กลยุทธ์การซื้อขาย โครงข่ายประสาทเทียม

ผมจะบอกว่าในบริบทของการซื้อขายทั่วไป (สำหรับ HFT ดูความคิดเห็นของฉันข้างต้น) การพัฒนาต่อไปของเครือข่ายประสาทกำเริบ (RNN) เช่น ที่เรียกว่าประวัติศาสตร์เครือข่ายประสาทที่สอดคล้องกัน (HCNN) ร่วมกับการคาดการณ์ตระการตาเป็นรัฐของศิลปะ ฉันตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับสิ่งที่จะได้รับการตีพิมพ์ในเดือนนี้โดย Springer Verlag (ซิมเมอ Grothmann, Tietz ฟอน Jouanne-Diedrich: การสร้างแบบจำลองตลาดการพยากรณ์และการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่มีโครงข่ายประสาทประวัติศาสตร์ที่สอดคล้องกัน) เพียงเพื่อให้ความคิดเกี่ยวกับกระบวนทัศน์ใหม่ที่นี่เป็นข้อความที่ตัดตอนมาสั้น: ในบทความนี้เราจะนำเสนอรูปแบบใหม่ของการกำเริบ NN ที่เรียกว่าประวัติศาสตร์เครือข่ายประสาทที่สอดคล้องกัน (HCNN) HCNNs ช่วยให้การสร้างแบบจำลองของสูงที่มีปฏิสัมพันธ์พลังที่ไม่ใช่เชิงเส้นข้ามเครื่องชั่งน้ำหนักเวลาหลาย HCNNs ไม่วาดความแตกต่างระหว่างปัจจัยการผลิตและผลใด ๆ แต่รูปแบบ observables ฝังตัวอยู่ในการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่รัฐที่มีขนาดใหญ่ RNN จะใช้ในการสร้างแบบจำลองและการคาดการณ์ระบบแบบไดนามิกเปิดโดยใช้วิธีการถดถอยแบบไม่เชิงเส้น หลายคนในโลกความจริงการใช้งานทางเทคนิคและเศรษฐกิจ แต่จะต้องเห็นในบริบทของระบบขนาดใหญ่ที่ต่างๆ (ที่ไม่ใช่เชิงเส้น) การเปลี่ยนแปลงโต้ตอบกับแต่ละอื่น ๆ ในเวลา ที่คาดการณ์ไว้ในรูปแบบนี้หมายความว่าเราไม่ได้แยกความแตกต่างระหว่างปัจจัยการผลิตและผล แต่พูดเกี่ยวกับ observables เนื่องจากการสังเกตบางส่วนของระบบขนาดใหญ่ที่เราต้องรัฐที่ซ่อนอยู่เพื่อจะสามารถอธิบายการเปลี่ยนแปลงของ observables ที่ observables และตัวแปรที่ซ่อนควรได้รับการรักษาโดยรูปแบบในลักษณะเดียวกัน observables คำโอบกอดป้อนข้อมูลและตัวแปรที่ส่งออก (เช่นYτ:. = (yτuτ)) ถ้าเราสามารถที่จะใช้รูปแบบที่เปลี่ยนแปลงทั้งหมดของ observables สามารถอธิบายที่เราจะอยู่ในตำแหน่งที่จะปิดระบบเปิด . และจากข้อสรุป: แบบจำลองร่วมกันของตัวแปรที่ซ่อนอยู่และตั้งข้อสังเกตในเครือข่ายประสาทกำเริบขนาดใหญ่ให้ลูกค้าใหม่สำหรับการวางแผนและการบริหารความเสี่ยง วิธีการขึ้นอยู่กับวงดนตรี HCNN มีวิธีการเลือกที่จะคาดการณ์ของการแจกแจงความน่าจะอนาคต HCNNs ให้คำอธิบายที่สมบูรณ์แบบของแบบไดนามิกของ observables ในอดีตที่ผ่านมา อย่างไรก็ตามการสังเกตบางส่วนของโลกที่จะส่งผลในการฟื้นฟูที่ไม่ซ้ำกันของตัวแปรที่ซ่อนอยู่และทำให้สถานการณ์ในอนาคตที่แตกต่างกัน