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 entdeckt 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 Netz Prognosen zum Diagramm hinzugefügt sind individuell Backtest, optimiert und für alle Wertpapiere gleichzeitig 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 Copyright copyright 2015 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 NeuroShell Traders Point-and-Click-Schnittstelle ermöglicht es Ihnen, leicht komplexe technische Analyse-Indikatoren, Handelssysteme und neuronale Netzwerk-Marktprognosen ohne Codierung jeglicher Art zu erstellen. Erstellen Sie leistungsfähige Handelssysteme in MINUTES, nicht Stunden oder Tage. 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