ج فوريكس

ج فوريكس
يتداول الحساب على فروق البيع بالتجزئة ولكن بدون رسوم تذكرة عن الصفقات تحت الحد الأدنى. هذا هو من أجل إظهار الأداء النقي من الصفقات. الحساب وأحجام التجارة متواضعة جدا لمنع تقلبات الأرباح والخسائر المطلقة من التسبب في التشتيت المفرط لتنفيذ الاستراتيجية العامة.
تنصل.
تقدم كيانات مجموعة ساكسو بنك كل خدمة التنفيذ فقط والوصول إلى ترادينغفلور السماح لشخص لعرض و / أو استخدام المحتوى المتاح على أو عن طريق الموقع لا يقصد به ولا يتغير أو يوسع في هذا. ويخضع مثل هذا النفاذ والاستخدام في جميع الأوقات إلى '1' شروط الاستخدام؛ '2' إخلاء المسؤولية الكاملة؛ '3' تحذير المخاطر؛ (4) قواعد الاشتباك و (5) الإشعارات التي تنطبق على ترادينغلور و / أو محتواها بالإضافة إلى ذلك (حيثما كان ذلك مناسبا) إلى الشروط التي تحكم استخدام الارتباطات التشعبية على الموقع الإلكتروني لعضو مجموعة ساكسو بنك التي يمكن من خلالها الوصول إلى ترادينغفلور اكتسب. وبالتالي فإن هذا المحتوى لا يقدم أكثر من مجرد معلومات. وعلى وجه الخصوص، لا يقصد من المشورة تقديمها أو الاعتماد عليها على النحو المنصوص عليه أو المصادق عليه من قبل أي كيان من مجموعة ساكسو بنك؛ كما أنها لا تفسر على أنها التماس أو حافز للاشتراك في أو بيع أو شراء أي أداة مالية. يجب أن تكون جميع عمليات التداول أو الاستثمارات التي تقوم بها عملا بقرارك الموجه ذاتيا والمجهز بالذات. وعلى هذا النحو، لن يكون أي كيان من مجموعة ساكسو بنك مسؤولا عن أية خسائر قد تتحملها نتيجة لأي قرار استثماري يعتمد على المعلومات المتاحة في ترادينغفلور أو نتيجة استخدام ترادينغلور. تعتبر الأوامر المقدمة والصفقات التي يتم تنفيذها مخصصة لتقديمها أو تنفيذها لحساب العميل لدى كيان مجموعة ساكسو بنك الذي يعمل في الولاية القضائية التي يقيم فيها العميل و / أو الذي يفتح العميل له ويحافظ على حساب تداوله. عند التداول من خلال ترادينغفلور سوف تكون شركة المقاولات التابعة لمجموعة ساكسو بنك الطرف المقابل لأي تداول يتم الدخول فيه من قبلك. لا يحتوي ترادينغفلور (ولا ينبغي أن يفسر على أنه يحتوي) المشورة المالية أو الاستثمارية أو الضريبية أو التجارية أو المشورة من أي نوع عرضت أو أوصت أو أقرتها مجموعة ساكسو بنك ولا ينبغي أن تفسر على أنها سجل أسعار التداول لدينا، أو أو عرض، أو حافز أو التماس للاشتراك أو البيع أو الشراء في أي أداة مالية. وبقدر ما يفسر أي محتوى على أنه أبحاث استثمارية، يجب أن تلاحظ وتقبل أن المحتوى لم يكن مقصودا به ولم يتم إعداده وفقا للمتطلبات القانونية المصممة لتعزيز استقلالية بحوث الاستثمار، وعلى هذا النحو، الاتصالات التسويقية بموجب القوانين ذات الصلة. يرجى قراءة تنويه:
#SaxoStrats هو فريقنا من الاستراتيجيين في المنزل، والتي تغطي رؤى وجهات نظر الخبراء عبر الأسواق، وفئات الأصول والأدوات القابلة للتداول.

مسرع ضغط مقرها فبغا لنظام تداول الفوركس.
جي هون جانغ سيونغ مو لي أوه سيونغ جوون سونغ يون لي البريد الإلكتروني المؤلف.
في هذه الورقة، نقترح فبغا مسرع الأجهزة القائمة على نظام تداول العملات الأجنبية. في سوق تداول العملات الأجنبية، وحجم التداول من العملات ينمو أكبر كل عام. من أجل توفير معالجة في الوقت الحقيقي من حجم كبير وتوفر خدمة عالية، ركزنا على نوعين من عبء العمل، حيث يحدث عنق الزجاجة. يحدث الاختناق بين ملقم التطبيق والقرص الصلب الداخلي بسبب النفقات العامة من تخزين سجلات المعاملات، بسبب تحديد عرض النطاق الترددي للقرص الصلب. لدينا فكرة رئيسية هي لقمع النفقات العامة لتسجيل المعاملات من خلال ضغط الأجهزة الإنتاجية العالية. وبالمقارنة مع ضغط البرمجيات، وسجل لدينا مسرع الأجهزة 6X أداء أفضل في إنتاجية الضغط.
معاينة.
المراجع.
معلومات حقوق التأليف والنشر.
المؤلفين والانتماءات.
جي هون جانغ 1 سيونغ مو لي 1 أوه سيونغ جوون 1 سونغ يون لي 1 كاتب البريد الإلكتروني 1. قسم الهندسة الإلكترونية جامعة سيول الوطنية للعلوم والتكنولوجيا سيول كوريا.
حول هذه الورقة.
توصيات شخصية.
استشهد ورقة.
المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.
.BIB بيبتكس جابريف منديلي.