ตั้งแต่การพัฒนาแบบไดนามิกของแท้ไม่เป็นที่รู้จักและเส้นทางที่ทุกคนมีความน่าจะเป็นเดียวกันเฉลี่ยของวงดนตรีที่อาจถูกมองว่าเป็นการคาดการณ์ที่ดีที่สุดในขณะที่แบนด์วิดธ์ของการกระจายความเสี่ยงอธิบายตลาด วันนี้เราจะใช้การคาดการณ์ HCNN ที่จะคาดการณ์ราคาพลังงานและโลหะมีค่าที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจระยะเวลาของการจัดซื้อจัดจ้าง การทำงานในขณะนี้อยู่ระหว่างดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์คุณสมบัติของวงดนตรีและการดำเนินการของแนวคิดเหล่านี้ในการบริหารความเสี่ยงในทางปฏิบัติและการใช้งานสายตลาดการเงินที่ โดยใช้ข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยนระหว่างวัน วิธีการข้อมูลสามส่วนจะนำไปใช้กับส่วนที่สามใช้เพื่อตรวจสอบกลยุทธ์สุดท้าย รหัสกลยุทธ์ส่งผลให้ทั้ง MetaTrader 4 และ TradeStation จะแสดงและก็จะมีการแสดงให้เห็นว่าผลการตรวจสอบเป็นบวกสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม โครงข่ายประสาทเป็นตัวกรองการค้ารายการ ศาสตร์เครือข่ายประสาทเป็นชุดที่ไม่เป็นเชิงเส้นหนึ่งหรือปัจจัยการผลิตที่ถ่วงน้ำหนักที่สร้างหนึ่งหรือมากกว่าค่าเอาท์พุท สำหรับการซื้อขายเป็นเครือข่ายประสาทโดยทั่วไปจะใช้ในหนึ่งในสองวิธี (1) ขณะที่การคาดการณ์ของการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตหรือ (2) เป็นตัวบ่งชี้หรือตัวกรองสำหรับการซื้อขาย ที่นี่ใช้เป็นตัวบ่งชี้หรือตัวกรองการค้าจะได้รับการพิจารณา ในฐานะที่เป็นตัวบ่งชี้ที่เป็นเครือข่ายประสาททำหน้าที่ในฐานะที่เป็นเงื่อนไขเพิ่มเติมหรือตัวกรองที่จะต้องได้รับความพึงพอใจก่อนการค้าสามารถป้อน ปัจจัยการผลิตไปยังเครือข่ายโดยทั่วไปจะมีตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่นโมเมนตัม Stochastics, ADX, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และอื่น ๆ เช่นเดียวกับราคาและการรวมกันของก่อนหน้านี้ ปัจจัยการผลิตมีการปรับขนาดและโครงข่ายประสาทได้รับการออกแบบเพื่อให้การส่งออกคือค่าระหว่าง -1 ถึง +1 วิธีการหนึ่งคือการอนุญาตให้รายการนานถ้าเอาท์พุทที่มีค่ามากกว่าหรือเท่ากับค่าเกณฑ์เช่น 0.5, และรายการสั้นถ้าการส่งออกน้อยกว่าหรือเท่ากับลบของเกณฑ์; เช่น. -0.5 เงื่อนไขนี้จะอยู่ในสภาพที่นอกเหนือจากรายการที่มีอยู่ใด ๆ ตัวอย่างเช่นถ้ามีสภาพที่รายการยาวก็จะต้องเป็นจริงและเอาท์พุทเครือข่ายประสาทจะต้องมีอย่างน้อยเท่ากับค่าเกณฑ์สำหรับรายการยาว เมื่อตั้งค่าเครือข่ายประสาทมักจะเป็นผู้ประกอบการจะต้องรับผิดชอบสำหรับการเลือกปัจจัยการผลิตและโครงสร้างเครือข่ายและในการฝึกอบรมเครือข่ายที่กำหนดน้ำหนักที่ดีที่สุดค่า