1 विदेशी मुद्रा दलाल

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उस अवधि के अंत में, बाजार में केवल कुछ ही गुरु होंगे और बाजार में फिर से नीचे होगा। और जब से मैं एक गुरु नहीं हूं, मुझे लगता है कि मैं अभी भी एक और मार्केट बॉटम बुक लिखने के लिए आसपास रहूंगा. कौन कीओ ही है. वह एडम खो लर्निंग टेक्नोलॉजीज ग्रुप के धन प्रशिक्षकों में से एक हैं। एडम खो सिंगापुर में शीर्ष प्रेरणा प्रशिक्षण गुरु में से एक है। मेरे पास उनकी कई किताबें भी हैं। Yeo Keong Hee एक ट्रेनर है जो विदेशी मुद्रा व्यापार क्षेत्र में एक विशेषज्ञ है। व्यापार में उनकी अभूतपूर्व उपलब्धियां केवल एक वर्ष में विदेशी मुद्राप्रदाताओं की सूची 10,000 के खाते में USD 300,0000 से अधिक हो रही थीं.

यह वही है जो इस पुस्तक को सिंगापुर में बेच रहा है। मेरी राय के आधार पर, पीक प्रदर्शन विदेशी मुद्रा व्यापार व्यापार प्रणाली की तुलना में मनोविज्ञान के बारे में अधिक चर्चा करता है। यह पुस्तक कैसे पाकिस्तान में विदेशी मुद्रा व्यापारी के लिए कानूनी रजिस्टर बात पर अधिक चर्चा करती है कि विदेशी मुद्रा ओवरलैप बार बाजार में अधिकांश विदेशी मुद्रा व्यापारी असफल हैं। औसत व्यापारी और सफल व्यापारी को अलग करने वाली बात मनोविज्ञान और मानसिकता है। जैसा कि आप मेरे पिछले 5 विदेशी मुद्रा व्यापारी के स्तर के बारे में देख सकते हैं, आप समझेंगे कि एक सफल विदेशी मुद्रा व्यापारी होने के नाते केवल अच्छी ट्रेडिंग प्रणाली नहीं मिल रही है, बल्कि खुद को व्यापार करने के बारे में सही मानसिकता है। इस पुस्तक में 7 अध्याय हैं। वास्तव में केवल 6 अध्याय हैं, क्योंकि आखिरी अध्याय पुस्तक के कोच विदेशी मुद्रा व्यापार अध्याय का सारांश है। मुझे लगता है कि इस पुस्तक का सबसे महत्वपूर्ण अध्याय अध्याय 1 और अध्याय 2 में है। दोनों अध्याय अधिकांश विदेशी मुद्रा व्यापारियों की गलत मानसिकता के बारे में चर्चा करते हैं। इस पुस्तक के अध्याय 1 (द फ़ॉर रिच क्विक हाइप फ़ॉरेक्स ट्रेडिंग) में औसत विदेशी मुद्रा व्यापारी की गलत मानसिकता के बारे में चर्चा गैर विदेशी मुद्रा दलालों गई है। सबसे आम एक "पवित्र-कंघी" मानसिकता है। बहुत से लोग मानते हैं कि कुछ रहस्यमय ट्रेडिंग सिस्टम हैं जो लाखों या बहुत कम जोखिम के साथ एक सूत्र या रहस्य पैदा करते हैं। केओंग ही ने समझाया कि लालच और भय लगातार खराब व्यापार का कारण कैसे बनेंगेनिर्णय। उन्होंने कटौती नुकसान के महत्व पर भी जोर दिया और लाभ को चलने दिया। सिद्धांत रूप में, यह आसान लगता है और यह बात अक्सर ज्यादातर व्यापारियों द्वारा अनदेखी की जाती है। अध्याय 2 (जीतने वाले व्यापारी अलग तरीके से सोचते हैं!) कई मनोवैज्ञानिक बाधाओं के बारे में अधिक चर्चा करते हैं जो मन के अवचेतन स्तर पर व्यापार प्रक्रिया को प्रभावित करते हैं, जैसे सही होने की आवश्यकता, छोटी संख्या का प्रभाव, बहुमत की राय, परिष्कार की अपील, अधिक आवश्यकता समझ, आदि केओंग ही कई उदाहरण देते हैं कि हम आम तौर पर हर दिन अपनी ट्रेडिंग गतिविधि के दौरान मुठभेड़ करते हैं, जैसे कि हम नीचे दो परिदृश्यों के बीच क्या चुनते हैं। 1.

