Las redes neuronales pueden descubrir patrones en los datos que los seres humanos podrían no notar y con éxito predecir la tendencia futura. Addaptron Software ha desarrollado NNSTP-2, herramienta informática de redes neuronales, para ayudar a los operadores de valores en la predicción de precios de las acciones para el corto plazo. NNSTP-2 predice precios de las acciones futuras o sus cambios porcentuales (puede ser elegido en el menú de configuración) utilizando Redes Neuronales Fuzzy (FNN). Funciona automáticamente al crear la FNN, entrenando, y mapeo para clasificar un nuevo vector de entrada.
Horizonte de previsión recomendada es de 1-60 días de negociación. El software predice el precio de cierre o uno ponderada (se puede elegir en el menú de configuración). Los datos de entrada se ponderan precio de cierre de las acciones y el volumen negociado. Los datos de entrada transformadas para matrices característicos antes del entrenamiento FNN. La predicción se basa en la exploración automática de las diferentes entradas períodos para definir la precisión de cada uno por las pruebas de espalda. A continuación, el pronóstico final se basa en un promedio ponderado de todos los pronósticos. Cada peso es proporcional a la exactitud de un cierto período de entrada de pronóstico.
NNSTP-2 tiene una interfaz fácil de usar y fácil de usar. El software está destinado a los comerciantes con un conocimiento básico en el análisis de valores.
La versión 2.0 predice precios de las acciones futuras o cambios porcentuales (se pueden elegir en el menú de configuración) utilizando Redes Neuronales Fuzzy (FNN). Funciona automáticamente al crear la FNN, entrenando, y mapeo para clasificar un nuevo vector de entrada. Horizonte de previsión recomendada es de 1-60 días de negociación. La predicción se basa en la exploración automática de las diferentes entradas períodos para definir la precisión de cada uno por las pruebas de espalda
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Versión 2.0 predice precios de las acciones futuras o cambios porcentuales (puede ser elegido en el menú de configuración) utilizando Redes Neuronales Fuzzy (FNN). Funciona automáticamente al crear la FNN, entrenando, y mapeo para clasificar un nuevo vector de entrada. Horizonte de previsión recomendada es de 1-60 días de negociación. La predicción se basa en la exploración automática de las diferentes entradas períodos para definir la precisión de cada uno por las pruebas de espalda
Limitaciones .
de prueba de 60 días
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