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Comentários publicados em 6 de junho de 2018.
Por Howard Bandy.
Dr. Howard Bandy tem a educação formal e a experiência prática necessárias para escrever este livro. Ele possui graus em matemática, física, engenharia e informática. Ele era um professor universitário de informática e matemática, vice-presidente e designer de um produto importante para uma empresa que produziu programas para seleção de ações e cronograma e analista de pesquisa sênior para um consultor de comércio de commodities onde ele possuía uma licença da Série 3.
Este livro irá mudar a maneira como você olha para investir e negociar, e lhe dará as ferramentas que você precisa para desenvolver sistemas de negociação que funcionem para você.
Este livro aborda tópicos relacionados ao projeto, teste e validação de sistemas de negociação. O foco principal é aumentar a confiança de que um sistema de negociação que você desenvolve será rentável quando negociado com dinheiro real.
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Guia do programador do Drupal: princípios, práticas e armadilhas.
Escrito por ex-professor universitário de informática e matemática Howard B. Bandy ,.
Modelos Quantitativos de Rede Neural.
As atividades de negociação são baseadas em análise técnica, sentimento do mercado (informações assimétricas, rumores, comércio de ruído) e comportamento imitativo. Isso leva a um preconceito injustificado na tomada de decisões. Para remover essa subjetividade, este artigo sugere um modelo de rede neural para os investidores decidir se comprar ou vender as ações. O modelo consiste em duas alas - uma, com base na análise técnica e outra, na análise fundamental. A parte integral deste modelo é a existência de uma camada oculta entre a camada de entrada e a camada de saída. Para permanecer longe da subjetividade, este modelo não considera os fatores comportamentais na modelagem.
A previsão de retornos no mercado de ações é uma questão importante nas finanças. O objetivo deste trabalho é investigar a rentabilidade do uso de redes neurais artificiais (RNAs). Neste estudo, as previsões das RNAs são transformadas em uma estratégia de negociação simples, cuja rentabilidade é avaliada em relação a uma estratégia de buy-hold simples. Adotamos a abordagem da rede neural para analisar o Índice Ponderado de Taiwan e o S & amp; P 500 nos Estados Unidos. Consequentemente, achamos que a regra de negociação com base em RNAs gera retornos mais altos do que a estratégia de buy-hold.
Nos últimos anos, testemunharam o avanço dos sistemas automatizados de negociação algorítmica como soluções institucionais sob a forma de autobots, caixa preta ou consultores especializados. No entanto, poucas pesquisas foram feitas nesta área com evidências suficientes para mostrar a eficiência desses sistemas. Este artigo desenvolve um sistema de negociação automatizado que implementa um modelo de rede neural de algoritmo genético (GANN) otimizado com conceitos cibernéticos e avalia o sucesso usando uma estrutura modificada de valor em risco (MVaR). O mecanismo cibernético inclui um recurso de controle de feedback causal circular e um estimador de proporção de ouro desenvolvido, que pode ser aplicado a qualquer forma de dados de mercado no desenvolvimento de modelos de preços de risco. O documento aplica as taxas Euro e Yen forex como entradas de dados. Mostra-se que a técnica é útil como um sistema de controle de comércio e volatilidade para instituições, incluindo a política monetária do banco central como estratégia de minimização de risco. Além disso, os resultados são alcançados dentro de um prazo de 30 segundos para uma estratégia de negociação intra-semana, oferecendo desempenho de latência relativamente baixa. Os resultados mostram que as exposições ao risco são reduzidas de quatro para cinco vezes, com uma taxa de sucesso máxima de 96%, fornecendo evidências para novas pesquisas e desenvolvimento nessa área.
Vencer o Índice de Índice do Índice SP500 é um "fazer ou morrer" entre os gerentes de portfólio ativos. Nós propomos um novo método para adicionar um aumento de 2 camadas a métodos de gerenciamento de portfólio ativo relativo e força relativa; A primeira camada é adicionar um mecanismo de filtragem para adicionar um filtro momentum no mecanismo de recomendação e o segundo é incluir um método de aprendizado de máquina multi-nível e multi-camada para integrar um modelo de conjunto ao processo de tomada de decisão. O modelo de conjunto consiste em árvores de decisão com gradientes e modelos de rede neural. Nossos resultados iniciais mostram que é possível vencer o índice de referência SP500 em 600 pontos base (nos cálculos, os custos de negociação padrão do setor estão incluídos), pois é demonstrado comparando o desempenho geral do método proposto.
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