تحميل فوري للقراءة على جميع الأجهزة التي تملكها إلى الأبد ضريبة المبيعات المحلية وشملت إذا كان ذلك ساريا.
استشهد ورقة.
المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.
.BIB بيبتكس جابريف منديلي.
أكثر من 10 مليون وثيقة علمية في متناول يدك.
تبديل الطبعة.
&نسخ؛ 2017 سبرينجر الدولية للنشر أغ. جزء من الطبيعة سبرينجر.

فكس الدوائر.
لايف تداول الفوركس المسابقة.
400،000 $ مجموع الجائزة تجمع.
حان الوقت لاتخاذ مكانك على المنصة.
وضع المهارات الخاصة بك على المحك كما تذهب رأسا لرأس مع التجار من جميع أنحاء العالم للحصول على فرصة للفوز من $ 400،000 مجموع الجائزة تجمع في فكس الدوائر لايف التداول المسابقة.
التجارة من خلال 8 الدوائر الفردية في جميع أنحاء هذا الموسم الفورمولا 1، والحصول على اسمك على رأس المتصدرين والمطالبة شريحة الخاص بك من الجوائز النقدية الكبرى كل جولة.
إعادة تعيين عرقك في أي نقطة في الدائرة مع ميزة ريسيت فريدة من نوعها. مما يتيح لك المزيد من الفرص لتسلق التصنيف العالمي!
شنغهاي الدائرة الدولية.
التسجيل: 01.05 - 26.05.
المسابقة: 22.05 - 26.05.
التسجيل: 29.05 - 07.07.
المسابقة: 26.06 - 07.07.
التسجيل: 10.07 - 04.08.
المسابقة: 24.07 - 04.08.
سيلفرستون.
التسجيل: 07.08 - 01.09.
المسابقة: 21.08 - 01.09.
التسجيل: 04.09 - 13.10.
المسابقة: 02.10 - 13.10.
مارينا باي.
التسجيل: 16.10 - 24.11.
المسابقة: 13.11 - 24.11.
التسجيل: 27.11 - 12.01.
المسابقة: 25.12 - 12.01.
ياس مارينا.
التسجيل: 15.01 - 23.02.
المسابقة: 12.02 - 23.02.
حان الوقت لاتخاذ مكانك على المنصة.
سوف 40 الفائزين محظوظا المطالبة مكان على المنصة والفوز بجوائز نقدية من $ 400،000 جائزة الجائزة.
كما ستحصل جميع الفائزين بمسابقة فكس سيركويتز على فرصة حصرية لشراء تذاكر ستاندرد فورمولا 1 ™ لأي سباق خلال موسم 2017 بخصم 50٪.
فكس الدوائر أيضا يتيح لك الفرصة لإعادة تعيين النتائج وإعادة تشغيل الدائرة من البداية، مع ميزة ريسيت فريدة من نوعها.
مجموع الجائزة تجمع.
$ 50،000 سيتم تقسيمها بين أعلى 5 في كل دائرة.
يمكن لجميع الفائزين أيضا الحصول على خصم 50٪ على الفورمولا واحد ™ تذاكر الوقوف الكبرى إلى أي سباق في أي مدينة خلال موسم 2017.
حان الوقت لاتخاذ مكانك على المنصة.
تحقق من ترتيب الجولة الماضية والحالية وتتبع منافسيك في السباق كما كنت المعركة من أجل صدارة على المنصة.
حلبة شنغهاي الدولية - انتهى 26.05.
جدول نتائج المسابقة.
حلبة كاتالونيا - انتهى 07.07.
جدول نتائج المسابقة.
حلبة موناكو - انتهى 04.08.
جدول نتائج المسابقة.
حلبة سيلفرستون - انتهى 01.09.
جدول نتائج المسابقة.
حلبة مونزا - انتهى 13.10.
جدول نتائج المسابقة.
مارينا باي سيركويت - انتهى 24.11.
جدول نتائج المسابقة.
حلبة سيبانغ ماليزيا.
جدول نتائج المسابقة.
حان الوقت لاتخاذ مكانك على المنصة.
تعزيز الترتيب الخاص بك من خلال تقاسم فكس الدوائر لايف التداول مسابقة في الفيسبوك. مشاركة لافتة الدائرة الحالية على صفحة الفيسبوك الخاص بك وتلقي +50 نقطة على درجاتك.
تسجيل الدخول إلى ميفستم.
حدد بانر فكس الدوائر.
ابحث عن بانر فكس سيركويتس وحدد "مشاركة".
الرد في الفيسبوك.
تقاسمها على صفحة الفيسبوك الخاص بك. تأكد من إضافة الوسم: #FXcircuits، لقبك وجعل المشاركة العامة.
الحصول على دفعة الخاص بك!
تلقي +50 على نسبة الربح الخاص بك وتعزيز مكانك في التصنيف العالمي.
هل أنت جاهز؟
تسجيل أو تسجيل الدخول:
قبول T & أمب؛ كس:
التجارة:
حول فكستم.
تجارة الفوركس.
الاستثمارات.
فكستم العلامة التجارية هو مرخص وينظم في مختلف الولايات القضائية.
يتم تنظيم شركة فوركستيم ليميتد (فوركستيم / يو) من قبل لجنة الأوراق المالية والبورصة القبرصية برخصة سيف رقم 185/12، المرخصة من قبل مجلس الخدمات المالية في جنوب أفريقيا، مع فسب رقم 46614. كما تم تسجيل الشركة لدى سلطة السلوك المالي في المملكة المتحدة مع عدد 600475 ولها فرع أنشئت في المملكة المتحدة.
