الأمثل من بين المتاجرة أنظمة و المحافظ

تحسين أنظمة التداول والمحافظ تميل الدراسات البحثية إلى التركيز على أنظمة التداول أو أساليب بناء المحفظة أو الأنظمة متعددة الوكلاء (سميوريانو وآخرون 2012) بشكل منفصل. وقد قام بعضهم بتحسين محافظ نظام التداول) مودياند، ليتونغ 1997 (،) ديمبستر، جونز 2001 (ولكن عددا قليال جدا منهم قد عالج مشاكل تحسين محفظة النظام التجاري على نطاق واسع) بيرولد 1984 (. ونادرا ما تستخدم النظم متعددة الوكالء في التجارة، على الرغم من وجود أمثلة في بعض األحيان) أراجو، دي كاسترو 2011 (. عرض ملخص ملخص إخفاء الملخص: لفهم مهام بناء محفظة واسعة النطاق نقوم بتحليل مشاكل الاقتصاد المستدام من خلال تقسيم المهام الكبيرة إلى أصغر منها، وتقديم نهج التغذية المستندة إلى النظامية إلى الأمام. ويستند التبرير النظري لحلنا إلى تحليل إحصائي متعدد المتغيرات للمهام الاستثمارية متعددة الأبعاد، لا سيما على العلاقات بين حجم البيانات وتعقيد الخوارزمية ونجاعة المحفظة. لتقليل مشكلة حجم الأبعاد، يتم تقسيم مهمة أكبر إلى أجزاء أصغر عن طريق تجميع تشابه البند. وتعطى مشاكل مماثلة للمجموعات الصغيرة لحلها. غير أن المجموعات تختلف من جوانب عديدة. وتشكل المجموعات الزائفة التي تشكل بشكل عشوائي عددا كبيرا من الوحدات النمطية لنظم صنع القرار في المستقبل. تشكل آلية التطور مجموعات من أفضل وحدات لكل فترة زمنية قصيرة واحدة. يتم نقل الحلول النهائية إلى الأمام على نطاق عالمي حيث يتم اختيار مجموعة من أفضل وحدات باستخدام بيرسيبترون حساسة للتكلفة متعددة الطبقات. يتم الجمع بين وحدات جمعها في حل نهائي في نهج الوزن على قدم المساواة (1N محفظة). وقد أثبتت فعالية نهج اتخاذ القرارات الرواية من خلال مشكلة تحسين المحفظة المالية، التي أسفرت عن كميات كافية من البيانات في العالم الحقيقي. أما بالنسبة لبناء المحفظة، فقد استخدمنا 11،730 عرضا تجاريا للروبوتات. وتغطي مجموعة البيانات الفترة من 2003 إلى 2012 عندما كانت التغيرات البيئية متكررة وغير قابلة للتنبؤ إلى حد كبير. وتظهر تجارب التقدم إلى الأمام والتجارب خارج العينة أن النهج القائم على مبادئ الاقتصاد المستدام يتفوق على الأساليب المعيارية وأن تاريخ تدريب العاملين الأقصر يدل على نتائج أفضل في فترات البيئة المتغيرة. النص الكامل أرتيكل جان 2014 روديس أيستيس روديس باباركيت كوتامب L شو، (2003) كوت أوبتيميزينغ فينانسيال بورتفوليوس فروم ذي بيرسبكتيف مينينغ مينيمبورال ستروكتوريس أوف ستوك ريتورنسكوت، إن P. بيرنر أند A. روزنفيلد، إدس. التعلم الآلي وتعدين البيانات في التعرف على الأنماط - MLDMx272003، ص 266-275، لناي 2734، سبرينجر فيرلاغ. تماما مثل غيرها من المشاكل الأساسية في التحليل المالي، كانت المشكلة الأمثل اختيار محفظة مرونة ضد هجمة الباحثين من تخصصات الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم الآلي 3456. استخدام نهج الشبكات العصبية يتطلب معلمات الأمثل ليتم استيعابها على التكيف مع مرور الوقت. ملخص البحث في هذا البحث، نهدف إلى تعريف كيف أن إحدى تقنيات التعلم الرقمي، التي تم تطويرها مؤخرا، تحليل العوامل الزمنية (تفا)، والتي خصصت أصلا لمزيد من الدراسة لنظرية التسعير التحكيم (أبت) ، يمكن استغلالها في استخراج البيانات المالية لتحديد الأوزان في مشكلة تحسين المحفظة وعلاوة على ذلك، فإننا ندرس العديد من المتغيرات من أبت - استنادا إلى تقنية تعظيم نسبة شارب التي تستخدم مفاهيم المخاطر السلبي للمحفظة وتقلب رأسا على عقب مصممة خصيصا - جعلت من أجل الحاجة إلى المخاطر - نافر، فضلا عن الربحية العدوانية - الباحثين عن المستثمرين النص الكامل للمؤتمر ورقة يوليو 2003 كاي تشون تشيو لي شو الانحدار كوتيناري من عقد الوقت لنسبة مس في جميع الأسواق أعطى ارتباطا شارك في كفاءة من -48. وهذا يتفق مع النتائج في 1 و 4 التي أظهرت أن التدريب رل تكيف التجار إلى أعلى تكلفة المعاملات عن طريق الحد من وتيرة التداول. وفي حالة تداول العملات الأجنبية، فإن انخفاض نسبة التصلب المتعدد يعني أن الفارق هو تكلفة معاملة مكافئة أعلى نسبيا، وينبغي لنا أن نتوقع تخفيض التردد التجاري. هذه الدراسة تبحث في تداول العملات عالية التردد مع الشبكات العصبية المدربة عن طريق التعلم التعزيز المتكرر (رل). نقارن أداء شبكات الطبقة الواحدة مع شبكات لها طبقة مخفية ودراسة تأثير معلمات النظام الثابت على الأداء. وبشكل عام، نخلص إلى أن أنظمة التداول قد تكون فعالة، ولكن الأداء يختلف اختلافا كبيرا لأسواق العملات المختلفة ولا يمكن تفسير هذا التباين بإحصاءات بسيطة للأسواق. كما نجد أن شبكة الطبقة الواحدة يتفوق على شبكة الطبقة اثنين في هذا التطبيق. ورقة المؤتمر أبريل 2003 التنمية التكنولوجية والاقتصادية للاقتصاد C. غولدبي أمير F. أتيا، الكسندر G. بارلوس - إيي ترانز. الشبكات العصبية. 2000. وتظل كيفية تدريب الشبكات المتكررة بكفاءة مسألة بحثية تتسم بالتحدي والنشاط. وتستند معظم مقاربات التدريب المقترحة إلى طرق حسابية للحصول على التدرج الفعال لوظيفة الخطأ، ويمكن تجميعها عموما في خمس مجموعات رئيسية. في هذه الدراسة نحن بريسن. وتظل كيفية تدريب الشبكات المتكررة بكفاءة مسألة بحثية تتسم بالتحدي والنشاط. وتستند معظم مقاربات التدريب المقترحة إلى طرق حسابية للحصول على التدرج الفعال لوظيفة الخطأ، ويمكن تجميعها عموما في خمس مجموعات رئيسية. في هذه الدراسة نقدم اشتقاق الذي يوحد هذه النهج. ونحن نبرهن على أن النهج هي خمس طرق مختلفة فقط لحل معادلة مصفوفة معينة. الهدف الثاني من هذه الورقة هو تطوير خوارزمية جديدة على أساس رؤى المكتسبة من صياغة الرواية. الخوارزمية الجديدة، التي تقوم على تقريب خطأ التدرج، لديها تعقيد حسابية أقل في حساب التحديث الوزن من التقنيات المتنافسة لمعظم المشاكل النموذجية. وبالإضافة إلى ذلك، فإنه يصل الخطأ الحد الأدنى في عدد أقل بكثير من التكرارات. ومن السمات المرغوبة لخوارزميات التدريب الشبكي المتكررة أن تكون قادرة على تحديث الأوزان في الأزياء على الخط. كما قمنا بتطوير نسخة على الخط من الخوارزمية المقترحة، التي تقوم على تحديث تقريب التدرج الخطأ بطريقة عودية. توماس هلسترم، كينيث هولمسترم. 