技術

従来の単一市場のテクニカル分析と間分析の統合は、1990年以降の収益性の高い取引のために必要である。今日の限られた単一市場の焦点は、今日の金融市場の非線形相互依存に対処する広範な分析的フレームワークに生成しなければなりません。 ニューラルネットワークは、相乗的な分析を実施するための優れたツールです。それらは異なるデータを合成し、隠されたパターンと市場の間の複雑な関係を見つけるために使用することができます。ニューラルネットワークは本物である、彼らは仕事を！実際に、彼らは間取引データの豊富な量を処理で優れた仕事を実行します。

入力: 技術的、基本的かつ間取引
後方誤差伝播		入り口 隠された 出力
	出力: 価格、方向、またはシグナル

バックプロパゲーションネットワークは入力層、1つ以上の隠れ層、出力層から構成されています。入力層は、各入力（独立）変数に対応するニューロンが含まれています。出力層は、予測される各（従属）変数のニューロンが含まれています。隠れ層は、入力と出力層の両方に接続されているニューロンを含んでいます。層は、典型的に完全に隣接する層の各ニューロンに接続された一つの層内のすべてのニューロンに接続されている。 各入力ニューロンに関連付けられた値は、最初の隠れ層の各ニューロンに前方に供給されます。彼らはその後、適切な重量を乗じて加算し、出力を生成する伝達関数を介して渡されます。第一隠れ層からの出力は、次の隠された層に、または直接だけの隠れ層を持つネットワークの出力層にどちらの方向に供給される。出力層の出力がネットワークによって行われた予測である。