Financiële netto voorspeller

Financiële netto voorspeller is een voorbeeldtoepassing met het doel van het verstrekken van geavanceerde kunstmatige intelligentie, statistische functies en wiskundige hulpmiddelen voor amateur en verfijnde beleggers. Financiële netto voorspeller kunnen een volledige algorithmic trading platform met uitgebreide AI en kwantitatieve Financiën bibliotheken. Het platform zal ook hoge prestaties leveren.
Voorspeller is een hulpmiddel dat gebruikt jaarrekening, winst-en verliesrekeningen, balans en cashflow verklaringen en krachtige patroon classificaties op basis van deze gegevens maakt. Vervolgens wordt de classificaties gebruikt om te voorspellen van financiële prestaties.

screenshot1.JPG.screenshot2.jpg

Het voorbeeld wordt gebruikt per kwartaal of jaarlijks jaarrekening van grote cap bedrijven te voorspellen van de prestaties van de voorraad, een kwart of één jaar vooruit. En om te doen dat het maakt gebruik van een twee layer perceptron.

Een porfolio bestaat alleen uit de drie voorraden geïdentificeerd als overgewicht door voorspeller in 31 maart, zou een aanzienlijk beter is dan de SP500 prestaties hebben. De volgende grafiek toont de relatieve voordelen. Voorspeller verslaat de SP500 door meer dan 5 punten.

performance.jpg

 

 

Gedeeltelijke Least Squares (PLS)

Laat zien hoe u gedeeltelijke kleinste kwadraten past een (meerdere en multivariate) lineaire regressiemodel van hoge-dimensionaliteit gegevens.

 

Lineaire en logistieke regressie-analyse

Voorbeeld van een aanvraag voor het maken en passend logistische regressie modellen. Ook past een lineaire regressiemodel met meerdere voor vergelijkingsdoeleinden, en voert Chi-kwadraat tests en berekent Wald van statistieken voor de logistische regressiecoëfficiënten.

 

Ontvanger operationele karakteristiek (ROC) curven

Monster toepassing om te demonstreren hoe kunt maken en ontvanger-operationele karakteristiek curven van een bepaalde set van de resultaten van een test of een classificatieproces te visualiseren.

 

Cox's proportionele gevaren

Hoe te overleven analyses met behulp van Cox's proportionele gevaren model voor zowel regressie en voorspelling van tijd-op de vingers getikt gegevens uit te voeren.

 

Normale Bayes classificatie

Wat is een normale Bayes classificatie

Een normale Bayes classificatie is ook bekend als de naïef Bayes-classificatie.

Volgens wikipedia

Een naïef Bayes classificatie is een term in de Bayesiaanse statistiek omgang met een eenvoudige probabilistische classificatie gebaseerd op toepassing van de stelling van Bayes met sterke (naïeve) onafhankelijkheid veronderstellingen. Een meer beschrijvende term voor de onderliggende waarschijnlijkheid model zou "onafhankelijke functie model".

In eenvoudige termen, een naïef Bayes classificatie wordt ervan uitgegaan dat de aanwezigheid (of afwezigheid) van een bepaalde functie van een klasse niets te maken met de aanwezigheid (of afwezigheid) van een andere functie is. Bijvoorbeeld, een vrucht kan worden beschouwd als een appel als er rode, ronde en ongeveer 4" in diameter. Hoewel deze functies is afhankelijk van het bestaan van de andere functies, acht een naïef Bayes classificatie al deze eigenschappen onafhankelijk bijdragen tot de waarschijnlijkheid dat deze vrucht een appel is.

Afhankelijk van de precieze aard van de waarschijnlijkheid model, kunnen naïef Bayes classificaties zeer efficiënt worden opgeleid in een instelling onder toezicht leren. In vele praktische toepassingen, parameterschatting voor naïef Bayes modellen maakt gebruik van de methode van maximale kans; met andere woorden, kan men werken met het naïef Bayes model zonder te geloven Bayesian waarschijnlijkheid of met behulp van een Bayesiaanse methoden.

Ondanks hun naïeve ontwerp en blijkbaar simplistische veronderstellingen werken naïef Bayes classificaties vaak veel beter in vele complexe levensechte situaties dan men zou verwachten. Onlangs, zorgvuldige analyse van het probleem van de classificatie Bayesian heeft aangetoond dat er zijn een aantal theoretische redenen voor de blijkbaar onredelijk werkzaamheid van naïef Bayes classificaties. [1] een voordeel van de naïef Bayes classificatie is dat er een kleine hoeveelheid van trainingsgegevens te schatten van de parameters (middelen en afwijkingen van de variabelen) nodig om te worden ingedeeld. Omdat de onafhankelijke variabelen worden gebruikt, klasse alleen de varianties van de variabelen voor elke moet worden vastgesteld en niet de gehele covariantie matrix.

NormalBayes.png

 

K dichtstbijzijnde buren

Wat is een K dichtstbijzijnde buren classificatie

Volgens wikipedia,

In patroonherkenning is de k-dichtstbijzijnde buren algoritme (k-NN) een methode voor de indeling van objecten op basis van de dichtstbijzijnde oefenvoorbeelden in de functie ruimte. k-NN is een type van exemplaar-gebaseerd leren, of lui leren waar de functie wordt alleen lokaal benaderd en alle berekening wordt uitgesteld tot classificatie. Het kan ook worden gebruikt voor regressie.