1999. تصف هذه الورقة أستا، وهو عامل تداول الأسهم الاصطناعية، في بيئة البرمجة ماتلاب. والغرض الرئيسي من المشروع هو توفير مقاعد اختبار مستقرة وواقعية لتطوير خوارزميات التداول متعددة الأسهم. يتم التحكم في سلوك الوكيل من قبل لانغوا رفيع المستوى. تصف هذه الورقة أستا، وهو عامل تداول الأسهم الاصطناعية، في بيئة البرمجة ماتلاب. والغرض الرئيسي من المشروع هو توفير مقاعد اختبار مستقرة وواقعية لتطوير خوارزميات التداول متعددة الأسهم. يتم التحكم في سلوك الوكيل من قبل لغة عالية المستوى، والتي يمكن تمديدها بسهولة مع وظائف المعرفة من قبل المستخدم. قواعد البيع والشراء يمكن أن تتكون بشكل تفاعلي وأنواع مختلفة من فحص البيانات يمكن أن يؤديها بسهولة، وكل ذلك داخل بناء الجملة ماتلاب م ملف. وبصرف النظر عن هيزون لي، روبرت كوزما - وقائع المؤتمر الدولي المشترك لعام 2003 على الشبكات العصبية. 2003. أبستراكت في هذه الورقة، يتم إدخال كيي الشبكة العصبية الديناميكية ويتم تطبيقها على التنبؤ تسلسل الزمني المعقدة المعقدة. في نهجنا، كيي يعطي خطوة بخطوة التنبؤ اتجاه تغيير سعر صرف العملة. سابقا، متعددة متعددة بيرسيبترون (ملب) صافي. أبستراكت في هذه الورقة، يتم إدخال كيي الشبكة العصبية الديناميكية ويتم تطبيقها على التنبؤ تسلسل الزمني المعقدة المعقدة. في نهجنا، كيي يعطي خطوة بخطوة التنبؤ اتجاه تغيير سعر صرف العملة. سابقا، تم تنفيذ مختلف الشبكات بيرسيبترون متعددة (ملب) والشبكات العصبية المتكررة بنجاح لهذا التطبيق. النتائج التي حصل عليها كيي مقارنة بشكل إيجابي مع أساليب أخرى. I. إي إلى مستوى الضوضاء العالية والطبيعة غير ثابتة للبيانات، والتنبؤ المالي هو تطبيق تحديا في مجال التنبؤ سلسلة زمنية. وتستخدم أساليب مختلفة في هذا التطبيق -4،5،6،7،9،10--. في هذا العمل، ونحن نستخدم نموذج كيي للتنبؤ اتجاه خطوة واحدة من سعر صرف العملة اليومي. البيانات التي استخدمناها هي من 4. نتائج التجربة تظهر قدرة تصنيف كي. نيكولا تشابادوس، يوشوا بنجيو - معاملات إيي على الشبكات العصبية. 2000. ونقدم إطارا لتخصيص الأصول يستند إلى السيطرة النشطة على القيمة المعرضة للخطر للحافظة. في هذا الإطار، نقارن نموذجين لجعل التوزيع باستخدام الشبكات العصبية. أول واحد يستخدم الشبكة لجعل توقعات سلوك الأصول، بالاقتران مع أ. ونقدم إطارا لتخصيص الأصول يستند إلى السيطرة النشطة على القيمة المعرضة للخطر للحافظة. في هذا الإطار، نقارن نموذجين لجعل التوزيع باستخدام الشبكات العصبية. ويستخدم أولها الشبكة لوضع توقعات لسلوك الأصول، بالاقتران مع مخصص تقليدي للتباين المتوسط ​​في إنشاء المحفظة. والنموذج الثاني يستخدم الشبكة لاتخاذ قرارات تخصيص المحفظة مباشرة. نحن نعتبر طريقة لأداء اختيار متغير المدخلات لينة، وتظهر فائدة كبيرة. نحن نستخدم أساليب الجمع نموذج (لجنة) لتنظيم نظام اختيار هيبرباريترز أثناء التدريب. وتبين لنا أن اللجان التي تستخدم كلا النموذجين تتفوق بشكل ملحوظ على أداء السوق المعياري. 