ในฐานะที่จะแสดงด้านล่าง Adaptrade สร้างดำเนินการตามขั้นตอนเหล่านี้โดยอัตโนมัติเป็นส่วนหนึ่งของการสร้างกระบวนการวิวัฒนาการว่าซอฟต์แวร์ที่อยู่บนพื้นฐานของ การใช้เครือข่ายประสาทเป็นตัวกรองการค้าช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดายด้วยกฎระเบียบอื่น ๆ ในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายไฮบริดหนึ่งที่รวมคุณสมบัติที่ดีที่สุดของแบบดั้งเดิมวิธีการปกครองตามที่มีข้อได้เปรียบของเครือข่ายประสาท ในฐานะที่เป็นตัวอย่างง่ายๆสร้างอาจรวมย้ายกฎเฉลี่ยครอสโอเวอร์ที่มีเครือข่ายประสาทเพื่อให้ตำแหน่งยาวดำเนินการเมื่อเร็วย้ายข้ามเฉลี่ยข้างต้นเคลื่อนไหวช้าเฉลี่ยและการส่งออกเป็นเครือข่ายประสาทหรือสูงกว่าเกณฑ์ของ หยุดและย้อนกลับกลยุทธ์การซื้อขาย กลยุทธ์การซื้อขายหยุดและกลับเป็นคนที่มักจะอยู่ในตลาดไม่ว่าจะยาวหรือสั้น อย่างเคร่งครัดพูดหมายถึงการหยุดและย้อนกลับที่คุณย้อนกลับการค้าเมื่อมีคำสั่งหยุดของคุณจะตี แต่ผมใช้มันเป็นสั้นมือสำหรับกลยุทธ์การซื้อขายใด ๆ ที่กลับมาจากยาวไปสั้นยาวและอื่น ๆ เพื่อให้คุณเสมอในตลาด ตามคำนิยามนี้มันไม่จำเป็นสำหรับการสั่งซื้อที่จะหยุดการสั่งซื้อ คุณสามารถป้อนและย้อนกลับโดยใช้การตลาดหรือ จำกัด เช่นเดียวกับคำสั่งซื้อ นอกจากนี้ยังไม่จำเป็นที่แต่ละด้านใช้ตรรกะเดียวกันหรือแม้กระทั่งประเภทใบสั่งเดียวกัน ตัวอย่างเช่นคุณสามารถป้อนยาว (และออกสั้น) ในการสั่งซื้อหยุดและป้อนสั้น ๆ (และออกยาว) ในการสั่งซื้อตลาดโดยใช้กฎและเงื่อนไขที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละรายการ / ทางออก นี้จะเป็นตัวอย่างของกลยุทธ์การหยุดและย้อนกลับไม่สมดุล ประโยชน์หลักของกลยุทธ์การหยุดและกลับเป็นว่าด้วยการเสมอในตลาดที่ให้คุณไม่พลาดการเคลื่อนไหวใหญ่ใด ๆ ประโยชน์อีกประการหนึ่งคือความเรียบง่าย เมื่อมีกฎระเบียบที่แยกต่างหากและเงื่อนไขในการเข้าและออกจากการซื้อขายมีความซับซ้อนมากขึ้นและอื่น ๆ ที่สามารถไปอย่างผิดปกติ รวมรายการและออกหมายถึงการตัดสินใจระยะเวลาที่น้อยลงจะต้องมีการทำซึ่งอาจหมายถึงความผิดพลาดน้อยลง ในทางกลับกันก็สามารถจะแย้งว่าเงื่อนไขที่ดีที่สุดสำหรับการออกจากการค้าจะไม่ค่อยเหมือนกับที่เข้าสู่ในทิศทางตรงกันข้าม; ที่เข้าและออกจากการซื้อขายมีการตัดสินใจที่แยกจากกันโดยเนื้อแท้ดังนั้นจึงควรใช้กฎระเบียบที่แยกต่างหากและตรรกะ อีกอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้นจากการเสมอในตลาดก็คือกลยุทธ์ที่จะซื้อขายผ่านทุกช่องว่างเปิด เปิดช่องว่างขนาดใหญ่กับตำแหน่งอาจหมายถึงการสูญเสียขนาดใหญ่ก่อนกลยุทธ์ที่สามารถที่จะย้อนกลับ กลยุทธ์ที่เข้าและออกจากการคัดเลือกมากขึ้นหรือออกว่าภายในสิ้นวันสามารถลดผลกระทบของการเปิดช่องว่าง สร้างการตั้งค่า เนื่องจากเป้าหมายคือการสร้างกลยุทธ์การแลกเปลี่ยน MetaTrader 4 (MT4) เป็นทางเลือกที่ชัดเจนสำหรับแพลตฟอร์มการซื้อขายที่ได้รับ MetaTrader 4 ได้รับการออกแบบเป็นหลักสำหรับการแลกเปลี่ยนและมีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการซื้อขายตลาดเหล่านั้น (ดูตัวอย่างเช่นโปรแกรม MetaTrader กับ TradeStation : เปรียบเทียบ Language) อย่างไรก็ตามในปีที่ผ่านมา TradeStation มีเป้าหมายตลาดอัตราแลกเปลี่ยนในเชิงรุกมากขึ้น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปริมาณการซื้อขายและ / หรือระดับบัญชีก็เป็นไปได้ที่จะซื้อขายในตลาดอัตราแลกเปลี่ยนผ่าน TradeStation โดยไม่เกิดขึ้นค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์มใด ๆ หรือจ่ายค่าคอมมิชชั่นใด ๆ จะแน่นกระจายข่าวที่มีสภาพคล่องที่ดีในอัตราแลกเปลี่ยนที่สำคัญคู่ ด้วยเหตุผลเหล่านี้ทั้งสองแพลตฟอร์มเป็นเป้าหมายสำหรับโครงการนี​​้ หลายประเด็นที่เกิดขึ้นเมื่อกำหนดเป้​​าหมายแพลตฟอร์มหลายคนพร้อมกัน ครั้งแรกข้อมูลอาจแตกต่างกันบนแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันมีความแตกต่างในโซนเวลาราคาราคาสำหรับบาร์บางปริมาณและช่วงวันที่ใช้ได้ ให้เรียบกว่าความแตกต่างเหล่านี้ข้อมูลที่ได้รับจากทั้งสองแพลตฟอร์มและกลยุทธ์ที่ถูกสร้างขึ้นมาชุดข้อมูลทั้งสองพร้อมกัน กลยุทธ์ที่ดีที่สุดจึงเป็นคนที่ทำงานได้ดีในชุดข้อมูลที่ทั้งสองแม้จะมีความแตกต่างใด ๆ ในข้อมูล การตั้งค่าข้อมูลที่ใช้ในการสร้างจะแสดงในรูปด้านล่าง 1. ในฐานะที่จะสามารถสรุปจากตารางข้อมูลการตลาดในรูปยูโร / ดอลลาร์เป็นเป้าหมายตลาดอัตราแลกเปลี่ยน (EURUSD) ที่มีขนาดบาร์ 4 ชั่วโมง (240 นาที) ขนาดบาร์หรือตลาดอื่น ๆ จะได้ทำหน้าที่ก็เช่นกัน ฉันเป็นเพียงสามารถที่จะได้รับข้อมูลมากที่สุดเท่าที่ผ่านแพลตฟอร์ม MT4 ของฉันตามที่ระบุโดยช่วงวันที่แสดงในรูป 1 (ข้อมูล 2 ชุด #) ดังนั้นช่วงวันที่เดียวกันถูกนำมาใช้ในการได้รับชุดข้อมูลที่เทียบเท่าจาก TradeStation (ชุดข้อมูลที่ # 1) 80% ของข้อมูลที่ถูกนำมาใช้สำหรับการก่อสร้างอาคาร (รวมกันในตัวอย่างและออกจากตัวอย่าง) ที่มี 20% (6/20/14 จะ 2/10/15) การตั้งสำรองสำหรับการตรวจสอบ 80% จากเดิม 80% ถูกกำหนดแล้วในกลุ่มตัวอย่าง 20% ตั้งค่าที่จะออกจากตัวอย่างดังแสดงในรูป 1. การเสนอราคา / ขอให้แพร่กระจายไปถูกกำหนดให้ 5 จุดและค่าใช้จ่ายในการซื้อขาย 6 จุดหรือ $ 60 ต่อจำนวนมากขนาดเต็ม (100,000 หุ้น) ได้รับการสันนิษฐานต่อรอบเลี้ยว