技術跨市場分析,與傳統的單一市場技術分析相結合,在20世紀90年代及以後的盈利交易是必要的。今天有限的單一市場關注的焦點,必須讓位給更廣泛的分析框架,解決了今天的金融市場的非線性相互依存。 神經網絡是一個很好的工具,以實現協同分析。它們可用於合成不同的數據和發現隱藏的模式和市場之間的複雜關係。神經網絡是真實的,他們做的工作!事實上,他們的表現,在處理廣泛的跨市場數據的表現十分出色。
反向傳播網絡的輸入層,一個或多個隱藏層和輸出層組成。輸入層包含一個神經元,對應每個輸入變量(獨立)。輸出層包含一個神經元(依賴)要預測的變量。隱藏層包含連接到輸入和輸出層的神經元。層通常是完全連接,每一層的神經元連接在相鄰層的每個神經元。 每個輸入神經元的值被送入隱藏在第一層的每個神經元。他們然後乘以一個適當的體重,總結,並通過傳遞函數傳遞到產生輸出。從第一個隱層的輸出,然後送入到下一個隱藏層,或直接在網絡只有一個隱層到輸出層。輸出層的輸出是通過網絡所作的預測。 |