وتتولى لجنة الخدمات المالية الدولية في بليز تنظيم فت غلوبال ليميتد (فوركستيمي) بأرقام الترخيص إفسك / 60/345 / تيسي و إفسك / 60/345 / عبم.
تتم معالجة معاملات البطاقة عبر فت غلوبال سيرفيسز لت، ريج No. هي 335426 وعنوان مسجل في تاسو بابادوبولو 6، شقة / مكتب 22، أغ. دوميتيوس، 2373، نيقوسيا، قبرص، وهي شركة تابعة مملوكة بالكامل لشركة فت غلوبال Ltd. عنوان لمراسلات حامل البطاقة: باكوفيس @ فكستم.
تحذير المخاطر: تداول الفوركس والعقود مقابل الفروقات ينطوي على مخاطر كبيرة ويمكن أن يؤدي إلى فقدان رأس المال المستثمر. يجب ألا تستثمر أكثر مما يمكنك تحمله، ويجب أن تضمن فهمك الكامل للمخاطر التي ينطوي عليها الأمر. قد لا تكون منتجات التداول بالرافعة مناسبة لجميع المستثمرين. قبل التداول، يرجى الأخذ بعين الاعتبار مستوى خبرتك والأهداف الاستثمارية وطلب المشورة المالية المستقلة إذا لزم الأمر. وتقع على عاتق العميل مسؤولية التأكد مما إذا كان مسموحا له باستخدام خدمات العلامة التجارية لشركة فكستم بناء على المتطلبات القانونية في بلد إقامته. يرجى قراءة الإفصاح الكامل عن المخاطر لدى فكستم.
القيود الإقليمية: لا تقدم شركة فكستم العلامة التجارية خدماتها إلى المقيمين في الولايات المتحدة الأمريكية وبليز واليابان وكولومبيا البريطانية وكويبك وساسكاتشوان وبعض المناطق الأخرى. معرفة المزيد في قسم اللوائح من الأسئلة الشائعة.
© 2018 - 2018 فكستم.
فكستم لايف الدعم.
مرحبا بكم في فكستم لايف الدعم.
يرجى تحديد الطريقة التي ترغب في الاتصال بها.
أضف رقم فكستم التالي إلى قائمة جهات الاتصال الخاصة بك: +447593612469.

الحوسبة الناعمة الذكية على الفوركس: أسعار الصرف تتوقع مع الشبكة العصبية الهجين السطحي العصبي.
تتناول هذه الورقة تطبيق نماذج التنبؤ الكمي للحوسبة الناعمة في المجال المالي حيث يمكن لنماذج التنبؤ الموثوقة والدقيقة أن تكون مفيدة جدا في عملية اتخاذ القرارات الإدارية. يقترح المؤلفون شبكة عصبية هجينة جديدة هي مزيج من الشبكة العصبية ربف القياسية، خوارزمية وراثية، ومتوسط ​​متحرك. والمتوسط ​​المتحرك يفترض أن يعزز نواتج الشبكة باستخدام جزء الخطأ في الشبكة العصبية الأصلية. يختبر المؤلفون النموذج المقترح على بيانات سلسلة زمنية عالية التردد من أوسد / كاد ويدرسون القدرة على التنبؤ بقيم سعر الصرف لأفق يوم واحد. ولتحديد كفاءة التنبؤ، يقومون بإجراء تحليل إحصائي مقارن خارج العينة للنموذج الذي تم اختباره مع نماذج الانحدار الذاتي والشبكة العصبية القياسية. كما أنها تتضمن الخوارزمية الجينية كتقنية الأمثل لتكييف معلمات أن الذي يقارن بعد ذلك مع باكبروباغاتيون القياسية و باكبروباغاتيون جنبا إلى جنب مع K - means تجميع خوارزمية. وأخيرا، يجد المؤلفون أن الشبكة العصبية الهجينة المقترحة لديهم قادرة على إنتاج توقعات أكثر دقة من النماذج القياسية ويمكن أن تكون مفيدة في القضاء على خطر اتخاذ القرار السيئ في عملية صنع القرار.
1 المقدمة.
بدأت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتطبيقها في التنبؤ بالسلاسل الزمنية. أحد أسباب ذلك هو دراسة بولرزليف [1]، حيث أثبت وجود اللاخطية في البيانات المالية. وكانت النماذج الأولى للتعلم الآلي المطبقة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية هي الشبكات العصبية الاصطناعية (أنس) [2]. ويرجع ذلك إلى حقيقة أن الشبكة العصبية الاصطناعية هي وظيفية تقريب أسود مربع مربع من نوع غير الخطية [3 & # x02018؛ 5] التي هي مفيدة بشكل خاص في نمذجة العمليات غير الخطية وجود علاقات وظيفية غير معروفة مسبقا أو نظام العلاقات هو جدا معقدة لوصف [6] وأنها حتى قادرة على نموذج سلسلة زمنية الفوضى [7]. ويمكن استخدامها للنمذجة غير الخطية دون معرفة العلاقات بين المدخلات والمخرجات المتغيرات. وبفضل هذا، تم استخدام أنس على نطاق واسع لأداء مهام مثل التعرف على الأنماط، والتصنيف، أو التنبؤات المالية [8 & # x02018؛ 11]. بعد المعرفة النظرية للشبكة العصبية الإدراكية التي نشرتها مكولوتش وبيتس [12] و مينسكي وبابرت [13]، في الوقت الحاضر، وهي أساسا شبكة أساس شعاعي (ربف) [14، 15] التي استخدمت كما تبين أن أفضل تقريبي من شبكة بيرسيبترون الأساسية [16 & # x02018؛ 18].