20 की एक निश्चित हानि, या 2. बिना किसी नुकसान के 5 की संभावना, साथ ही 25 की हानि का 95 मौका। ऊपर दिए गए परिदृश्यों में केओंग ही के बारे में अक्सर बताया जाता है कि हम आमतौर पर अवचेतन रूप से जो करते हैं, उसके बारे में हमें समझ में आता है। अध्याय 3 (विदेशी मुद्रा प्रणाली का चयन) विदेशी मुद्रा व्यापार प्रणाली के बारे में अधिक चर्चा करते हैं। व्यक्तिगत रूप से, मुझे लगता है कि यह सामान्य व्यापार प्रणाली है जिसे आप इंटरनेट पर आसानी से पा सकते हैं। Keong Hee कई प्रकार के विदेशी मुद्रा प्रणाली की व्याख्या करते हैं, जो ट्रेंड फॉलोअर (ट्रेंड रिवर्सल, ब्रेकआउट ट्रेंड्स, फाइबोनैचि, डाइवर्जेंस), रेंज बाउंड (पीक और वैलीज़, अस्थिरता बैंड, ट्रेंड-लाइन्स) और मौलिक विश्लेषण से शुरू होती हैं। अध्याय 4 (निकास रणनीतियों का महत्व) स्टॉप लॉस और टेकिंग प्रॉफ़िट दोनों के लिए विभिन्न प्रकार की निकास रणनीतियों पर चर्चा करते हैं। इस अध्याय में एक उपयोगी व्याख्या है, जहां केओंग ही लाभ लक्ष्य के लिए स्टॉप लॉस के संबंध में मूल्यांकन के बारे में अधिक जोर देते हैं। एक स्टॉप की चौड़ाई और लाभ लेना ट्रेडिंग सिस्टम की सफलता दर को प्रभावित करेगा। बहुत सारे व्यापारी ऐसे हैं जिनके पास 80 जीत दर है लेकिन पैसे खोने का अंत है। अध्याय 5 (जोखिम नियंत्रण का सार) जोखिम के मनोविज्ञान के बारे में अधिक चर्चा करते हैं। इस अध्याय से फॉरेक्स का घाना स्कूल जो सबसे महत्वपूर्ण ज्ञान प्राप्त हो सकता है, वह है विविधीकरण के बारे में विदेशी मुद्रा व्यापारी के बीच गलत समझ और हर प्रविष्टि सेटअप को कितने व्यापार दिखाई देते हैं, यह तय करना। अध्याय 6 (अपने ट्रेडिंग खाते के विकास का अनुकूलन) मनी मैनेजमेंट के बारे में चर्चा करें। एक बयान में कहा गया है कि "एक अच्छी ट्रेडिंग रणनीति भी खराब धन प्रबंधन के साथ पैसा खो सकती है"। केओंग ही ने अच्छे मनी मैनेजमेंट के महत्व के बारे में बताया। इस अध्याय से, हम यह भी सीख सकते हैं कि एक ट्रेडिंग सिस्टम कितना अच्छा है, इसे कैसे मापें। यह दो महत्वपूर्ण तत्व पर आधारित है, रिस्क टू रिस्क रेशो और विन रेट। सामान्य तौर पर, ऐसी कई चीजें हैं जो आप इस पुस्तक से सीख बाजार विदेशी मुद्रा हरि आईएन हैं। हालांकि, एक बार फिर मैं इस बात पर जोर देता हूं कि यह एक ऐसी पुस्तक नहीं है जो अच्छी ट्रेडिंग प्रणाली के बारे में बताती है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि सफल विदेशी मुद्रा व्यापारी के बारे में अधिक बताएं। यह सही मानसिकता है यदि आप विदेशी मुद्रा व्यापारी हैं जो अभी भी हर बार हारते रहते हैं और एक प्रणाली से दूसरी प्रणाली में स्विच करते रहते हैं, तो मैं आपको इस पुस्तक को पढ़ने की सलाह देता हूं। यदि आप पहले से ही वर्षों से विदेशी मुद्रा का व्यापार करते हैं और आपको पवित्र ग्रिल सिस्टम नहीं मिला है, तो आपको इस पुस्तक को भी पढ़ना चाहिए। यो केओंग हेई फॉरेक्स समीक्षा। यिओ केओंग ही फॉरेक्स कोर्स की विदेशी मुद्रा ओटीसी विकल्प 29 सितंबर 2008। डेवेरो यूटाइल, सोप्रैटुट्टो प्रति प्रिंसिपेटी। कृपया अपना अनुभव साझा करने में सहायता करें। यिओ केओंग ही 2152013 सीएफए। श्री यीओ एडम खू लर्निंग टेक्नोलॉजीज ग्रुप में फॉरेक्स ट्रेनर हैं, जो विदेशी मुद्रा करोड़पतियों के लेखक हैं। "और पीक प्रदर्शन। जुलाई 10, बस जाँच अगर इस मंच में किसी ने विदेशी फॉरेक्स लॉगिन में गुप्त प्रश्न उत्तर कैसे प्राप्त करें पर अपने पाठ्यक्रम में भाग लिया है। 2009 हाय हर कोई यंग केओंग ही। क्षणों में धन्यवाद; 64 मेसगी। 3 वीपीएस ईई फॉरेक्स RSS Galerii। अग्रिम में धन्यवाद। 3। 4.

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सच यह है कि विदेशी मुद्रा जोखिम भरा है और भोला और लालची छात्रों से फीस एकत्र करना जोखिम भरा है यदि जोखिम मुक्त नहीं है। यदि वह या वह इतना कर सकता है तो अपना समय क्यों न व्यतीत करे और अपनी संपत्ति कुछ लाखों बार बनाए. यह नहीं। केवल निश्चित जीत की रणनीति एक व्यवसाय चला रही है: बी) अद्वितीय उत्पाद जो हर कोई चाहता है या जरूरत है। एकाधिकार के उदाहरण: LTA का COE वाहनों के लिए केसिनो सिंगापुर पूल SMRT चांगी हवाई अड्डा। विदेशी मुद्रा व्यापार एक एकाधिकार नहीं है और न ही शेयर बाजार है। यदि आप नूडल्स बनाने वाली एकमात्र फैक्ट्री के मालिक हैं, तो आप एक ज़िलिनेयर होंगे। इसी तरह, मेरे पास एसआईएएस के एक सेमिनार में भी यह अनुभव है। निवेश सेमिनार में XXX सिक्योरिटीज के रिसर्च के एक प्रमुख से आने वाला एक ईमानदार जवाब, एक बुजुर्ग व्यक्ति द्वारा उसे कुछ वर्षों के लिए कॉल के बाद पैसे खोने के कारण डांटा गया था। उसने कुछ इस तरह से उत्तर दिया: "अगर मुझे वास्तव में पता है, तो मैं यहां स्टॉक व्यू देने के लिए खड़ा नहीं रहूंगा।" श्रोताओं द्वारा हंसी सुनी गई.

मैंने इस आदमी को सुना है जो ऑप्शन ट्रेडिंग करने के लिए पीपीएल सिखाकर पैसे की ठगी करता है, अब एसजी में डायनर एन ब्लैंक का आयोजन करेगा। इस देश में कॉमिक्स इनसे कैसे दूर हो सकती है। वास्तव में अविश्वसनीय. एफएक्स ट्रेड के अपने कौशल को चमकाने के लिए अतिरिक्त चरणों के साथ मेंटर को काम पर रखने या आगे बढ़ने से पहले, कुछ आवश्यक शर्तें हैं। ऑनलाइन एफएक्स ट्रेडिंग | एफएक्स ट्रेडिंग। सच। कई फर्जी ट्रेनर हैं जो सिर्फ ट्यूशन के पैसे कमाने के लिए बाहर हैं। और असली खुदरा व्यापारी भी हैं जो असली पैसा कमा रहे हैं। ट्रेडिंग में 95 असफल होने के दावों के साथ संदेह करना या निंदा करना आसान है। सच्चाई यह है कि, सीईओ से अधिक कार्यकर्ता हैं लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि आप एक नहीं हो सकते। जैसे 95 हारे और 5 विजेता का मतलब यह नहीं है कि आप 5 नहीं हो सकते। लाभदायक ट्रेडिंग के लिए समय, प्रयास और समर्पण की आवश्यकता होती है। किसी भी पंक्ति में सफलता के लिए अत्यंत दृढ़ संकल्प की आवश्यकता होती है। सफलता के लिए कोई शॉर्टकट नहीं हैं। विदेशी मुद्रा पाठ्यक्रमों से सीखना केवल सीखने की प्रक्रिया को शार्टकट करेगा। एक वित्तीय बाजार विशेषज्ञ बनने के लिए, प्रॉफ़िट पाइरेट्स के साथ ऑनलाइन विदेशी मुद्रा व्यापार सीखें। इस डोमेन में उन्हें 10 से अधिक वर्षों का शिक्षण और विपणन का अनुभव है। फॉरेक्स ट्रेंड भविष्यवाणी के लिए यूली ली छिपी मार्कोव मॉडल विदेशी मुद्रा कारोबार का उपयोग लाइनिंग लाइन लाइन का निर्माण, व्यावसायिक तंत्रिका नेटवर्क और गतिशील समय चेतावनी ALGORITHMS। 1 विदेशी मुद्रा व्यापार का उपयोग लाइनिंग क्षेत्र लाइनिंग, कलात्मक तंत्रिका नेटवर्क और गतिशील समय चेतावनी देने वाले लेस्ली C.

