文章 "在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测"

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新文章 在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测已发布：

在设计使用 Kohonen 网络的通用工具的基础上，我们建立了优化EA参数的分析和选择系统，并探讨了时间序列的预测。在第一部分中，我们修正和改进了公开的神经网络类，增加了必要的算法。现在，是时候在实际应用中使用它们了。

这里是从2018年7月1日到2018年12月1日这段时间测试的结果。

Unity-Forecast: 在 MetaTrader 5 测试器中根据外汇和黄金集群预测白银价格变化

在这一时间段，准确率达到了 60 %. 我们可以得出这样的结论：基本上，如果这种方法需要从根本上选择预测对象，准备输入参数，以及长期细致的配置，那么它是可行的。

作者：Stanislav Korotky