ทั้งสองชุดข้อมูลที่ถูกรวมอยู่ในการสร้างตามที่ระบุโดยเครื่องหมายถูกในคอลัมน์ซ้ายมือของตารางข้อมูลการตลาด รูปที่ 1 การตั้งค่าข้อมูลการตลาดในการสร้างกลยุทธ์อัตราแลกเปลี่ยนสำหรับ MetaTrader 4 และ TradeStation อีกปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเมื่อกำหนดเป้​​าหมายหลายแพลตฟอร์มคือการที่ผู้สร้างได้รับการออกแบบที่จะซ้ำกันวิธีที่แต่ละแพลตฟอร์มสนับสนุนคำนวณตัวชี้วัดซึ่งก็หมายความว่าค่าตัวบ่งชี้จะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มที่ถูกเลือก เพื่อหลีกเลี่ยงแหล่งที่มาของความขัดแย้ง, ตัวชี้วัดใด ๆ ที่แตกต่างกันในการประเมิน MetaTrader 4 กว่าใน TradeStation ควรจะตัดออกจากการสร้างซึ่งหมายถึงตัวชี้วัดดังต่อไปนี้ควรหลีกเลี่ยง: โครงข่ายประสาทสำหรับการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตรา ในบทความนี้: ตัวอย่างของการใช้โครงข่ายประสาทของเราซอฟแวร์ในการสร้างระบบการซื้อขายโครงข่ายประสาทเทียมที่สมบูรณ์ ตัวอย่างนี้ใช้ Cortex ในตัวภาษาสคริปต์ ดังนั้นโปรดอ่านคู่มือภาษาสคริปต์แรก การใช้โครงข่ายประสาทในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตรา ในการกวดวิชาออนไลน์นี้ฟรีคุณจะพบ "แบบครบวงจร" ของการใช้เครือข่ายประสาท (Neural Networks Cortex Software) สำหรับการซื้อขาย Forex (หรือซื้อขายตลาดหุ้น. ความคิดที่เหมือนกัน) คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเลือกปัจจัยที่ใช้สำหรับเครือข่ายประสาทเทียม และวิธีการที่จะตัดสินใจว่าจะใช้เป็นเอาท์พุท คุณจะพบตัวอย่างของความพร้อมที่จะใช้สคริปต์ที่ช่วยให้การดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายประสาททั้งโครงสร้างของเครือข่ายประสาทเทียม (จำนวนเซลล์ประสาท) และระบบการซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยน (หยุดการสูญเสียอื่น ๆ ) ในที่สุด (ส่วนที่ไม่มีอยู่ในบทเรียนมากที่สุด) คุณจะได้เรียนรู้ว่าจะทำอย่างไรต่อไป หลังจากที่ทุก Cortex ประสาทเครือข่ายซอฟแวร์ไม่สามารถทำซื้อขายเวลาจริงที่คุณต้องใช้บางอย่างเช่นสถานีการค้าหรือ MetaQuotes MetaTrader วิธีการพอร์ตระบบการซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนจากนอกเพื่อแพลตฟอร์มการซื้อขายของคุณชื่นชอบที่สุด? คุณต้องจัดการกับกำลังควบคุม ActiveX และการเขียนโปรแกรมในระดับต่ำ? คำตอบคือไม่มี นอกโครงข่ายประสาทมาพร้อมกับซอฟท์แวง่ายต่อการใช้คุณลักษณะที่ช่วยให้คุณได้อย่างง่ายดายพอร์ตที่เกิดขึ้น (การฝึกอบรม) โครงข่ายประสาทเทียมกับภาษาสคริปต์ของแพลตฟอร์มการซื้อขายของคุณ ที่กำลังไม่มี