 

KNearest.png

 

SVM (Support Vector Machine

Wat is een Support Vector Machine

Volgens wikipedia,

Support vector machines (SVMs) zijn een reeks van verwante toezicht leren methoden die worden gebruikt voor de indeling en regressie. Bekijken van invoergegevens als twee sets van vectoren in een n-dimensionale ruimte, zal een SVM een scheitrechter hypervlak in die ruimte, die de marge tussen de twee gegevensverzamelingen maximaliseert construeren. Voor de berekening van de marge, twee parallelle hyperplanes worden geconstrueerd, een aan iedere kant van de scheitrechter hypervlak, die "omhoog geduwd tegen" de twee gegevensverzamelingen. Intuïtief, wordt een goede scheiding bereikt door het hypervlak dat de grootste afstand tot de naburige datapoints van beide klassen, sinds in het algemeen hoe groter de marge hoe lager de generalisatie fout van de classificatie.

SVM.png

Verwachting-maximalisatie

Wat is een Expectaion-Maximization classificatie

Volgens wikipedia,

Een verwachting-maximalisatie (EM) algoritme wordt gebruikt in statistieken voor het vinden van maximale waarschijnlijkheid raming van de parameters in probabilistische modellen, waar het model hangt af van ongeobserveerde latente variabelen. EM is een iteratieve methode die wisselt tussen het uitvoeren van een stap in de verwachting (E), die berekent een verwachting van de waarschijnlijkheid van de log met betrekking tot de huidige schatting van de verdeling van de latente variabelen, en een stap maximalisatie (M), die berekent de parameters die de kans op verwachte log maximaliseren op de E-stap gevonden. Deze parameters worden vervolgens gebruikt om te bepalen van de verdeling van de latente variabelen in de volgende E-stap.

 

ExpectationMaximization.png

 

Rug-Propagation neurale netwerken simulatie

Dit is eenvoudige Back-Propagation neuraal netwerk simulatie


pic4.png

pic5.png

 

Financiële voorspelling

Deze toepassing demonstreert het gebruik van neurale netwerken voor het voorspellen van markt aandeel waarden.

Deze mogelijkheid "voorspellen" maakt hen een perfect hulpmiddel voor verschillende soorten toepassingen:

  • Functie interpolatie en benadering
  • Voorspelling van de trends in numerieke gegevens
  • Voorspelling van de bewegingen in de financiële markten

Alle voorbeelden zijn eigenlijk zeer vergelijkbaar zijn, omdat in wiskundige termen, u probeert te definiëren een voorspelling functie F (X1, X2,..., Xn), die volgens de ingevoerde gegevens (vector [X1, X2,..., Xn]), gaat te "raden" (interpoleren) de uitvoer Y. Het meest opwindende domein van voorspelling ligt op het gebied van de financiële markt.

 

Results of prediction

 

Één-Layer Perceptron classificatie


One-Layer Perceptron Classifier sample application

Deze voorbeeldtoepassing is vergelijkbaar met de hierboven, maar het toont classificatie van meer gegevensklassen (ook alle van hen zijn lineair te scheiden van de rest van de gegevens). Om te kunnen classificeren meer klassen gebruikt deze toepassing al een laag van perceptrons, maar niet één. De aangetoonde eenvoudigste neuraal netwerk heeft aantal uitgangen gelijk aan aantal klassen. Voor een bepaalde input wordt het netwerk een van de uitgangen ingesteld op 1 en de rest van uitgangen op 0. De output met de waarde ingesteld op 1 vertegenwoordigt klasse van de waarde gegeven aan het netwerk.

Kernel Hoofdcomponentenanalyse (KPCA)

Monster toepassing om te demonstreren hoe met Kernel belangrijkste Component analyse (KPCA) voor het uitvoeren van niet-lineaire transformaties en vermindering van dimensionaliteit.

 

Lineaire discriminantanalyse (LDA)

Monster toepassing om te demonstreren hoe met lineaire discriminantanalyse (ook bekend als LDA of '' Fisher's (meerdere) lineaire discriminantanalyse '') lineaire transformaties en indeling uit te voeren.

 

Hoofdcomponentenanalyse (PCA)

Monster toepassing om te demonstreren hoe met de belangrijkste componenten analyse (PCA) lineaire transformaties en dimensionaliteit verlaging uit te voeren.

 

Glyphs erkenning

Erkenning van glyphs (of optische glyphs zoals ze worden het vaakst genoemd) is nogal een snijpunt onderwerp, die toepassingen in een aantal verschillende gebieden heeft. De meest populaire toepassing van optische glyphs is augmented reality, waar computer visie algoritme vindt ze in een video-stream en vervangt met kunstmatig gegenereerde objecten maken van een weergave die half echte en half virtuele is - virtuele voorwerpen in een echte wereld. Een ander gebied optische glyphs ervan is robotica, waar glyphs kunnen worden gebruikt om opdrachten geven een robot of helpen robot om te navigeren binnen sommige omgeving, waar glyphs kunnen worden gebruikt om robot aanwijzingen geven. Hier is een van de mooie demo's van optische glyphs toepassing:

 

 IPPrototyper tool

 

Onze partners

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

Neem contact op met ons!

Nieuwsbrief

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us