estão procurando por um mercado em desenvolvimento. Torrents de anúncios sobre software de próxima geração inundaram o mercado - anúncios comemorando o mais poderoso de todos os algoritmos de rede neural já criados. Mesmo nesses casos raros, quando reivindicações publicitárias se assemelham à verdade, tenha em mente que um aumento de 10% na eficiência é provavelmente o máximo que você obterá de uma rede neural. Em outras palavras, ele não produz retornos milagrosos e, independentemente de quão bem ele funciona em uma situação particular, haverá alguns conjuntos de dados e classes de tarefas para as quais os algoritmos utilizados anteriormente são superiores. Lembre-se disso: não é o algoritmo que faz o truque. Informações de entrada bem preparadas sobre o indicador segmentado são o componente mais importante do seu sucesso com as redes neurais.
A Convergência mais rápida é melhor?
Muitos daqueles que já utilizam redes neurais acreditam erroneamente que quanto mais rápido sua rede fornece resultados, melhor será. Isso, no entanto, é uma ilusão. Uma boa rede não é determinada pela taxa em que produz resultados e os usuários devem aprender a encontrar o melhor equilíbrio entre a velocidade na qual a rede treina e a qualidade dos resultados que produz.
Aplicação correta de redes neurais.
Muitos comerciantes aplicam redes neurais de forma incorreta porque depositam muita confiança no software que utilizam, sem terem fornecido instruções adequadas sobre como usá-lo adequadamente. Para usar uma rede neural do jeito certo e, portanto, de forma lucrativa, um comerciante deve prestar atenção a todas as etapas do ciclo de preparação da rede. É o comerciante e não a rede dele que é responsável por inventar uma ideia, formalizando essa idéia, testando e melhorando, e, finalmente, escolhendo o momento certo para descartá-la quando não for mais útil. Consideremos os estágios deste processo crucial com mais detalhes:
1. Encontrando e Formalizando uma Idéia de Negociação.
2. Melhorando os Parâmetros do seu Modelo.
3. Eliminação do modelo quando se torna obsoleto.
Todo modelo baseado na rede neural possui uma vida útil e não pode ser usado indefinidamente. A longevidade do período de vida de um modelo depende da situação do mercado e de quanto tempo as interdependências do mercado refletem nele permanecerem atualizadas. No entanto, mais cedo ou mais tarde, qualquer modelo se torna obsoleto. Quando isso acontece, você pode redirecionar o modelo usando dados completamente novos (ou seja, substituir todos os dados que foram usados), adicionar alguns dados novos ao conjunto de dados existente e treinar o modelo novamente, ou simplesmente retirar o modelo completamente.
Muitos comerciantes cometem o erro de seguir o caminho mais simples - eles dependem fortemente e usam a abordagem para a qual seu software fornece a funcionalidade mais amigável e automatizada. Essa abordagem mais simples é prever um preço de algumas barras à frente e basear seu sistema de negociação nesta previsão. Outros comerciantes prevêem variação de preço ou porcentagem da mudança de preço. Esta abordagem raramente produz melhores resultados do que prever o preço diretamente. Ambas as abordagens simplistas não conseguem descobrir e explorar de forma lucrativa a maior parte das importantes interdependências a longo prazo e, como resultado, o modelo torna-se rapidamente obsoleto à medida que as forças motrizes globais mudam.
A Abordagem Geral Mais Ótima para o Uso de Redes Neurais.

Um modelo de rede neural moderno para fazer o timing do mercado de ações com base na antiga técnica de investimento do castiçal japonês.
Este artigo apresenta um novo modelo para fazer o timing do mercado de ações com base em uma rede de neurônio feed-forward supervisionada e a análise técnica do castiçal japonês. Nesta abordagem, a rede não vai aprender as linhas de candelabros sozinhas ou em combinação, mas é apresentar um tipo de modelo de regressão cujas variáveis ​​independentes são pistas importantes e fatores dos padrões de análise técnica; e sua variável dependente é a tendência do mercado no futuro próximo. Ao definir as variáveis ​​independentes, são tomadas duas abordagens; um é baseado em dados Raw e o outro é baseado em sinal com quinze e vinte e quatro variáveis, respectivamente. Os resultados experimentais, em que os sinais estimados são comparados com eventos reais de acordo com dados diários publicados reais no Yahoo. finance, mostraram que o modelo proposto desempenha um desempenho brilhante em emissão de sinais de compra e venda enquanto a primeira abordagem parece, em certa medida, melhor do que a segunda .
Destaques da Pesquisa.
► Apresentando o conceito de "Análise Técnica Adaptativa" com excelente desempenho. ► Apresentando uma prova inovadora sobre a habilidade surpreendente das redes neurais na descoberta de relações não-lineares complexas. ► Avaliando a análise técnica do castiçal japonês como método confiável para o investimento em ações.
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Integração de análise técnica em sistemas de negociação baseados na rede neural
. os pressupostos subjacentes a esta hipótese revelam-se pouco realistas em muitos casos [3], e em particular, a maioria das abordagens tomadas para testar a hipótese foi baseada em modelagem linear de séries temporais = - = [4] - = -. Consequentemente, como reivindicado em [4], dados dados e tempo suficientes, um método de aprendizagem de máquina não paramétrico adequado pode ser capaz de descobrir relacionamentos não-lineares mais complexos através da aprendizagem de ex.
Eficácia do uso de influência quantitativa entre os mercados para previsão de negociação.
. Influência no mercado, redes neurais, otimização 1 Introdução A rentabilidade da negociação no mercado de ações está diretamente relacionada à previsão de sinais comerciais. A maioria dos estudos passados ​​(= - = Chenoweth et al., 1996 - = -; Fernando et al., 2000; Vanstone, 2006; Wood & Dasgupta, 1996; Yao et al., 1999) focada na classificação do futuro valores em duas categorias (para cima ou para baixo) que são considerados como compra e venda.
título desconhecido
. t e variáveis ​​de saída. Como resultado, tem havido um interesse crescente na aplicação de redes neurais para capturar comportamentos futuros 208 S. Thawornwong, D. Enke / Neurocomputing 56 (2004) 205-232; veja = - = [25,2,7,8,48,11,30,38,37] - = - para o trabalho anterior sobre as previsões de estoque S & amp; P 500. Embora exista atualmente uma grande quantidade de artigos que abordem as previsões do retorno do mercado de ações, a maioria dos estudos depende de vários.

Momentum.
"As estratégias de valor funcionam, em geral, mas são mais fortes entre os estoques de baixa emissão (fracos) e os mais fracos entre os estoques de alta dinâmica (vencedores). A estratégia de impulso funciona, em geral, mas é particularmente forte entre os estoques de baixo valor (caro) ".
"Retornos anormais mais elevados podem ser alcançados aplicando uma estratégia de impulso de ganhos aos estoques com baixa dispersão".
"Primeiro, uma vez que se movem para além dos estoques mais pequenos, a rentabilidade das estratégias de impulso diminui acentuadamente com o tamanho da empresa. Em segundo lugar, o tamanho fixo fixo, as estratégias de impulso funcionam melhor entre os estoques com baixa cobertura de analistas. Finalmente, o efeito da cobertura do analista é maior para estoques que são perdedores passados ​​do que para vencedores do passado ".