Usando redes neuronais recorrentes à previsão de Forex Este artigo relata evidências empíricas de que um modelo de redes neurais é aplicável à previsão estatisticamente confiável das taxas de câmbio. Os dados de séries temporais e os indicadores técnicos, como a média móvel, são alimentados a redes neurais para capturar as regras subjacentes ao movimento nas taxas de câmbio. As redes neurais recorrentes treinadas prevêem as taxas de câmbio entre o dólar americano e outras quatro moedas principais, ien japonês, Swiss Frank, British Pound e EURO. Várias estimativas estatísticas da qualidade da previsão foram realizadas. Os resultados obtidos mostram que as redes neurais podem dar uma previsão com coeficiente de determinação múltipla não pior, em seguida, 0,65. O pré-processamento de dados estatísticos lineares e não-lineares, como o teste de Kolmogorov-Smirnov e os expoentes de Hurst para cada moeda, foram calculados e analisados. Palavras-chave: Redes Neurais, Taxa de Câmbio, Testes Estatísticos, Exponente Hurst, Teoria dos Sistemas Complexos O Forex é o maior e mais líquido dos mercados financeiros, com cerca de 1 trilhão negociado todos os dias. Isso leva ao interesse sério para este setor de finanças e deixa claro que, por várias razões, qualquer comerciante em Forex deseja ter uma previsão precisa da taxa de câmbio. A maioria dos comerciantes usa de maneira antiga esse método tradicional de previsão como análise técnica com a combinação de um fundamental. Neste trabalho, desenvolvemos a abordagem da rede neural para análise e previsão de séries temporais financeiras baseadas não apenas na tecnologia das redes neurais, mas também em um paradigma de teoria de sistemas complexos e sua aplicabilidade à análise de vários mercados financeiros (Mantegna et al., 2000 Peters, 1996 ) E, em particular, para o Forex. Ao escolher a arquitetura da rede neural e a estratégia de previsão, realizamos o pré-processamento de dados com base em alguns métodos de análise estatística ordinária e teoria de sistemas complexos: análise RS, métodos de dinâmica não-linear e caótica (Mantegna et al., 2000 Peters, 1996). ). No presente trabalho, não descrevemos todos eles. Apresentamos aqui apenas os resultados do teste de Kolmogorov-Smirnov e os resultados da análise RS. No entanto, enfatizamos que a análise preliminar permitiu otimizar os parâmetros da rede neural, determinar o horizonte da previsibilidade e realizar a comparação da qualidade de previsão das moedas diferentes. Abaixo, damos algumas observações relativas às vantagens da tecnologia das redes neurais sobre os métodos tradicionais e comparamos nossa abordagem com os métodos de outros autores. Em primeiro lugar, a análise das redes neurais não presume quaisquer limitações sobre o tipo de informação de entrada conforme a análise técnica. Poderia ser como indicadores de séries temporais, como informações sobre o comportamento de outros instrumentos financeiros. Não é sem fundamento, que as redes neurais são usadas exatamente por investidores institucionais (fundos de pensão, por exemplo), que lidam com grandes carteiras e para quem as correlações entre diferentes mercados são essenciais. Em segundo lugar, em contraste com a análise técnica, que se baseia em recomendações comuns, as redes neurais são capazes de encontrar o melhor, para instrumentos financeiros, indicadores e ótima, para séries temporais, estratégias de previsão. Lembremos que, no presente estudo, prevemos as taxas de câmbio das moedas selecionadas apenas no mercado Forex. Como moedas para lidar, escolhemos British Pound, Swiss Frank, EURO e Yen japonês. O seguinte motiva essa escolha: praticamente todos os principais volumes de operações no Forex são feitos com essas moedas. Notemos que foram publicados muitos artigos, onde problemas similares foram estudados. (Jingtao Yao et al., 2000, Castiglione, 2001, Kuperin et al., 2001, Lee et al., 1997, Tino et al., 2001, McCluskey, 1993). Permitam-nos examinar brevemente os resultados de alguns deles. Em (Castiglione, 2001) foram estudados o problema do sinal de previsão de incrementos de preços. Como dados analisados foram obtidos índices como SampP500, Nasdaq100 e Dow Jones. Foram coletados perceptrões multicamadas de diferentes configurações, com diferentes números de neurônios ocultos. Como resultado, tem mostrado uma possibilidade de previsão do sinal de incrementos de preços com probabilidade de um pouco mais de 50, ou seja, um pouco melhor do que apenas atirar moedas. Suponhamos que esse tipo de resultados é irrelevante do ponto de vista prático e tem um interesse acadêmico. Os gráficos NeuroShell Trader e NeuroShell Day Trader podem conter várias páginas de gráfico, cada uma das quais faz referência a uma segurança diferente. As páginas de gráfico permitem que você visualize e troque seus sistemas de negociação em vários títulos ao mesmo tempo. Os indicadores, as estratégias de negociação e as previsões da rede neural adicionadas ao gráfico são testadas individualmente, otimizadas e aplicadas em todos os títulos ao mesmo tempo. Se você adicionar e remover páginas do gráfico on-line, o NeuroShell Trader recuperará automaticamente e otimizará os títulos adicionados. Aplica rapidamente as previsões e os sistemas de negociação em toda a sua carteira de ações, moedas estrangeiras, etc. O software de negociação mais poderoso e fácil de usar disponível para negociação de divisas, ações, índices, futuros e mais Copyright copy 2015 Deixe seus sistemas aprender a sabedoria de Idade e experiência Ward Systems Group, Inc. 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