1. مقدمة في تطبيقات التمويل، اكتسبت فكرة تدريب خوارزميات التعلم وفقا لمعيار الفائدة (مثل الربح) بدلا من معيار التنبؤ العام، اهتماما في السنوات الأخيرة. أولا، قد اكتسب الاهتمام في السنوات الأخيرة. في مهام تخصيص الأصول، وقد تم تطبيق هذا على الشبكات العصبية التدريب لتعظيم مباشرة نسبة شارب أو غيرها من تدابير الربح تعديل المخاطر -1،3،10--. ومن هذه المقاييس التي حظيت مؤخرا باهتمام كبير القيمة المعرضة للخطر للمحفظة التي تحدد الحد الأقصى للمبلغ الذي يقاس عادة على سبيل المثال. من قبل جون مودي، يوفينغ ليو، ماثيو سافيل، كيونغجو يون - في وقائع التعلم متعدد الأعمار الاصطناعي. أوراق من ندوة الخريف أاي 2004. 2004. نحن نحقق في ألعاب المصفوفة المتكررة مع لاعبين مؤشر ستوكاستيك كصورة مصغرة لدراسة تفاعلات ديناميكية متعددة العوامل باستخدام خوارزمية التدرج لسياسة التعزيز المباشر العشوائي (سدر). حقوق السحب الخاصة هو تعميم التعليم التعزيز المتكرر (رل) الذي يدعم السياسات العشوائية. U. نحن التحقيق في الألعاب المصفوفة المتكررة مع لاعبين مؤشر ستوكاستيك باعتبارها صورة مصغرة لدراسة التفاعلات الديناميكية متعددة العوامل باستخدام خوارزمية التدرج سياسة ستوكاستيك التعزيز المباشر (سدر). حقوق السحب الخاصة هو تعميم التعليم التعزيز المتكرر (رل) الذي يدعم السياسات العشوائية. وبخلاف خوارزميات رل الأخرى، تستخدم سدر و رل تدرجات السياسة المتكررة لمعالجة التخصيص الائتماني الزمني الناجم عن الهيكل المتكرر بشكل صحيح. أهدافنا الرئيسية في هذه الورقة هي: (1) تمييز الذاكرة المتكررة من الذاكرة القياسية وغير المتكررة لتدرج السياسة رل، (2) مقارنة سدر مع أساليب التعلم من نوع Q للألعاب البسيطة، (3) تمييز رد الفعل من العوامل الديناميكية الذاتية السلوك و (4) استكشاف استخدام التعلم المتكرر للتفاعل، وكلاء ديناميكية. نجد أن اللاعبين حقوق السحب الخاصة تعلم أسرع بكثير، وبالتالي يتفوق المتعلمين من نوع Q - المقترحة مؤخرا لعبة بسيطة روك، ورقة، مقص (رس). مع أكثر تعقيدا، وديناميكية حقوق السحب الخاصة اللاعبين والمعارضين، ونحن نبرهن على أن التمثيل المتكرر وحقوق السحب الخاصة التدرجات السياسة المتكررة أداء أفضل من اللاعبين غير المتكررة. وفيما يتعلق بمعضلة السجناء المتكررين، نبين أن عوامل حقوق السحب الخاصة غير المتكررة تتعلم فقط العيب (توازن ناش)، في حين أن وكلاء حقوق السحب الخاصة المتدرجين يمكنهم أن يتعلموا مجموعة متنوعة من السلوكيات المثيرة للاهتمام، بما في ذلك التعاون. 1 إيلينغ، Q-ليارنينغ لا يمكن بسهولة أن يتم توسيع نطاقها إلى مساحات الدولة أو العمل الكبيرة التي غالبا ما تحدث في الممارسة العملية. إن أساليب التعزيز المباشر (تدرج السياسات والبحث في السياسات) (ويليامز 1992) (مودي أمب وو 1997 -) مودي وآخرون 1998) (باكستر أمب بارتليت 2001) (نغ أمب جوردان 2000) تمثل سياسات صريحة وتفعل لا تتطلب أن يتم تعلم دالة قيمة. وتسعى أساليب التدرج في السياسات إلى تحسين السياسة من خلال. جون مودي، ماثيو سافيل - في كد. 1998. ونحن نقترح تدريب أنظمة التداول من خلال تحسين الوظائف الموضوعية المالية عن طريق تعزيز التعلم. وظائف الأداء التي نعتبرها وظائف القيمة هي الربح أو الثروة، ونسبة شارب ونسبة التفاضلية المقترحة مؤخرا شارب للتعلم على الخط. في مودي أمبير دبليو نحن نقترح لتدريب أنظمة التداول من خلال تحسين الوظائف الموضوعية المالية عن طريق تعزيز التعلم. وظائف الأداء التي نعتبرها وظائف القيمة هي