Predição.
A previsão é fazer afirmações sobre algo que acontecerá, geralmente com base em informações do passado e do estado atual.
Todos resolvem o problema da previsão todos os dias com vários graus de sucesso. Por exemplo, o clima, a colheita, o consumo de energia, os movimentos de pares cambiais ou de ações, terremotos e muitas outras coisas precisam ser previstos.
No domínio técnico, parâmetros previsíveis de um sistema podem ser freqüentemente expressos e avaliados usando equações - a predição é simplesmente a avaliação ou a solução de tais equações. No entanto, praticamente enfrentamos problemas onde tal descrição seria muito complicada ou impossível. Além disso, a solução por este método poderia ser muito complicada computacionalmente e, às vezes, obteríamos a solução após o evento a ser previsto acontecer.
É possível usar várias aproximações, por exemplo, a regressão da dependência da variável prevista em outros eventos que são então extrapolados para o futuro. Encontrar essa aproximação também pode ser difícil. Essa abordagem geralmente significa criar o modelo do evento previsto.
Redes neurais podem ser usadas para previsão com vários níveis de sucesso. A vantagem de então inclui o aprendizado automático de dependências apenas de dados medidos sem qualquer necessidade de adicionar mais informações (como tipo de dependência, como na regressão). A rede neural é treinada a partir dos dados históricos com a esperança de descobrir dependências ocultas e de poder usá-las para prever no futuro. Em outras palavras, a rede neural não é representada por um modelo explicitamente dado. É mais uma caixa preta que é capaz de aprender alguma coisa.
É possível prever vários tipos de dados, no entanto, no restante deste texto, vamos nos concentrar na previsão de séries temporais (veja a figura 1). Série temporal mostra o desenvolvimento de um valor no tempo. Naturalmente, o valor pode ser influenciado por outros fatores além do tempo. A série temporal representa um histórico discreto de um valor e, a partir de uma função contínua, pode ser obtida usando amostragem.
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Caro Trader Forex,
Quanto tempo você acha que é preciso para se tornar bem sucedido com Forex e com sinceridade?
Desde os primeiros passos introdutórios de aprender noções básicas do mercado Forex, ao ponto em que você é capaz de fazer negócios consistentemente rentáveis?
Para muitos, leva anos e.
E dezenas de milhares em perdas comerciais, apenas para aprender Forex.
Mas agora você pode acelerar o sucesso e a curva de aprendizado em até 1000% usando o meu novo programa de software Neural da Inteligência Artificial (A. I.) Neuromaster!
Demorou 10 anos de pesquisa, testes e coleta de informações para criar o meu primeiro produto principal que eu publiquei há alguns anos, chamado Stock Neuromaster.
Este programa foi comprado por centenas de comerciantes, com histórias de sucesso incríveis e ótimas críticas. (Você pode ler alguns desses comentários abaixo.)
Imagine se você tivesse um software de negociação eficaz que pudesse fazer todo o trabalho duro de encontrar "alta probabilidade". reversões para você. antes da próxima sessão de negociação!
Bem, agora você pode, com o meu poderoso novo software de rede neural chamado Forex Neuromaster.
Deixe me perguntar algo.
Como seria a sensação de ganhar o comércio,
Após ganhar o comércio em sua conta de negociação Forex.
Tudo com facilidade & amp; Confiança?
Imagine por um minuto que você está depositando grandes lucros regularmente, com um novo software poderoso que lhe diz exatamente quando entrar e quando sair?
Agora todos nós sabemos que nenhum sistema é 100%.
E eu não vou te dizer que o meu também é.
Mas a boa notícia é que você mal tem que ser melhor do que 50% a 60% para fazer uma fortuna a longo prazo no comércio aderindo ao mesmo sistema ou estratégia.
No entanto, meus clientes que usam o Stock Neuromaster têm relatado ganhos e negociações vencedoras em até 87% do tempo e são quase noventa por cento!
Portanto, a questão a ser feita é quanto dinheiro você poderia ganhar se obtivesse 85% a 87% de vencedores de forma consistente e reduzisse suas outras perdas rapidamente?
Para aqueles de vocês que estão tentando aperfeiçoar seus próprios modelos de mercado, ou gastando dinheiro desnecessário em outras ferramentas inúteis de análise de mercado, você não precisa mais desperdiçar seu tempo.
Deixe-me apresentar-me.
Meu nome é Konstantin Grek e iniciei minha carreira em programação financeira em Vladivostok, no Extremo Oriente da Rússia, no ano 2000.
Eu tinha 22 anos, quando me formei na Universidade Técnica do Extremo Oriente da Rússia com um mestrado em Matemática, Ciência da Computação e Sistemas de Inteligência Artificial.
A partir desse momento, comecei a construir meu próprio sistema de software, baseado na pesquisa mais avançada da Teoria das Redes Neuronais.
Você pode ver no diagrama abaixo, isso não é matemática simples.
Ao aplicar as Teorias de Redes Neurais avançadas e depois de anos de trabalho duro e dedicação, consegui desenvolver meu próprio sistema de assinatura e
Um que não só produziria resultados estáveis com a mais alta precisão possível, mas permitiria que as pessoas fizessem os negócios mais consistentemente lucrativos que eu já tinha visto!
E agora você pode também.
Nos últimos dez anos venho desenvolvendo sistemas de negociação proprietários para algumas das mais bem-sucedidas empresas de ensino de negociação on-line e vendendo esses programas de software com grande sucesso!
Durante minha carreira, criei dezenas de sistemas de negociação: automáticos, auto-organizados, baseados em modelos e muitos outros.
Também desenvolvi um grande número de ferramentas de análise de mercado, scanners, indicadores técnicos personalizados e ferramentas de negociação muito mais complexas.
E infelizmente, não posso compartilhar todas as informações e detalhes sobre esses projetos, pois eles foram desenvolvidos para as principais empresas financeiras, então estou sob acordos de não divulgação para não revelar seus segredos.
Mas eu aprendi muito, e quando eu lancei meu Stock Neuromaster alguns anos atrás, as pessoas adoraram (e ainda fazem), e desde então me pedem mais produtos.
E ultimamente as pessoas praticamente me IMPEDIAM a lançar uma versão ou meu software para Forex.
Por isso, tenho orgulho de anunciar que, após quase um ano de programação e testes, o lançamento do meu novo software Forex Neuromaster 3.1!
Este software lhe dará a segurança que você está colocando seus negócios na direção de tendência correta, no momento certo - assim você pode confirmar seus negócios e maximizar seus lucros de Forex em uma base regular.
Agora, se tudo isso parece bom demais para ser verdade.
Eu garanto que não é!
Meu software é baseado em mais de dez anos de avançada teoria de redes neurais e modelagem de inteligência artificial. Na verdade, "aprende"; cada par de Forex individual e como ele se comporta com o tempo.
Portanto, as recomendações fornecidas são estatisticamente testadas e testadas como confiáveis, levando em conta uma infinidade de fatores diferentes.
Que em combinação juntos têm um alto grau de precisão.
Você simplesmente não pode e não pode fazer isso sozinho.
Não é possível.
Obviamente, nenhum sistema pode prever a direção futura e o mercado gira 100% do tempo. Mas, como já afirmei, os usuários do meu software estão relatando sinais precisos em mais de 80% do tempo e, às vezes, mais perto de 90%!
Agora, nossos resultados irão variar, e eu não posso garantir nenhum resultado de negociação. Estou compartilhando apenas o que alguns dos meus usuários relataram. Mas você pode pagar para não tentar?
Está tudo embrulhado no meu novo e esperado software de previsão Forex chamado &
FINALMENTE! Forex Trading nunca foi tão fácil e rentável. Com o clique de alguns botões que você pode.
Seja colocando o comércio vencedor após o comércio!
O Forex Neuromaster é um programa de análise avançada baseado na teoria da rede neural com um núcleo preditivo. É baseado em tecnologia de inteligência artificial, ajudando você a tomar as decisões certas quando se trata de comprar e quando vender seus pares de Forex favoritos.
(E não se preocupe, você não precisa de um doutorado em Matemática para entender como funciona).
Na verdade, é muito fácil de usar!
Em apenas alguns minutos e alguns passos simples, esta peça de tecnologia fácil de usar, mas incrivelmente complexa, fornece indicadores claros de reversões de mercado COM ANTECEDÊNCIA de reversões de negociação - com base nos resultados notáveis dos meus mais de 10 anos de pesquisa sofisticada.
Vamos dar uma olhada na interface amigável:
Tudo o que você precisa fazer é deixar o software rodar depois de fazer um breve exercício de modelagem, onde o FX Neuromaster & quot; aprende & quot; o comportamento do par de Forex específico que você está assistindo.
Na janela principal, mostrará claramente quando comprar e quando vender.
Bem como quando vender curto e quando cobrir - antes do movimento do mercado!
À direita da janela principal, o software mostra a recomendação de posição atual (LONG ou SHORT), bem como a recomendação atual para o dia (BUY / SELL / HOLD).
Ele também mostra a data de entrada da posição, o valor e quantos períodos de negociação a posição esteve em jogo, bem como o potencial de lucro atual,% de retorno do período e a redução máxima.
O Forex Neuromaster revela o poder da inteligência artificial e as habilidades analíticas não padronizadas, na difícil mas crucial área das flutuações no mercado Forex
Uma poderosa combinação de análise técnica e modelagem de rede neural projetada para ajudá-lo com o trabalho crítico de prever movimentos no mercado Forex!
O Forex Neuromaster inclui os seguintes recursos:
Interface de software fácil de usar com assistentes de configuração. Não deixe sua simplicidade te enganar. Forex Neuromaster é um programa incrivelmente poderoso, mas simples o suficiente para qualquer um usar. Crie seus próprios modelos personalizados e comece a previsão com poucos cliques. Você pode facilmente configurar vários modelos de negociação, com base em diferentes suposições, e escolher o melhor! Módulo de análise técnica com muitos indicadores técnicos populares! Você pode até adicionar seus indicadores técnicos favoritos diretamente no mesmo gráfico para melhorar a precisão! Dados 100% GRATUITOS de Cotações Forex para o primeiro ano. Durante o primeiro ano, você nunca terá que pagar por um feed de dados com o Forex Neuromaster, está tudo incluído! (É apenas US $ 39 / mês depois disso). Vídeos de treinamento e webinars ao vivo ministrados por usuários reais. Imagine aprender como usar o software não apenas pelo criador, mas usuários reais como você, que estão usando o software! Suporte de todas as versões populares do Microsoft Windows (atualmente não funciona em um Mac). Atualizações GRATUITAS por 1 ano - Eu normalmente não tenho que fazer alterações, porque o software está em uso há anos, mas de vez em quando os usuários pedem novos recursos e eu ouço!
