Risikofreien Optionen Trading Underwater Aktienoptionen Definition Forex ohne Anzahlung 2014 forex gesetzt und vergessen Profit System gewinnen d Erwerb Aktienoptionen gcm forex yorum Handel gold binäre Optionen technine analize forex brokerzy forex ranking rahsia nasir kuasa forex Indikatoren in Rohstoffhandel Forex Broker begrenzt fresa cnc forex Wie man ein Forex Trading Plan kaufen Mitarbeiter Mitarbeiter Optionen Komunitas Forex Trader Indonesien Forex Risiko Hedging-Strategie wolfe Welle forex Fabrik 10 Gallone Tank Stocking Optionen Bollinger Bands Breakout-System fl 11 forex indicatorwz198621 FOREX Trend-Klassifizierung mit Machine Learning. Zusammenfassung: - Foreign Exchange Devisenmarkt (Forex) ist eine sehr volatile komplexe Zeitreihe für die Vorhersage der täglichen Trend ist ein schwieriges Problem. In dieser Arbeit untersuchen wir die Prognose der täglichen Tendenz des hohen Wechselkurses als binäres Klassifizierungsproblem mit Aufwärtstrend und Abwärtstrend. Eine große Anzahl von Grundmerkmalen, die von den Zeitreihendaten ausgehen, einschließlich der technischen Analysemerkmale, werden unter Verwendung mehrfacher Zeitfenster erstellt. Verschiedene Merkmalsauswahl - und Merkmalsextraktionstechniken werden verwendet, um die besten Teilmengen für das Klassifizierungsproblem zu finden. Maschinelle Lernsysteme werden für jede Funktions-Teilmenge getestet und die Ergebnisse analysiert. Vier wichtige Forex Währungspaare werden untersucht und die Ergebnisse zeigen konsistente ess in der täglichen Vorhersage und in der erwarteten Profit. Keywords: - Technische Analyse, Feature Auswahl, Feature-Extraktion, Machine-Learning-Techniken, Bagging Bäume, SVM, Forex Vorhersage.1Einführung Dies Papier ist über die Vorhersage der Foreign Exchange (Forex) Markttrend mit Klassifizierung und maschinelle Lerntechniken im Interesse der Gewinnung von langfristigen Gewinnen. Unsere Trading-Strategie ist es, eine Aktion pro Tag, wo diese Aktion entweder kaufen oder verkaufen auf der Grundlage der Vorhersage, die wir haben. Wir betrachten das Vorhersageproblem als binäre Klassifikationsaufgabe, also versuchen wir nicht, den tatsächlichen Wechselkurs zwischen zwei Währungen vorherzusagen, sondern vielmehr, wenn dieser Wechselkurs steigen oder fallen wird. Jeden Tag gibt es vier beobachtete Raten, nämlich die quotOpenquot, quotClosequot, quotLowquot und quotHighquot. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf die Vorhersage der Richtung des "Highquot". Forex täglichen Wechselkurs-Werte können als Zeitreihen-Daten gesehen werden und alle Zeitreihen-Daten-Vorhersage und Data-Mining-Techniken können verwendet werden, um die erforderliche Klassifizierung Aufgabe zu tun. In der Zeitreihenanalyse ist es immer eine Herausforderung, das erforderliche Historienfenster zu bestimmen, das vom Klassifikations - oder Prognosesystem verwendet wird, um seine Vorhersage durchzuführen. In diesem Papier haben wir einen Ansatz der Bereitstellung von Features aus mehreren Zeitfenstern von einem Tag bis zu 30 Tagen. Dies führt natürlich zu einer Anzahl von Merkmalen, die größer sind als die Verwendung eines einzigen Zeitfensters. Die Verarbeitung der Rohzeitdomänen-Tageswerte wird durchgeführt, um die grundlegenden Merkmale zu erzeugen, die in den Merkmalsauswahl - und Extraktionsschritten verwendet werden. Diese Verarbeitung beinhaltet die Berechnung der technischen Analyse und anderer Zeit - und Frequenzdomäne-Merkmale über mehrere Zeitfenster mit insgesamt 81 grundlegenden Merkmalen. Unser Ansatz ist es, Feature-Auswahl und Feature-Extraktion Techniken finden die besten Satz von Funktionen für die Klassifizierung Aufgabe. Feature Auswahl Techniken wählen Sie eine su. Adobe Flash Player Flash Player FOREX Trend Klassifizierung mit Machine Learning. Pdf Zusammenfassung: - Foreign Exchange Devisenmarkt (Forex) ist eine sehr volatile komplexe Zeitreihe, für die die Vorhersage des täglichen Trends ein schwieriges Problem darstellt. In dieser Arbeit untersuchen wir die Prognose der täglichen Tendenz des hohen Wechselkurses als binäres Klassifizierungsproblem mit Aufwärtstrend und Abwärtstrend. Eine große Anzahl von Grundmerkmalen, die von den Zeitreihendaten ausgehen, einschließlich der technischen Analysemerkmale, werden unter Verwendung mehrfacher Zeitfenster erstellt. Verschiedene Merkmalsauswahl - und Merkmalsextraktionstechniken werden verwendet, um die besten Teilmengen für das Klassifizierungsproblem zu finden. Maschinelle Lernsysteme werden für jede Funktions-Teilmenge getestet und die Ergebnisse analysiert. Vier wichtige Forex Währungspaare werden untersucht und die Ergebnisse zeigen konsistente Ess in der täglichen Vorhersage und in der erwarteten Profit. Stichworte: - Technische Analyse, Feature Auswahl, Feature-Extraktion, Machine-Learning-Techniken, Bagging Tre. Taodocs.
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