الربح أو الثروة، ونسبة شارب ونسبة التفاضلية المقترحة مؤخرا شارب للتعلم على الخط. في مودي أمبامب وو (1997)، قدمنا ​​نتائج تجريبية في التجارب التي تسيطر عليها شيطان - ترسيخ مزايا التعلم التعزيزي ريجيفت إلى التعلم تحت إشراف. نحن هنا نقدم عملنا السابق لمقارنة Q - التعلم إلى تقنية التعلم التعزيز على أساس التعلم في الوقت الحقيقي المتكررة (رترل) التي تعظيم المكافأة الفورية. نتائج المحاكاة لدينا تشمل مذهلة شيطان - ستراتيون من وجود القدرة على التنبؤ في الشهر من قبل N. الأبراج، A. N. بورجيس - التمويل الحاسوبي. وقائع المؤتمر الدولي السادس حول التمويل الحاسوبي (1999. في هذه الورقة نقوم بتنفيذ استراتيجيات التداول لنماذج التنبؤ بأسعار الأصول باستخدام قواعد القرار المعلمة. ونحن تطوير بيئة تجارية اصطناعية للتحقيق في الآثار النسبية، من حيث الربحية، من تعديل ونموذج التنبؤ وقاعدة القرار. نحن نبين ذلك في هذه الورقة نقوم بتنفيذ استراتيجيات التداول لنماذج التنبؤ بأسعار الأصول باستخدام قواعد القرار المعلمة. ونحن تطوير بيئة تجارية اصطناعية للتحقيق في الآثار النسبية، من حيث الربحية، لتعديل ونموذج التنبؤ وقاعدة القرار. ونحن نبين أن تنفيذ القاعدة التجارية يمكن أن يكون مهما لأداء التداول كقدرة تنبؤية لنموذج التنبؤ. ونحن نطبق هذه التقنيات على مثال لنموذج للتنبؤ تم توليده من خلال تحليل أمبكوستاتيستيكال ميسبريسينغكوت من مجموعة من مؤشرات الأسهم فإن تحسين قواعد القرار يمكن أن يحسن بشكل ملحوظ أداء التداول، مع زيادة نسبة شارب السنوية بمقدار يصل إلى عاملين على قاعدة تداول صحن. ولتحقيق هذا المستوى من زيادة الأداء من خلال نموذج التنبؤ وحده يتطلب تحسين 50 في دقة التنبؤ. 1 مقدمة في السنوات القليلة الماضية، تم تكريس قدر كبير من البحوث. من نموذج التنبؤ ثم وثانيا، مرحلة القرار التي تحول معلومات التنبؤ إلى عمل الذي، في هذه الحالة، يغير موقف التداول. كبديل، مودي في -3-- وتشوي أمب ويجيند في 4، هي أمثلة على المنهجيات التي تجمع بين هاتين المرحلتين في واحدة. وتستخدم استراتيجيات التداول هذه نموذجا واحدا لإجراء تحسين مشترك على كل من التنبؤ. توماس هلسترم. 1998. تصف هذه الورقة المبادئ الكامنة وراء تنفيذ أستا، وهي وكالة تداول الأسهم الاصطناعية، مكتوبة بلغة ماتلاب. والغرض الرئيسي من المشروع هو توفير بيئة سهلة الاستخدام لتطوير خوارزميات التداول متعددة الأسهم. تصف هذه الورقة المبادئ الكامنة وراء تنفيذ أستا، وهي وكالة تداول الأسهم الاصطناعية، مكتوبة بلغة ماتلاب. والغرض الرئيسي من المشروع هو توفير بيئة سهلة الاستخدام لتطوير خوارزميات التداول متعددة الأسهم. بي N. تويرس، A. N. بورجيس. 1998. في سياق استراتيجية التداول الديناميكية، والغرض النهائي من أي نموذج التنبؤ هو اختيار الإجراءات التي تؤدي إلى تحقيق أقصى قدر من الهدف التجاري. في هذه الورقة نطور منهجية لتحسين وظيفة موضوعية، وذلك باستخدام قاعدة قرار بارامتريزد، لإعطاء. في سياق استراتيجية التداول الديناميكية، والغرض النهائي من أي نموذج التنبؤ هو اختيار الإجراءات التي تؤدي إلى تحقيق أقصى قدر من الهدف التجاري. في هذه الورقة نطور منهجية لتحسين