Forex Neuromaster é especificamente desenvolvido tanto para iniciantes quanto para os investidores avançados!
Forex Neuromaster permite que você:
Preveja inversões de pares de Forex a curto prazo antes do movimento para maximizar o potencial de negociação! Crie seus próprios portfólios de modelos, abra e atualize-os com novas cotações de Forex! Treine ao seu nível de habilidade e ritmo! Estimar precisão e rentabilidade! Receba gratuitamente sinais de previsão! Imprima gráficos Forex com resultados de previsão! Examine suas posições atuais de abertura comercial! Valide suas decisões de negociação e FAÇA MAIS DINHEIRO!
E a melhor parte é que todos esses recursos extremamente poderosos e fáceis de usar são projetados em uma interface fácil de usar e incrivelmente fácil de usar.
Não há necessidade de análise técnica profunda, visão geral do mercado.
ou horas de gasto definindo as tendências corretas.
3 cliques simples fazer todo o trabalho para você e trazê-lo comércios mais precisos e rentáveis do que qualquer outro software de previsão de Forex no mercado!
Aqui está um resumo de porque o Options Neuromaster pode ajudá-lo a se tornar um membro mais eficiente do & amp; comerciante bem sucedido dos estrangeiros:
Fácil de usar software de rede neural disponível. Vários cliques dão a você todo o poder da Teoria da Rede Neural para ser aplicada ao imprevisível mercado Forex com grande sucesso e precisão. Economiza seu dinheiro - Ao usar um feed de dados gratuito, você não tem despesas adicionais ou novos serviços para comprar. Você pode executá-lo sempre que quiser! Você ganha mais dinheiro - Este software pode ajudá-lo a ganhar mais dinheiro, com menos esforço, do que qualquer outro software de previsão de Forex. Experimente e veja por si mesmo porque é o melhor! Economiza seu tempo - Não é necessário gastar horas em análise de mercado antes de fazer o pedido. Este software criará toda a análise profissional profunda do mercado em segundos e dará a você recomendações visíveis para COMPRAR, VENDER ou SEGURAR ou mesmo ficar de fora do mercado! Dá-lhe confiança em sua negociação para que você possa ter confiança ao entrar e sair de negociações em sua direção de tendência atual, basta seguir os sinais gerados pelo software! Aumenta o seu nível de habilidade - Qualquer que seja o nível de habilidade em que você esteja atualmente, o uso do Forex Neuromaster pode ajudá-lo a chegar ao próximo nível, oferecendo a você as ferramentas para dominar o Forex!
Há muito mais, mas você só precisa ver por si mesmo.
Pare de fazer suas ordens de negociação com base em sugestões ou recomendações de outros traders.
Em vez disso, construa o seu próprio sistema de análise de mercado profissional, tornando-o um profissional mais seguro de si, autoconfiante e próspero!
& quot; Basta olhar para o gráfico do software para ver a previsão da próxima sessão e a posição atual do Outlook & quot;
Basta olhar para a recomendação para o próximo Open, que lhe dirá o que fazer amanhã:
Comprar, vender ou manter - não fica mais fácil do que isso!
Mas aqui é uma justa ADVERTÊNCIA:
Nem todos os programas de redes neurais são criados iguais.
Portanto, não gaste milhares de dólares em qualquer outro software da Neural-Net, com uma taxa de menor precisão e que faça com que você fique sem dinheiro (ou até mesmo perca seu dinheiro!)
Nossos clientes adoram nosso software e não sonham em usar qualquer outra coisa!
Veja alguns dos nossos recentes compradores dos meus produtos Neuromaster anteriores:
E eis o que outros usuários felizes do Neuromaster têm a dizer:
Até agora tenho ficado muito feliz com os resultados que tive. Se eu tivesse usado isso o tempo todo, eu teria feito o teste e depois comprado, eu teria subido cerca de 14% nas 3 4 semanas mais ou menos.
Se você quer um programa de rede neural que irá gerar sinais de COMPRA e VENDA para estoques, sem saber como funcionam as entranhas internas, então este é o produto para você. Se você não se preocupa com o funcionamento das redes neurais, não queira lidar com o incômodo de encontrar dados e fazer conjuntos de previsões, e apenas desejar que um sistema gere os sinais COMPRAR e VENDER com um clique de um botão, esse é o sistema você.
Cerca de uma semana atrás eu tropecei em seu pequeno programa de rede neural chamado, curiosamente, Stock NeuroMaster. Eu baixei e brinquei com ele e fiquei surpreso com a facilidade de uso. E descobri que é extremamente útil em relação aos ETFs, ganhando muito lucro com este software!
Depois de usar o Options Neuromaster ao longo de 2011, percebi como é uma ferramenta inestimável. Em conjunto com a sua previsibilidade e precisão, pude escolher melhor as minhas opções de negociação. Anteriormente, tive dificuldade em determinar possíveis direções, mas depois que comecei a usar sua ferramenta, meu percentual de vitórias aumentou com base na saída fornecida pelo Neuromaster. Obrigado por disponibilizar a ferramenta.
Tenho mais confiança ao tomar minhas decisões de negociação ao usar o neuromaster e tenho mais sucesso na negociação. obrigado.
Em relação às Opções Neuromaster, posso dizer que valeu a pena muitos negócios bem-sucedidos nos meses em que a utilizei. Eu não ficaria sem isso. Estou muito interessado na nova versão agora disponível, que eu espero que seja melhor ainda. Graças a um milhão.
Oi, Konstantin: Obrigado pelo seu serviço ONM, que usei com excelentes resultados. Simplesmente continue com seu serviço e suas futuras melhorias.
Konstantin - Estou ansioso para os mais recentes desenvolvimentos. Eu uso o programa para "confirmar" reco opção por alguns boletins que recebo. Ele me salvou de entrar em alguns reco ruim ultimamente, bem como entrar em alguns bons, chamadas Apache (APA) fez algum dinheiro nos últimos meses.
Konstantin, tenho usado o Neuromaster 2.0 há vários meses e estou sempre impressionado com a precisão que ele oferece. Mantenha o bom trabalho.
Software é inacreditável para comércios de apontar pin.
Olá Konstantin, tenho usado o Options Neuromaster 2.0 para negociar com sucesso o AAPL usando seu modelo. Eu tenho vendido spreads de crédito semanais dependendo dos sinais longos e curtos do modelo com 90% de precisão. Eu não posso esperar pela nova versão.
Prezado Konstantine, achei o Neuromaster 2.0 um alerta inicial muito bom para negociações lucrativas. O sistema era fácil de usar e gerava grandes lucros. Uma ferramenta muito boa para o comércio lucrativo. Eu recomendo Neuromaster.
O software é muito fácil de usar. Qualquer vantagem em prever onde o mercado irá é uma grande ajuda. Realmente gosto das pequenas setas verdes e vermelhas. Obrigado. Definitivamente gostaria da nova versão.
Eu tenho que dizer-lhe "KG" desde que tive Neuromaster minhas entradas e saídas foram mais limpas, o que resultou em muitos negócios mais rentáveis ao longo dos meses seguintes. Traduz em um aumento de mais de 10% nos lucros por mês. Thanx muito "KG"
Eu usei o Options Neuromaster por mais de um ano e descobri que ele é uma ferramenta muito útil para ajudar a decidir quando comprar, manter, vender e estar fora do mercado em qualquer patrimônio negociado. Você pode usá-lo como uma ferramenta de confirmação ou como um selecionador de Forex. Seus resultados serão muito melhores se você puder entrar em negociações curtas e longas, mas você pode obter lucro de qualquer maneira. Como todas as ferramentas analíticas, isso não é correto em 100% do tempo, e certamente não poderia prever as notícias do dia em que se tratava da crise da dívida europeia, mas em todos os casos em que usei o programa, foram muitos mais comércios vitoriosos do que perder negócios; as negociações vencedoras, em média, sempre foram maiores do que as negociações perdidas; e em todos os casos, o total do comércio para o ano foi positivo. Esta é uma ferramenta que você usa depois que o mercado fecha para negociações a serem tomadas no dia seguinte. Na página de desempenho do sistema, você tem estatísticas de ganho / perda em execução, bem como uma listagem das negociações recomendadas, incluindo as datas inseridas e encerradas com preço e lucro ou perda correspondentes. É um programa muito fácil de usar e fornece uma quantidade significativa de dados de negociação. Basicamente, faz o seu backtesting para você. Eu recomendo o seu uso.
Konstantin, usei a primeira versão (2.0) e adoro. Eu filtro todos os meus negócios através dele como parte da minha análise de compra ou venda. Isso ajudou minha conta substancialmente. Estou ansioso para mais de seu trabalho muito bom.
Kostya, Feliz Ano Novo! Eu realmente gostei de usar o programa Neuromaster nos últimos meses. A capacidade de desempenho do sistema me ajuda a determinar quais ações são favoráveis ao comércio e ainda melhor o que eu deveria esperar estatisticamente daqui para frente. Isso se tornou uma parte muito importante da minha rotina de negociação diária. Obrigado!
Olá Konstantin, tenho usado a Opção Neuromaster e a Opção Neuromaster Pro há mais de um ano e achei muito útil. Eu realmente gosto dos gráficos embutidos e da capacidade de definir minhas próprias paradas. Costumo negociar futuros e achei a Neuromaster muito útil ao negociar o rastreamento de ETFs para esses futuros. Eu realmente gosto da automação de lote na versão Pro.