Tiong 1, डेविड सी. LRL की अवधारणा Rinehart के प्रयोग के अनुसार, उन्होंने प्रतिगमन प्रवृत्ति चैनल (RTC) तकनीक का उपयोग किया है जिसमें रैखिक प्रतिगमन रेखा, ऊपरी प्रवृत्ति रेखा चैनल और स्टॉक का विश्लेषण करने के लिए निचली प्रवृत्ति रेखा चैनल शामिल हैं। प्रवृत्ति पैटर्न (राइनहार्ट, 2003) को पहचानने की प्रवृत्ति। एक अन्य प्रयोग जो ओलेनिई, एडेवोल और जिमोह द्वारा आयोजित किया गया था, ने ऐतिहासिक डेटा से नया ज्ञान उत्पन्न करने के लिए रैखिक प्रतिगमन लाइन का उपयोग किया, और स्टॉक ट्रेंड (ओलान्यी, एड्वोले, और जिमोह, 2011) का वर्णन करने वाले पैटर्न की पहचान की। दोनों परिणामों ने निष्कर्ष निकाला कि एलआरएल भविष्यवाणी के लिए प्रवृत्ति के पैटर्न की पहचान करने में सक्षम था। आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) एल्गोरिथम एएनएन कम्प्यूटेशनल साइंस का एक क्षेत्र है जिसमें विभिन्न विधियाँ हैं जो वास्तविक दुनिया में समस्याओं को हल करने की कोशिश करती हैं। एएनएन में परिवेश से अपने स्वयं के ज्ञान को सीखने और उत्पन्न करने की क्षमता है (अल्वारेज़, 2006)। लेकिन कभी-कभी मॉडल को अंतरंग रूप से एक के साथ जोड़ा जा सकता हैविशेष रूप से सीखने का एल्गोरिथ्म या सीखने का नियम। आमतौर पर, ANN एक ब्लैक बॉक्स के रूप में कार्य करता है जो किसी दिए गए इनपुट पैटर्न को पहचानने पर आउटपुट पैटर्न को वर्गीकृत करने में सक्षम होता है। मूल रूप से, ANN इनपुट वैल्यू फीचर्स के आधार पर सीखेगा और प्रशिक्षित करेगा और परिणाम मूल्यों को उचित रूप से वर्गीकृत करेगा। कामिजो और तनिगावा के अनुसार, उन्होंने पाया था कि एएनएन एल्गोरिथ्म सीखने और प्रशिक्षण चरण (कामिजो और तनिगावा, 1990) में कैंडलस्टिक पैटर्न को पहचानने और पहचानने में सक्षम है। अन्य प्रयोग चरखा, याओ एंड टैन, टिओनग, नोगो और ली 72 द्वारा किए गए थे। 3 और मैकनिक्वीनो और मैकनिक्स, जिन्होंने एएनएन को लागू करने के माध्यम से महत्वपूर्ण परिणाम दिखाए हैं, और साबित किया है कि, एएनएन स्टॉक मूल्य और विदेशी मुद्रा विनिमय दरों (चरखा, 2008; Maknickienn Maknickas, 2012; Tiong, Ngo) के पैटर्न को पहचानने में अधिक सुसंगत है। और ली, 2012)। लॉरेंस द्वारा किए गए प्रयोग के साथ, उन्होंने एएनएन को स्टॉक मूल्य के परीक्षण के लिए एक स्रोत के रूप में तकनीकी विश्लेषण विधि ईएमएच (कुशल बाजार परिकल्पना) का उपयोग किया, और पाया कि स्टॉक की प्रवृत्ति की विशेषताओं को पूरी तरह से समझना चाहिए ताकि एएनएन सीखेंगे भविष्यवाणी के लिए सही पैटर्न (लॉरेंस, 1997)। डायनेमिक टाइम वार्पिंग (DTW) एल्गोरिथम 1983 में, यूसुफ क्रुस्कल और मार्क लिबरमैन ने घटता की दूरी की तुलना और गणना करने के लिए एक नई तकनीक का समय दिया। DTW, सीक्वेंस के बीच एक इष्टतम मैच होने तक दूरी को वार करके वेक्टर मानों के दो अनुक्रमों को मापने के लिए एक समय-श्रृंखला संरेखण एल्गोरिथ्म है। पूर्व में, DTW को विभिन्न पैटर्न (नील्स, 2004) की तुलना करने के लिए भाषण मान्यता, लिखावट मान्यता और डेटा खनन क्षेत्रों में सफलतापूर्वक लागू किया गया है। चित्रा 2.

डायनेमिक टाइम वारिंग चित्रा 2 की अवधारणा DTW एल्गोरिथ्म के विचार और अवधारणा को दर्शाती है। चित्रा 2 (ए) और (बी) उदाहरण पैटर्न 1 और पैटर्न 2 दिखाता है और मिलान पथ को खोजने के लिए डीटीडब्ल्यू का उपयोग करता है। वारपिंग पथ की गणना करने के लिए, DTW सबसे पहले मैट्रिक्स टेबल को इनिशियलाइज़ करता है और एक डिस्टेंस फंक्शन (अल्ब्रेक्ट और मुलर, 2009) का उपयोग करके संचित लागत मैट्रिक्स की गणना करता है। मैट्रिक्स तालिका चित्रा 2 (सी) से, यह दोनों पैटर्न के बीच युद्ध पथ का परिणाम दिखाता है और साबित करता है कि पैटर्न मेल खाते हैं। अनुभव और परिणाम डेटा विश्लेषण चरण हमारे प्रयोग में, हमने 2012 की शुरुआत से फ्री फ़ॉरेक्स हिस्टोरिकल डेटा वेबसाइट में 2012 के अंत तक मुद्रा विनिमय AUD USD और EUR - USD के ऐतिहासिक डेटा का चयन किया है। चित्रा 3 ने डेटा विश्लेषण चरण की संरचना को दिखाया। ऐतिहासिक डेटा सुविधाएँ चयन पैटर्न विश्लेषण विश्लेषण क्लस्टरिंग विभाजन चित्रा 3.

