Neuronale Netze - Seite 21

[tampa]

BPNN Prädiktor

[John Seekers]

Die Vorhersage von Aktienmarktrenditen ist ein wichtiges Thema im Finanzwesen. Ziel dieser Arbeit ist es, die Rentabilität der Verwendung von artificial neuronalen Netzen (ANN) zu untersuchen. In dieser Studie werden die Vorhersagen der ANNs in eine einfache Handelsstrategie umgewandelt, deren Rentabilität im Vergleich zu einer einfachen Kauf-Halte-Strategie bewertet wird. Wir verwenden den Ansatz der neuronalen Netze, um den Taiwan Weighted Index und den S&P 500 in den USA zu analysieren. Es zeigt sich, dass die auf ANNs basierende Handelsregel höhere Renditen erzielt als die Buy-Hold-Strategie.

[myname]

tampa_:

BPNN Prädiktor

Verwendet er nicht Daten aus der Zukunft?

[John Seekers]

Künstliche neuronale Netze lassen sich am treffendsten als Computermodelle charakterisieren, die bestimmte Eigenschaften aufweisen, wie z B die Fähigkeit, sich anzupassen oder zu lernen, Daten zu verallgemeinern oder zu clustern oder zu organisieren, und deren Funktionsweise auf paralleler Verarbeitung beruht Viele der oben genannten Eigenschaften lassen sich auf bestehende nicht-neuronale Modelle zurückführen Die spannende Frage ist, inwieweit sich der neuronale Ansatz für bestimmte Anwendungen als besser geeignet erweist als bestehende Modelle Bislang gibt es keine eindeutige Antwort auf diese Frage

[John Seekers]

Elektronische Märkte haben sich zu beliebten Handelsplätzen für eine Vielzahl von Finanzanlagen entwickelt, und auch der auf computer basierende algorithmische Handel hat sich als dominierende Kraft auf den Finanzmärkten weltweit durchgesetzt. Die Auswirkungen des algorithmischen Handels auf die Finanzmärkte zu erkennen und zu verstehen, ist für Marktbetreiber und Regulierungsbehörden zu einem wichtigen Thema geworden. Wir schlagen vor, das Verhalten von Händlern im Hinblick auf die Belohnungsfunktionen zu charakterisieren, die am wahrscheinlichsten zu den beobachteten Handelsaktionen geführt haben. Unser Ansatz besteht darin, Handelsentscheidungen als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) zu modellieren und Beobachtungen einer optimalen Entscheidungspolitik zu nutzen, um die Belohnungsfunktion zu finden. Dies ist als Inverse Reinforcement Learning(IRL) bekannt. Unser IRL-basierter Ansatz zur Charakterisierung des Händlerverhaltens stellt ein Gleichgewicht zwischen zwei wünschenswerten Eigenschaften her, da er wichtige empirische Eigenschaften der Auftragsbuchdynamik erfasst und dennoch rechnerisch nachvollziehbar bleibt. Mit Hilfe eines IRL-Algorithmus, der auf linearer Programmierung basiert, sind wir in der Lage, in Experimenten auf einem simulierten E-Mini S&P 500-Futures-Markt eine Klassifizierungsgenauigkeit von mehr als 90 % bei der Unterscheidung von Hochfrequenzhandel und anderen Handelsstrategien zu erreichen. Die Ergebnisse dieser empirischen Tests deuten darauf hin, dass Hochfrequenzhandelsstrategien auf der Grundlage von Beobachtungen einzelner Handelsaktionen genau identifiziert und profiliert werden können.

[John Seekers]

Attraktionsmodelle sind in der Marketingforschung sehr beliebt, um die Auswirkungen von Marketinginstrumenten auf Marktanteile zu untersuchen. Bislang werden in der Marketingliteratur jedoch nur Attraktionsmodelle mit bestimmten Funktionsformen betrachtet, die Schwellen- oder Sättigungseffekte auf Attraktionswerte ausschließen. Mit dem hier vorgestellten, auf neuronalen Netzen basierenden Ansatz können wir eine größere Flexibilität erreichen. Bei diesem Ansatz werden die Attraktivitätswerte von Marken mit Hilfe eines Perzeptrons mit einer versteckten Schicht bewertet. Der Ansatz verwendet log-ratio-transformierte Marktanteile als abhängige Variablen. Stochastischer Gradientenabstieg gefolgt von einer Quasi-Newton-Methode schätzt die Parameter. Für Daten auf Ladenebene schneiden die neuronalen Netzmodelle besser ab und implizieren eine Preisreaktion, die sich qualitativ von dem bekannten multinomialen Logit-Attraktionsmodell unterscheidet. Die Preiselastizitäten von Neural-Net-Attraction-Modellen führen auch zu spezifischen betriebswirtschaftlichen Implikationen in Bezug auf optimale Preise. (Zusammenfassung des Autors)

[finimej]

Gibt es einen Code, der den Optimierungsprozess programmiert, so dass wir die Optimierung automatisieren können?

