Паттерны фондовых индексов. Предсказание цен на фондовом рынке. Два базовых алгоритма распознавания паттернов: совпадение по правилу и совпадение по шаблону. Подход распознавания паттернов индексов фондовых бирж на основе искусственных нейронных сетей.
При низкой оригинальности работы "Нейросетевой алгоритм распознавания паттернов в котировках фондовых бирж", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
В данный момент существуют два базовых алгоритма распознавания паттернов: совпадение по правилу и совпадение по шаблону. На рисунке 1 изображены типичные примеры продолжающегося (а) и реверсивного (б) паттернов. Таким образом, сегменты с поправками, вместо полноценного временного ряда, представлены как компоненты, подаваемые на вход нейронной сети, что в сравнении с работой [3] не только сокращает вычислительную сложность, но и позволяет менять зернистость паттернов анализа индексов биржи путем изменения величины сегментов. Ввести данные точек (2i-1) и 2i в один сегмент, так что временной ряд делится на T/2 сегментов. Дальнейшее исследование сущности паттернов позволило предположить, что паттерн обычно определяется относительным количеством позиций стартовых и стоповых точек внутри каждого сегмента.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