डेटा विश्लेषण चरण की संरचना इस चरण में, रैखिक प्रतिगमन लाइन को एक पैटर्न के रूप में प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करने वाले डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए लागू किया गया था। Eq। (1) 73 के माध्यम से एक सीधी रेखा प्राप्त करने के लिए लागू किया गया है। समग्र प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए विभिन्न समय सीमा के 4 विनिमय दर। प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए, मॉडल प्रवृत्ति को खंडित करने के लिए कुछ नियमों का उपयोग करेगा, चित्रा 4 में दिखाए गए दो आर्कटेप्स को फिटिंग करेगा और परिणामी प्रवृत्ति वेक्टर के मूल्यों को संग्रहीत करेगा। विभाजन के बाद, K- मीन क्लस्टरिंग एल्गोरिदम को ट्रेंड पैटर्न को दो मुख्य समूहों - अपट्रेंड और डाउनट्रेंड में क्लस्टर करने के लिए लागू किया गया था। हमने चयनित सुविधाओं का उपयोग किया है जो क्लस्टरिंग के रुझानों के पैटर्न का प्रतिनिधित्व करने के लिए तालिका 1 में दिखाए गए हैं। चित्रा 5 और 6 में दिखाए गए विभिन्न प्रकार के अपट्रेंड और डाउनट्रेंड पैटर्न की पहचान करने के लिए, हमने उन्हें क्लस्टर करने के लिए कुछ नियमों और शर्तों का उपयोग किया। अपट्रेंड पैटर्न डाउनट्रेंड पैटर्न चित्रा 4.

ट्रेंड पैटर्न का उदाहरण सामान्य पैटर्न तिरछा बाएं पैटर्न तिरछा सही पैटर्न सामान्य पैटर्न तिरछा बाएं पैटर्न तिरछा सही पैटर्न चित्र 5. विभिन्न प्रकार के डाउनट्रेंड पैटर्न चित्रा 4. विभिन्न प्रकार के अपट्रेंड पैटर्न तालिका विवरण का विवरण विशेषताएँ फ़ीचर 1 का वर्णन उच्चतम निम्नतम बिंदु के लिए प्रारंभिक बिंदु के बीच की दूरी। फ़ीचर_2 बदलते बिंदु के लिए उच्चतम निम्नतम बिंदुओं के बीच की दूरी 1.

फ़ीचर_3 बदलते बिंदु 1 के बिंदु के बीच का क्षेत्र 1 फ़ीचर_4 फ़ीचर_5 फ़ीचर_6 फ़ीचर_7 बदलते बिंदु 2 से उच्चतम निम्नतम बिंदु के बीच की दूरी। उच्चतम निम्नतम बिंदुओं के बीच की समाप्ति बिंदु के बीच की दूरी। बिंदु 2 और समाप्ति बिंदु के बीच का क्षेत्र। पैटर्न की लंबाई। 74। 5 सीखना और प्रशिक्षण चरण चूंकि पिछले चरण ने विनिमय दरों के रुझान पैटर्न का सफलतापूर्वक विश्लेषण किया था, इसलिए हमने रुझान पैटर्न के साथ सीखने और प्रशिक्षित करने के लिए क्लासिफायर के रूप में एएनएन एल्गोरिदम का उपयोग किया। चित्रा 7 ने सीखने और प्रशिक्षण चरण की संरचना को दिखाया। दो मुख्य समूहों - अपट्रेंड और डाउनट्रेंड को निर्धारित करने के लिए, हमने ट्रेंड पैटर्न के लिए सीखने और प्रशिक्षित करने के लिए WEKA ओपन सोर्स लाइब्रेरी से ANN एल्गोरिथ्म मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन को लागू किया। हमारे प्रयोग में, हमने डेटासेट को एक प्रशिक्षण सेट और परीक्षण सेट में, 7: 3 अनुपात में विभाजित किया था। इन समूहों में से प्रत्येक में, हमने विभिन्न प्रकार के नॉर्मल, स्केव लेफ्ट और स्क्यू राइट पैटर्न सीखने के लिए एएनएन एल्गोरिदम भी लागू किया। तालिका 1 और 2 में दिखाए गए ANN वर्गीकरण के परिणामों से, हमने साबित करने के लिए मीन एब्सोल्यूट एरर (MAE) और रूट मीन स्क्वायर एरर (RMSE) का उपयोग कियाहमारे ANN मॉडल चयनित विशेषताओं के साथ पैटर्न को वर्गीकृत कर सकते हैं। प्रयोगों में, हमने जनवरी 2013 की शुरुआत से मार्च 2013 के अंत तक अज्ञात मुद्रा के रूप में मुद्रा विनिमय AUD USD और EUR - USD के ऐतिहासिक आंशिक डेटा का चयन किया है। भविष्य की विनिमय दर के रुझान की भविष्यवाणी करने के लिए, हमने अनजान मॉडल को वर्गीकृत करने के लिए एएनएन मॉडल का उपयोग किया था जो विशिष्ट समूह से संबंधित हैं, और पैटर्न के बीच मिलान पथ खोजने के लिए डीटीडब्ल्यू एल्गोरिदम का उपयोग किया। भविष्यवाणी की सटीकता ट्रेंड एएनएन को लागू करने और प्रत्येक पैटर्न में विभिन्न प्रकार के पैटर्न सीखने और परीक्षण करने के लिए ट्रेंड पैटर्न एएनएन के लागू पैटर्न को दिखाया गया है और ट्रेंड्स की भविष्यवाणी करने के लिए ग्रुप डी-इंफोर्मेटेड डीटीओ एल्गोरिदम को ट्रेंड्स का अनुमान लगाने के लिए हमारे एएनएन मॉडल के वर्गीकरण के लिए अज्ञात पैटर्न का मूल्यांकन करें। चित्र 5.

तालिका 4 में लर्निंग और ट्रेनिंग स्टेज की संरचना ने रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए पैटर्न में समानता की सफलतापूर्वक चेतावनी दी थी। तालिका 7. अपट्रेंड और डाउनट्रेंड पैटर्न वर्गीकृत करने के लिए ANN मॉडल का परिणाम डेटासेट परिणाम प्रशिक्षण परीक्षण की संख्या MAE RMSE AUD USD USD USD तालिका 8.

