Redes Neurais: Previsão de Lucros.
As redes de neurônios são algoritmos de última geração, imutáveis, que imitam certos aspectos importantes no funcionamento do cérebro humano. Isso lhes dá uma capacidade única de auto-treinamento, a capacidade de formalizar informações não classificadas e, o mais importante, a capacidade de fazer previsões com base na informação histórica que eles têm à sua disposição.
As redes de neurônios têm sido usadas cada vez mais em uma variedade de aplicativos de negócios, incluindo soluções de pesquisa de previsão e marketing. Em algumas áreas, como detecção de fraude ou avaliação de riscos, são líderes indiscutíveis. Os principais campos em que as redes neurais encontraram aplicações são operações financeiras, planejamento empresarial, negociação, análise de negócios e manutenção de produtos. As redes neurais podem ser aplicadas de forma lucrativa por todos os tipos de comerciantes, por isso, se você é um comerciante e ainda não foi introduzido em redes neurais, nós o acompanharemos através deste método de análise técnica e mostraremos como aplicá-lo a seu estilo de negociação.
Use redes neurais para descobrir oportunidades.
Assim como qualquer tipo de excelente produto ou tecnologia, as redes neurais começaram a atrair todos aqueles que estão procurando por um mercado em desenvolvimento. Torrents de anúncios sobre software de próxima geração inundaram o mercado - anúncios comemorando o mais poderoso de todos os algoritmos de rede neural já criados. Mesmo nesses casos raros, quando reivindicações publicitárias se assemelham à verdade, tenha em mente que um aumento de 10% na eficiência é provavelmente o máximo que você obterá de uma rede neural. Em outras palavras, ele não produz retornos milagrosos e, independentemente de quão bem ele funciona em uma situação particular, haverá alguns conjuntos de dados e classes de tarefas para as quais os algoritmos utilizados anteriormente são superiores. Lembre-se disso: não é o algoritmo que faz o truque. Informações de entrada bem preparadas sobre o indicador segmentado são o componente mais importante do seu sucesso com as redes neurais.
A Convergência mais rápida é melhor?
Muitos daqueles que já utilizam redes neurais acreditam erroneamente que quanto mais rápido sua rede fornece resultados, melhor será. Isso, no entanto, é uma ilusão. Uma boa rede não é determinada pela taxa em que produz resultados e os usuários devem aprender a encontrar o melhor equilíbrio entre a velocidade na qual a rede treina e a qualidade dos resultados que produz.
Aplicação correta de redes neurais.
Muitos comerciantes aplicam redes neurais de forma incorreta porque depositam muita confiança no software que utilizam, sem terem fornecido instruções adequadas sobre como usá-lo adequadamente. Para usar uma rede neural do jeito certo e, portanto, de forma lucrativa, um comerciante deve prestar atenção a todas as etapas do ciclo de preparação da rede. É o comerciante e não a rede dele que é responsável por inventar uma ideia, formalizando essa idéia, testando e melhorando, e, finalmente, escolhendo o momento certo para descartá-la quando não for mais útil. Consideremos os estágios deste processo crucial com mais detalhes:
1. Encontrando e Formalizando uma Idéia de Negociação.
2. Melhorando os Parâmetros do seu Modelo.
3. Eliminação do modelo quando se torna obsoleto.
Todo modelo baseado na rede neural possui uma vida útil e não pode ser usado indefinidamente. A longevidade do período de vida de um modelo depende da situação do mercado e de quanto tempo as interdependências do mercado refletem nele permanecerem atualizadas. No entanto, mais cedo ou mais tarde, qualquer modelo se torna obsoleto. Quando isso acontece, você pode redirecionar o modelo usando dados completamente novos (ou seja, substituir todos os dados que foram usados), adicionar alguns dados novos ao conjunto de dados existente e treinar o modelo novamente, ou simplesmente retirar o modelo completamente.
Muitos comerciantes cometem o erro de seguir o caminho mais simples - eles dependem fortemente e usam a abordagem para a qual seu software fornece a funcionalidade mais amigável e automatizada. Essa abordagem mais simples é prever um preço de algumas barras à frente e basear seu sistema de negociação nesta previsão. Outros comerciantes prevêem variação de preço ou porcentagem da mudança de preço. Esta abordagem raramente produz melhores resultados do que prever o preço diretamente. Ambas as abordagens simplistas não conseguem descobrir e explorar de forma lucrativa a maior parte das importantes interdependências a longo prazo e, como resultado, o modelo torna-se rapidamente obsoleto à medida que as forças motrizes globais mudam.