Oi Konstantin. Eu tenho usado o Neuromaster 2.0 desde o seu lançamento e os resultados foram incríveis. Meu sucesso comercial passou pelo telhado. Com o lançamento das novas opções Neuromaster 2.2, estou ansioso por lucros ainda maiores. Qualquer pessoa que tenha a chance de obter a nova versão deve fazê-lo sem hesitação. Eu simplesmente não vou negociar sem isso !!
"Opções O Neuromaster me ajudou muito com meus negócios. Não apenas o Options Neuromaster é fácil de usar, ele também fornece instruções claras a seguir. Posso usar meu Options Neuromaster a qualquer momento e ele sempre me fornece informações atualizadas. É um ótimo programa. para todos os comerciantes e investidores ".
"Estou continuamente impressionado com a precisão das Opções Neuromaster em identificar movimentos direcionais com Ações e índices antes de vê-los. Por causa disso, minha confiança em entrar em negociações mais cedo do que eu costumava aumentar aumentou meus lucros."
Eu tenho usado o Neuromaster 2.0 durante 2010 com resultados muito bons. Eu uso para acompanhar a minha cesta de ações para me alertar para entrada e saída points. I recomendaria como uma excelente ferramenta para swing trading.
Eu tenho usado o Options Neuromaster por um ano agora. É uma ótima ferramenta para selecionar e analisar possíveis negociações. Agora é uma parte regular do meu dia de negociação. O desenvolvedor deste software entende o que é a negociação e seu conhecimento sobre a utilidade do mundo real vem do Options Neuromaster. Continue com o ótimo trabalho!!
Quando você faz um pequeno investimento no Forex Neuromaster, você estará aproveitando o poder da mais recente Inteligência Artificial aplicada ao campo imprevisível do mercado Forex, com EXCELENTE PRECISÃO, garantindo o seu POTENCIAL MÁXIMO DE LUCRO.
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Disclaimer - ações, opções e negociação de Forex tem grandes recompensas potenciais, mas também grande risco potencial. Você deve estar ciente dos riscos e estar disposto a aceitá-los para investir nesses mercados. Não negocie com dinheiro que você não pode perder. Este site não é uma solicitação nem uma oferta para comprar / vender qualquer segurança. Nenhuma representação está sendo feita de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas semelhantes àquelas discutidas neste site. O desempenho passado de qualquer sistema ou metodologia de negociação não é necessariamente indicativo de resultados futuros. Os comerciantes devem confiar em seu próprio julgamento e não apenas em qualquer software de negociação, incluindo o Neuromaster Software.
RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, UMA VEZ QUE AS COMERCIALIZAÇÕES NÃO FORAM EXECUTADAS, OS RESULTADOS PODEM TER COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE ALGUM, DE DETERMINADOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS APRESENTADOS.
Um estudo de caso sobre o uso de redes neurais para realizar a previsão técnica de forex.
Este artigo relata evidências empíricas de que um modelo de rede neural é aplicável à previsão de taxas de câmbio. Dados de séries temporais e indicadores técnicos, como a média móvel, são alimentados em redes neurais para capturar as “regras” subjacentes do movimento nas taxas de câmbio. As taxas de câmbio entre o dólar americano e cinco outras moedas principais, o iene japonês, o marco alemão, a libra esterlina, o franco suíço e o dólar australiano são previstas pelas redes neurais treinadas. A tradicional análise de escala reescalonada é usada para testar a “eficiência” de cada mercado antes de usar dados históricos para treinar as redes neurais. Os resultados apresentados aqui mostram que, sem o uso de dados de mercado extensivos ou conhecimento, previsões úteis podem ser feitas e lucros significativos em papel podem ser alcançados para dados fora da amostra com indicadores técnicos simples. Uma pesquisa adicional sobre as taxas de câmbio entre o franco suíço e o dólar americano também é realizada. No entanto, os experimentos mostram que, com o mercado eficiente, não é fácil obter lucros usando indicadores técnicos ou redes neurais de entrada de séries temporais. Este artigo também discute várias questões sobre a frequência de amostragem, escolha de arquitetura de rede, períodos de previsão e medidas para avaliar o poder preditivo do modelo. Depois de apresentar os resultados experimentais, uma discussão sobre pesquisas futuras conclui o artigo.
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Capítulo 25 & # xA0; & # x2013; & # xA0; MDHS & ndash; LPNN: Um Modelo de Preditor de FOREX Híbrido Usando uma Rede Neural Polinomial de Legendre com uma Técnica de Busca de Harmonia Diferencial Modificada.
Este capítulo descreve o uso de uma rede neural de alta ordem com aprendizado baseado em um novo algoritmo de otimização meta-heurística para o desenvolvimento de um modelo preditivo FOREX híbrido. A novidade do trabalho está em expor uma rede neural de camada única de alta ordem estruturada usando polinômios de Legendre para esculpir um modelo inteligente de previsão FOREX. Além disso, os parâmetros desconhecidos do modelo são estimados usando uma técnica de Busca por Harmonia Diferencial Modificada (MDHS). A técnica de busca por harmonia diferencial modificada é uma nova versão do algoritmo Harmony Search original, no qual a estratégia atual para melhor mutação é aplicada na operação de ajuste do pitch e em vez de usar parâmetros de controle fixos, eles são adaptados iterativamente de acordo com sua experiência anterior. A abordagem modificada leva a uma melhoria da velocidade de convergência da rede, bem como à capacidade preditiva da rede. Empiricamente, o modelo proposto é validado aplicando-o para previsão de taxas de câmbio do dólar americano (USD) contra quatro outras moedas: dólar australiano (AUD), libra esterlina (GBP), rupia indiana (INR) e iene japonês (JPY) . A partir da verificação do modelo, é demonstrado que a rede proposta não apenas fornece um grau mais alto de precisão de previsão com a técnica de aprendizado MDHS, mas também é estatisticamente melhor do que outras técnicas de aprendizado avaliadas incluídas no estudo.
Rede neural ; Evolução diferencial; Busca de harmonia; Busca Diferencial de Harmonia; Previsão de FOREX.
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10 equívocos sobre redes neurais.
As redes neurais são uma das classes mais populares e poderosas dos algoritmos de aprendizado de máquina. Em finanças quantitativas, redes neurais são frequentemente usadas para previsão de séries temporais, construindo indicadores proprietários, negociação algorítmica, classificação de títulos e modelagem de risco de crédito. Eles também foram usados para construir modelos de processos estocásticos e derivativos de preço. Apesar de sua utilidade, as redes neurais tendem a ter uma má reputação porque seu desempenho é "temperamental". Na minha opinião, isso pode ser atribuído ao projeto de rede ruim devido a equívocos sobre como funcionam as redes neurais. Este artigo discute alguns desses equívocos.
1. Redes neurais não são modelos do cérebro humano.
O cérebro humano é um dos grandes mistérios do nosso tempo e os cientistas não chegaram a um consenso sobre exatamente como ele funciona. Duas teorias do cérebro existem, nomeadamente, a teoria das células da avó e a teoria da representação distribuída. A primeira teoria afirma que os neurônios individuais têm alta capacidade de informação e são capazes de representar conceitos complexos, como sua avó ou até mesmo Jennifer Aniston. A segunda teoria dos neurônios afirma que os neurônios são muito mais simples e as representações de objetos complexos estão distribuídas em muitos neurônios. As redes neurais artificiais são vagamente inspiradas pela segunda teoria.
Uma das razões pelas quais acredito que as redes neurais de geração atual não são capazes de senciência (um conceito diferente de inteligência) é porque acredito que os neurônios biológicos são muito mais complexos que os neurônios artificiais.
Outra grande diferença entre o cérebro e as redes neurais é o tamanho e a organização. Os cérebros humanos contêm muito mais neurônios e sinapses que a rede neural e são auto-organizáveis e adaptativos. As redes neurais, por comparação, são organizadas de acordo com uma arquitetura. As redes neurais não são "auto-organizadas" no mesmo sentido que o cérebro, que muito mais se assemelha a um gráfico do que a uma rede ordenada.
Algumas visões muito interessantes do cérebro, criadas pelo cérebro de última geração, imaginam técnicas. Clique na imagem para mais informações.
Então, o que isso significa? Pense desta maneira: uma rede neural é inspirada no cérebro da mesma forma que o estádio olímpico em Pequim é inspirado por um ninho de pássaro. Isso não significa que o estádio olímpico seja - um ninho de pássaro, isso significa que alguns elementos de ninhos de pássaros estão presentes no desenho do estádio. Em outras palavras, elementos do cérebro estão presentes no projeto de redes neurais, mas são muito menos semelhantes do que você imagina.
De fato, as redes neurais estão mais relacionadas aos métodos estatísticos, como ajuste de curvas e análise de regressão, do que o cérebro humano. No contexto das finanças quantitativas, penso que é importante lembrar que, embora possa parecer legal dizer que algo é "inspirado pelo cérebro", essa afirmação pode resultar em expectativas irrealistas ou medo. Para mais informações, consulte 'Não! Inteligência Artificial não é uma ameaça existencial '.
Um exemplo de ajuste de curva também conhecido como aproximação de função. As redes neurais são bastante usadas para aproximar funções matemáticas complexas.
2. Redes neurais não são uma "forma fraca" de estatísticas.
Redes neurais consistem em camadas de nós interconectados. Nós individuais são chamados de perceptrons e se assemelham a uma regressão linear múltipla. A diferença entre uma regressão linear múltipla e um perceptron é que um perceptron alimenta o sinal gerado por uma regressão linear múltipla em uma função de ativação que pode ou não ser não-linear. Em um perceptron multicamada (MLP), os perceptrons são organizados em camadas e as camadas são conectadas com outras. No MLP existem três tipos de camadas, ou seja, a camada de entrada, camada (s) oculta (s) e a camada de saída. A camada de entrada recebe padrões de entrada e a camada de saída pode conter uma lista de classificações ou sinais de saída aos quais esses padrões de entrada podem mapear. Camadas ocultas ajustam os pesos nessas entradas até que o erro da rede neural seja minimizado. Uma interpretação disso é que as camadas ocultas extraem características salientes nos dados de entrada que têm poder preditivo em relação às saídas.
Entradas de Mapeamento: Saídas.
