اللحظي عالية التردد في الفوركس تداول مع - غامض - الاستدلال أنظمة التكيف العصبي ،

تداول الفوركس عالي التردد خلال اليوم مع أنظمة الاستدلال العصبي الضبابي التكيفي تقدم هذه الورقة نظام الاستدلال العصبي التكاملي (أنفيس) للتداول المالي الذي يتعلم التنبؤ بتحركات الأسعار من بيانات التدريب التي تتكون من بيانات القراد اللحظي التي يتم أخذ عينات منها على تردد عال. البيانات التجريبية المستخدمة في تحقيقنا هي خمس دقائق في منتصف الوقت سلسلة من أسواق الفوركس. ويتضمن تحسين نظام أنفيس اختبارا للاختبار الخلفي فضلا عن تفاوت عدد الحقب، ويجمع مع طريقة جديدة لالتقاط التقلبات باستخدام نهج يحركه الحدث ويأخذ في الاعتبار التغيرات الاتجاهية ضمن عتبات محددة سلفا. وتبين النتائج أن النموذج المقترح يتفوق على الاستراتيجيات المعيارية مثل الشراء والاستبقاء أو التنبؤ الخطي. إذا واجهتك مشاكل في تنزيل ملف، تحقق مما إذا كان لديك التطبيق المناسب لمشاهدته أولا. في حالة وجود المزيد من المشاكل قراءة صفحة المساعدة إيدياس. لاحظ أن هذه الملفات ليست على موقع إيدياس. يرجى التحلي بالصبر لأن الملفات قد تكون كبيرة. وبما أن الوصول إلى هذه الوثيقة مقيد، فقد ترغب في البحث عن إصدار مختلف ضمن البحث ذي الصلة (أدناه) أو البحث عن نسخة مختلفة منه. عند طلب تصحيح، يرجى ذكر هذه العناصر التعامل مع: ريبيك: إدس: إجفكد: v: 2: y: 2011: i: 12: p: 68-87. انظر معلومات عامة حول كيفية تصحيح المواد في ريبيك. بالنسبة للأسئلة التقنية المتعلقة بهذا البند، أو لتصحيح مؤلفيه أو عنوانه أو معلوماته المجردة أو الببليوغرافية أو التنزيلية، يرجى الاتصال ب: (دارين سيمبسون) إذا كنت قد قمت بتأليف هذا البند ولم تسجل بعد لدى ريبيك، فإننا نشجعك على القيام بذلك هنا. يسمح هذا بربط ملفك الشخصي بهذا العنصر. كما أنه يسمح لك لقبول الاستشهادات المحتملة لهذا البند الذي نحن غير مؤكد. إذا كانت المراجع مفقودة تماما، يمكنك إضافتها باستخدام هذا النموذج. إذا كانت المراجع الكاملة تشير إلى عنصر موجود في ريبيك، ولكن النظام لم يرتبط به، يمكنك المساعدة في هذا النموذج. إذا كنت تعرف العناصر المفقودة نقلا عن هذا واحد، يمكنك مساعدتنا في إنشاء تلك الروابط عن طريق إضافة المراجع ذات الصلة في نفس الطريقة المذكورة أعلاه، لكل بند الرجوع. إذا كنت مؤلفا مسجلا لهذا العنصر، فقد تحتاج أيضا إلى التحقق من علامة التبويب الاقتباسات في ملفك الشخصي، حيث قد تكون هناك بعض الاقتباسات في انتظار التأكيد. يرجى ملاحظة أن التصحيحات قد تستغرق بضعة أسابيع للتصفية من خلال خدمات ريبيك المختلفة. المزيد من الخدمات متابعة سلسلة والمجلات والمؤلفين أمبير أكثر أوراق جديدة عن طريق البريد الإلكتروني الاشتراك في الإضافات الجديدة ل ريبيك تسجيل المؤلف ملامح عامة للباحثين الاقتصاد تصنيفات مختلفة من البحوث في الاقتصاد أمب المجالات ذات الصلة من كان طالبا منهم، وذلك باستخدام ريبيك ريبك بيبليو المواد المنسقة أمبير أوراق حول مواضيع الاقتصاد المختلفة تحميل الورق الخاص بك لتكون مدرجة على ريبيك و إيدياس إكوناكاديميكش مدونة مجمع للاقتصاد البحوث الانتحال حالات الانتحال في الاقتصاد سوق العمل ورقات ريبيك ورقة عمل ورقة مخصصة لسوق العمل الخيال دوري نتظاهر كنت على رأس الاقتصاد قسم الخدمات من ستل الاحتياطي الفيدرالي البيانات والبحوث والتطبيقات أمبير أكثر من سانت لويس فيد التنبؤ السلاسل الزمنية المالية هي عملية معقدة للغاية. نظرة أولية على سلسلة زمنية مالية يعطي الانطباع بأنها عشوائية في الطبيعة. وإذا كان هذا صحيحا، فإن ذلك سيجعل التنبؤ، ومن ثم التداول، من هذه السلسلة صعبا بشكل استثنائي. تنص فرضية السوق الفعالة على أن السعر الحالي