प्रत्येक समूह में विभिन्न प्रकार के पैटर्न वर्गीकृत करने के लिए ANN मॉडल का परिणाम AUD USD 2012 EUR USD 2012 परिणाम ट्रेंड ग्रुप एमएई आरएमएसई अपट्रेंड डाउनट्रेंड अपट्रेंड डाउनट्रेंड। विदेशी मुद्रा कारोबार का उपयोग लाइनिंग लाइन लाइन का निर्माण, व्यावसायिक तंत्रिका नेटवर्क और गतिशील समय चेतावनी ALGORITHMS। 1 विदेशी मुद्रा व्यापार का उपयोग लाइनिंग क्षेत्र लाइनिंग, कलात्मक तंत्रिका नेटवर्क और गतिशील समय चेतावनी देने वाले लेस्ली C. Tiong 1, डेविड सी. LRL की अवधारणा Rinehart के प्रयोग के अनुसार, उन्होंने प्रतिगमन प्रवृत्ति चैनल (RTC) तकनीक का उपयोग किया है जिसमें रैखिक प्रतिगमन रेखा, ऊपरी प्रवृत्ति रेखा चैनल और स्टॉक का विश्लेषण करने के लिए निचली प्रवृत्ति रेखा चैनल शामिल हैं। प्रवृत्ति पैटर्न (राइनहार्ट, 2003) को पहचानने की प्रवृत्ति। एक अन्य प्रयोग जो ओलेनिई, एडेवोल और जिमोह द्वारा आयोजित किया गया था, ने ऐतिहासिक डेटा से नया ज्ञान उत्पन्न करने के लिए रैखिक प्रतिगमन लाइन का उपयोग किया, और स्टॉक ट्रेंड (ओलान्यी, एड्वोले, और जिमोह, 2011) का वर्णन करने वाले पैटर्न की पहचान की। दोनों परिणामों ने निष्कर्ष निकाला कि एलआरएल भविष्यवाणी के लिए प्रवृत्ति के पैटर्न की पहचान करने में सक्षम था। आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) एल्गोरिथम एएनएन कम्प्यूटेशनल साइंस का एक क्षेत्र है जिसमें विभिन्न विधियाँ हैं जो वास्तविक दुनिया में समस्याओं को हल करने की कोशिश करती हैं। एएनएन में परिवेश से अपने स्वयं के ज्ञान को सीखने और उत्पन्न करने की क्षमता है (अल्वारेज़, 2006)। लेकिन कभी-कभी मॉडल एक विशेष रूप से सीखने के एल्गोरिथ्म या सीखने के नियम से जुड़ा हो सकता है। आमतौर पर, ANN एक ब्लैक बॉक्स के रूप में कार्य करता है जो किसी दिए गए इनपुट पैटर्न को पहचानने पर आउटपुट पैटर्न को वर्गीकृत करने में सक्षम होता है। मूल रूप से, ANN इनपुट वैल्यू फीचर्स के आधार पर सीखेगा और प्रशिक्षित करेगा और परिणाम मूल्यों को उचित रूप से वर्गीकृत करेगा। कामिजो और तनिगावा के अनुसार, उन्होंने पाया था कि एएनएन एल्गोरिथ्म सीखने और प्रशिक्षण चरण (कामिजो और तनिगावा, 1990) में कैंडलस्टिक पैटर्न को पहचानने और पहचानने में सक्षम है। अन्य प्रयोग चरखा, याओ एंड टैन, टिओनग, नोगो और ली 72 द्वारा किए गए थे। 3 और मैकनिक्वीनो और मैकनिक्स, जिन्होंने एएनएन को लागू करने के माध्यम से महत्वपूर्ण परिणाम दिखाए हैं, और साबित किया है कि, एएनएन स्टॉक मूल्य और विदेशी मुद्रा विनिमय दरों (चरखा, 2008; Maknickienn Maknickas, 2012; Tiong, Ngo) के पैटर्न को पहचानने में अधिक सुसंगत है। और ली, 2012)। लॉरेंस द्वारा किए गए प्रयोग के साथ, उन्होंने एएनएन को स्टॉक मूल्य के परीक्षण के लिए एक स्रोत के रूप में तकनीकी विश्लेषण विधि ईएमएच (कुशल बाजार परिकल्पना) का उपयोग किया, और पाया कि स्टॉक की प्रवृत्ति की विशेषताओं को पूरी तरह से समझना चाहिए ताकि एएनएन सीखेंगे भविष्यवाणी के लिए सही पैटर्न (लॉरेंस, 1997)। डायनेमिक टाइम वार्पिंग (DTW) एल्गोरिथम 1983 में, यूसुफ क्रुस्कल और मार्क लिबरमैन ने घटता की दूरी की तुलना और गणना करने के लिए एक नई तकनीक का समय दिया। DTW, सीक्वेंस के बीच एक इष्टतम मैच होने तक दूरी को वार करके वेक्टर मानों के दो अनुक्रमों को मापने के लिए एक समय-श्रृंखला संरेखण एल्गोरिथ्म है। पूर्व में, DTW को विभिन्न पैटर्न (नील्स, 2004) की तुलना करने के लिए भाषण मान्यता, लिखावट मान्यता और डेटा खनन क्षेत्रों में सफलतापूर्वक लागू किया गया है। चित्रा 2.

डायनेमिक टाइम वारिंग चित्रा 2 की अवधारणा DTW एल्गोरिथ्म के विचार और अवधारणा को दर्शाती है। चित्रा 2 (ए) और (बी) उदाहरण पैटर्न 1 और पैटर्न 2 दिखाता है और मिलान पथ को खोजने के लिए डीटीडब्ल्यू का उपयोग करता है। वारपिंग पथ की गणना करने के लिए, DTW सबसे पहले मैट्रिक्स टेबल को इनिशियलाइज़ करता है और एक डिस्टेंस फंक्शन (अल्ब्रेक्ट और मुलर, 2009) का उपयोग करके संचित लागत मैट्रिक्स की गणना करता है। मैट्रिक्स तालिका चित्रा 2 (सी) से, यह दोनों पैटर्न के बीच युद्ध पथ का परिणाम दिखाता है और साबित करता है कि पैटर्न मेल खाते हैं। अनुभव और परिणाम डेटा विश्लेषण चरण हमारे प्रयोग में, हमने 2012 की शुरुआत से फ्री फ़ॉरेक्स हिस्टोरिकल डेटा वेबसाइट में 2012 के अंत तक मुद्रा विनिमय AUD USD और EUR - USD के ऐतिहासिक डेटा का चयन किया है। चित्रा 3 ने डेटा विश्लेषण चरण की संरचना को दिखाया। ऐतिहासिक डेटा सुविधाएँ चयन पैटर्न विश्लेषण विश्लेषण क्लस्टरिंग विभाजन चित्रा 3.

डेटा विश्लेषण चरण की संरचना इस चरण में, रैखिक प्रतिगमन लाइन को एक पैटर्न के रूप में प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करने वाले डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए लागू किया गया था। Eq। (1) 73 के माध्यम से एक सीधी रेखा प्राप्त करने के लिए लागू किया गया है। समग्र प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए विभिन्न समय सीमा के 4 विनिमय दर। प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए, मॉडल प्रवृत्ति को खंडित करने के लिए कुछ नियमों का उपयोग करेगा, चित्रा 4 में दिखाए गए दो आर्कटेप्स को फिटिंग करेगा और परिणामी प्रवृत्ति वेक्टर के मूल्यों को संग्रहीत करेगा। विभाजन के बाद, K- मीन क्लस्टरिंग एल्गोरिदम को ट्रेंड पैटर्न को दो मुख्य समूहों - अपट्रेंड और डाउनट्रेंड में क्लस्टर करने के लिए लागू किया गया था। हमने चयनित सुविधाओं का उपयोग किया है जो क्लस्टरिंग के रुझानों के पैटर्न का प्रतिनिधित्व करने के लिए तालिका 1 में दिखाए गए हैं। चित्रा 5 और 6 में दिखाए गए विभिन्न प्रकार के अपट्रेंड और डाउनट्रेंड पैटर्न की पहचान करने के लिए, हमने उन्हें क्लस्टर करने के लिए कुछ नियमों और शर्तों का उपयोग किया। अपट्रेंड पैटर्न डाउनट्रेंड पैटर्न चित्रा 4.