في هذا العمل نقوم بتوسيع نموذج ربف القياسي باستخدام المتوسط ​​المتحرك لنمذجة أخطاء شبكة ربف. اخترنا الشبكة العصبية ربف لدينا تجربة التنبؤ أسعار الصرف لأنه وفقا لبعض الدراسات [19] الشبكات الوطنية الأنغولية لديها أكبر إمكانات في التنبؤ السلاسل الزمنية المالية. وبالإضافة إلى ذلك، هيل وآخرون. [20] أظهرت أن الشبكات الأنجليزية تعمل بشكل أفضل فيما يتعلق بالبيانات المالية عالية التواتر. وعلاوة على ذلك، فإننا سوف تجمع بين أن القياسية مع تقنية إيك يسمى الخوارزميات الجينية. وكما يقول بعض العلماء [21]، فإن استخدام أدوات التحليل الفني يمكن أن يؤدي إلى الربحية الفعالة في السوق، قررنا الجمع بين شبكة ربف المخصصة والمتوسطات المتحركة [22]. سنستخدم المتوسط ​​المتحرك البسيط لنمذجة جزء الخطأ في شبكة ربف كما يفترض أننا يمكن أن يعزز نواتج التنبؤ للنموذج.
وبتطبيق تحليل التنبؤات، ستتم مقارنة قدرة التنبؤ بهذا النموذج غير الخطي وتتناقض مع الشبكة العصبية القياسية ونموذج الانحدار الذاتي (أر) مع أخطاء غارتش لتحديد أفضل معلمات النموذج لمشكلة التنبؤ بزوج العملات هذه. وسوف نقدم أدلة خارج العينة لأنه يركز مباشرة على القدرة على التنبؤ كما أنه من المهم لتجنب الإفراط في العينة الإفراط في هذا النوع من النماذج غير الخطية [23].
تطبيق الحوسبة الناعمة نقترح هو رواية بطريقتين. نحن نستخدم الشبكة العصبية القياسية المهجنة مع المتوسطات المتحركة البسيطة لتشكيل نموذج هجين جديد كليا. باستثناء الخوارزمية القياسية لتدريب الشبكة العصبية، ونحن أيضا استخدام تيشنيكز (متقدمة) أخرى.
2. اقترح الهجين-ربف الشبكة العصبية جنبا إلى جنب مع المتوسط ​​المتحرك.
أصبحت النماذج الهجينة شعبية في مجال التنبؤ المالي في السنوات الأخيرة. منذ أن أثبتت الدراسات من يانغ [24] أو كليمن [25] نظريا أن مجموعة من نماذج متعددة يمكن أن تنتج نتائج أفضل، وسوف نستخدم أيضا نموذج مجتمعة للشبكة العصبية ربف مخصصة (تكملها خوارزميات وراثية للتكيف الأوزان) ومتوسط ​​متحرك بسيط أداة لنمذجة الجزء الخطأ من ربف. نحن القضاء على الخطأ من الشبكة العصبية من خلال نمذجة بقايا ربف.
الشرط الضروري هو أن النموذج يجب أن تتكيف لتقريب الدالة المجهولة F؛ أي أن النموذج يجب أن يفي بشرط أن يكون الفرق بين الإنتاج المقدر الناتج عن النموذج والقيمة الأصلية ضئيلا.
x، w، v، s تشير إلى المعلمات آن؛ x هو متجه إدخال البعد n؛ ث و v هي معلمات الشبكة (وتسمى أيضا نقاط الاشتباك العصبي أو الأوزان) وتستخدم لترابط الشبكة العصبية. ويشكل متجه الدخل x t T = (x 1 t، x 2 t، & # x02026 ؛، x كت) طبقة الإدخال للشبكة؛ w j هي الأوزان التي تنتقل من طبقة الإدخال إلى الطبقة الخفية التي تتشكل من الخلايا العصبية المخفية s. في شبكة ربف، يتم استخدام وظيفة أساس شعاعي من نوع غاوس بدلا من وظيفة السيني لتفعيل الخلايا العصبية في طبقة مخفية من شبكة بيرسيبترون. وظيفة غاوس لتفعيل الخلايا العصبية هو ل خ الخلايا العصبية الخفية كما يعرف & # x003c8. 1 (u j) = e & # x02212؛ u j / 2 & # x003c3؛ j 2 = e & # x02212؛ || x & # x02212؛ w j | | 2/2 & # x003c3؛ j 2، j = 1،2، & # x02026 ؛، s، حيث & # x003c3؛ j 2 هو تباين الخلايا العصبية j و u هو احتمال الخلايا العصبية. وعلاوة على ذلك، v j، v j & # x02208؛ R هي الأوزان بين الخلايا العصبية الخفية J و طبقة الإخراج التي يتم تمثيلها من قبل واحد فقط الخلايا العصبية (إخراج الشبكة). يتم ترجيح الخلايا العصبية المنشطة من حيث الوزن المتجه v t T = (v 1 t، v 2 t، & # x02026؛ v v ست) من أجل الحصول على إخراج الشبكة التي يتم حسابها ك y = & # x003c8؛ 2 (u t) = & # x02211؛ j = 1 s v j o j.
3. المنهجية.
الشبكة العصبية التي استخدمناها لهذا البحث هي ربف التي تعد واحدة من أكثر الشبكات استخداما للانحدار. وقد استخدمت على نطاق واسع ربف لالتقاط مجموعة متنوعة من الأنماط غير الخطية (انظر [26]) بفضل خصائص تقريبية عالمية (انظر [27]).
