Tecnología

La integración del análisis intersectorial con el tradicional mercado único análisis técnico es necesario para el comercio rentable en la década de 1990 y más allá. Hoy limitada de un solo foco de mercado deben ceder el paso a un marco más amplio de análisis que aborda la interdependencia no lineal de los mercados financieros de hoy en día. Las redes neuronales son una excelente herramienta para poner en práctica el análisis sinérgico. Pueden ser utilizados para sintetizar los datos dispares y encontrar patrones ocultos y relaciones complejas entre los mercados. Las redes neuronales son reales, y que hacen el trabajo! De hecho, realizan un trabajo excepcional en el procesamiento de grandes cantidades de datos intersectorial.

Entrada: técnico, fundamental y intersectorial
Retropropagación del error		ENTRADA OCULTO SALIDA
	Salida: Precio, la dirección o la señal

La red de retropropagación se compone de una capa de entrada, una o más capas ocultas, y una capa de salida. La capa de entrada contiene una neurona correspondiente a cada entrada (independiente) variable. La capa de salida contiene una neurona para cada variable (dependiente) que se predijo. La capa oculta contiene las neuronas que están conectadas a la entrada y la salida de capas. Las capas están típicamente completamente conectado, con todas las neuronas en una capa conectada a cada neurona en una capa adyacente. Los valores asociados a cada neurona de entrada son alimentadas hacia adelante en cada neurona en la capa oculta primero. Luego se multiplica por un peso apropiado, se suman y pasa a través de una función de transferencia para producir una salida. Las salidas de la primera capa oculta se alimenta entonces hacia adelante ya sea en la capa oculta siguiente o directamente en la capa de salida en redes que tienen sólo una capa oculta. La salida de la capa de salida es la predicción hecha por la red.