Tecnologia

L'integrazione di analisi intermarket con la tradizionale mercato unico l'analisi tecnica è necessaria per lo scambio proficuo nel 1990 e oltre. Oggi limitata del mercato unico obiettivo deve cedere il passo ad un più ampio quadro analitico che affronta l'interdipendenza non lineare dei mercati finanziari odierni. Le reti neurali sono un ottimo strumento per l'attuazione di analisi sinergica. Possono essere usati per sintetizzare i dati disparati e trovare modelli nascosti e le complesse relazioni tra i mercati. Le reti neurali sono reali, e fanno il lavoro! In realtà, essi svolgono un lavoro eccezionale alla lavorazione ampie quantità di dati intermarket.

Input: tecnica, fondamentale e intermarket
Indietro errore di propagazione		INGRESSO NASCOSTO USCITA
	Produzione: Prezzo, Direzione o del segnale

La rete a propagazione indietro è composta da uno strato di input, uno o più strati nascosti, e uno strato di uscita. Lo strato di input contiene un neurone corrispondente ad ogni ingresso (indipendente) variabile. Lo strato di output contiene un neurone per ogni (dipendente) variabile da prevedere. Lo strato nascosto contiene neuroni che sono collegati sia alla ingresso e uscita strati. Gli strati sono tipicamente completamente collegato, con ogni neurone in uno strato collegato a ciascun neurone in uno strato adiacente. I valori associati a ciascun neurone di input vengono alimentati in avanti in ogni neurone nel primo strato nascosto. Vengono poi moltiplicato per un peso appropriato, sommati, e passata attraverso una funzione di trasferimento per produrre una uscita. Le uscite dal primo strato nascosto vengono quindi alimentati in avanti o nello strato successivo nascosto o direttamente nello strato di output in reti che hanno un solo strato nascosto. L'uscita del livello di output è la previsione fatta dalla rete.