Um perceptron recebe um vetor de entradas, consistindo em atributos. Este vetor de entradas é chamado de padrão de entrada. Estas entradas são ponderadas de acordo com o vetor de peso pertencente a esse perceptron,. No contexto da regressão linear múltipla, estes podem ser considerados como coeficientes de regressão ou beta's. O sinal de entrada líquido, do perceptron, é geralmente a soma do produto do padrão de entrada e seus pesos. Neurônios que usam o produto da soma são chamados de unidades de soma.
O sinal de entrada líquido, menos uma polarização é então alimentado em alguma função de ativação,. Funções de ativação são geralmente monotonicamente aumentando funções que são limitadas entre um ou (isto é discutido mais adiante neste artigo). As funções de ativação podem ser lineares ou não lineares.
A rede neural mais simples é aquela que tem apenas um neurônio que mapeia as entradas para uma saída. Dado um padrão, o objetivo dessa rede seria minimizar o erro do sinal de saída, em relação a algum valor alvo conhecido para um dado padrão de treinamento. Por exemplo, se o neurônio deveria mapear para -1, mas o mapeasse para 1, então o erro, medido pela distância soma quadrada, do neurônio seria 4,.
Como mostrado na imagem acima, os perceptrons são organizados em camadas. A primeira camada ou perceptrons, chamada input mais tarde, recebe os patterns, no conjunto de treinamento. A última camada é mapeada para as saídas esperadas para esses padrões. Um exemplo disso é que os padrões podem ser uma lista de quantidades para diferentes indicadores técnicos relativos a uma segurança e os resultados potenciais podem ser as categorias.
Uma camada oculta é aquela que recebe como entradas as saídas de outra camada; e para o qual as saídas formam as entradas em outra camada. Então, o que essas camadas ocultas fazem? Uma interpretação é que eles extraem características importantes nos dados de entrada que têm poder preditivo em relação às saídas. Isso é chamado de extração de características e, de certa forma, desempenha uma função semelhante às técnicas estatísticas, como a análise de componentes principais.
As redes neurais profundas possuem um grande número de camadas ocultas e são capazes de extrair recursos muito mais profundos dos dados. Recentemente, redes neurais profundas tiveram um desempenho particularmente bom para problemas de reconhecimento de imagem. Uma ilustração da extração de características no contexto do reconhecimento de imagens é mostrada abaixo,
Eu acho que um dos problemas enfrentados pelo uso de redes neurais profundas para negociação (além do risco óbvio de overfitting) é que as entradas na rede neural são quase sempre muito pré-processadas, o que significa que pode haver poucos recursos para realmente extrair porque as entradas já são, em certa medida, recursos.
Regras de Aprendizagem.
Como mencionado anteriormente, o objetivo da rede neural é minimizar alguma medida de erro,. A medida mais comum de erro é sum-squar-error, embora essa métrica seja sensível a valores discrepantes e possa ser menos apropriada do que o erro de rastreamento no contexto dos mercados financeiros.
Erro quadrático de soma (SSE)
Dado que o objetivo da rede é minimizar, podemos usar um algoritmo de otimização para ajustar os pesos na rede neural. O algoritmo de aprendizado mais comum para redes neurais é o algoritmo de descida de gradiente, embora outros algoritmos de otimização potencialmente melhores possam ser usados. A descida de gradiente funciona calculando a derivada parcial do erro em relação aos pesos para cada camada na rede neural e, em seguida, movendo-se na direção oposta ao gradiente (porque queremos minimizar o erro da rede neural). Minimizando o erro, maximizamos o desempenho da rede neural na amostra.
Expressa matematicamente a regra de atualização para os pesos na rede neural () é dada por,
onde está a taxa de aprendizado que controla quão rapidamente ou lentamente a rede neural converge. Não vale a pena nada que o cálculo da derivada parcial de com respeito ao sinal de entrada líquido para um padrão represente um problema para qualquer função de ativação descontínua; qual é uma razão pela qual os algoritmos de otimização alternativos podem ser usados. A escolha da taxa de aprendizado tem um grande impacto no desempenho da rede neural. Valores pequenos podem resultar em convergência muito lenta, enquanto valores altos podem resultar em muita variação no treinamento.
Apesar do que alguns dos estatísticos que conheci no meu tempo acreditam, as redes neurais não são apenas uma "forma fraca de estatísticas para analistas preguiçosos" (na verdade já me disseram isso antes e foi muito engraçado); redes neurais representam uma abstração de técnicas estatísticas sólidas que datam de centenas de anos. Para uma explicação fantástica das estatísticas por trás das redes neurais, recomendo a leitura deste capítulo. Dito isto, concordo que alguns praticantes gostam de tratar as redes neurais como uma "caixa preta" que pode ser lançada em qualquer problema sem antes tomar tempo para entender a natureza do problema e se as redes neurais são ou não uma escolha apropriada. . Um exemplo disso é o uso de redes neurais para negociação; os mercados são dinâmicos, mas as redes neurais assumem que a distribuição dos padrões de entrada permanece estacionária ao longo do tempo. Isso é discutido em mais detalhes aqui.
3. Redes neurais vêm em muitas arquiteturas.
Até agora, acabamos de discutir a arquitetura de rede neural mais simples, a saber, o perceptron multicamada. Existem muitas arquiteturas de redes neurais diferentes (muitas para mencionar aqui) e o desempenho de qualquer rede neural é uma função de sua arquitetura e pesos. Muitos avanços modernos no campo da aprendizagem de máquina não vêm de repensar o modo como os algoritmos de percepção e otimização funcionam, mas sim de serem criativos em relação a como esses componentes se encaixam. Abaixo, discuto algumas arquiteturas de redes neurais muito interessantes e criativas que foram desenvolvidas ao longo do tempo,
Redes Neurais Recorrentes - algumas ou todas as conexões fluem para trás, o que significa que existem loops de feedback na rede. Acredita-se que essas redes tenham um desempenho melhor em dados de séries temporais. Como tal, podem ser particularmente relevantes no contexto dos mercados financeiros. Para mais informações, aqui está um link para um artigo fantástico intitulado O desempenho irracional de redes neurais recorrentes [profundas].
Este diagrama mostra três arquiteturas de redes neurais recorrentes populares, a saber, a rede neural Elman, a rede neural Jordan e a rede neural de camada única Hopfield.
Uma arquitetura interessante de rede neural recorrente mais recente é a Máquina de Turing Neural. Esta rede combina uma arquitetura de rede neural recorrente com a memória. Foi demonstrado que essas redes neurais são Turing completas e foram capazes de aprender algoritmos de ordenação e outras tarefas de computação.
Rede neural de Boltzmann - uma das primeiras redes neurais totalmente conectadas foi a rede neural de Boltzmann, uma máquina de Boltzmann. Essas redes foram as primeiras redes capazes de aprender representações internas e resolver problemas combinatórios muito difíceis. Uma interpretação da máquina de Boltzmann é que ela é uma versão de Monte Carlo da rede neural recorrente de Hopfield. Apesar disso, a rede neural pode ser bastante difícil de treinar, mas quando restrita, pode se mostrar mais eficiente que as redes neurais tradicionais. A restrição mais popular nas máquinas de Boltzmann é proibir as conexões diretas entre os neurônios ocultos. Essa arquitetura em particular é chamada de Máquina Boltzmann Restrita, que é usada nas Máquinas Profundas da Botlzmann.
Este diagrama mostra como as diferentes máquinas Boltzmann com conexões entre os diferentes nós podem afetar significativamente os resultados da rede neural (gráficos à direita das redes)
Redes neurais profundas - existem redes neurais com várias camadas ocultas. Redes neurais profundas tornaram-se extremamente populares nos anos mais recentes devido ao seu sucesso inigualável em problemas de reconhecimento de imagem e voz. O número de arquiteturas de redes neurais profundas está crescendo rapidamente, mas algumas das arquiteturas mais populares incluem redes de convicções profundas, redes neurais convolucionais, máquinas Boltzmann com restrições profundas, auto-codificadores empilhados e muito mais. Um dos maiores problemas com as redes neurais profundas, especialmente no contexto dos mercados financeiros que não são estacionários, é o superajuste. Mais informações, veja DeepLearning.
Este diagrama mostra uma rede neural profunda que consiste em várias camadas ocultas.
Redes neurais adaptativas - são redes neurais que simultaneamente adaptam e otimizam suas arquiteturas enquanto aprendem. Isso é feito aumentando a arquitetura (adicionando mais neurônios ocultos) ou encolhendo-os (podando neurônios ocultos desnecessários). Acredito que as redes neurais adaptativas são mais apropriadas para os mercados financeiros porque os mercados não são estacionários. Digo isso porque os recursos extraídos pela rede neural podem se fortalecer ou enfraquecer com o tempo, dependendo da dinâmica do mercado. A implicação disso é que qualquer arquitetura que funcionasse otimamente no passado precisaria ser alterada para funcionar de maneira otimizada hoje.
Este diagrama mostra dois tipos diferentes de arquiteturas de redes neurais adaptativas. A imagem da esquerda é uma rede neural em cascata e a imagem da direita é um mapa de auto-organização.
Redes de base radial - embora não seja um tipo diferente de arquitetura no sentido de perceptrons e conexões, as funções de base radial fazem uso de funções de base radial como suas funções de ativação, são funções valorizadas cuja saída depende da distância de um determinado ponto. As funções de base radial mais comumente usadas são a distribuição gaussiana. Como as funções de base radial podem assumir formas muito mais complexas, elas foram originalmente usadas para executar a interpolação de função. Como tal, uma rede neural de função de base radial pode ter uma capacidade de informação muito maior. As funções de base radial também são usadas no kernel de uma máquina de vetores de suporte.
Este diagrama mostra como o ajuste de curvas pode ser feito usando funções de base radial.
Em resumo, existem muitas centenas de arquiteturas de redes neurais e o desempenho de uma rede neural pode ser significativamente superior a outra. Assim, analistas quantitativos interessados em usar redes neurais provavelmente testariam múltiplas arquiteturas de redes neurais e considerariam combinar suas saídas juntas em um conjunto para maximizar seu desempenho de investimento. Eu recomendo a leitura do meu artigo, Todos os seus modelos estão errados, 7 fontes de risco do modelo, antes de usar redes neurais para negociação, porque muitos dos problemas ainda se aplicam.
