Denna tidning rapporterar empiriska bevis för att en neural nätverksmodell är tillämplig på förutsägelsen av valutakurser. Tidsseriedata och tekniska indikatorer, såsom glidande medelvärde, matas till neurala nätverk för att fånga de underliggande \regler" av rörelsen i valutakurser. Växelkurserna mellan amerikanska dollar och andra större valutor, japanska yen, tyska mark, brittiska pund, schweizisk franc och australiska dollar förutspås av de utbildade neurala nätverken. Den traditionella omskalade intervallet analys används för att testa den \e ciency " av varje marknad innan man använder historiska data för att utbilda neurala nätverk. De resultat som presenteras här visar att utan användning av omfattande marknadsdata eller kunskap, användbara förutsägelser kan göras och betydande papperspro ts kan uppnås för out-of-prov data med enkla tekniska indikatorer. En ytterligare forskning om växelkurser mellan schweizisk franc och amerikanska dollar genomförs också. Experimenten visar dock att med eektiv marknad är det inte lätt att göra pro ts med hjälp av tekniska indikatorer eller tidsserie ingång neurala nätverk. I denna artikel diskuteras också flera frågor om provtagningsfrekvens, val av nätverksarkitektur, prognosperioder och åtgärder för att utvärdera modellens prediktiva effekt. Efter att ha presenterat de experimentella resultaten avslutar en diskussion om framtida forskning uppsatsen.
Empiriska bevis på NN:s tillämplighet på förutsägelsen om valutakurser rapporteras i Ref.
A Case Study on Using Neural Networks to Perform Technical Forecasting of Forex
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}