من أجل تحسين مخرجات الشبكة وتحقيق أقصى قدر من الدقة من التوقعات كان لدينا لتحسين المعلمات من آن. وتسمى الطريقة الأكثر شعبية للتعلم في شبكات متعددة الطبقات باكبروباغاتيون. تم اختراعه لأول مرة من قبل برايسون و هو [28]. ولكن هناك بعض السلبيات إلى باكبروباغاتيون. واحد منهم هو & # x0201c؛ مشكلة التحجيم. & # x0201d؛ باكبروباغاتيون يعمل بشكل جيد على مشاكل التدريب بسيطة. ومع ذلك، مع زيادة تعقيد المشكلة (بسبب زيادة الأبعاد و / أو تعقيد أكبر من البيانات)، وأداء باكبروباغاتيون ينخفض ​​بسرعة [29]. وعلاوة على ذلك، فإن التقارب بين هذه الخوارزمية بطيء وتتقارب عموما مع أي حد أدنى محلي على سطح الخطأ، نظرا لانخفاض مؤشر ستوكاستيك موجود على سطح غير مسطح. وبالتالي فإن طريقة التدرج لا يضمن العثور على القيم المثلى للمعلمات والسجن في الحد الأدنى المحلي هو ممكن جدا.
كما أصبحت الخوارزميات الجينية أداة الأمثل شعبية في مختلف المجالات، في تنفيذنا لل أن، سيتم استبدال باكبروباغاتيون من قبل الجمعية العامة باعتبارها تقنية التعلم البديلة في عملية التكيف الأوزان. الخوارزميات الجينية (غا)، وهي خوارزميات إيك للتحسين والتعلم الآلي، هي تقنيات البحث العشوائية التي توجه مجموعة من الحلول نحو الأمثل باستخدام مبادئ التطور وعلم الوراثة الطبيعي [30]. تعتمد الخوارزميات الجينية المعتمدة على النظم البيولوجية على عدة خصائص للتطور البيولوجي [31]. من أجل العمل بشكل صحيح، فإنها تتطلب خمسة مكونات [32]، وهذا هو، وسيلة لتشفير حلول للمشكلة على الكروموسومات، وظيفة التقييم التي ترجع تصنيف لكل كروموسوم نظرا لها، وسيلة لتهيئة السكان الكروموسومات ، المشغلين التي يمكن تطبيقها على الآباء والأمهات عندما تتكاثر لتغيير تكوينها الجيني، وإعدادات المعلمة للخوارزمية، والمشغلين، وهكذا دواليك. وتتميز غا أيضا من قبل العوامل الوراثية الأساسية التي تشمل التكاثر، كروس، والطفرات [33]. ونظرا لهذه العوامل الجينية وخمسة مكونات المذكورة أعلاه، تعمل الخوارزمية الجينية وفقا للخطوات التالية المذكورة في [29]. عندما يتم اختيار مكونات الجمعية العامة بشكل مناسب، فإن عملية الاستنساخ تولد باستمرار أطفال أفضل من الآباء جيدة. الخوارزمية يمكن أن تنتج السكان من أفضل وأفضل الأفراد، تتلاقى أخيرا على نتائج قريبة من الأمثل العالمي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن غا البحث بكفاءة كبيرة ومعقدة (أي امتلاك العديد من أوبتيما المحلية) المساحات للعثور على أوبتما العالمية تقريبا [29]. أيضا، غا لا ينبغي أن يكون نفس المشكلة مع التحجيم كما باكبروباغاتيون. أحد أسباب ذلك هو أنه يحسن عموما أفضل مرشح الحالي رتيب. وهو يفعل ذلك من خلال الحفاظ على أفضل فرد الحالي كجزء من سكانها بينما يبحثون عن مرشحين أفضل.
وبالإضافة إلى ذلك، وكما بين كوهونن [34] أن خوارزميات تجميع غير الهرمية المستخدمة مع الشبكات العصبية الاصطناعية يمكن أن يسبب نتائج أفضل من أن، وسوف تستخدم تقنية التعلم غير الخاضعة للرقابة جنبا إلى جنب مع ربف من أجل معرفة ما إذا كان هذا الجمع يمكن أن تنتج التحسين الفعال لهذه الشبكة في مجال السلاسل الزمنية المالية. سنقوم الجمع بين ربف مع تقنية غير مراقب القياسية تسمى K - means (انظر [35]). K - Mans خوارزمية، الذي ينتمي إلى مجموعة من أساليب التعلم غير الخاضعة للرقابة، هو أسلوب تجميعية غير الهرمي الحصري على أساس مبدأ إعادة التوطين. النوع الأكثر شيوعا من الدالة المميزة هو تجميع الموقع. ووظيفة المسافة الأكثر شيوعا هي الإقليدية.
وسيتم استخدام K - means في مرحلة التهيئة غير العشوائية من ناقلات الوزن ث أجريت قبل مرحلة التعلم الشبكة. في كثير من الحالات ليس من الضروري استيفاء قيمة الانتاج من خلال وظائف شعاعي، فمن كافية تماما لاستخدام وظيفة واحدة لمجموعة من البيانات (العنقودية)، الذي يعتبر مركزه مركزا لتفعيل وظيفة الخلايا العصبية. سيتم استخدام قيم سينترويدس كما قيم التهيئة من ناقلات الوزن ث. وينبغي أن توضع الأوزان بالقرب من الحد الأدنى العالمي لوظيفة الخطأ (1)، ومن المفترض أن يستخدم العدد الأدنى من العهود لتدريب الشبكة. السبب في أننا قررنا استخدام K - means هو أنه من السهل جدا لتنفيذ وبالإضافة إلى ذلك، في مجال القيم نونستريم، فمن خوارزمية فعالة نسبيا. في تجاربنا، سيتم استخدام النسخة التكيفية من K - means والتي يتم تعريفها على النحو التالي:
4. البحوث التجريبية.