4. O tamanho é importante, mas maior nem sempre é melhor.
Tendo selecionado uma arquitetura, deve-se então decidir quão grande ou pequena deve ser a rede neural. Quantas entradas existem? Quantos neurônios escondidos devem ser usados? Quantas camadas ocultas devem ser usadas (se estivermos usando uma rede neural profunda)? E quantos neurônios de saídas são necessários? As razões pelas quais essas questões são importantes é porque, se a rede neural é muito grande (muito pequena), a rede neural poderia potencialmente suprimir (underfit) os dados, o que significa que a rede não iria generalizar bem fora da amostra.
Quantos e quais entradas devem ser usadas?
O número de insumos depende do problema a ser resolvido, da quantidade e qualidade dos dados disponíveis e, talvez, de alguma criatividade. As entradas são simplesmente variáveis que acreditamos ter algum poder preditivo sobre a variável dependente que está sendo prevista. Se as entradas para um problema não forem claras, você pode determinar sistematicamente quais variáveis devem ser incluídas, observando as correlações e a correlação cruzada entre as variáveis independentes potenciais e as variáveis dependentes. Essa abordagem é detalhada no artigo O que impulsiona o crescimento real do PIB?
Existem dois problemas com o uso de correlações para selecionar variáveis de entrada. Em primeiro lugar, se você estiver usando uma métrica de correlação linear, poderá excluir inadvertidamente variáveis úteis. Em segundo lugar, duas variáveis relativamente não correlacionadas poderiam potencialmente ser combinadas para produzir uma variável fortemente correlacionada. Se você observar as variáveis isoladamente, poderá perder essa oportunidade. Para superar o segundo problema, você poderia usar a análise de componentes principais para extrair os autovetores úteis (combinações lineares das variáveis) como entradas. Dito isto, um problema com isto é que os autovetores podem não generalizar bem e também assumem que as distribuições dos padrões de entrada são estacionárias.
Outro problema ao selecionar variáveis é a multicolinearidade. A multicolinearidade é quando duas ou mais das variáveis independentes inseridas no modelo são altamente correlacionadas. No contexto dos modelos de regressão, isso pode fazer com que os coeficientes de regressão mudem de forma irregular em resposta a pequenas alterações no modelo ou nos dados. Dado que redes neurais e modelos de regressão são similares, suspeito que isso também seja um problema para redes neurais.
Por último, mas não menos importante, um viés estatístico que pode ser introduzido ao selecionar variáveis é o viés de variável omitida. O viés de variável omitida ocorre quando um modelo é criado, o que deixa de fora uma ou mais variáveis causais importantes. A tendência é criada quando o modelo compensa incorretamente a variável ausente, subestimando ou superestimando o efeito de uma das outras variáveis, ou seja, os pesos podem se tornar muito grandes nessas variáveis ou o SSE será grande.
Quantos neurônios escondidos devo usar?
O número ideal de unidades ocultas é específico do problema. Dito isso, como regra geral, quanto mais unidades ocultas forem usadas, mais provável será o risco de overfitting. O overfitting é quando a rede neural não aprende as propriedades estatísticas subjacentes dos dados, mas "memoriza" os padrões e qualquer ruído que possam conter. Isso resulta em redes neurais que apresentam bom desempenho na amostra, mas mal fora da amostra. Então, como podemos evitar overfitting? Existem duas abordagens populares usadas na indústria, a saber, a interrupção e a regularização precoces, e depois há minha abordagem favorita, pesquisa global,
A interrupção antecipada envolve a divisão do seu conjunto de treinamento no conjunto de treinamento principal e um conjunto de validação. Então, em vez de treinar uma rede neural para um número fixo de iterações, você treina até que o desempenho da rede neural no conjunto de validação comece a se deteriorar. Essencialmente, isso impede que a rede neural use todos os parâmetros disponíveis e limita sua capacidade de simplesmente memorizar todos os padrões que vê. A imagem à direita mostra dois possíveis pontos de parada para a rede neural (aeb).
A regularização penaliza a rede neural por usar arquiteturas complexas. Complexidade nesta abordagem é medida pelo tamanho dos pesos da rede neural. A regularização é feita adicionando um termo para somar a função de objetivo de erro quadrático, que depende do tamanho dos pesos. Isto é o equivalente a adicionar um prior que essencialmente faz a rede neural acreditar que a função que está aproximando é suave,
onde está o número de pesos na rede neural. Os parâmetros e controlam o grau em que a rede neural sobre ou ajusta os dados. Bons valores para e podem ser derivados usando análise e otimização bayesiana. Isso e o acima são explicados em mais detalhes neste capítulo brilhante.
Minha técnica favorita, que também é de longe a mais computacionalmente cara, é a pesquisa global. Nessa abordagem, um algoritmo de busca é usado para testar diferentes arquiteturas de redes neurais e chegar a uma escolha quase ideal. Isso é mais frequentemente feito usando algoritmos genéticos que são discutidos mais adiante neste artigo.
Quais são as saídas?
As redes neurais podem ser usadas para regressão ou classificação. No modelo de regressão, um único valor é gerado, que pode ser mapeado para um conjunto de números reais, o que significa que apenas um neurônio de saída é necessário. No modelo de classificação, um neurônio de saída é necessário para cada classe potencial à qual o padrão pode pertencer. Se as classes forem técnicas desconhecidas de redes neurais não supervisionadas, tais como mapas auto-organizados devem ser usados.
Em conclusão, a melhor abordagem é seguir a Navalha Ockhams. A navalha de Ockham argumenta que, para dois modelos de desempenho equivalente, o modelo com menos parâmetros livres generalizará melhor. Por outro lado, nunca se deve optar por um modelo excessivamente simplista ao custo do desempenho. Da mesma forma, não se deve supor que só porque uma rede neural tem mais neurônios ocultos e talvez mais camadas ocultas, ela superará uma rede muito mais simples. Infelizmente, parece-me que muita ênfase é colocada em grandes redes e pouca ênfase é colocada em tomar boas decisões de design. No caso de redes neurais, maior nem sempre é melhor.
Entidades não devem ser multiplicadas além da necessidade - William of Ockham.
As entidades não devem ser reduzidas ao ponto de inadequação - Karl Menger.
5. Muitos algoritmos de treinamento existem para redes neurais.
O algoritmo de aprendizagem de uma rede neural tenta otimizar os pesos da rede neural até que alguma condição de parada tenha sido atendida. Essa condição geralmente ocorre quando o erro da rede atinge um nível aceitável de precisão no conjunto de treinamento, quando o erro da rede no conjunto de validação começa a se deteriorar ou quando o orçamento computacional especificado foi esgotado. O algoritmo de aprendizado mais comum para redes neurais é o algoritmo de retropropagação que usa a inclinação de gradiente estocástica que foi discutida anteriormente neste artigo. A retropropagação consiste em duas etapas:
O feedforward pass - o conjunto de dados de treinamento é passado pela rede e a saída da rede neural é gravada e o erro da rede é calculado Propagação para trás - o sinal de erro é passado de volta pela rede e os pesos da rede neural são otimizado usando gradiente descendente.
Existem alguns problemas com essa abordagem. Ajustar todos os pesos de uma só vez pode resultar em um movimento significativo da rede neural no espaço de peso, o algoritmo de descida de gradiente é bastante lento e é suscetível aos mínimos locais. Mínimos locais são um problema para tipos específicos de redes neurais, incluindo todas as redes neurais de links de produtos. Os dois primeiros problemas podem ser abordados usando variantes de gradiente descendente incluindo gradiente de descida de momento (QuickProp), descendente de gradiente de Nesterov (NAG), o algoritmo de gradiente adaptativo (AdaGrad), Propagação resiliente (RProp) e propagação quadrática média de raiz ( RMSProp). Como pode ser visto na imagem abaixo, melhorias significativas podem ser feitas no algoritmo clássico de gradiente descendente.
Dito isso, esses algoritmos não podem superar mínimos locais e também são menos úteis ao tentar otimizar a arquitetura e os pesos da rede neural simultaneamente. Para alcançar essa otimização global, são necessários algoritmos. Dois algoritmos populares de otimização global são a Otimização de Enxame de Partículas (PSO) e o Algoritmo Genético (GA). Aqui está como eles podem ser usados para treinar redes neurais:
Representação vetorial de rede neural - codificando a rede neural como um vetor de pesos, cada um representando o peso de uma conexão na rede neural, podemos treinar redes neurais usando a maioria dos algoritmos de busca meta-heurística. Essa técnica não funciona bem com redes neurais profundas porque os vetores se tornam muito grandes.
Este diagrama ilustra como uma rede neural pode ser representada em uma notação vetorial e relacionada ao conceito de um espaço de pesquisa ou cenário de adequação.
Otimização de Enxame de Partículas - para treinar uma rede neural usando um PSO, construímos uma população / enxame dessas redes neurais. Cada rede neural é representada como um vetor de pesos e é ajustada de acordo com sua posição da melhor partícula global e é melhor pessoal.
A função de adequação é calculada como o erro de soma quadrática da rede neural reconstruída após a conclusão de um passo de feedforward do conjunto de dados de treinamento. A principal consideração com essa abordagem é a velocidade das atualizações de peso. Isso ocorre porque, se os pesos forem ajustados muito rapidamente, o erro de soma quadrática das redes neurais ficará estagnado e nenhum aprendizado ocorrerá.
Este diagrama mostra como as partículas são atraídas umas às outras em um único algoritmo de Otimização por Enxame de Partícula de enxame.
Algoritmo Genético - para treinar uma rede neural usando um algoritmo genético, primeiro construímos uma população de vetores de redes neurais representadas. Em seguida, aplicamos os três operadores genéticos nessa população para desenvolver redes neurais melhores e melhores. Esses três operadores são,
Seleção - Usando o erro de soma quadrática de cada rede calculado após um passo de feedforward, classificamos a população de redes neurais. Os x% superiores da população são selecionados para "sobreviver" até a próxima geração e ser usados para crossover. Crossover - Os x% superiores dos genes da população podem cruzar um com o outro. Este processo forma 'descendentes'. No contexto, cada descendente representará uma nova rede neural com pesos de ambas as redes neurais 'pai'. Mutação - este operador é obrigado a manter a diversidade genética na população. Uma pequena porcentagem da população é selecionada para sofrer mutação. Alguns dos pesos nessas redes neurais serão ajustados aleatoriamente dentro de um intervalo específico.