ट्रेंड पैटर्न का उदाहरण सामान्य पैटर्न तिरछा बाएं पैटर्न तिरछा सही पैटर्न सामान्य पैटर्न तिरछा बाएं पैटर्न तिरछा सही पैटर्न चित्र 5. विभिन्न प्रकार के डाउनट्रेंड पैटर्न चित्रा 4. विभिन्न प्रकार के अपट्रेंड पैटर्न तालिका विवरण का विवरण गुणफ़ीचर 1 का वर्णन प्रारंभिक बिंदु से उच्चतम निम्नतम बिंदु के बीच की दूरी। फ़ीचर_2 बदलते बिंदु के लिए उच्चतम निम्नतम बिंदुओं के बीच की दूरी 1.

फ़ीचर_3 बदलते बिंदु 1 के बिंदु के बीच का क्षेत्र 1 फ़ीचर_4 फ़ीचर_5 फ़ीचर_6 फ़ीचर_7 बदलते बिंदु 2 से उच्चतम निम्नतम बिंदु के बीच की दूरी। उच्चतम निम्नतम बिंदुओं के बीच की समाप्ति बिंदु के बीच की दूरी। बिंदु 2 और समाप्ति बिंदु के बीच का क्षेत्र। पैटर्न की लंबाई। 74। 5 सीखना और प्रशिक्षण चरण चूंकि पिछले चरण ने विनिमय दरों के रुझान पैटर्न का सफलतापूर्वक विश्लेषण किया था, इसलिए हमने रुझान पैटर्न के साथ सीखने और प्रशिक्षित करने के लिए क्लासिफायर के रूप में एएनएन एल्गोरिदम का उपयोग किया। चित्रा 7 ने सीखने और प्रशिक्षण चरण की संरचना को दिखाया। दो मुख्य समूहों - अपट्रेंड और डाउनट्रेंड को निर्धारित करने के लिए, हमने ट्रेंड पैटर्न के लिए सीखने और प्रशिक्षित करने के लिए WEKA ओपन सोर्स लाइब्रेरी से ANN एल्गोरिथ्म मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन को लागू किया। हमारे प्रयोग में, हमने डेटासेट को एक प्रशिक्षण सेट और परीक्षण सेट में, 7: 3 अनुपात में विभाजित किया था। इन समूहों में से प्रत्येक में, हमने विभिन्न प्रकार के नॉर्मल, स्केव लेफ्ट और स्क्यू राइट पैटर्न सीखने के लिए एएनएन एल्गोरिदम भी लागू किया। तालिका 1 और 2 में दिखाए गए एएनएन वर्गीकरण के परिणामों से, हमने यह साबित करने के लिए मीन एब्सोल्यूट एरर (एमएई) और रूट मीन स्क्वायर एरर (आरएमएसई) का उपयोग किया, ताकि हमारे एएनएन मॉडल चयनित विशेषताओं के साथ पैटर्न को वर्गीकृत कर सकें। प्रयोगों में, हमने जनवरी 2013 की शुरुआत से मार्च 2013 के अंत तक अज्ञात मुद्रा के रूप में मुद्रा विनिमय AUD USD और EUR - USD के ऐतिहासिक आंशिक डेटा का चयन किया है। भविष्य की विनिमय दर के रुझान की भविष्यवाणी करने के लिए, हमने अनजान मॉडल को वर्गीकृत करने के लिए एएनएन मॉडल का उपयोग किया था जो विशिष्ट समूह से संबंधित हैं, और पैटर्न के बीच मिलान पथ खोजने के लिए डीटीडब्ल्यू एल्गोरिदम का उपयोग किया। भविष्यवाणी की सटीकता ट्रेंड एएनएन को लागू करने और प्रत्येक पैटर्न में विभिन्न प्रकार के पैटर्न सीखने और परीक्षण करने के लिए ट्रेंड पैटर्न एएनएन के लागू पैटर्न को दिखाया गया है और ट्रेंड्स की भविष्यवाणी करने के लिए ग्रुप डी-इंफोर्मेटेड डीटीओ एल्गोरिदम को ट्रेंड्स का अनुमान लगाने के लिए हमारे एएनएन मॉडल के वर्गीकरण के लिए अज्ञात पैटर्न का मूल्यांकन करें। चित्र 5.

तालिका 4 में लर्निंग और ट्रेनिंग स्टेज की संरचना ने रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए पैटर्न में समानता की सफलतापूर्वक चेतावनी दी थी। तालिका 7.

अपट्रेंड और डाउनट्रेंड पैटर्न वर्गीकृत करने के लिए ANN मॉडल का परिणाम डेटासेट परिणाम प्रशिक्षण परीक्षण की संख्या MAE RMSE AUD USD USD USD तालिका 8. प्रत्येक समूह में विभिन्न प्रकार के पैटर्न वर्गीकृत करने के लिए ANN मॉडल का परिणाम AUD USD 2012 EUR USD 2012 परिणाम ट्रेंड ग्रुप एमएई आरएमएसई अपट्रेंड डाउनट्रेंड अपट्रेंड डाउनट्रेंड। मात्रात्मक व्यापार। मात्रात्मक निवेश और व्यापारिक विचार, अनुसंधान और विश्लेषण। शनिवार, 03 मार्च, 2012। छिपा मार्कोव मॉडल एफएक्स भविष्यवाणी पर लागू होता है। मैंने रुचि के साथ एक पुराना पेपर पढ़ा "क्या मार्कोव स्विचिंग मॉडल प्रीडिक्ट एक्स्चेंज फॉरेन एक्सचेंज रिटर्न्स?" सेंट लुइस के फेडरल रिजर्व बैंक के ड्यूकर और नेली द्वारा। मुझे भाषण पहचान अनुप्रयोगों में महान सफलता के कारण छिपे हुए मार्कोव मॉडल का शौक है, लेकिन मैं यह स्वीकार करता हूं कि मैं कभी भी एचएमएम मॉडल नहीं बना पाया जो सरल तकनीकी संकेतकों को बेहतर बनाता हो। मुझे लगता है कि दोनों ही रचनात्मकता की कमी के साथ-साथ इस तथ्य पर भी दोष लगाते हैं कि एचएमएम में बहुत सारे पैरामीटर हैं जो ऐतिहासिक डेटा के लिए फिट होने की आवश्यकता है, जो डेटा स्नूपिंग पूर्वाग्रह के लिए असुरक्षित बनाता है। इसलिए मैंने इस उम्मीद के साथ इस पेपर को पास किया कि विशेषज्ञ मुझे सिखा सकते हैं कि एचएमएम को ठीक से वित्त के लिए कैसे लागू किया जाए। मॉडल का उद्देश्य सरल है: 8 दिन की अवधि में विनिमय दर की अतिरिक्त वापसी की भविष्यवाणी करना। (इस संदर्भ में अतिरिक्त रिटर्न विनिमय दर में परिवर्तन से मापा जाता है, जो मुद्रा जोड़ी के आधार और उद्धरण मुद्राओं के बीच ब्याज दर के अंतर को घटाता है।) यदि अपेक्षित अतिरिक्त रिटर्न एक सीमा से अधिक है (जिसे "फ़िल्टर" कहा जाता है) कागज), फिर लंबे समय तक चलते हैं। यदि यह एक और सीमा से कम है, तो कम करें। भले ही भविष्यवाणी 8-दिन के रिटर्न पर हो, लेकिन ट्रेडिंग निर्णय प्रतिदिन किया जाता है। अतिरिक्त रिटर्न को 3-पैरामीटर छात्र-टी वितरण माना जाता है। 3 पैरामीटर माध्य, स्वतंत्रता की डिग्री और पैमाने हैं। स्केल पैरामीटर (जो भिन्नता को नियंत्रित करता है) मार्कोव मॉडल के आधार पर उच्च और निम्न मान के बीच बदल सकता है। स्वतंत्रता की डिग्री (जो कर्टोसिस को नियंत्रित करती है, a.