اخترنا سوق الفوركس لتجاربنا. تركز تجربتنا على السلاسل الزمنية لسعر الإغلاق اليومي ل أوسد / كاد (تم تحميل البيانات من موقع على شبكة الإنترنت - عرض / فوريكس-ترادينغ-تولس / فوريكس-هيستوري /) (الدولار الكندي مقابل الدولار الأمريكي)، واحدة من أزواج العملات الرئيسية ، والتي تغطي الفترة التاريخية من 31 أكتوبر 2008، إلى 31 أكتوبر 2018 (ن = 1044 الملاحظات اليومية). بسبب التحقق من نموذج، تم تقسيم البيانات إلى جزأين (الشكل 7). وشمل الجزء الأول 912 ملاحظة (من 10/31/2008 إلى 4/30/2018) واستخدم للتدريب النموذجي. واستخدم الجزء الثاني من البيانات (من 5/1/2018 إلى 10/31/2018)، الذي بلغ 132 ملاحظة، من أجل التحقق من صحة النموذج من خلال التنبؤ المسبق قبل يوم واحد. وتشمل هذه الملاحظات بيانات جديدة لم تدرج في تقدير النموذج (لم تتغير معلمات النموذج بعد الآن في هذه المرحلة). والسبب في هذا الإجراء هو حقيقة أن أن يمكن أن تصبح متخصصة جدا لمجموعة التدريب الذي يفقد المرونة، وبالتالي دقة في مجموعة الاختبار.
استخدمنا التطبيق الخاص بنا من الشبكة العصبية ربف تنفيذها في جافا مع طبقة واحدة خفية وفقا ل سيبينكو [36]. شبكة فيدفوروارد مع طبقة مخفية واحدة قادرة على تقريب أي وظيفة مستمرة. بالنسبة للطبقة المخفية، تم استخدام دالة الأساس الشعاعي كدالة تنشيط كما تبين أنه يوفر دقة أفضل من شبكة بيرسيبترون. قدرنا جزءا من نموذج ربف مع عدة خوارزميات التكيف: ربف تنفيذها مع خوارزمية باكبروباغاتيون، خوارزمية وراثية، والجمع بين K - means و باكبروباغاتيون. أما بالنسبة للتعلم باكبروباغاتيون، فقد تم تعيين معدل التعلم إلى 0.001 لتجنب السجن السهل في الحد الأدنى المحلي. تم تعيين عدد من العهود لكل تجربة مع باكبروباغاتيون إلى 5000 كما أظهر هذا أن يكون عددا جيدا لالتقارب باكبروباغاتيون. وقد أخذت النتائج النهائية من أفضل 5000 حقبة وليس من الحقبة الأخيرة من أجل تجنب الإفراط في تركيب الشبكة العصبية. تم استخدام K - means بدلا من التهيئة العشوائية للأوزان قبل أن يتم تكييفها بواسطة باكبروباغاتيون. وبدأت تنسيقات المجموعات كتنسيقات لناقلات المدخلات المختارة عشوائيا. تم تكرار دورة K - means 5000 مرة، وتم تعيين معدل التعلم للتكيف العنقودية إلى 0.001. تم تعيين عدد من المجموعات إلى عدد من الخلايا العصبية الخفية.
خوارزمية غا كانت هناك حاجة إلى ما يلي: طريقة ترميز كروموسومات، وظيفة اللياقة البدنية المستخدمة لحساب قيم اللياقة البدنية من الكروموسومات، وحجم السكان، السكان الأولي، الحد الأقصى لعدد الأجيال، طريقة الاختيار، وظيفة كروس، وطريقة الطفرة. لدينا تنفيذ الخوارزمية الجينية التي استخدمناها للتكيف الوزن هو على النحو التالي. تم تعيين طول الكروموسوم وفقا للصيغة: D & # x02217؛ s + s، حيث s هو عدد الخلايا العصبية المخفية و D هو البعد من ناقلات الإدخال. وكان الجين المحدد من الكروموسوم قيمة تعويم ويمثل وزنا محددا في الشبكة العصبية. يمثل الكروموسوم كله أوزان الشبكة العصبية بأكملها. كانت وظيفة تركيب لتقييم الكروموسومات هي متوسط ​​وظيفة خطأ مربع (مس). تم نقل كروموسوم (فرد) مع أفضل مس تلقائيا إلى الجيل التالي. تم اختيار الأفراد الآخرين من الجيل التالي على النحو التالي: من خلال اختيار البطولة تم اختيار 100 شخص عشوائيا من السكان. ثم تم اختيار أصلح لهم كأحد الوالدين. تم اختيار الوالد الثاني بنفس الطريقة. ثم تم إنشاء الفرد الجديد من خلال عملية كروس. إذا كانت القيمة التي تم إنشاؤها من & # x0003c؛ 0، 1 أقل من 0.5 تم تعيين وزن أول الأصل في الموضع المحدد للفرد الجديد. وبخلاف ذلك، تلقى الفرد الجديد وزن الوالد الثاني. تم تعيين معدل الطفرة إلى 0.01. إذا أجريت، تم تغيير الجين المحدد (وزن) كروموسوم إلى قيمة عشوائية. تم تعيين حجم السكان وعدد الأجيال للخوارزمية الجينية وفقا لذلك إلى إعدادات باكبروباغاتيون. واستنادا إلى بعض التجارب، استخدمنا حجم السكان التي تساوي 1000، وتم تعيين عدد الأجيال إلى 10.