A Abordagem Geral Mais Ótima para o Uso de Redes Neurais.
Sistema de negociação automatizado da rede neural
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Usando rede neural para negociação em bolsa de valores.
Eu mergulhei no campo das redes neurais e me encantei com elas.
Eu finalmente desenvolvi uma estrutura de aplicativos para testar sistemas de comércio em bolsas de valores e agora vou implementar minha primeira rede neural nele. Muito simples e primitivo, não destinado a negociação real, apenas para iniciantes.
Eu só quero saber se minha abordagem é uma boa abordagem.
E se você ver que estou perdendo alguma coisa (ou estou errado em relação a alguma coisa) ou você tem uma idéia do que poderia ajudar um iniciante em um campo de redes neurais no mercado, isso só me deixaria super feliz :)
Tenho 40 entradas, valores de mercado da bolsa de valores (S & amp; P e-mini, mas isso não é importante).
Para essas 40 entradas, conheço 2 números.
Quanto dinheiro eu ganharia ou perderia com uma ordem de compra Quanto dinheiro ganharia ou perderia com uma ordem de venda.
Por causa de como as bolsas de valores funcionam, ambos os números podem realmente ser negativos / positivos, o que indica que eu posso perder / ganhar dinheiro para comprar e vender (isto é, porque um comércio pode ter anexado "limitação de perda" ou "segmentação" como STOP, LIMIT etc., que se comportam de forma diferente).
Mas se isso acontecer, é uma indicação de que eu não deveria fazer um pedido, mesmo que ambos os pedidos de compra e venda forneçam números positivos.
Eu imagino que a melhor função de ativação para usar é o. coisa sigmoide, mas com um intervalo de -1 a 1 (eu achei que é chamado de muitos nomes na internet. Sigmóide bipolar, tanh, algo tangente. Não sou um matemático profundo).
Com uma aprendizagem de propagação de volta eu ensino a rede que para as 40 entradas, há 1 saída e essa saída é um desses números.
-1 o que significa que a ordem de venda vai ganhar dinheiro, a compra vai perder dinheiro +1, o que significa que o pedido de compra vai ganhar dinheiro, a venda vai perder dinheiro 0, o que significa que comprar e vender ambos vão vender / perder dinheiro , melhor evitar a negociação.
Estou imaginando que depois de aprender, a saída da rede será sempre um número próximo de -1, 1 ou 0 e é só para mim onde estabeleço o limite para comprar ou vender.
Esta é uma maneira correta de usar uma rede neural?
Em todos os lugares da internet, a saída para aprender pessoas está dando a máquina de aprendizado de propagação traseira são os valores futuros da tabela de mercado e não o rendimento esperado em dinheiro de diferentes entradas comerciais (comprar ou vender). Considero que é uma abordagem ruim porque não estou interessado nos futuros valores do gráfico, mas no dinheiro que eu quero ganhar.
Edit: Pretendo construir uma rede neural para negociação automatizada, não para ajudar a tomar decisões.
Existem falhas severas com essa abordagem.
Primeiro, existem muitas apostas que geralmente ganham, mas que são jogos ruins. Suponha que você tenha a chance de ganhar \ $ 1 $ 90 \% $ do tempo e perca \ $ 100 $ 10 \% $ do tempo. Isso tem um valor negativo esperado, mas a maneira como você está treinando a rede neural ensinaria a recomendar esses bilhetes de loteria reversa.
Em segundo lugar, você está perdendo um grande ponto da bolsa de valores, que é gerenciar o risco. O que determina o preço de um investimento não é apenas o seu retorno, é o retorno versus o risco que não pode ser coberto. Investimentos com altos retornos e altos riscos não são necessariamente melhores do que os investimentos com baixos rendimentos e baixo risco. Se você pode investir sem risco em US $ 6 \% $ e emprestar dinheiro em US $ 5 \% $, isso é mais valioso do que encontrar um investimento muito arriscado com um retorno de $ 60 \% $. Um investimento com uma taxa de retorno negativa ainda pode ser valioso se for fortemente correlacionado negativamente com um investimento de risco com alta taxa de retorno. Assim, a taxa de retorno é insuficiente para avaliar os investimentos.
Terceiro, você deve perceber que você está competindo com outras pessoas que também têm acesso a redes neurais. Existem muitos programas comerciais voltados para comerciantes de dias baseados em redes neurais. (Estes são feitos por pessoas que acham mais rentável vender software para confundir day traders do que usar seus próprios sistemas.) Existem muitos sistemas proprietários, alguns dos quais podem envolver redes neurais. Para encontrar o valor que eles negligenciam, você precisa ter alguma vantagem, e você não mencionou nenhuma.