DDE, ActiveX หรืออื่น ๆ การแก้ปัญหาในระดับต่ำ - ทุกอย่างเป็นธรรมดาและเรียบง่าย หมายเหตุสำคัญ: นี้ไม่ได้เป็น "วิธีการค้า" กวดวิชา แต่มันจะบอกวิธีการใช้ซอฟท์แวนอกโครงข่ายประสาท แต่คุณยังคงต้องคิดค้นระบบการซื้อขายของคุณเอง หนึ่งที่เราใช้ที่นี่แทบจะไม่เป็นจุดเริ่มต้นการให้และไม่ควรนำมาใช้เป็นกลยุทธ์การซื้อขายแลกเปลี่ยน "จะเป็น" ความคิดของข้อความนี้คือการสอนให้คุณสามารถสร้างระบบการซื้อขาย NN-based และพอร์ตไปยังแพลตฟอร์มการซื้อขายที่คุณเลือก ตัวอย่างที่เป็น แต่ ovesimplified และสามารถนำมาใช้เป็นตัวอย่างของหลักการการซื้อขาย เช่นเดียวกับระบบการค้า MACD ที่สามารถพบได้ในการสอนจำนวนมากที่ไม่ได้ทำงานได้ดีอีกต่อไป (เป็นตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลง) แต่ยังคงเป็นตัวอย่างที่ดีของการใช้ตัวชี้วัดสำหรับการซื้อขายเครื่องจักรกล ในสองคำ: ดำเนินการวิเคราะห์ของคุณเอง อีกข้อสำคัญ: กวดวิชาที่ใช้ในตัวอย่างมากของพวกเขา ที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้นผมได้รวมพวกเขาทั้งหมดไม่ได้เป็นเพียงเศษเล็กเศษน้อย แต่มันทำให้ข้อความมากอีกต่อไป นอกจากนี้ผมกำลังจะจากมากแรกเงอะงะระบบการซื้อขายแลกเปลี่ยน ไปจนถึงขั้นสูงมากขึ้นเวลาอธิบายทุกสิ่งที่ได้รับการปรับปรุงและทำไม เป็นผู้ป่วยหรือกระโดดโดยตรงไปยังส่วนที่คุณต้องการ หมายเหตุสำคัญสุดท้าย: รหัสจะไม่ได้สิ่งที่แกะสลักในหินก็อาจมีการเปลี่ยนแปลงในขณะที่ข้อความนี้ถูกเขียน รุ่นสุดท้ายของไฟล์สคริปต์ที่จะถูกรวมในการเก็บ Cortex ผิดพลาดของ FOREX ซื้อ / ขายสัญญาณ: อะไรคือสิ่งที่ผิดปกติกับ "ง่าย" ตัวอย่าง? ในคู่มือผู้ใช้นอกโครงข่ายประสาทซอฟแวร์ของเราใช้เป็นตัวอย่างง่ายๆของโครงข่ายประสาทเทียม aftifficial คาดการณ์ราคาของหุ้น GENZ เพื่อหาสิ่งผิดปกติด้วยวิธีนี้เราจะมาทำเช่นเดียวกันตัวอย่างเช่น "ง่าย" โดยใช้ MSFT. TXT แทน GENZ. TXT (ที่ใช้ 800 ระเบียนในชุดการเรียนรู้ที่เป็น MSFT. TXT เป็นเล็กน้อยสั้นแล้ว GENZ. TXT) 2013/06/17 รุ่นล่าสุดของ TraderCode (v5.6) รวมถึงตัวชี้วัดการวิเคราะห์ทางเทคนิคใหม่จุดและรูปแผนภูมิและยุทธศาสตร์ Backtesting 2013/06/17 รุ่นล่าสุดของ NeuralCode (v1.3) สำหรับการซื้อขายโครงข่ายประสาท 2013/06/17 ConnectCode บาร์โค้ดแพ็คแบบอักษร - ช่วยให้บาร์โค้ดในการใช้งานรวมถึงสำนักงานและ Add-in สำหรับ Excel ที่สนับสนุนการสร้างมวลของบาร์โค้ด 2013/06/17 InvestmentCode, ชุดที่ครอบคลุมของเครื่องคิดเลขทางการเงินและรูปแบบสำหรับ Excel อยู่ในขณะนี้ 2009/09/01 เปิดตัวของการลงทุนและฟรีเครื่องคิดเลขการเงินสำหรับ Excel 