Sunday 24 December 2017

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O easyMarkets mantém suficiente capital líquido para cobrir todos os depósitos de clientes, potenciais flutuações nas posições em moeda da empresa e despesas pendentes. Perguntas frequentes: as pessoas estão pedindo uma bolsa de câmbio de escala múltipla Ensemble para classificação de tendências no mercado Forex Hossein Talebi a. Winsor Hoang b. Marina L. Gavrilova a. Uma Universidade de Calgary, Calgary, Canadá b CTS Forex Company, Calgary, Canadá Disponível on-line 6 de junho de 2017. O mercado cambial (Forex) é o maior mercado comercial do mundo. Prever a tendência do mercado e a realização de negociação automatizada são importantes para os investidores. Recentemente, as técnicas de aprendizado de máquina emergiram como uma tendência poderosa para prever as taxas de câmbio (FX). Neste artigo, propomos um novo método de classificação para identificar tendências de tendência para cima, para baixo e para o lado esquerdo das taxas de câmbio do mercado Forex. Uma extração de recurso em escala múltipla abordada é usada para treinamento de vários classificadores para cada tendência. A votação bayesiana é usada para encontrar o conjunto de classificadores para cada tendência. O desempenho do sistema é validado usando métricas diferentes. Os resultados mostram superioridade do classificador de conjuntos sobre os individuais. Foreign Exchange Multi-scale Features Classificador Gaussiano Multivariante Referências de Votos Bayesianos 1 Inquérito trienal ao Banco Central: Volume de câmbio em abril de 2017: resultados globais preliminares. Bank for International Settlements (2017). 2 Hoang, Winsor. O Touro, o Urso e o Babuíno: Fx Lessons Learned the Hard Way, Createspace, (2017). 3 Yao, Jingtao e Chew Lim Tan. Um estudo de caso sobre o uso de redes neurais para realizar previsão técnica de forex. Neurocomputing 34.1, 79-98. (2000). 4 Kamruzzaman, Joarder e Ruhul A. Sarker. Previsão de taxas de câmbio usando ANN: um estudo de caso. Redes neurais e processamento de sinal, 2003. Procedimentos da Conferência Internacional de 2003 em. Vol. 1. IEEE, 793-797. (2003). 5 Pacelli, Vincenzo, Vitoantonio Bevilacqua e Michele Azzollini. Um Modelo de Rede Neural Artificial para Previsão de Taxas de Câmbio. JILSA 3.2A, 57-69. (2017). 6 Abraão, Ajith e Morshed U. Chowdhury. Um sistema inteligente de monitoramento de forex. In-tech e Info-net, 2001. Procedimentos. ICII 2001-Pequim. 2001 Conferências internacionais em. Vol. 3. 523-528 IEEE. (2001). 7 Kamruzzaman, Joarder, Ruhul A. Sarker e Iftekhar Ahmad. Modelos baseados em SVM para previsão de taxas de câmbio de moeda estrangeira. Data Mining, 2003. ICDM 2003. Terceira Conferência Internacional IEEE em. IEEE, 557-560. (2003). 8 Ele, Haibo e Xiaoping Shen. Métodos de Bootstrap para previsão de taxas de câmbio em moeda estrangeira. Redes neurais, 2007. IJCNN 2007. Conferência conjunta internacional em. IEEE, 1272-1277. (2007). 9 Liu, Zhihong e Deyun Xiao. Um sistema de negociação automatizado com fusão multi-indicador baseado na teoria da evidência do DS no mercado forex. Sistemas fuzzy e descoberta de conhecimento, 2009. FSKD09. Sexta Conferência Internacional sobre. Vol. 3. IEEE, 239-243. (2009). 10 Garcke, Jochen, Thomas Gerstner e Michael Griebel. Previsão de taxa de câmbio no mercado interno com grades esparsas. Grades de separação e aplicações. Springer Berlin Heidelberg, 81-105. (2017). 11 Khashei, Mehdi, Farimah Mokhatab Rafiei e Mehdi Bijari. Modelo Diferenciado Integrado Auto-Regressivo Híbrido Fuzzy (FARIMAH) para Previsão dos Mercados de Estrangeiros. Jornal Internacional de Sistemas de Inteligência Computacional 6.5, 954-968. (2017). 12 Redner, Richard A. e Homer F. Walker. As densidades de mistura, a máxima verossimilhança e o algoritmo EM. SIAM 26.2, 195-239. (1984). 13 Domingos, Pedro e Michael Pazzani. Sobre a otimização do classificador bayesiano simples sob perda zero-one. Aprendizagem de máquinas 29.2-3, 103-130. 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Citar artigos () Vanguard Mega Cap (MGC) Encorajamos você a usar comentários para se envolver com os usuários, compartilhar sua perspectiva e fazer perguntas aos autores e entre si. No entanto, para manter o alto nível de discurso, todos ganham valor e esperam, tenha em mente os seguintes critérios: Enriquecer a conversa. Fique focado e acompanhado. Apenas publiquem materiais que sejam relevantes para o tópico em discussão. Seja respeitoso. Mesmo as opiniões negativas podem ser enquadradas de forma positiva e diplomática. Use um estilo de escrita padrão. Inclua pontuação e casos superiores e inferiores. NOTA. Spam e as mensagens promocionais e links dentro de um comentário serão removidos Evite blasfêmias, calúnias ou ataques pessoais dirigidos a um autor ou outro usuário. Donrsquot monopolize a conversa. Agradecemos paixão e convicção, mas também acreditamos fortemente em dar a todos a chance de transmitir seus pensamentos. 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