Eu sou um grande fã das redes neurais, mas acho que usuários típicos de redes neurais no mercado de ações não entendem o básico e queimam dinheiro.
Um retorno esperado de 60% com alto risco pode ser estabilizado repetindo o mesmo investimento vezes suficiente. Eu perdi alguma coisa?
Eu percebi que este é um tópico antigo, mas, no caso de alguém tropeçar nele, o que o OP precisava fazer era esmagar seu campo desejado para dentro do espaço de 0 a 1. ou seja, apenas remape -1 = 0,0, 0 = 0,5 e 1 = 1. Então você pode usar a função de ativação sigmoidal logística padrão.
Pode uma rede neural trocar comercialmente os mercados?
Pode uma rede neural trocar comercialmente os mercados?
Esta é uma discussão sobre a possibilidade de uma rede neural trocar os mercados efetivamente? dentro dos fóruns de Trading Systems, parte da categoria Methods; Eu pensei que compartilharia com você um pequeno experimento que eu estou fazendo para ver se uma rede neural pode ser treinada.
Essa é a teoria de qualquer maneira. Atualmente, não tenho idéia se isso funcionará e pode demorar várias configurações de rede neural antes de eu ter alguns dados consistentes. O que será interessante é ver que tipo de abordagem comercial evolui, eu vou começar a negociar com castiçais diários e será interessante ver se ele decide comprar e segurar é o melhor ou se ele tenta trocar balanços de curto prazo .
Mantenha-se informado, mais os próximos dias ...
Fora de um cachorro, um livro é o melhor amigo de um homem,
Dentro de um cachorro, está muito escuro para ler. - G Marx.
seguirá com interesse.
"Um cavalheiro não deve ser visto antes do meio da manhã, a menos que ele volte para casa da noite anterior".
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Sistema de negociação automatizado da rede neural
Olhe para este vídeo do meu amigo, Dustin Pass. Ele tomou algo muito sofisticado: & # 8220; rede neural & # 8221; software, e transformou-o diretamente em uma ótima ferramenta de FOREX de dinheiro fácil e colocá-lo tudo neste video clip e isso significa que você e eu podemos usá-lo também:
Não se preocupe, você pode guardar o seu protetor de bolso e os óculos nerd, você não precisa deles apesar do título geeky, qualquer um e todos podem usar seu software de rede neural para produzir pips. Parece ótimo, mas sério! Mesmo? & # 8230;
Você sabe o que, eu também era totalmente cínico, mas agora que eu olhei para o vídeo, estou tão feliz que eu fiz. 845 pips um comércio, 447 pips o próximo, 331 pips o terceiro comércio, continuando! Realmente incrível!
O que é ainda melhor, ele vai dar o software em alguns dias, mas você precisa se registrar observando o vídeo, então clique nesse link antes de remover a página.
Confira este vídeo: CLIQUE AQUI.
p. s. Esta é a mesma tecnologia que usam para rastrear mísseis e prever os caminhos dos furacões. A boa notícia é que ele prevê o que o mercado vai fazer amanhã com uma precisão incrível, como você verá no vídeo, e depois de assistir o vídeo, você pode obter acesso imediato ao software gratuitamente, então faça isso agora e me diga o que você pensa.
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Um artigo em Rolling Stone (20 de outubro de 1994) de Adam Miller chamou a J. Philippe Rushton de "professor de ódio", alguém que "leva dinheiro de uma organização com um passado terrível" (o Pioneer Fund, uma fundação disse ter um orientação para a eugenia). Ele é acusado de ser "obcecado com a inteligência e a genética" até o ponto de ter atitudes "racistas" por Jeffrey Rosen e Charles Lane no simpósio da Nova República no QI (31 de outubro de 1994). Eles destacam Rushton para relacionar o etnocentrismo com fatores genéticos; isso, por sua vez, submete-o ao largo arbítrio do ser, juntamente com Richard J. Herrnstein e Charles Murray, "Neo-Nazis" Newsweek (24 de outubro de 1994). Em The Chronicle of Higher Education (26 de outubro de 1994), criticando Herrnstein e The Bell Curve de Murray, é claro.
Os liquidatários nomeados para o grupo de serviços financeiros da Queensland após a ASIC & # 8230; & mdash; SmartCompany. au.
A empresa arrecadou cerca de US $ 10 milhões de milhares de investidores em todo o mundo e promove-se como um tipo de empresa de comércio de moeda internacional, que também oferece classes e serviços de coaching. A Australian Securities and Investments & # 8230;
Nova York exibiu projeto de arte eletrizando guerra de moeda chinesa-EUA e mdash; The Daily Star.