يحتوي على جميع المعلومات المتاحة في السوق. وهذا يؤدي إلى إمكانية التنبؤ في معظم السلاسل الزمنية المالية بأنها مسألة مثيرة للجدل إلى حد ما. وقد توقع الخبراء الأسواق المالية وتداولوها لعقود من الزمن، وذلك باستخدام معارفهم وخبراتهم في التعرف على الأنماط وتفسير البيانات المالية الحالية. تمد هذه الورقة نظام الاستدلال العصبي الضبابي التكيفي لإنشاء نظام خبير قادر على استخدام المنطق الغامض جنبا إلى جنب مع القدرة على التعرف على الأنماط من الشبكات العصبية لاستخدامها في التنبؤ المالي والتداول. وتكمن حداثة هذا النهج في تطبيقه في مجال التمويل عالي التردد. لم يتم استخدام مثل هذا النهج حتى الآن مع تداول عالية التردد أو كجزء من استراتيجية التداول الآلي. وقد أنتج ذلك نظاما تجاريا للخبراء يتغلب على القيود المادية للخبراء والتجار البشر في اتخاذ قرارات متعددة في فترات زمنية قصيرة للغاية. وهذا يعني أن النظام يمكن أن يؤدي التنبؤات والقرارات التجارية على تردد عال جدا باستخدام البيانات خلال اليوم. والتنبؤ المالي، وفرضية السوق الفعالة، ونظام الاستدلال العصبي الغامض، وتجارة التردد العالي عبد الله كابلان، ونظم الاستدلال العصبي التكاملي العصبي للتداول والتداول المالي عالي التردد، والحوسبة الهندسية المتقدمة والتطبيقات في العلوم، والمؤتمر الدولي المعني. المجلد. 00، نو. ب. 105-110، 2009، دوي: 10.1109ADVCOMP.2009.23 استخدام إستراتيجيات متوسط ​​الحركة المتطورة عالية التردد حيويا للتداول اللحظي هذه الدافع هو الجانب من عدم اليقين في اتخاذ القرارات المالية، وكيف الذكاء الاصطناعي والحوسبة الناعمة، مع يمكن أن تستخدم أوجه عدم اليقين في تقليل تطبيقات التداول الخوارزمية التي تتداول في الترددات العالية. تقدم هذه الورقة نظام التداول الأمثل عالية التردد التي تم دمجها مع المتوسطات المتحركة المختلفة لإنتاج نظام هجين الذي يتفوق على أنظمة التداول التي تعتمد فقط على المتوسطات المتحركة. تحسن الورقة نظام الاستدلال العصبي الضبابي التكيفي الذي يأخذ كلا من السعر ومتوسطه المتحرك كمدخل، ويتعلم التنبؤ بتحركات الأسعار من بيانات التدريب التي تتكون من البيانات اللحظية، ويتحول بشكل حيوي بين المتوسطات المتحركة الأفضل أداء، ويؤدي إلى اتخاذ القرارات عند لشراء أو بيع عملة معينة في وتيرة عالية. (1) A. كابلان (2009). نظام تحليل الزخم المنطقي الضبابي للوساطة المالية، وقائع المؤتمر الدولي حول النظرية المالية والهندسة. إييكسلور، المجلد 1، ص 57-62. إيسبن: 978-0-7695-3949-2 2 A. كابلان (2009). النظم التكيفية العصبية الضبابية للتداول والتنبؤ عالي التردد، وقائع المؤتمر الدولي الثالث للحوسبة الهندسية المتقدمة والتطبيقات في العلوم. إيكسبلور، المجلد 1، ص 105 - 110. إيسبن: 978-0-7695-3829-7 3 A. كابلان، ول نغ، (2010)، إستراتيجية التداول عالية التردد باستخدام تحويل هيلبرت، المؤتمر الدولي السادس للحوسبة الشبكية والمتقدمة إدارة المعلومات. المجلد 1، ص 466 - 471. إيسبن: 978-89-88678-26-8 4 أ. كابلان، ول نغ، (2010)، تجارة عالية التردد باستخدام تحليل الزخم الضبابي، وقائع المؤتمر الدولي للأنظمة المالية لعام 2010، إيكف)، لندن. المجلد 1، ص 352- 357. إيسبن: 978-988-17012-9-9 5 أ. كابلان، ول نغ، (2011)، واستراتيجيات وضع الترتيب عالية التردد ذات المنطق الضبابي والاستدلال الضبابي، ، عدد خاص. (6) A. كابلان، W. L.NG، (2011)، تداول الفوركس عالي التردد اليومي مع أنظمة الاستدلال العصبي-الضبابي التكيفي، المجلة الدولية للأسواق المالية والمشتقات. (7) A. كابلان. تكيف العصبي أنظمة الاستدلال غامض للتداول المالي عالية التردد والتنبؤ. وقائع المؤتمر الدولي الثالث للحوسبة الهندسية المتقدمة والتطبيقات في العلوم. 