a "पूंछ की मोटाई") एक और मार्कोव मॉडल के आधार पर 2 मूल्यों के बीच स्विच कर सकती है। इसका मतलब स्वतंत्रता की डिग्री और पैमाने के साथ-साथ एक और मार्कोव चर द्वारा मानों पर रैखिक रूप से निर्भर है जो 2 मूल्यों के बीच स्विच करता है। इसलिए माध्य 8 भिन्न मान ग्रहण कर सकता है। 3 मार्कोव मॉडल स्वतंत्र हैं। भारी-भरकम पूंछ के लिए भत्ते के कारण सामान्य वितरण की तुलना में छात्र-वितरण वितरण मॉडलिंग वित्तीय रिटर्न के लिए अधिक उपयुक्त है। लेखकों का यह भी मानना है कि यह मॉडल उच्च और निम्न अस्थिरता की अवधि के बीच स्विच को पकड़ लेता है, जिसके परिणामस्वरूप वरीयता ( अलग मतलब रिटर्न) के लिए "सुरक्षित" बनाम "जोखिमपूर्ण" मुद्राओं के लिए होता है, एक घटना अगस्त के बीच की अवधि में अच्छी तरह से प्रदर्शित होती है 2011 से जनवरी2012। मार्कोव मॉडल और छात्र-टी वितरण के मापदंडों को प्रत्येक मुद्रा जोड़ी के लिए नमूना अवधि (1974-1981) में अनुमानित किया गया है ताकि शून्य से अतिरिक्त रिटर्न के संचयी विचलन को कम किया जा सके। ऐसा अनुमान लगाने के लिए कुल 14 पैरामीटर हैं। इन अनुमानों के बाद, हमें ट्रेडिंग रणनीति के इन-सैंपल रिटर्न को अधिकतम करके 2 ट्रेडिंग थ्रेसहोल्ड का अनुमान भी लगाना है, जिसमें प्रति ट्रेड 10 बेसिस पॉइंट की लेन-देन लागत है। मापदंडों की इस बड़ी संख्या (कुल 16) के साथ, मैं आउट-ऑफ-सैंपल (1982-2005) परिणाम देखने के लिए घबरा गया। कमाल है, ये मेरी उम्मीद से कहीं बेहतर हैं: 4 प्रमुख मुद्रा जोड़े के लिए वार्षिक रिटर्न 1.

1 से 7. 5 तक है। शार्प अनुपात उतना प्रभावशाली नहीं है: वे 0. 11 से 0. 71 तक हैं। बेशक, जब शोधकर्ता नमूना परिणाम की रिपोर्ट करते हैं, तो किसी को नमक के दाने के साथ लेना चाहिए। यदि आउट-ऑफ-सैंपल परिणाम अच्छे नहीं थे, तो वे उन्हें रिपोर्ट नहीं करेंगे, और जब तक अच्छे "आउट-ऑफ-सैंपल" परिणाम प्राप्त नहीं हो जाते, वे अंतर्निहित मॉडल को बदलते रहेंगे. इसलिए यह वास्तव में हमारे ऊपर है कि हम इस मॉडल को लागू करें, इसे 2005 के बाद और अधिक मुद्रा जोड़े के लिए डेटा पर लागू करें, ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या यहां वास्तव में है। वास्तव में, यही कारण है कि मैं पुराने कागजात को पढ़ना पसंद करता हूं - तुरंत सही आउट-ऑफ-सैंपल परीक्षणों की संभावना के लिए। आपको क्या लगता है कि इस मॉडल को बेहतर बनाने के लिए क्या किया जा सकता है.

मुझे संदेह है कि पहले कदम के रूप में, कोई यह देख सकता है कि क्या अनुमानित मार्कोव राज्यों के लिए उचित रूप से व्यापारियों के जोखिम-भरे शासन के बारे में क्या सोचते हैं। यदि वे करते हैं, तो सिग्नल जनरेटर के रूप में इस मॉडल के उपयोग की परवाह किए बिना, यह कम से कम अच्छे जोखिम संकेतक उत्पन्न कर सकता है। यदि नहीं, तो हो सकता है कि छिपे हुए मार्कोव मॉडल को मार्कोव मॉडल के साथ बदलने की आवश्यकता है जो कि अवलोकन योग्य संकेतकों पर वातानुकूलित है। फ्रीवेज़ पर ट्रैफ़िक स्थितियों की अल्पकालिक भविष्यवाणी के लिए एक हिडन मार्कोव मॉडल। छिपे हुए मार्कोव मॉडल (HMM) को अल्पकालिक फ्रीवे ट्रैफिक भविष्यवाणी के लिए नियोजित किया जाता है। मॉडल दो-आयामी अंतरिक्ष में ट्रैफ़िक राज्यों को परिभाषित करता है। ट्रैफ़िक स्थितियों के गतिशील परिवर्तन को राज्य संक्रमण मैट्रिक्स के साथ संबोधित किया जाता है। मॉडल ट्रैफ़िक स्थितियों (जैसे ब्रेकडाउन, रिकवरी, आदि) से संबंधित ट्रैफ़िक स्थितियों की सीधे भविष्यवाणी करता है। भविष्यवाणी की त्रुटियां सही ट्रैफ़िक स्थिति मान से प्रभावित नहीं होती हैं। फ्रीवे और प्रमुख धमनियों पर यातायात की स्थिति की सटीक अल्पकालिक भविष्यवाणी हाल ही में बुनियादी यातायात प्रबंधन कार्यों और यात्रा निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में इसकी महत्वपूर्ण भूमिका के कारण महत्वपूर्ण हो गई है। फ्रीवे ट्रैफिक की गतिशील और स्टोकेस्टिक प्रकृति को देखते हुए, यह अध्ययन पीक अवधियों के दौरान अल्पकालिक फ्रीवे ट्रैफिक भविष्यवाणी के लिए एक स्टोकेस्टिक दृष्टिकोण, हिडन मार्कोव मॉडल (एचएमएम) का प्रस्ताव करता है। अध्ययन में उपयोग किए गए डेटा को फ्लोरिडा के ऑरलैंडो में इंटरस्टेट -4 के 60.