وظيفة موضوعية، وذلك باستخدام قاعدة قرار بارامتريزد، لنموذج التنبؤ معين. نحن محاكاة الأداء التجاري المتوقع لمختلف معايير القرار ومستويات دقة التنبؤ. ثم نقوم بتطبيق هذه التقنية على نموذج للتنبؤ بالقياس الخاطئ ضمن مجموعة من مؤشرات الأسهم. وتبين لنا أن تحسين قاعدة القرار المقترحة يمكن أن يزيد من معدل شارب السنوي بعامل قدره 1.7 على قاعدة قرار ساذجة. كاي تشون تشيو، لي شو - في J. R. دورونسورو (إد.): الشبكات العصبية الاصطناعية - ICANN2002، لكس 2415. 2002. نبذة مختصرة. وقد درست إدارة المحفظة التكيفية في أدب الشبكات العصبية والتعلم الآلي. وقد وجد أن نموذج تحليل العوامل الزمنية (تفا) الذي تم تطويره مؤخرا والذي يستهدف أساسا دراسة إضافية لنظرية التسعير (أبت) لديه تطبيقات محتملة في رجل الحافظة. نبذة مختصرة. وقد درست إدارة المحفظة التكيفية في أدب الشبكات العصبية والتعلم الآلي. وقد وجد أن نموذج تحليل العوامل الزمنية (تفا) الذي تم تطويره مؤخرا والذي يهدف أساسا إلى مزيد من الدراسة لنظرية تسعير التحكيم (أبت) له تطبيقات محتملة في إدارة المحفظة. في هذه الورقة، نهدف إلى توضيح تفوق إدارة محفظة أبت على إدارة المحافظ على أساس العائد. 1 e التقليدية نظرية محفظة ماركويتس 8 في سياق الشبكات العصبية الاصطناعية. في الأدب، وقد درست إدارة محفظة التكيف عن طريق تعظيم نسبة شارب معروفة 4 في -1، 2--. ومع ذلك، فإن مثل هذه النهج إما التعامل مع الأوزان كما الثوابت أو تعتمد مباشرة على عائدات الأمن. في الآونة الأخيرة، تم اقتراح تقنية جديدة تسمى تحليل العوامل الزمنية (تفا) من قبل 5 مع a. Optimization أنظمة التداول والمحافظات تميل الدراسات البحثية إلى التركيز على أنظمة التداول أو أساليب بناء محفظة أو أنظمة متعددة وكلاء (سميوريانو وآخرون 2012 ) بشكل منفصل. وقد قام بعضهم بتحسين محافظ نظام التداول) مودياند، ليتونغ 1997 (،) ديمبستر، جونز 2001 (ولكن عددا قليال جدا منهم قد عالج مشاكل تحسين محفظة النظام التجاري على نطاق واسع) بيرولد 1984 (. ونادرا ما تستخدم النظم متعددة الوكالء في التجارة، على الرغم من وجود أمثلة في بعض األحيان) أراجو، دي كاسترو 2011 (. عرض ملخص ملخص إخفاء الملخص: لفهم مهام بناء محفظة واسعة النطاق نقوم بتحليل مشاكل الاقتصاد المستدام من خلال تقسيم المهام الكبيرة إلى أصغر منها، وتقديم نهج التغذية المستندة إلى النظامية إلى الأمام. ويستند التبرير النظري لحلنا إلى تحليل إحصائي متعدد المتغيرات للمهام الاستثمارية متعددة الأبعاد، لا سيما على العلاقات بين حجم البيانات وتعقيد الخوارزمية ونجاعة المحفظة. لتقليل مشكلة حجم الأبعاد، يتم تقسيم مهمة أكبر إلى أجزاء أصغر عن طريق تجميع تشابه البند. وتعطى مشاكل مماثلة للمجموعات الصغيرة لحلها. غير أن المجموعات تختلف من جوانب عديدة. وتشكل المجموعات الزائفة التي تشكل بشكل عشوائي عددا كبيرا من الوحدات النمطية لنظم صنع القرار في المستقبل. تشكل آلية التطور مجموعات من أفضل وحدات لكل فترة زمنية قصيرة واحدة. يتم نقل الحلول النهائية إلى الأمام على نطاق عالمي حيث يتم اختيار مجموعة من أفضل وحدات باستخدام بيرسيبترون حساسة للتكلفة متعددة