Este algoritmo mostra os operadores genéticos de seleção, cruzamento e mutação sendo aplicados a uma população de redes neurais representadas como vetores.
Além desses algoritmos de busca metaheurística baseados na população, outros algoritmos têm sido usados para treinar redes neurais, incluindo retropropagação com impulso adicional, evolução diferencial, simulated annealing e muito mais. Pessoalmente, eu recomendaria usar uma combinação de algoritmos de otimização local e global para superar as deficiências de ambos.
6. As redes neurais nem sempre exigem muitos dados.
As redes neurais podem usar uma das três estratégias de aprendizado, uma estratégia de aprendizado supervisionada, uma estratégia de aprendizado não supervisionada ou uma estratégia de aprendizado por reforço. A aprendizagem supervisionada requer pelo menos dois conjuntos de dados, um conjunto de treinamento que consiste em entradas com a saída esperada e um conjunto de testes que consiste em entradas sem a saída esperada. Ambos os conjuntos de dados devem consistir em dados marcados, isto é, padrões de dados para os quais o alvo é conhecido antecipadamente. Estratégias de aprendizado não supervisionadas são normalmente usadas para descobrir estruturas ocultas (como cadeias ocultas de Markov) em dados não rotulados. Eles se comportam de maneira semelhante aos algoritmos de clustering. O aprendizado por reforço é baseado na premissa simples de recompensar redes neurais por bons comportamentos e puni-los por maus comportamentos. Como as estratégias de aprendizado não supervisionadas e de reforço não exigem que os dados sejam rotulados, eles podem ser aplicados a problemas sub-formulados em que a saída correta não é conhecida.
Aprendizagem não supervisionada.
Uma das mais populares arquiteturas de redes neurais não supervisionadas é o Mapa de Auto-Organização (também conhecido como Mapa de Kohonen). Os Mapas de Auto-organização são essencialmente uma técnica de dimensionamento multidimensional que constrói uma aproximação da função de densidade de probabilidade de algum conjunto de dados subjacente, preservando a estrutura topológica desse conjunto de dados. Isso é feito mapeando os vetores de entrada, no conjunto de dados, para vetores de peso, (neurônios) no mapa de características,. Preservar a estrutura topológica significa simplesmente que, se dois vetores de entrada estão próximos, então os neurônios para os quais esses vetores de entrada mapeiam também estarão próximos um do outro.
Para obter mais informações sobre mapas de auto-organização e como eles podem ser usados para produzir conjuntos de dados de baixa dimensionalidade, clique aqui. Outra aplicação interessante de SOM's é colorir gráficos de séries temporais para negociação de ações. Isso é feito para mostrar quais são as condições de mercado naquele momento. Este site fornece um tutorial detalhado e trechos de código para implementar a idéia para melhorar as estratégias de negociação Forex.
Aprendizado por Reforço.
Estratégias de aprendizagem de reforço consistem em três componentes. Uma política que especifica como a rede neural tomará decisões, por exemplo usando indicadores técnicos e fundamentais. Uma função de recompensa que distingue o bem do mau, e. fazendo vs perdendo dinheiro. E uma função de valor que especifica o objetivo de longo prazo. No contexto dos mercados financeiros (e jogos), as estratégias de aprendizado por reforço são particularmente úteis porque a rede neural aprende a otimizar uma quantidade específica, como uma medida apropriada de retorno ajustado ao risco.
Este diagrama mostra como uma rede neural pode ser reforçada negativamente ou positivamente.
7. As redes neurais não podem ser treinadas em nenhum dado.
Uma das maiores razões pelas quais as redes neurais podem não funcionar é porque as pessoas não processam adequadamente os dados que estão sendo alimentados na rede neural. A normalização de dados, a remoção de informações redundantes e a remoção de valores discrepantes devem ser realizadas para melhorar a probabilidade de um bom desempenho da rede neural.
Normalização de dados - redes neurais consistem em várias camadas de perceptrons ligadas por conexões ponderadas. Cada perceptron contém uma função de ativação que tem um 'alcance ativo' (exceto para funções de base radial). Entradas na rede neural precisam ser escalonadas dentro dessa faixa, de modo que a rede neural seja capaz de diferenciar entre diferentes padrões de entrada.
Por exemplo, dado um sistema de negociação de rede neural que recebe indicadores sobre um conjunto de títulos como entradas e saídas, se cada título deve ser comprado ou vendido. Uma das entradas é o preço da segurança e estamos usando a função de ativação Sigmoid. No entanto, a maioria dos títulos custa entre 5 $ e 15 $ por ação e a saída da função Sigmoid se aproxima de 1,0. Assim, a saída da função Sigmoid será 1.0 para todos os títulos, todos os perceptrons serão "disparados" e a rede neural não aprenderá.
Redes neurais treinadas em dados não processados produzem modelos em que "as luzes estão acesas, mas ninguém está em casa"
Remoção de valores discrepantes - um valor discrepante é muito menor ou maior do que a maioria dos outros valores em alguns conjuntos de dados. Os outliers podem causar problemas com técnicas estatísticas, como análise de regressão e ajuste de curva, porque quando o modelo tenta "acomodar" o outlier, o desempenho do modelo em todos os outros dados se deteriora,
Este diagrama mostra o efeito da remoção de um outlier dos dados de treinamento para uma regressão linear. Os resultados são comparáveis para redes neurais. Fonte da imagem: statistics. laerd / statistical-guides / img / pearson-6.png.
The illustration shows that trying to accommodate an outlier into the linear regression model results in a poor fits of the data set. The effect of outliers on non-linear regression models, including neural networks, is similar. Therefore it is good practice is to remove outliers from the training data set. That said, identifying outliers is a challenge in and of itself, this tutorial and paper discuss existing techniques for outlier detection and removal.
Remove redundancy - when two or more of the independent variables being fed into the neural network are highly correlated (multiplecolinearity) this can negatively affect the neural networks learning ability. Highly correlated inputs also mean that the amount of unique information presented by each variable is small, so the less significant input can be removed. Another benefit to removing redundant variables is faster training times. Adaptive neural networks can be used to prune redundant connections and perceptrons.
8. Neural networks may need to be retrained.
Given that you were able to train a neural network to trade successfully in and out of sample this neural network may still stop working over time. This is not a poor reflection on neural networks but rather an accurate reflection of the financial markets. Financial markets are complex adaptive systems meaning that they are constantly changing so what worked yesterday may not work tomorrow. This characteristic is called non-stationary or dynamic optimization problems and neural networks are not particularly good at handling them.
Dynamic environments, such as financial markets, are extremely difficult for neural networks to model. Two approaches are either to keep retraining the neural network over-time, or to use a dynamic neural network. Dynamic neural networks 'track' changes to the environment over time and adjust their architecture and weights accordingly. They are adaptive over time. For dynamic problems, multi-solution meta-heuristic optimization algorithms can be used to track changes to local optima over time. One such algorithm is the multi-swarm optimization algorithm, a derivative of the particle swarm optimization. Additionally, genetic algorithms with enhanced diversity or memory have also been shown to be robust in dynamic environments.
The illustration below demonstrates how a genetic algorithm evolves over time to find new optima in a dynamic environment. This illustration also happens to mimic trade crowding which is when market participants crowd a profitable trading strategy, thereby exhausting trading opportunities causing the trade to become less profitable.
This animated image shows a dynamic fitness landscape (search space) change over time. Image source: en. wikipedia/wiki/Fitness_landscape.
9. Neural networks are not black boxes.
By itself a neural network is a black-box. This presents problems for people wanting to use them. For example, fund managers wouldn't know how a neural network makes trading decisions, so it is impossible to assess the risks of the trading strategies learned by the neural network. Similarly, banks using neural networks for credit risk modelling would not be able to justify why a customer has a particular credit rating, which is a regulatory requirement. That having been said, state of the art rule-extraction algorithms have been developed to vitrify some neural network architectures. These algorithms extract knowledge from the neural networks as either mathematical expressions, symbolic logic, fuzzy logic, or decision trees.
This image shows a neural network as a black box and how it related to rule extraction techniques.
Mathematical rules - algorithms have been developed which can extract multiple linear regression lines from neural networks. The problem with these techniques is that the rules are often still difficult to understand, therefore these do not solve the 'black-box' problem.
Propositional logic - propositional logic is a branch of mathematical logic which deals with operations done on discrete valued variables. These variables, such as A or B, are often either TRUE or FALSE, but they could occupy values within a discrete range e. g. .
Logical operations can then be applied to those variables such as OR, AND, and XOR. The results are called predicates which can also be quantified over sets using the exists or for-all quantifiers. This is the difference between predicate and propositional logic. If we had a simple neural network which Price (P), Simple Moving Average (SMA), and Exponential Moving Average (EMA) as inputs and we extracted a trend following strategy from the neural network in propositional logic, we might get rules like this,
Fuzzy logic - fuzzy logic is where probability and propositional logic meet. The problem with propositional logic is that is deals in absolutes e. g. BUY or SELL, TRUE or FALSE, 0 or 1. Therefore for traders there is no way to determine the confidence of these results. Fuzzy logic overcomes this limitation by introducing a membership function which specifies how much a variable belongs to a particular domain. For example, a company (GOOG) might belong 0.7 to the domain and 0.3 to the domain . Combinations of neural networks and fuzzy logic are called Neuro-Fuzzy systems. This research survey discusses various fuzzy rule extraction techniques.
Decision trees - decision trees show how decisions are made when given certain information. This article describes how to evolve security analysis decision trees using genetic programming. Decision tree induction is the term given to the process of extracting decision trees from neural networks.
An example of a simple trading strategy represented using a decision tree. The triangular boxes represent decision nodes, these could be to BUY, HOLD, or SELL a company. Each box represents a tuple of <indicator, inequality,="" value="">. An example might be <sma,>, 25> or <ema, <="," 30="">.
10. Neural networks are not hard to implement.
This list is updated, from time to time, when I have time. Last updated: November 2015.
