neurale netwerken kunnen patronen in gegevens die de mens niet zou kunnen opmerken en met succes de toekomstige trend voorspellen ontdekken. Addaptron Software heeft NNSTP-2, neuraal netwerk computer tool, ontwikkeld om voorraad handelaren te helpen bij het voorspellen van beurskoersen voor korte termijn. NNSTP-2 voorspelt toekomstige aandelenkoersen of het percentage veranderingen (kan in het menu instellingen worden gekozen) met behulp van Fuzzy Neural Network (FNN). Het werkt automatisch bij het maken van de FNN, trainen, en het in kaart brengen om een nieuwe input vector te classificeren.
Aanbevolen prognosehorizon is 1-60 beursdagen. De software voorspelt slotkoers of gewogen één (kan in het menu instellingen worden gekozen). Ingevoerde gegevens zijn gewogen slotkoers van het aandeel en het verhandelde volume. De input data omgezet naar karakteristieke matrices voor de training FNN. De voorspelling is gebaseerd op de automatische scan van verschillende inputs periodes om de nauwkeurigheid van elk één terug testen definiëren. Dan is de laatste voorspelling is gebaseerd op de gewogen gemiddelde van alle prognoses. Elk gewicht is evenredig met de nauwkeurigheid van een bepaalde invoerperiode prognose.
NNSTP-2 heeft een gebruiksvriendelijke eenvoudig te gebruiken interface. De software is bedoeld voor handelaren met een basiskennis in voorraad analyse.
Versie 2.0 voorspelt toekomstige aandelenkoersen of het percentage veranderingen (kan worden gekozen in het menu Instellingen) met behulp van Fuzzy Neural Network (FNN). Het werkt automatisch bij het maken van de FNN, trainen, en het in kaart brengen om een nieuwe input vector te classificeren. Aanbevolen prognosehorizon is 1-60 beursdagen. De voorspelling is gebaseerd op de automatische scan van verschillende inputs periodes om de nauwkeurigheid van elk één voor back testing definiëren
Wat is nieuw in deze release:.
Versie 2.0 voorspelt toekomstige aandelenkoersen of het percentage veranderingen (kan in het menu instellingen worden gekozen) met behulp van Fuzzy Neural Network (FNN). Het werkt automatisch bij het maken van de FNN, trainen, en het in kaart brengen om een nieuwe input vector te classificeren. Aanbevolen prognosehorizon is 1-60 beursdagen. De voorspelling is gebaseerd op de automatische scan van verschillende inputs periodes om de nauwkeurigheid van elk één voor back testing definiëren
Beperkingen .
60-dagen trial
Reacties niet gevonden