الطبقات. يتم الجمع بين وحدات جمعها في حل نهائي في نهج الوزن على قدم المساواة (1N محفظة). وقد أثبتت فعالية نهج اتخاذ القرارات الرواية من خلال مشكلة تحسين المحفظة المالية، التي أسفرت عن كميات كافية من البيانات في العالم الحقيقي. أما بالنسبة لبناء المحفظة، فقد استخدمنا 11،730 عرضا تجاريا للروبوتات. وتغطي مجموعة البيانات الفترة من 2003 إلى 2012 عندما كانت التغيرات البيئية متكررة وغير قابلة للتنبؤ إلى حد كبير. وتظهر تجارب التقدم إلى الأمام والتجارب خارج العينة أن النهج القائم على مبادئ الاقتصاد المستدام يتفوق على الأساليب المعيارية وأن تاريخ تدريب العاملين الأقصر يدل على نتائج أفضل في فترات البيئة المتغيرة. النص الكامل أرتيكل جان 2014 روديس أيستيس روديس باباركيت كوتامب L شو، (2003) كوت أوبتيميزينغ فينانسيال بورتفوليوس فروم ذي بيرسبكتيف مينينغ مينيمبورال ستروكتوريس أوف ستوك ريتورنسكوت، إن P. بيرنر أند A. روزنفيلد، إدس. التعلم الآلي وتعدين البيانات في التعرف على الأنماط - MLDMx272003، ص 266-275، لناي 2734، سبرينجر فيرلاغ. تماما مثل غيرها من المشاكل الأساسية في التحليل المالي، كانت المشكلة الأمثل اختيار محفظة مرونة ضد هجمة الباحثين من تخصصات الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم الآلي 3456. استخدام نهج الشبكات العصبية يتطلب معلمات الأمثل ليتم استيعابها على التكيف مع مرور الوقت. ملخص البحث في هذا البحث، نهدف إلى تعريف كيف أن إحدى تقنيات التعلم الرقمي، التي تم تطويرها مؤخرا، تحليل العوامل الزمنية (تفا)، والتي خصصت أصلا لمزيد من الدراسة لنظرية التسعير التحكيم (أبت) ، يمكن استغلالها في استخراج البيانات المالية لتحديد الأوزان في مشكلة تحسين المحفظة وعلاوة على ذلك، فإننا ندرس العديد من المتغيرات من أبت - استنادا إلى تقنية تعظيم نسبة شارب التي تستخدم مفاهيم المخاطر السلبي للمحفظة وتقلب رأسا على عقب مصممة خصيصا - جعلت من أجل الحاجة إلى المخاطر - نافر، فضلا عن الربحية العدوانية - الباحثين عن المستثمرين النص الكامل للمؤتمر ورقة يوليو 2003 كاي تشون تشيو لي شو الانحدار كوتيناري من عقد الوقت لنسبة مس في جميع الأسواق أعطى ارتباطا شارك في كفاءة من -48. وهذا يتفق مع النتائج في 1 و 4 التي أظهرت أن التدريب رل تكيف التجار إلى أعلى تكلفة المعاملات عن طريق الحد من وتيرة التداول. وفي حالة تداول العملات الأجنبية، فإن انخفاض نسبة التصلب المتعدد يعني أن الفارق هو تكلفة معاملة مكافئة أعلى نسبيا، وينبغي لنا أن نتوقع تخفيض التردد التجاري. هذه الدراسة تبحث في تداول العملات عالية التردد مع الشبكات العصبية المدربة عن طريق التعلم التعزيز المتكرر (رل). نقارن أداء شبكات الطبقة الواحدة مع شبكات لها طبقة مخفية ودراسة تأثير معلمات النظام الثابت على الأداء. وبشكل عام، نخلص إلى أن أنظمة التداول قد تكون فعالة، ولكن الأداء يختلف اختلافا كبيرا لأسواق العملات المختلفة ولا يمكن تفسير هذا التباين بإحصاءات بسيطة للأسواق. كما نجد أن شبكة الطبقة الواحدة يتفوق على شبكة الطبقة اثنين في هذا التطبيق. ورقة المؤتمر أبريل 2003 التنمية التكنولوجية والاقتصادية للاقتصاد C. الذهب