Logik.

0) nur am Wochenende machen.

1) Parameter in diesem Bereich einstellen, 0. 200 und mit Schritt 1.

2) Erhalten Sie das Ergebnis der Optimierung

3) runden Sie das Ergebnis des Gewinnfaktors auf 1,0 Stellen, so dass 7,4=7 und 7,5 = 8.

4) wähle dann die kleinste Handelszahl in den Katagorien der oberen 2 Stufen des Gewinnfaktors, das ist das gewünschte Optimierungsergebnis.

5) Setzen Sie die neue Einstellung in den Experten EA und laufen für die nächste Woche.

Kann der Optimierungsteil kodiert werden?

[John Seekers]

In den letzten Jahren wurden automatisierte algorithmische Systeme trading als institutionelle Lösungen in Form von Robotern, Black Box oder Expert Advisors entwickelt. Es gibt jedoch nur wenige Forschungsarbeiten in diesem Bereich, die ausreichende Beweise für die Effizienz dieser Systeme liefern. In diesem Beitrag wird ein automatisiertes Handelssystem entwickelt, das ein optimiertes genetisch-algorithmisches neuronales Netzwerkmodell(GANN) mit kybernetischen Konzepten implementiert und den Erfolg anhand eines modifizierten Value-at-Risk (MVaR)-Rahmens evaluiert. Der kybernetische Motor umfasst eine zirkuläre kausale Rückkopplungssteuerung und einen entwickelten Golden-Ratio-Schätzer, der auf jede Form von Marktdaten bei der Entwicklung von Risikokursmodellen angewendet werden kann. In dem Papier werden die Devisenkurse des Euro und des Yen als Dateninputs verwendet. Es wird gezeigt, dass die Technik als Handels- und Volatilitätskontrollsystem für Institutionen, einschließlich der Geldpolitik der Zentralbank, als risikominimierende Strategie nützlich ist. Darüber hinaus werden die Ergebnisse innerhalb eines Zeitrahmens von 30 Sekunden für eine Handelsstrategie innerhalb einer Woche erzielt, was eine relativ geringe Latenzzeit bedeutet. Die Ergebnisse zeigen, dass das Risiko um das Vier- bis Fünffache reduziert wird, bei einer maximal möglichen Erfolgsquote von 96 %, was weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich nahelegt.

[John Seekers]

Das Studium der künstlichen neuronalen Netze geht auf die ersten Versuche zurück, die Prinzipien der biologischen "Verarbeitung" in mathematische Modelle zu übertragen. Bei einem künstlichen neuronalen Netz geht es darum, in kürzester Zeit ein implizites und vorausschauendes Modell der Entwicklung eines Systems zu erstellen. Insbesondere leitet es aus der Erfahrung seine Fähigkeit ab, bestimmte Verhaltensweisen oder Situationen zu erkennen und "vorzuschlagen", wie sie zu berücksichtigen sind. Diese Arbeit veranschaulicht einen Ansatz für die Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen für die Finanzmodellierung; wir wollen die strukturellen Unterschiede (und Auswirkungen) zwischen Ein- und Multi-Agenten- und Populationsmodellen untersuchen. In Ein-Populations-Modellen werden ANNs als Prognoseinstrumente mit vermögensmaximierenden Agenten eingesetzt (wobei die Agenten Entscheidungen treffen, um eine Nutzenmaximierung zu erreichen, und dabei nichtlinearen Modellen folgen, um Prognosen zu erstellen), während in Mehr-Populations-Modellen die Agenten nicht vorgegebenen Regeln folgen, sondern dazu neigen, ihre eigenen Verhaltensregeln zu erstellen, wenn Marktdaten gesammelt werden. Insbesondere ist es wichtig, die Unterschiede zwischen Ein-Agenten- und Ein-Populations-Modellen zu analysieren; beim Aufbau eines Ein-Populations-Modells ist es nämlich möglich, das Marktgleichgewicht endogen darzustellen, was bei einem Ein-Agenten-Modell nicht möglich ist, bei dem alle Umweltmerkmale als gegeben und außerhalb der Kontrolle des einzelnen Agenten angenommen werden. Eine besondere Anwendung, die wir untersuchen wollen, ist die der "Kundenprofilierung", bei der (auf der Grundlage persönlicher und direkter Beziehungen) das "Kauf"-Verhalten jedes Kunden definiert werden kann, was den Einsatz von Verhaltensinferenzmodellen, wie sie von Künstlichen Neuronalen Netzen angeboten werden, viel besser macht als traditionelle statistische Methoden<br / translate="no">

[MegaLeads]

Wie läuft es mit der KI ea?