Forex: просто о сложном Анализ рынка Форекс Торговля на Forex Технический анализ Форекс Forex-инвестиции Торговые стратегии Форекс Лучшие брокеры Форекс
В данной книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей. Описаны наиболее распространенные виды сетей и их применение к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов, оценка индексов акций и управление международным портфелем.
Лучший брокер бинарных опционов
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Forex

К настоящему времени разработано много программных пакетов, реализующих нейронные сети. Вот некоторые, наиболее известные программы-симуляторы нейронных сетей, представленные на рынке программного обеспечения: Nestor, Cascade Correlation, Neudisk. Mimenice, Nu Web, Brain, Dana, Neuralworks Professional II Plus, Brain Maker, HNet, Explorer, Explorenet 3000, Neuro Solutions, Prapagator, Matlab Toolbox. Стоит также сказать о симуляторах, свободно распространяемых через университетские серверы (например. SNNS (Штутгарт) или Nevada QuickPropagalion). Важным качеством пакета является его совместимость с другими программами, задействованными в обработке данных. Кроме того, важны дружественный интерфейс и производительность, которая может доходить до многих мегафлопсов (млн. операций с плавающей точкой в секунду). Платы-ускорители позволяют сократить время обучения при работе на обычных персональных компьютерах, однако для получения надежных результатов с помощью нейронных сетей, как правило, требуется мощный компьютер.


По нашей оценке, на 13.11.2018 г. лучшими брокерами являются:

• для торговли валютамиNPBFX;

• для торговли бинарными опционамиBinomo;

• для инвестирования в ПАММы и др. инструменты – Альпари;

• для торговли акциямиRoboForex Stocks (более 8700 инструментов – на счете R Trader).


В качестве примера рассмотрим простую сеть, моделирующую описанную выше задачу Фишера про ирисы с помощью электронной таблицы Excel. Как уже говорилось, в верхнем левом углу таблицы на рис. 2.7 расположены веса.

Последовательность действий при моделировании:

• ввести в клетку ИЗ формулу <_ Sigmoid ($R4$+- SumProduct _,. {C13:FI3,)C4$:$F4$))>, где Sigmoid— имя определяемого вами макроса для вычисления стандартного сигмоида, a SumProduct — скалярное произведение двух массивов одинаковой размерности (в данном случае — вектора весов wn и входного вектора X,).

Обратите внимание на отдельное слагаемое — пороговый коэффициент SB4S,

• проделать то же самое для клеток JIJ-M13, взяв, соответственно, $B5$-SB8$ и SC5$:$F5$-$C8$:$F8$,

• ввести в выходную ячейку N'13 формулу <=Sigmoid[iG3% * MMull (C13:F13.$G4$:*G8$)}> для того, чтобы, используя выходные значения скрытых элементов, вычислить значение выходного узла. Здесь MMult — операция перемножения матриц,

Содержание Далее

• записать значения ячеек (I13:NI3>— в них находятся окончательные результаты. Alpari
Forex: просто о сложном
Яндекс.Метрика
Литература по биржевой торговле:

Бестенс Д. и др. Нейронные сети и финансовые рынки

Ван Тарп и др. Биржевые стратегии игры без риска

Грант К. Управление рисками в трейдинге

Моррис Г. Японские свечи

Пайпер Д. Дорога к трейдингу

Резго Г.Я., Кетова И.А. Биржевое дело

Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками

Сафонов В. Трейдинг. Дополнительное измерение принятия решений

Торговая система Woodies CCI

Торговая стратегия «Трейдинг без головной боли»

Тощаков И. Forex: игра на деньги. Стратегии победы

Хатсон Дж. Метод Вайкоффа

Черепков А. Теория длинных волн Н.Д. Кондратьева

Бинарные опционы Альпари