Speaking from experience, neural networks are quite challenging to code from scratch. Luckily there are now hundreds open source and proprietary packages which make working with neural networks a lot easier. Below is a list of packages which quants may find useful for quantitative finance. The list is NOT exhaustive, and is ordered alphabetically. If you have any additional comments, or frameworks to add, please share via the comment section.
"Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by the Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) and by community contributors. Yangqing Jia created the project during his PhD at UC Berkeley." - Caffe webpage (November 2015)
"Encog is an advanced machine learning framework that supports a variety of advanced algorithms, as well as support classes to normalize and process data. Machine learning algorithms such as Support Vector Machines, Artificial Neural Networks, Genetic Programming, Bayesian Networks, Hidden Markov Models, Genetic Programming and Genetic Algorithms are supported. Most Encog training algoritms are multi-threaded and scale well to multicore hardware. Encog can also make use of a GPU to further speed processing time. A GUI based workbench is also provided to help model and train machine learning algorithms." - Encog webpage.
H2O is not strictly a package for machine learning, instead they expose an API for doing fast and scalable machine learning for smarter applications which use big data. Their API supports deep learning model, generalized boosting models, generalized linear models, and more. They also host a cool conference, checkout the videos :).
Google TensorFlow.
" TensorFlow is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the multidimensional data arrays (tensors) that flow between them. This flexible architecture lets you deploy computation to one or more CPUs or GPUs in a desktop, server, or mobile device without rewriting code." - GitHub repository ( November 2015)
Microsoft Distributed Machine Learning Tookit.
"DMTK includes the following projects: DMTK framework(Multiverso): The parameter server framework for distributed machine learning. LightLDA: Scalable, fast and lightweight system for large-scale topic modeling. Distributed word embedding: Distributed algorithm for word embedding. Distributed skipgram mixture: Distributed algorithm for multi-sense word embedding." - GitHub repository (November 2015)
Microsoft Azure Machine Learning.
The machine learning / predictive analytics platform in Microsoft Azure is a fully managed cloud service that enables you to easily build, deploy, and share predictive analytics solutions. This software basically allows you to drag and drop pre-built components (including machine learning models) and custom-built components which manipulate data sets into a process. This flow-chart is then compiled into a program and can be deployed as a web-service. It is similar to the older SAS enterprise miner solution except that is it more modern, more functional, supports deep learning models, and exposes clients for Python and R.
"MXNet is a deep learning framework designed for both efficiency and flexibility. It allows you to mix the flavours of symbolic programming and imperative programming together to maximize the efficiency and your productivity. In its core, a dynamic dependency scheduler that automatically parallelizes both symbolic and imperative operations on the fly. A graph optimization layer is build on top, which makes symbolic execution fast and memory efficient. The library is portable and lightweight, and is ready scales to multiple GPUs, and multiple machines." - MXNet GitHub Repository (November 2015)
"neon is Nervana's Python based Deep Learning framework and achieves the fastest performance on many common deep neural networks such as AlexNet, VGG and GoogLeNet. We have designed it with the following functionality in mind: 1) Support for commonly used models and examples: convnets, MLPs, RNNs, LSTMs, autoencoders, 2) Tight integration with nervanagpu kernels for fp16 and fp32 (benchmarks) on Maxwell GPUs, 3) Basic automatic differentiation support, 4) Framework for visualization, and 5) Swappable hardware backends . " - neon GitHub repository (November 2015)
"Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. It can use GPUs and perform efficient symbolic differentiation." - Theano GitHub repository (November 2015). Theano, like TensorFlow and Torch, is more broadly applicable than just Neural Networks. It is a framework for implementing existing or creating new machine learning models using off-the-shelf data-structures and algorithms.
"Torch is a scientific computing framework with wide support for machine learning algorithms . A summary of core features include an N-dimensional array, routines for indexing, slicing, transposing, an interface to C, via LuaJIT, linear algebra routines, neural network, energy-based models, numeric optimization routines, Fast and efficient GPU support, Embeddable, with ports to iOS, Android and FPGA" - Torch Webpage (November 2015). Like Tensorflow and Theano, Torch is more broadly applicable than just Neural Networks. It is a framework for implementing existing or creating new machine learning models using off-the-shelf data-structures and algorithms.
SciKit Learn.
SciKit Learn is a very popular package for doing machine learning in Python. It is built on NumPy, SciPy, and matplotlib Open source, and exposes implementations of various machine learning models for classification, regression, clustering, dimensionality reduction, model selection, and data preprocessing.
As I mentioned, there are now hundreds of machine learning packages and frameworks out there. Before committing to any one solution I would recommend doing a best-fit analysis to see which open source or proprietary machine learning package or software best matches your use-cases. Generally speaking a good rule to follow in software engineering and model development for quantitative finance is to not reinvent the wheel . that said, for any sufficiently advanced model you should expect to have to write some of your own code.
Conclusão.
Neural networks are a class of powerful machine learning algorithms. They are based on solid statistical foundations and have been applied successfully in financial models as well as in trading strategies for many years. Despite this, they have a bad reputation due to the many unsuccessful attempts to use them in practice. In most cases, unsuccessful neural network implementations can be traced back to inappropriate neural network design decisions and general misconceptions about how they work. This article aims to articulate some of these misconceptions in the hopes that they might help individuals implementing neural networks meet with success.
For readers interested in getting more information, I have found the following books to be quite instructional when it comes to neural networks and their role in financial modelling and algorithmic trading.
Some instructional textbooks when it comes to implementing neural networks and other machine learning algorithms in finance. Many of the misconceptions presented in this article are discussed in more detail in Professor Andries Engelbrecht's book, 'An Introduction to Computational Intelligence'
Previous Story.
Simulated Annealing for Portfolio Optimization.
Next Story.
Regression analysis using Python.
Great effort behind this article, Stuart.
Kindly check the email.
Hi Michal, thank you for your email. I'm glad you enjoyed the article, please let me know if you have any suggestions for further material!
November 28, 2014.
A terrific resource.
It would be really illustrative to understand how the example applications mentioned - time-series forecasting, proprietary trading signal generation, fully automated trading (decision making), financial modelling, derivatives pricing, credit risk assessments, pattern matching, and security classification - are solved using neural networks or other machine learning methods. Is there a resource or blog that covers this?
November 28, 2014.
Hi Dinesh, thanks for commenting. I think that online literature for the topic of Neural Networks applied to finance is fragmented. Therefore, it may be worthwhile trying to get a copy a book called "Neural Networks in Finance" by Paul D. McNelis. The book is a bit dated, and probably won't cover all the latest developments in Neural Networks but it will definitely covers most of the applications I mentioned in my blog. Otherwise, the best resources are academic journal articles written on the topic. Journal articles are obviously a bit more technical but there is no better way to learn in my humble opinion. Boa sorte!
Excellent blog Stuart. well-written, articulate & nuanced in its descriptions.
Thank you very much Faiyaz. I only hope that you and other readers are able to find good applications of the techniques discussed here 🙂
Nice blog Mr Stuart, and thanks for summarizing alot of things. I was working on a neural network for my company inkunzi markets in Sandton, and just finished after 3 months(built from scratch), fuzzy neurons are not as easy to control and build indeed, but rather better when done perfectly interms of pattern recognition and market forecasting. Keep up the good work fellow Quant,
BSc Mathematical Statistics, Physics and Electronics from Rhodes University.
12 de janeiro de 2015.
Hi Brian, thanks for getting in touch. Thank you for the information, I have only read up on the neuro-fuzzy systems but never applied them in practice. I will check them out in more detail this year :).
12 de fevereiro de 2015.
Hi Stu, I am starting a quant invest platform development project here in Beijng based on big data intelligence from market emotion to technical trading signal using, and I am looking for international partner's join, if you have interests, maybe we can schedule a skype chat. Thank you with regards, your personal blog is awesome! Jack.
12 de fevereiro de 2015.
Hi Jack, thank you for the compliments :). I will definitely be in touch, Beijing is an incredible city which I was lucky enough to visit last year for a conference.
Obrigado cara. I appreciate the comment, that said this article is getting a little bit old now 🙂 so I'm busy working on a more technical follow up with implementation-level detail.
Should come out in the next few months. Obrigado novamente!
Please sign me up for updates.
My concern with neural networks is its ability to handle categorical data. I get the impression that in supervised learning situations, neural networks work best when all your independent variables are numeric (or at least mostly numeric). Is there any truth to this?
Hi Li, you can train neural networks with categorical inputs, usually each potential category forms an individual input into the neural network.
Obrigado pelo artigo. I think this article is a must read for everyone 'new' at this field. As I call this method is a 'breadth-first' learning approach to Introduction to Neural Networks.
Desculpe pelo meu inglês ruim.
Thank you for the kind words, your English is fine 🙂
Looking for something like this for a while, all i can find are click-bait articles.
Great research! Favorited!
Thanks John; I also really dislike all the mindless click-bait articles out there. This blog is all about content 🙂 - I really need to write more about neural networks though.
Thank you very very much. Your article is amazing especially for the beginner like me. From your article, I get an outline for what Neural Network is, how many kinds of NNs and how to use them properly. Plus, the external resources you provided are excellent too.
Thanks for the kind words Steven. I'm happy to hear that the article was helpful to you 🙂 good luck!
18 de setembro de 2015.
Great article Stuart. Would you recommend any open source ANN tools that implement the Levenberg Marquardt learning algorithm?
18 de setembro de 2015.
Hi Ankur. The one package I used a few years ago which offered Levenberg Marquardt (often referred to as LMA) was Encog. I'm sure some of the others offer it as well.
September 21, 2015.
Ótimo artigo. Neural network and article.
Hi Stuart, Thank you for this article - it was most illuminating!
How do spiking neural networks fit into the overall picture of neural networks? (architecturally speaking and from the point of view of most suitable applications)
Hey Louis, thanks for the comment!
That's an interesting question. Let me preface my response by stating that I have neither worked with nor explicitly studied spiking neural networks.