وعند العثور على أفضل تشكيلة لشبكة دبف، تم وضع نموذج للخطأ دبف من أجل تقليل الخطأ الكلي للنموذج. وباستخدام المتوسط ​​المتحرك، تم حساب التنبؤ بالخطأ المستقبلي للإطار ربف باعتباره متوسط ​​أخطاء الشبكة الأخيرة. استخدمنا المتوسط ​​المتحرك البسيط فقط: كانت أوزان أخطاء الشبكة السابقة بنفس الوزن. لمعرفة العدد الأمثل لمعلمات أداة المتوسط ​​المتحرك، استخدمنا أعدادا مختلفة من الأخطاء السابقة لحساب قيمة الخطأ (ربف) في المستقبل (المتوسط).
واستخدمت السمة العددية لتقييم النماذج التي تسمى متوسط ​​التربيع الخطأ (مس):
حيث h هو أفق التنبؤ و H هو العدد الإجمالي للتنبؤات في الأفق h خلال فترة التنبؤ.
ومن أجل إجراء مقارنة مع النماذج الإحصائية القياسية، أجرينا أيضا التحليل التجريبي للمربع-جينكينز [37] من أجل مقارنة نموذجنا المقترح بنموذج إحصائي معياري (للاطلاع على تفاصيل تحليل بوكس-جينكينز انظر التذييل). ركز تحليل صندوق جينكينز على سلسلة العملات الأصلية والمتباينة من العملات اليومية لزوج العملات دولار أمريكي / كندي تغطي الفترة التاريخية من 31 أكتوبر 2008 إلى 31 أكتوبر 2018. وتم تحميل البيانات كما ذكر أعلاه من الموقع التالي: الرؤية العالمية / الفوركس تداول الأدوات / الفوركس التاريخ /. تم تحقيق أفضل النتائج للتنبؤ خارج العينة مع نموذج إغارتش (1،1، 1) مع توزيع الخطأ الغوسي. لذلك، تم مقارنة هذا النموذج مع نماذج الشبكة العصبية ونموذجنا المقترح. ويعرف تقلب هذا النموذج على النحو التالي:
5. النتائج والمناقشة.
وكان السبب في تطبيق صفات التنبؤ على مجموعة التحقق من صحة (التنبؤات السابقة) هو أن أن أن يمكن أن تصبح متخصصة جدا لمجموعة التدريب التي يمكن أن تفقد الدقة في مجموعة الاختبار. ولذلك، لم يستند تقدير جميع النماذج إلا إلى 912 ملاحظة، من أجل إجراء المزيد من المقارنات مع تنبؤات الرصد المتبقية البالغ عددها 132. في هذه الورقة، استخدمنا فقط خطوة واحدة قبل التوقعات: وهذا هو، أفق التنبؤات يساوي يوم واحد. من أجل القضاء على تشوه نتائجنا من خلال النسخ المتماثل واحد استخدمنا إجراء تطبيقها في هيدر وآخرون. [38]. وهذا هو، تم إجراء تجربة لكل نموذج التكوين اثني عشر مرة، تم القضاء على أفضل وأسوأ النتائج، ومن بقية تم حساب المتوسط ​​والانحرافات المعيارية. نتيجة نموذج معين هو من أفضل تكوين الخلايا العصبية (في كل نموذج اختبرنا عدد الخلايا العصبية المخفية من 3 إلى 10 للعثور على أفضل نتائج الإخراج من الشبكة).
في الجدول 1 (شبكة ربف، واحد مدخلات الانحدار الذاتي)، ونحن نرى أن الشبكة مع بب حققت أفضل النتائج عند وجود 4 الخلايا العصبية في طبقة خفية (انظر أيضا الشكل 1). من ناحية أخرى، حققت الأساليب المتقدمة لتعلم الشبكة (K - means + بب، غا) أفضل النتائج مع 4 (غا)، على التوالي، 9 الخلايا العصبية (K - means + بب). ومع ذلك، عند استخدام هذه الأساليب المتقدمة عدد الخلايا العصبية الخفية يبدو أن لا تلعب دورا هاما كما كانت النتائج قابلة للمقارنة. بعد ذلك يمكن للمرء أن نستنتج أن لتذكر العلاقات في هذه السلسلة الزمنية يكفي لاستخدام عدد أصغر من الخلايا العصبية الخفية (ثلاثة أو أربعة). عند النظر إلى نتائج بب القياسية، والسبب في زيادة الخطأ مع عدد أكبر من الخلايا العصبية هو حقيقة أن أكثر من الخلايا العصبية وقتا أطول للأوزان التكيف من الشبكة.
أيضا، كان معيار بب ضعف كبير في الشبكة العصبية. التقارب بطيء حقا وتتقارب بشكل عام مع أي حد أدنى محلي على سطح الخطأ، نظرا لانخفاض مؤشر ستوكاستيك موجود على سطح غير مسطح. وبالتالي فإن طريقة التدرج لا يضمن العثور على القيم المثلى للمعلمات والسجن في الحد الأدنى المحلي هو ممكن جدا. عيب آخر إلى باكبروباغاتيون هو & # x0201c؛ مشكلة التحجيم. & # x0201d؛ باكبروباغاتيون يعمل بشكل جيد على مشاكل التدريب بسيطة. ومع ذلك، كما يزيد تعقيد المشكلة (بسبب زيادة الأبعاد و / أو تعقيد أكبر من البيانات)، وأداء باكبروباغاتيون ينخفض ​​بسرعة.
