Prediccion De Forex Con Network Usd

PREDICCION DE FOREX CON RED NEURAL: PAR DE MONEDA USD / EUR Artículos relacionados Combinación de los pronósticos del tipo de cambio utilizando redes neuronales. Lubecke, Thomas H .; Kyung Doo Nam; Markland, Robert E .; Kwok, Chuck C. Y. // Global Finance Journal, Primavera / verano98, vol. 9 Número 1, p5 Discute la aplicación del enfoque de red neural a la predicción compuesta de divisas. Combinación de previsiones econométricas, de juzgamiento, técnicas y previsiones a plazo para formar pronósticos compuestos; Evaluación de pronósticos compuestos contra las previsiones de otras siete predicciones. Modelación de los tipos de cambio con redes neuronales. Jamal, A. M.M .; Sundar, Cuddalore // Diario de la investigación aplicada del negocio, Winter97 / 98, vol. 14 Número 1, p1 Se centra en la aplicación del modelo de red neural para predecir los tipos de cambio bilaterales entre los Estados Unidos y Alemania y los Estados Unidos y Francia. Modelos de regresión y de red neuronal; Resultados de regresión; Conclusión; Sugerencias para futuras investigaciones. Motivado por redes neuronales recurrentes, este trabajo propone un procedimiento de regresión vectorial de apoyo recurrente (SVR) para pronosticar datos no lineales basados ​​en modelos ARMA y datos reales de retornos financieros. La capacidad de pronóstico del modelo recurrente basado en SVR ARMA se compara con cinco. El documento discute el problema de pronosticar la demanda grumosa que es típica para las piezas de recambio. En el artículo se presentan varios métodos de predicción: técnicas tradicionales basadas en series cronológicas y métodos avanzados que utilizan herramientas de Inteligencia Artificial. La investigación realizada en el documento. Este estudio se propone la aplicación del modelo de hibridación utilizando el Método de Grupo de Manejo de Datos (GMDH) y Transformada de Ondletto Discreto (DWT) en la predicción de series de tiempo. El objetivo de este trabajo es examinar la flexibilidad de la hibridación GMDH en la predicción de series de tiempo utilizando Gross. Pronosticar los precios de divisas usando una arquitectura de red neuronal genéticamente evolucionada. El Shazly, Mona R .; El Shazly, Hassan E. // Revisión internacional del análisis financiero, 1999, vol. 8 Número 1, p67 Presenta información sobre un estudio que diseñó un sistema híbrido que combina redes neuronales y entrenamiento genético para pronosticar el tipo de cambio al contado de tres meses para la libra británica, la marca alemana, el yen japonés y el franco suizo. Información sobre redes neuronales y la aplicación de genes. Examina opciones sobre existencias de alta tecnología. Volatilidad de las opciones sobre el dólar y el tipo de cambio del yen; Discusión sobre la entrada de volatilidad condicional de heteroscedasticidad general autorregresiva; Comparación de rendimiento entre los promedios de las poblaciones individuales del modelo de Black-Scholes y a. Las teorías y aplicaciones de los clasificadores neurales artificiales desarrollados están aumentando la demanda de esquemas de implementación eficientes. En este trabajo, los clasificadores neurales de flujo de datos reprogramable se proponen como una alternativa a las implementaciones tradicionales. En general, estos clasificadores se basan en. Los conjuntos de datos recogidos de los procesos industriales pueden tener tanto un tipo particular de tendencia como la correlación entre observaciones adyacentes (autocorrelación). En el presente trabajo, se utiliza una estructura de red neural integrada para reconocer la tendencia autorregresiva de primer orden estacionaria (tendencia AR (1)).