2008/02/01 ข่าวของ SparkCode Professional - add-in สำหรับการสร้างแดชบอร์ดใน Excel ที่มีประกายไฟ 2007/12/15 ประกาศ ConnectCode ซ้ำ Remover - ที่มีประสิทธิภาพเพิ่มในการหาและลบรายการที่ซ้ำกันใน Excel 2007/09/08 เปิดตัว TinyGraphs - เปิดแหล่งที่มา add-in สำหรับการสร้างประกายไฟเล็ก ๆ และแผนภูมิใน Excel คงคลังที่เพิ่มและเครื่องมืออื่น ๆ NeuralCode - โครงข่ายประสาทเทรดดิ้ง NeuralCode เป็นประสาทเทียมเกรดอุตสาหกรรมการดำเนินงานเครือข่ายเพื่อการคาดการณ์ทางการเงิน ซอฟต์แวร์ที่ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ภายใต้การควบคุมด้วย Perceptrons หลายชั้นและเพิ่มประสิทธิภาพในการขยายพันธุ์กลับสำหรับการเรียนรู้ที่ซับซ้อน หรือในคำง่ายๆซอฟต์แวร์ที่สามารถนำข้อมูลทางประวัติศาสตร์เช่นราคาเปิดสูง, ต่ำ, ปริมาณและตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ ในการทำนายหรือการเปิดเผยแนวโน้มและรูปแบบ ราคา 129.90 $ (ใบอนุญาตผู้ใช้รายเดียว) ผู้ใช้การตอบ อินเตอร์เฟซที่ไร้รอยต่อกับโครงสร้างพื้นฐานที่คุ้นเคย MS Excel ไม่เกินราคาแสดงออกเช่นบางตัวเองที่อธิบายไว้ "ผู้นำ" ในช่องซอฟต์แวร์นี้โดยเฉพาะ โปรแกรมมีความรวดเร็วและใช้งานง่าย ฉันชอบมัน! Kalinowski Leszek ดังนั้นไกลดังนั้นดี อินเตอร์เฟซที่สามารถจัดการการติดตั้งเป็นเรื่องง่าย app ที่ดีครอบคลุมหัวข้อที่น่าสนใจ จอนชมิด สิ่งที่ผมชอบเกี่ยวกับ NeuralCode ก็คือว่ามันสามารถทำงานร่วมกับ Excel ที่ฉันคุ้นเคยกับการพยากรณ์หุ้น ลี Chye คูน สร้างสำหรับ Excel ซอฟแวร์จะดำเนินการทั้งหมดโดยไม่ต้องห้องสมุดวัตถุภายนอกจึงจะไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลที่จะผ่านออกมาสำหรับการประมวลผล ซึ่งจะส่งผลในการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมากและเพิ่มประสิทธิภาพ ภาพหน้าจอใน Excel ไม่มีความรู้เดิมของเครือข่ายประสาทเทียมจะต้อง เราได้ให้ตัวอย่างในการประยุกต์ใช้เพื่อให้คุณเริ่มต้น เพียงแค่ใช้ข้อมูลเช่นเปิดสูงต่ำใกล้หรือตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ ในการฝึกอบรมเครือข่ายหลังจากที่คุณสามารถใช้ในการคาดการณ์ราคาหรือซื้อ / ขายสัญญาณ ฉันจะเริ่มต้นอย่างไร คุณจะต้องใช้โปรแกรม Microsoft Excel 2002/2003 / XP / 2007/2010 ที่จะใช้ NeuralCode หลังจากติดตั้ง NeuralCode ติดตั้งจะติดตั้ง Excel ของคุณโดยอัตโนมัติเพื่อให้คุณสามารถทำให้การใช้งานของซอฟต์แวร์ นอกจากนี้คุณยังสามารถเปิดตัว "NeuralCode. xls" สเปรดชีต มันมีขั้นตอนตามคำแนะนำขั้นตอนในการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทและใช้สำหรับการคาดการณ์ โครงข่ายประสาทคืออะไร? เครือข่ายประสาทเทียมที่ทำขึ้นจากโหนดที่เชื่อมต่อกัน (เซลล์) สำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็นต้องสร้างระบบโหมดชีวิตจริง แผนภาพด้านล่างแสดงโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียบง่าย โดยทั่วไปที่มีเครือข่ายจัดข้างต้นก็จะสามารถที่จะสรุปความสัมพันธ์โดยอัตโนมัติบางอย่างถ้าคุณให้กับข้อมูลการฝึกอบรมและการส่งออกที่เกี่ยวข้องเป้าหมาย เป้าหมายของ NeuralCode สำหรับคุณที่จะผ่านในข้อมูลทางการเงิน (วันที่เปิดราคาสูง, ต่ำ, ปริมาณและค่าชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ ) และที่เกี่ยวข้องกับพวกเขากับปริมาณที่คุณจะชอบที่จะคาดการณ์ (เช่นราคาปิด) กลไกที่เครือข่ายประสาทได้เรียนรู้โดยการลดข้อผิดพลาด ซึ่งหมายความว่าปัจจัยการผลิตที่มีการป้อนเข้าสู่เครือข่ายที่มีน้ำหนักปรับ เมื่อการส่งออกที่ผลิตก็จะเทียบกับการส่งออกที่มีการกำหนดเป้​​าหมาย จุดมุ่งหมายคือการปรับเปลี่ยนน้ำหนักดังกล่าวโดยอัตโนมัติว่าการส่งออกที่ผลิตกลายเป็นเป้าหมาย กระบวนการของการให้อาหารข้อมูลและการให้ผลผลิตเป้าหมายในแง่ทางวิทยาศาสตร์เรียกว่าการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ในวิธีที่เราจะสอนสิ่งที่เครือข่ายการส่งออกที่ถูกต้องควรจะเป็น Perceptrons หมายถึงชั้นของโหนดเครือข่ายที่มีน้ำหนักปรับ มันได้รับการพิสูจน์ในทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ว่าภายใต้เงื่อนไขที่เหมาะสมตามขั้นตอนซ้ำของการปรับน้ำหนักทำให้เกิดเครือข่ายที่จะมาบรรจบกันที่จะเป็นชุดของน้ำหนักที่ถูกต้องที่จะเป็นประโยชน์ในการทำนายที่ซับซ้อน (ไม่ใช่ปัญหาแยกเป็นเส้นตรง) แนวโน้มและรูปแบบ ในระหว่างกระบวนการเรียนรู้เครือข่ายประสาทเทียมมีวิธีการของเจตนารมณ์ข้อผิดพลาดไปยังโหนดที่แตกต่างกันและในทางกลับตรวจสอบว่าน้ำหนักควรมีการปรับขึ้น กลไกนี้เรียกว่ากลับไปขยายพันธุ์ หลังจากขั้นตอนการฝึกอบรม (การเรียนรู้ภายใต้การดูแล) เครือข่ายที่ใช้แล้วที่จะคาดการณ์ปัจจัยการผลิตที่ไม่รู้จักหรือใหม่ โดยทั่วไปเครือข่ายควรจะได้เรียนรู้แนวโน้มพื้นฐานขั้นพื้นฐานหรือรูปแบบของการป้อนข้อมูลและสามารถที่จะคาดการณ์หรือให้คำแนะนำของเอาท์พุทที่ ดาวน์โหลด NeuralCode 1.3 ดาวน์โหลดทดลองใช้ฟรีของ NeuralCode เพิ่มในสำหรับ Excel ความต้องการของระบบ Windows XP, Vista, 7 หรือ 8 Windows Server 2003, 2008, 2012 RAM 512 MB 5 MB พื้นที่ฮาร์ดดิสก์ Excel 2003, Excel 2007, Excel 2010 หรือ Excel 2013 NeuralCode. exe (รูปแบบ EXE - 548 KB) NeuralCode. zip (รูปแบบซิป - 538 KB)