2009. 8 بانيك، S إت. الله. (2007)، نمذجة السلوك الفوضوي لقيم مؤشر سوق دكا للأسهم باستخدام النموذج العصبي الغامض، المؤتمر الدولي العاشر حول الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات 9 C. تسنغ، Y. لين. الذكاء الحسابي المالي. جمعية الاقتصاد الحسابي. الحاسبات في الاقتصاد والمالية. 42. 2005. 10 تشانغ، S. S.L (1977). تطبيق نظرية مجموعة غامض على الاقتصاد. كوبرنيتس 6، ب 203-207 11 داكاروغنا، M. إت آل 2001، A إنترودكتيون تو هاي-فريكونسي فينانس، أكاديميك بريس 12 دورمال، أف (1997): ذي باور أوف ماني، ماكميلان بريس، لندن 13 E. بوهمر (2005) أبعاد جودة التنفيذ: أدلة حديثة على أسواق الأسهم الأمريكية. جورنال أوف فينانسيال إكونوميكس 78، 553-582، 2005. 14 E. F. فاما. (1970) أسواق رأس المال الفعالة: استعراض النظرية والعمل التجريبي. جورنال أوف فينانس، باجيس 383-417، ماي 15 غراب، J. O. (1996): إنترناشونال فينانسيال ماركيتس، إنغلوود هيلز، برنتيس هول Inc. 16 J. C. بيزديك، R. كريسنابورام، N. R. بال. (1999). نماذج غامضة وخوارزميات للتعرف على الأنماط ومعالجة الصور. الوثاب. 17 جم. غريفين، F. نارداري، R. ستولز. تداول السوق المالية وظروف السوق. نبر، ورقة عمل 10719، 1-48. (18) كابلان، A، ول نغ، (2011 تجارة عالية التردد باستخدام تحليل الزخم الغامض، خطابات سبرينجر للهندسة، لندن 19 لي، Y. موسيلك، P و ويارد سكوت، L. المنطق الضبابي في تصميم لعبة القائم على عامل. الاجتماع السنوي لمعالجة المعلومات الضبابي 2004، المجلد 2، pp734-739، 2004. 20 لوتسما، فا (1997) المنطق الضبابي للتخطيط وصنع القرار سبرينغر 21 M. فيدريززي، W. أوستاسيويتز (1993.) (2000) اقتصاديات الفراشات: نظرية عامة جديدة للسلوك الاجتماعي والاقتصادي، بانثون، نيويورك 23 س سغ، بس تشيسوم التنبؤ بالمدارس مع سلسلة زمنية غامضة الجزء الثاني مجموعات وأنظمة غامضة 62، ب 1-8، 1994 24 روجر جانغ، جس أنفيس: نظام استدلال غامض قائم على الشبكة التكيفي، معاملات إيي على الأنظمة، رجل و 23 (3) (1993) 665-685 25 S. شبعا و A. زروال توقع بيانات نقل الحزمة عبر شبكات بروتوكول الإنترنت باستخدام التكيف العصبي - غامض أنظمة الاستدلال. مجلة علوم الحاسوب المجلد. (2)، ب 123-130، 2009. 26 شولميستر، S، 2009، a جينيرال فينانسيال ترانزاكتيون تاكس: A شورت كت أوف ذي بروس، ذي كونس أند a بروبوسال-، ويفو وركينغ بابر نو 344. 27 T. هلسترم أند K. هولمستروم. التنبؤ بسوق الأوراق المالية. إيما-توم-1997-07، مركز النمذجة الرياضية، قسم الرياضيات و فيسيس، جامعة مالاردالن، فاستيراس، السويد، آب / أغسطس 1998. (28) T. تاكاجي أند M. سوجينو. تحديد غامض من النظم وتطبيقه على النمذجة والسيطرة، والمعاملات إيي على الأنظمة، رجل وعلم التحكم الآلي، المجلد. 15، ب 116-132، 1985. 29 تاكاجي T. أند سوجينو، M. غامزي إدوكاتيون أوف سيستمز أند أبليكاتيون تو موديلز أند كونترول، إيي ترانزاكتيونس أون سيستمز، مان أند سيبرنيتيكش، 15 (1985) 116-132. 30 ويلسون، R. و شاردا، R. التنبؤ بالإفلاس باستخدام الشبكات العصبية، نظم دعم القرار، 11 (1994) 545-557. (31) ييه، S. لاندسمان، W. R.Meler، B. L. بيسنيل، K. V. (2011). هل يفهم المستثمرون الفائض القذر حقا. ذي أكونتينغ ريفيو، 86 (1)، 237-258. (32) يون، Y. غيمارايس، T. أند سويليس، G. دمج الشبكات العصبية مع نظم الخبراء القائمة على القواعد، نظم دعم القرار، 11 (1994) 497-507. 33 زاده، L. مجموعات غامض. إنفورماتيون أند كونترول، فول. 8، ب 338-353، 1965. 34 زاده، L. A.Fzy سيتس، إنفورماتيون كونترول، 8 (1965) 338-353.