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
ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
Forex

Эксперимент, где в качестве критерия было взято мнение группы экспертов в области кредитного дела, показал, что нейронные сети являются многообещающим средством для классификации наперед (прогнозирования). Это особенно важно для государств, где права кредиторов при банкротстве постоянно изменяются и где выживание фирмы сильно зависит от возможности получения кредитов. На практике задача построения нужной базы данных, состоящей, в основном, из качественных переменных, может оказаться непростой, однако при недостатке надежных количественных данных кредитные менеджеры так или иначе вынуждены оценивать кредитную привлекательность фирм, основываясь при этом на той, пусть неполной, информации, которой они располагают.


По нашей оценке, на 18.09.2018 г. лучшими брокерами являются:

• для торговли валютамиАльпари;

• для торговли бинарными опционамиBinomo;

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

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


Разрабатывая нейронно-сетевой классификатор, мы пытались построить метод, позволяющий извлекать знания экспертов из сделанных ими оценок. Выяснилось, что ключевое значение имеют 7 переменных, среди которых есть и качественные, и количественные.

Было замечено, что результаты очень чувствительны к выбору начального приближения и потому могут не быть оптимальными. Для удобства мы брали все время одинаковое число эпох и одно и то же начальное приближение для весов. Значимые переменные были выделены но результатам исследования зависимостей по отдельным переменным, хотя более правильным в данном случае представлялся бы многомерный подход.

Мы не пытались применять в этой задаче нелинейный (например, квадратичный) MDA-анализ — вероятно, это была бы более подходящая точка отсчета для оценки качества нейронного классификатора. Разница между линейной и квадратичной моделью может сказываться в случае, когда точки попадают на участок насыщения логистической кривой. Также не рассматривались к методы к ближайших соседей (kNN = k Nearest Neighbour). Они являются непараметрическими методами классификации и не требуют предварительного задания вида зависимости. Следовательно, такие методы могут давать лучшее качество аппроксимации на выборке за счет разбиения пространства переменных на произвольное число областей для последующего принятия решений. Однако, поскольку kNN-методы обычно разбивают балу данных с помощью расстояния Махаланобиса (d2),. при этом неявно предполагается, что межгрупповые матрицы дисперсии одинаковы.

Содержание Далее

Более того, осмысленный прогноз возможен только в предположении, что эти матрицы постоянны во времени. В этом вопросе необходимы дальнейшие исследования. 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