Imitando, ou zombando, a mecânica do comércio internacional de moeda, a Keats coloca praticamente inúmeras moedas americanas e chinesas uma contra a outra para que elas produzam eletricidade - "arbitragem eletroquímica", como diria Keats. A ciência é básica.
Livro (World Scientific Pub Co Inc)
Livro (publicação de grupo de ideias)
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MLM RBF redes neurais.
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Controladores PID Usando Redes Neurais.
Yeasterday, 01:01 AM do forex.
EotproForex: indicadores sinalizam o NCEP 2.5: Software avançado de negociação de futuros da Rede Neural - indicador EOTPRO.
Domingo 06 de maio de 2012 01:18 da bittenbenderfeh.
bittenbenderfeh: Software de negociação automatizado baseado na rede neural Processamento de dados: o futuro do Forex Trading ?: A próxima etapa.
Quarta-feira, 02 de maio de 2012 às 06:24 da SEO.
SELLUÇÃO: quão segura é a sua rede #internet?
Em ciência da computação, um agente de software é um programa de software que atua para um usuário ou outro programa em uma relação de agência, que deriva da agere latina (a fazer): um acordo para agir em nome de si. Essa "ação em nome de" implica a autoridade para decidir.
MetaQuotes Software Corp é uma empresa de software que produz plataforma de negociação online MetaTrader 4 mais conhecida como MT4. Especializado no desenvolvimento de software para mercados financeiros e está registrado em Chipre, mas fundado e com base principal na Rússia.
Cisco Systems, Inc. Cisco (NASDAQ: CSCO) permite que as pessoas sejam poderosas.
conexões, seja em negócios, educação, filantropia, ou.
criatividade. O hardware, o software e as ofertas de serviços da Cisco são usados para.
crie as soluções de Internet que o fazem.
Rede Neural e suas aplicações de negócios (MGTC11-A1)
Uma breve explicação do que é Neural Network, sua aplicação no mundo dos negócios e suas limitações. Por: Team INFO (MGTC11 A1) Team Members & # 8230;
Pesquisa em sistema automatizado de negociação Forex com base na rede BP Neural.
Este artigo informa sobre um consultor especialista em negociação forex com base na Rede Neural de Propagação de Retorno (BPNN) na plataforma MetaTrader4. Uma única rede de feedforward de camada oculta foi estabelecida para previsão de taxa de câmbio. As regras de negociação com base nos resultados da previsão foram projetadas e realizadas. Finalmente, otimizamos os parâmetros de acordo com a rentabilidade realizada nos pares de moeda EUR / USD, GBP / USD separadamente. Os resultados otimizados são capazes de obter bons resultados na série de treinamento. Na série de testes, as estratégias são consistentemente lucrativas durante pelo menos os primeiros vinte dias. Conclui-se que o modelo baseado em BPNN tem a capacidade de obter lucros dos pares de moedas experimentais para o período investigado.
Xiaoming Sang e Yun-Hae Kim.
L. Meng e Y. Sun, "Research on Automated Forex Trading System Based on BP Neural Network", Advanced Materials Research, Vols. 753-755, pp. 3080-3083, 2013.
[1] C. Dunis, Williams, Derivatives Use, Trading and Regulation, 8 (2002): 211-239.
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[4] K. M. Kiani, T. Kastens, Computational Economics, 32 (2000): 383-406.
[5] AHSM Nor, B. Gharleghi, K. Omar e T. Sarmidi, um novo modelo de rede neural artificial para previsão de câmbio, apresentado na 2ª Conferência Internacional de Pesquisa Econômica e Empresarial (2º ICBER 2011) PROCEDIMENTO, 2011 : 99-108.
[6] A. A. Philip, A. A. Taofiki, A. A. Bidemi, modelo de rede neural artificial para taxa de câmbio de previsão. Apresentado no World of Computer Science and Information Technology Journal (WCSIT), 1 (2011): 110-118.
[7] M. Mohapatra, B. Majhi, M. Rout, uma técnica robusta para a previsão da taxa de câmbio usando a norma Wilcoxon., Documento apresentado na Conferência Internacional sobre Avanços em Engenharia, Ciência e Gestão (ICAESM -2012), Nagapattinam, Tamil Nadu, 30 a 31 de março (2012).
[8] T. Chenoweth, Z. Obradovic, S. S. Lee, Inteligência Artificial Aplicada, 10 (1996): 523-541.
