ट्रेडिंग विदेशी मुद्रा

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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 विदेशी मुद्रा के लिए एक अच्छा उत्तोलन अनुपात क्या है 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 ट्रेडिंग विदेशी मुद्रा 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। विदेशी मुद्रा में एक अनुबंध कितना है 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 अक्ष बैंक विदेशी मुद्रा कार्ड की समीक्षा सक्षम होता है। मूल रूप से, ANN इनपुट वैल्यू फीचर्स के आधार पर सीखेगा और प्रशिक्षित करेगा और परिणाम अंतिम विदेशी मुद्रा निशानची 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 शीर्ष 8 विदेशी मुद्रा जोड़े 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. ओब्यूशन सीक्वेंस HMM में अंजीर होता है। ट्रैकिस आइग्राम छिपे या अव्यक्त अवस्थाओं (S) का एक सेट होता है, जो संभावित आउटपुट प्रतीकों (O) का एक सेट होता है। अन्य राज्यों में से प्रत्येक के लिए राज्य अवलोकन उत्सर्जन संभाव्यता मैट्रिक्स (बी) विशेष राज्य की संभावना पूर्व संभावना मैट्रिक्स (itting) इसलिए किसी विशेष राज्य में शुरू होने की संभावना पर एक प्रतीक का उत्सर्जन अवलोकन करना एक एचएमएम को λ (ओं, ओ) के रूप में परिभाषित किया गया हैए, बी, π) जहां एस एन संभव राज्यों का एक सेट है एनएमओ एम संभव अवलोकन प्रतीकों का एक सेट है ए एक एनएक्सएन राज्य संक्रमण संभावना मैट्रिक्स (टीपीएम) बी एक एनएक्सएम अवलोकन या उत्सर्जन अक्षमता मैट्रिक्स (ईपीएम) है π एक आयामी प्रारंभिक राज्य संभाव्यता वितरण वेक्टर है और A, B और satisfy को निम्न शर्तों को पूरा करना चाहिए: 3 एन ए जे जे एम बी आई जे जे एन आई आई जहां मैं एन; जहां मैं एन; π जहाँ π i HMM की मुख्य समस्याएँ हैं: मूल्यांकन, इकोडिंग और लर्निंग। मूल्यांकन की समस्या एचएमएम λ और अवलोकन अनुक्रम ओ ओ ओ २.

ओ एम को देखते हुए, संभावना है कि मॉडल λ उत्पन्न अनुक्रम ओ की गणना की जाती है। अक्सर यह समस्या फॉरवर्ड बैकवर्ड अल्गोरिथम (राबिनियर, 989) (रबिनर, 993) द्वारा हल की जाती है। इकोडिंग समस्या एचएमएम λ और अवलोकन अनुक्रम को देखते हुए ओ ओओ 2. ओ एम।, इस अवलोकन अनुक्रम ओ का उत्पादन करने वाले छिपे हुए राज्यों के सबसे अधिक संभावित अनुक्रम की गणना करते हैं। आमतौर पर यह समस्या विटर्बी एल्गोरिदम (राबिनर, 989) (रैबनेर, द्वारा नियंत्रित की जाती है। 993)। सीखने की समस्या कुछ प्रशिक्षण अवलोकन अनुक्रमों को देखते हुए O o o 2. o M और HMM की सामान्य संरचना (छिपी हुई और दृश्यमान अवस्थाओं की संख्या), HMM मापदंडों को निर्धारित करती है λ जो सर्वोत्तम फिट प्रशिक्षण डेटा है। इस समस्या का सबसे आम समाधान बॉम-वेल्श एल्गोरिथ्म (राबिनर, 989) (राबिनर, 993) है जिसे एचएमएम प्रशिक्षण के लिए पारंपरिक विधि माना जाता है। n इस पत्र में, बी.

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