LTERATURE SURVEY n हाल के वर्षों में, शेयर बाजार विश्लेषण के लिए कई तरह के पूर्वानुमान विधियों का प्रस्ताव और कार्यान्वयन किया गया है। साहित्य सर्वेक्षण पर एक संक्षिप्त अध्ययन प्रस्तुत किया गया है। मार्कोव प्रक्रिया एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया है जहां एक समय में संभावना केवल एक निश्चित इतिहास पर ही होती है, एक निश्चित समय में एक निश्चित स्थिति में होती है। मार्कोव श्रृंखला वर्तमान को देखते हुए, भविष्य अतीत से स्वतंत्र है। HMM संभाव्य परिमित राज्य प्रणाली का एक रूप है जहां वास्तविक राज्य प्रत्यक्ष रूप से अवलोकन योग्य नहीं होते हैं। उन्हें केवल छिपे हुए राज्यों से जुड़े अवलोकन योग्य प्रतीकों का उपयोग करके अनुमान लगाया जा सकता है। प्रत्येक समय बिंदु पर, एचएमएम एक प्रतीक का उत्सर्जन करता है और कुछ संभावना के साथ एक स्थिति बदलता है। एचएमएम घटना के आधार पर समय श्रृंखला या समय का विश्लेषण और भविष्यवाणी करता है। राज्यों और अवलोकन प्रतीकों के बीच एक से एक पत्राचार नहीं है। कई राज्यों को एक प्रतीक के लिए मैप किया जाता है और इसके विपरीत। हिडन मार्कोव मॉडल को पहले भाषण मान्यता [2,3] में आविष्कार किया गया था, लेकिन व्यापक रूप से स्टॉक मार्केट डेटा के पूर्वानुमान के लिए लागू किया गया है। अन्य सांख्यिकीय उपकरण भी पिछले समय श्रृंखला डेटा पर पूर्वानुमान बनाने के लिए उपलब्ध हैं। बॉक्स जेनकींस [2] ने पूर्वानुमान और नियंत्रण के लिए टाइम सीरीज़ विश्लेषण का उपयोग किया। व्हाइट [5,8,9] ने बी.

दैनिक स्टॉक रिटर्न के शेयर बाजार पूर्वानुमान के लिए न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग किया। इसके बाद, विभिन्न अध्ययनों ने एएनएन का उपयोग करके वैकल्पिक शिक्षण एल्गोरिदम और भविष्यवाणी विधियों की प्रभावशीलता पर रिपोर्ट की। दैनिक नज़दीकी और सुबह की खुली कीमत का अनुमान लगाने के लिए, हेनरी [6] ने ARMA मॉडल का उपयोग किया। लेकिन इन सभी पारंपरिक तरीकों में समस्या थी जब समय श्रृंखला में गैर रैखिकता मौजूद होती है। चियांग एट अल। [4] म्युचुअल फंड के अंत-वर्ष के शुद्ध परिसंपत्ति मूल्य का अनुमान लगाने के लिए एएनएन का उपयोग किया है। किम और हान [] ने पाया कि जटिल आयाम और दफन संवाददाता लेखक। स्टॉक मार्केट डेटा का 2 शोर एएनएन मापदंडों को फिर से स्थापित करना मुश्किल बनाता है। रोमाही और शेन [4] ने यह भी पाया कि एएनएन कभी-कभी फिटिंग की समस्या से ग्रस्त होता है। उन्होंने एक विकसित नियम आधारित विशेषज्ञ प्रणाली विकसित की और एक विधि प्राप्त की जिसका उपयोग वित्तीय बाजार व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है। वित्तीय व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रभावी ढंग से संकरण मॉडल भी थे। खामी विशेषज्ञ ज्ञान की आवश्यकता थी। इन सभी समस्याओं को दूर करने के लिए हसन और नाथ [5] ने बेहतर अनुकूलन के लिए HMM का उपयोग किया। हसन एट अल। [६] शेयर बाजार के पूर्वानुमान के लिए HMM, ANN और GA का फ्यूजन मॉडल प्रस्तावित किया। इसकी निरंतरता, हासन [7] ने गैर-स्थिर स्टॉक डेटा सेटों पर भविष्यवाणी सटीकता में सुधार करने के लिए एचएमएम और फ़ज़ी लॉजिक नियमों को संयुक्त किया। ज्योति बैज [8] ने विश्लेषण के लिए स्टॉक की कीमतों के बजाय इनपुट चर के रूप में तकनीकी संकेतकों का उपयोग किया। आदित्य गुप्ता और भुवन हिंग्रा [] स्टॉक मूल्य में आंशिक परिवर्तन और निरंतर एचएमएम को प्रशिक्षित करने के लिए स्टॉक के इंट्रा-डे उच्च और निम्न मूल्यों पर विचार किया। पहले के अध्ययनों के लिए, मॉडल के प्रशिक्षण के लिए विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करके बहुत अधिक शोध कार्य किए गए थेशेयर बाजार के अगले दिन के निकट मूल्य का पूर्वानुमान या भविष्यवाणी करना, जिसके लिए बेतरतीब ढंग से उत्पन्न संक्रमण संभावना मैट्रिक्स (टीपीएम), उत्सर्जन संभाव्यता मैट्रिक्स (ईपीएम) और पूर्व संभाव्यता मैट्रिक्स पर विचार किया गया है। n इस पत्र में, शेयर बाजार का रुझान विश्लेषण एक विशेष अवधि के लिए नजदीकी मूल्य में एक दिन के अंतर पर विचार करके हिडन मार्कोव मॉडल का उपयोग करते हुए पाया जाता है। दिए गए अवलोकन अनुक्रम के लिए, राज्यों के छिपे हुए क्रम और उनके संबंधित संभावना मान पाए जाते हैं। Π की संभाव्यता मूल्य स्टॉक की कीमतों का रुझान प्रतिशत देता है। अनिश्चितता के मामले में ईचिंग निर्माता निर्णय लेते हैं। प्रस्तावित दृष्टिकोण, निर्णय निर्माताओं को स्थिर राज्य संभाव्यता वितरण से प्राप्त संभाव्यता मूल्यों के प्रतिशत के आधार पर निर्णय लेने के लिए एक मंच देता है। A.

एचएमएम अनुसंधान की मूल बातें उत्तर प्रदेश एचएमएम एक स्टोकेस्टिक मॉडल है जहां सिस्टम को माना जाता है। छिपे हुए राज्यों के साथ एक मार्कोव प्रक्रिया। एचएमएम अन्य मॉडलों की तुलना में बेहतर सटीकता देता है। दिए गए इनपुट मानों का उपयोग करते हुए, ए, बी और, द्वारा निरूपित HMM (λ) के मापदंडों का पता लगाया जाता है। हिडन सीक्वेंस ss 2.

oo 2.

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