[9] Y. Bengio, usando um critério de treinamento financeiro ao invés de um critério de predição. (1998).
[10] R. Gencay, Economics Letters, 59 (1998): 249-254.
[11] H. Chou, Y. Chang, Plataforma de Desenvolvimento Visual para o Comércio Algorítmico de Caixa Branca. Apresentado na Sexta Conferência Internacional sobre o Deslocamento de Informações Inteligentes e o Processamento de Sinais Multimídia, Darmstadt, Alemanha, de 15 a 17 de outubro (2010).
[12] A. S. Spritzer, C. M. D. Freitas, uma ferramenta visual para apoiar a análise técnica dos dados do mercado de ações., Procedimentos da conferência de trabalho sobre interfaces visuais avançadas, 512-515.
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& # 169; 2018 pela Trans Tech Publications Inc. Todos os direitos reservados.
Negociação automatizada com algoritmo genético Cibernética de Risco de Rede Neural: Uma Aplicação em Mercados FX.
Finamatrix Journal, fevereiro de 2012.
28 Páginas Postado: 5 Out 2010 Última revisão: 8 de agosto de 2015.
Finamatrix Investments Pte. Ltd .; Instituto de Tecnologia de Pequim - Campus de Zhuhai.
Wing-Keung Wong.
Universidade de Ásia, Departamento de Finanças.
Data escrita: 20 de fevereiro de 2012.
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 constrói um sistema de negociação automatizado que implementa um modelo de rede neural de algoritmo genético otimizado (GANN) 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.
Palavras-chave: Automação, Autobot, Algoritmo Genético Neural-Network, Risk-Pricing, Risk Cybernetics, Expert Advisor.
Lanz Chan (Autor do Contato)
Finamatrix Investments Pte. Ltd. (email)
Instituto de Tecnologia de Pequim - Zhuhai Campus (email)
Wing-Keung Wong.
Universidade de Ásia, Departamento de Finanças (e-mail)
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[3] F. Fernández-Rodrıguez, C. González-Martel e S. Sosvilla-Rivero, Economics Letters, 69 (2000): 89-94.
[4] K. M. Kiani, T. Kastens, Computational Economics, 32 (2000): 383-406.
[5] AHSM Nor, B. Gharleghi, K. Omar e T. Sarmidi, um novo modelo de rede neural artificial para previsão de câmbio, apresentado na 2ª Conferência Internacional de Pesquisa Econômica e Empresarial (2º ICBER 2011) PROCEDIMENTO, 2011 : 99-108.
[6] A. A. Philip, A. A. Taofiki, A. A. Bidemi, modelo de rede neural artificial para taxa de câmbio de previsão. Apresentado no World of Computer Science and Information Technology Journal (WCSIT), 1 (2011): 110-118.
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[8] T. Chenoweth, Z. Obradovic, S. S. Lee, Inteligência Artificial Aplicada, 10 (1996): 523-541.
[9] Y. Bengio, usando um critério de treinamento financeiro ao invés de um critério de predição. (1998).
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[11] H. Chou, Y. Chang, Plataforma de Desenvolvimento Visual para o Comércio Algorítmico de Caixa Branca. Apresentado na Sexta Conferência Internacional sobre o Deslocamento de Informações Inteligentes e o Processamento de Sinais Multimídia, Darmstadt, Alemanha, de 15 a 17 de outubro (2010).
[12] A. S. Spritzer, C. M. D. Freitas, uma ferramenta visual para apoiar a análise técnica dos dados do mercado de ações., Procedimentos da conferência de trabalho sobre interfaces visuais avançadas, 512-515.
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Negociação automatizada com algoritmo genético Cibernética de Risco de Rede Neural: Uma Aplicação em Mercados FX.
Finamatrix Journal, fevereiro de 2012.
28 Páginas Postado: 5 Out 2010 Última revisão: 8 de agosto de 2015.
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Wing-Keung Wong.
Universidade de Ásia, Departamento de Finanças.
Data escrita: 20 de fevereiro de 2012.
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 constrói um sistema de negociação automatizado que implementa um modelo de rede neural de algoritmo genético otimizado (GANN) 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.
Palavras-chave: Automação, Autobot, Algoritmo Genético Neural-Network, Risk-Pricing, Risk Cybernetics, Expert Advisor.
Lanz Chan (Autor do Contato)
Finamatrix Investments Pte. Ltd. (email)
Instituto de Tecnologia de Pequim - Zhuhai Campus (email)
Wing-Keung Wong.
Universidade de Ásia, Departamento de Finanças (e-mail)
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