That said, I have come across them before. Architecturally they are similar to any other neural network except that each individual neuron's complexity is higher like with product unit neural networks - which, by the way, I quite like. This added complexity makes spiking neural networks "more similar" to biological neural networks in the sense that neuron activation is not a continuous process, it is discontinuous. Which is actually how I came across them originally :-): I was researching applications for jump diffusion stochastic processes one of which is modelling the firing rate of neurons in spiking neural networks. But like I said, I haven't worked with them or studied them explicitly and I am not one hundred perfect sure of their use cases.
All I can say us that I am supportive of complex neural network architectures because I believe they may hold the key to more efficient and human-esque intelligence in machines.
My name is Michael. I have read that Neural Network Regression can predict the market more than any other software or strategy. I have a question then; how can i use the neural network in trading, my main concern is the forex market. Is neural network regression a software? O que é isso? How can i use it in trading forex? How can it predict or forcaste the price of the eurusd for me?
Am like totally naive on this and i need your help. If its a program software, how can i get one?
Thank you and i anticipate your reply.
Wow, thanks for the excellent write-up. It was incredibly well-researched and articulated. Mantem!
21 de outubro de 2016.
I know what you mean, but there's a dichotomy with your title of "10 misconceptions. " and the fact that you listed not the 10 misconceptions but actually the conceptions anti to the ten misconceptions. The reader at first thinks that your list are the misconceptions. Double negative thing going on.
December 1, 2016.
thank you for the wonderful article, a great resource in deed.
3 de dezembro de 2016.
An Amazing article with perfect definitions and clear examples. Great heads up for someone like me, trying to develop a new ANN framework from the scratch.
December 30, 2016.
Titled as a warning against common knowledge, covered stuff that classical texts didn't. Ótimo blog! Obrigado!
Thx for great overview article ✔
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A Agimat é uma fraude e / ou outra ferramenta de negociação da BS?
Não! Agimat é um trabalho, desenvolvimento único e legítimo feito por Dennis Buchholz. O sistema de negociação Forex e Opções Binárias da Agimat ajudou mais de 800 pessoas em todo o mundo a dominar com sucesso a forma de escalpelar o mercado Forex e realizar oscilações lucrativas. As opções binárias com o Agimat também são muito simplificadas.
E sim, claro, onde há sucesso há inimigos e pessimistas. Estes são idiotas sentados no colo da mamãe, usando um pirata & # 8220; old & # 8221; versão da opção binária Agimat e do sistema de negociação forex (versão pirata ganhou o trabalho não desde que a licença não está ativada no meu fim). Além disso, esses indivíduos são chamados comerciante de Facebook ou comerciante de coffeeshop com US $ 20 dólares na conta bancária postando foto nas mídias sociais, provavelmente em uma posição de oração. Não & # 8220; profissional & # 8221; vai negociar em um coffeeshop, ou você já viu um dos caras top negociação Forex no Starbucks? Esse tipo de pessoa que acabei de mencionar insulta os outros para os ossos por sua própria estupidez. Estas são pessoas que escrevem avaliações falsas e espalham o ódio. Sim, posso continuar esta lista até o final do universo. Essas pessoas vão dizer que todo o tempo que o sistema de negociação Agimat é uma farsa.
Pessoas mal-sucedidas (os grupos mencionados acima nunca serão bem-sucedidos) procurando sempre culpar alguma coisa, exceto seus próprios erros e comportamentos infantis. Essas pessoas não estão dispostas a aprender, pensando em ser um milionário durante a noite. Sim, pessoas como esta dizendo que a opção binária Agimat e sistema de negociação forex é uma farsa. Mas posso garantir que tudo é real e legítimo.
Comerciantes Forex bem-sucedidos, incluindo eu mesmo, precisam se dar bem com esses personagens excêntricos e simplesmente ignorá-los. Se & # 8220; você & # 8221; são sérios sobre negociação, dispostos a aceitar o meu conselho pessoal, ajudar e tem a mentalidade certa, vá em frente e continue lendo. Se não, peço-lhe, por favor, deixe este site porque sua falha é iminente.
Alguns de vocês podem pensar que minhas palavras são rudes, mas eu estou direto ao ponto com a realidade. Forex não é um hobby, é um negócio difícil.
A versão antiga do Sistema de Opções Binárias da Agimat é a história dos meus amigos. 2017 será um ano incrível para todos os fãs da Agimat! Por quê? Agimat FX 2017 Pro + não repintar foi lançado. Negocie 60 seg. De Opção Binária em pedidos impecáveis com o Agimat FX 2017 Pro +. Uma versão 100% melhorada do sistema anterior. Qual deve ser o recurso mais importante em um sistema de negociação (não importa se Opções Binárias do Forex)? Eu acho que todos podemos concordar que é a formação de pico. Se você tem um sistema que mostra o pico no momento certo, você pode entrar sem medo e dar o giro na direção oposta. O Agimat FX 2017 Pro + pode ser usado em prazos menores para Opções Binárias e em prazos mais altos para Forex. Todas as futuras atualizações / upgrades estão incluídos.
Market Scalping Forex (no gráfico de 1min)
Se você quiser negociar opções binárias e amp; Forex com rentabilidade e precisão, então só há um caminho meu amigo! Você precisa conhecer os movimentos do Market Makers / Dealer antes que eles comecem a se mexer! Meu mentor costumava dizer: "quando você se move eu me movo"! Steve, eu te amo cara!
O Agimat FX 2017 Pro + e todas as futuras atualizações estão conectadas à minha rede neural. Desde abril de 2016, a rede neural reúne dados dos mercados financeiros e cria uma configuração inteligível para negociar. A rede neural funciona 100% artificial e independente.
A. N.N. & # 8211; Integração GUI de Rede Neural Artificial.
Depois de estudar o Market Makers Method e ser aluno de Steve Mauro, minha idéia pessoal é tornar a experiência de negociação o mais simples possível para minha família também. Não deve haver medo quando você executa ordens. Agimat FX irá mostrar-lhe muito claro Market Maker Pattern no momento certo para negociar sem medo Opções binárias em menor período de tempo ou Forex em período de tempo maior. As revisões do Agimat Trading System confirmam a precisão.
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Como negociar em linha com Market Makers / Dealer.
Eu não te conheço pessoalmente, mas eu certamente conheço o seu problema. Esse sentimento quando você executa uma ordem e momentos depois o preço oscila em frente. Estou certo sobre o seu problema? Bem, deixe-me dizer uma coisa, 95% de todo o comerciante de varejo tem o mesmo problema. A longo prazo, a sua conta será aniquilada pelo dealer Forex. Troca de moeda é um negócio sujo e é apenas sobre formações de pico, trapping comerciante de varejo, stop-hunting e balanços agressivos! Os Market Makers estão sendo bem pagos para liberar sua conta.
Agimat FX 2017 Pro + uma obra-prima e um produto muito original. A primeira versão foi concluída com testes em maio de 2015. A inteligência artificial integrada ajustará o sistema toda vez que as condições do mercado mudarem, para dar a você um ponto de entrada altamente preciso antes que o concessionário se afaste. Assim que um padrão Market Makers tiver sido desenhado em seu gráfico, ou seja, Padrão W, Padrão M, Padrão de Cabeça e Ombros, Meio Batman, 22 configuração, etc., você terá um alerta de sinal pop-up e no gráfico & amp; e uma seta em qual direção você tem que negociar.
Por trás de cada sinal dado pelas opções binárias FX da Agimat e pelo Forex, muito trabalho precisa ser feito em tempo real pelo cálculo da inteligência artificial e pela reconsideração das condições do mercado. Quantos e que tipo de movimentos o dealer fez após a última formação de pico? Ele consolidou o preço? O montante preso de US $ (milhões) que o revendedor precisa desviar? Desempenho de parada-caça? Apenas para mencionar alguns. Muito frequentemente, o dealer irá mudar o seu comportamento ou objetivo em poucos minutos, a inteligência artificial incorporada da Agimat FX reage imediatamente para ajustar a previsão para o seu log ou posição short ou call and put.
Opções binárias Agimat FX & amp; Atualização de Rede Neural MT4 Forex.
Todas as atualizações futuras estão incluídas na taxa única. Em 18 de agosto & # 8211; 2016 Agimat FX conectou-se à minha rede neural, que comecei a desenvolver em abril de 2016. Desde então, a rede neural está crescendo de forma independente, sem qualquer interferência de mim mesmo. Uma rede neural para o Forex é amplamente conhecida que as maiores empresas de trading e hedge funds usam sofisticados sistemas de inteligência artificial e redes neurais para lucrar com os mercados financeiros com uma precisão impressionante. O Agimat FX 2017 Pro + é o único indicador real de MT4 para opções binárias & amp; Forex que recebem alimentação por uma rede neural. Este será o futuro da precisão.
Assista ao vídeo depoimento Agimat de Lee Starks, ele está fazendo 80 negociações consecutivas sem perda (clique).
Opções binárias? Mas qual corretora?
Você pode escolher qualquer corretor que quiser. Eu não estou atrás de nenhuma comissão de corretores otários. No entanto, sugiro negociar Opção Binária com Core Liquidity Markets (CLM). Uma empresa de serviços financeiros registrada que oferece negociação on-line para forex, opções binárias, commodities e índices por meio de uma plataforma MetaTrader 4 integrada.
* Taxa única de licença de € 135.
2 Demonstrações de instalações da conta MT4 / live Atualizações do Agimat FX Pro Suporte via e-mail e Facebook Acesso ao private Telegram Group Minhas transações de FX publicadas no TG Vídeo sobre como trocar Vídeo sobre como instalar.
Para Neteller Payments, por favor, verifique aqui.
Lembre-se de que não divulgarei o Agimat FX 2017 Pro em todo o mundo, nem o Clickbank, nem a página do Facebook, nenhuma página de vendas ridícula e com certeza um bloqueio de código e um sistema de licenças muito seguros. Revisões do Agimat Trading System que você pode encontrar neste lado.
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A negociação de divisas estrangeiras na margem acarreta um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você e também para você. Antes de decidir investir em moeda estrangeira, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de você sustentar uma perda de parte ou de todo o seu investimento inicial e, portanto, não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação em moeda estrangeira e procurar orientação de um consultor financeiro independente, caso tenha alguma dúvida. Claramente entenda isto: As informações contidas neste curso não são um convite para negociar quaisquer investimentos específicos.