بسبب هذه العيوب من بب، اختبرنا طرق أخرى للتكيف الشبكة. ليس من المستغرب أن شبكة ربف إلى جانب K - means أو غا لتكييف الأوزان قدمت نتائج أفضل بكثير من ربف الأصلي (انظر الجدول 1). وعلاوة على ذلك، بالإضافة إلى انخفاض متوسط ​​مس، ميزة أخرى من استخدام الخوارزمية الجينية أو K - mans ترقية هو اتساق التنبؤات، وهذا هو، الانحراف المعياري للتجارب أجريت في نفس تكوين الشبكة (انظر الشكل 2). الانحراف المعياري لهذه الأساليب هو أقل بشكل لا يمكن مقارنته من الانحراف المعياري عند استخدام باكبروباغاتيون القياسية (انظر الجدول 1 والشكل 2).
أكبر قوة K - means هو سرعة التقارب في الشبكة. وبدون K-مينز، استغرق الأمر وقتا أطول بكثير لتحقيق الحد الأدنى. ومع ذلك، عندما تم استخدام K - means لتحديد أوزان الشبكة قبل باكبروباغاتيون، كان الوقت للوصول إلى الحد الأدنى أقصر بكثير. ميزة هذا الجمع هو أن أقل عدد من العصور من المفترض أن تستخدم للتدريب على الشبكة. وعلاوة على ذلك، K - means هو بسيط جدا لتنفيذ. ومع ذلك، يجب أن نضع في اعتبارنا أن K - means هو خوارزمية فعالة نسبيا فقط في مجال القيم نونستريم.
اختبرنا أيضا غا في التكيف الأوزان ووجدنا أن التقارب هو أيضا أسرع بكثير مما كان عليه في باكبروباغاتيون، وبالتالي فإنه ليس من المستغرب أن الشبكة في بعض الأحيان التقارب فقط بعد 5 أجيال. وبالإضافة إلى ذلك، الخوارزمية الجينية ليس لديها نفس المشكلة مع التوسع في باكبروباغاتيون. أحد أسباب ذلك هو أنه يحسن عموما أفضل مرشح الحالي رتيب. وهو يفعل ذلك من خلال الحفاظ على أفضل فرد الحالي كجزء من سكانها بينما يبحثون عن مرشحين أفضل. وعادة ما لا تزعج الخوارزميات الجينية بالحد الأدنى المحلي. كما أن الخوارزميات الجينية قادرة بشكل خاص على معالجة المشاكل التي تكون فيها الوظيفة الموضوعية متقطعة أو غير متجانسة أو غير محدبة أو متعددة الوسائط أو صاخبة. وبما أن الخوارزميات تعمل على عدد من السكان بدلا من نقطة واحدة في مساحة البحث، فإنها تسلق العديد من القمم بالتوازي، وبالتالي تقلل من احتمال العثور على الحد الأدنى المحلي. وبعبارة أخرى، المفهوم الرئيسي للخوارزميات الجينية هو المخطط. المخطط هو مجموعة فرعية من حقول كروموسوم تعيين إلى قيم معينة مع حقول أخرى اليسار لتختلف. لذلك، كما لوحظ أصلا في هولندا [31]، قوة الخوارزميات الجينية تكمن في قدرتها على تقييم ضمني أعداد كبيرة من مخطط في وقت واحد، والجمع بين مخطط أصغر في مخطط أكبر [29]. إن عيب استخدام الخوارزميات الجينية في الشبكة العصبية هو حقيقة أنه يتطلب الكثير من المعلمات لإعداده بشكل صحيح (حجم السكان، معدل الطفرة، وظيفة كروس، معدل كروس، حجم البطولة، وظيفة اللياقة البدنية، وما إلى ذلك).
عند مقارنة الأوزان التكيف عبر غا و K - mans بالإضافة إلى باكبروباغاتيون، والنتائج هي نفسها تقريبا. على الرغم من أن K - Mans قدمت نتائج أفضل مقارنة مع غا، والاختلافات ليست كبيرة جدا. ومع ذلك، غا لديها قدرة أكبر على أداء توقعات أفضل كما أن هناك المزيد من المعلمات اللازمة إلى أن يكون الأمثل. على الرغم من أنه يستخدم مع K - means، ويبدو أن تصل إلى الحد الأدنى العالمي حتى مع عدد أكبر من العصور (اختبرنا باكبروباغاتيون تصل إلى 10000 دورات) وكانت النتائج نفسها تقريبا.
ولتقييم نموذج الشبكة العصبية الهجينة الجديد استخدمنا نفس الإستراتيجية المتبعة في نموذج الشبكة العصبية (أن) القياسية. بالنسبة لقيمة المعلمة للمتوسط ​​المتحرك، اختبرنا القيم من واحد الى مائة ووجدنا تجريبيا افضل قيمة للبيانات المختبرة (بالنسبة لمعظم اجراءات الاختبار كانت القيمة المثلى لمتوسط ​​المتوسط ​​المتحرك 44). وأخيرا، تماما مثل ربف القياسية، من أفضل عشرة من أصل اثنتي عشرة التجارب، تم حساب المتوسط ​​والانحرافات المعيارية من أفضل النتائج المقترحة الهجين (وجود القيمة المثلى للمعلمة ما). وبالنسبة لكل عدد من الخلايا العصبية المخفية التي تم اختبارها، ترد النتائج في الجدول 1 الذي يحتوي على نتائج التنبؤات خارج العينة التي تقدمها النماذج المختلفة وتقنيات التحسين، على التوالي. ويبين الجدول 2 النتائج الموضحة من إجراء اختبار واحد (من المهم ملاحظة أن النتائج النهائية المعروضة في الجدول 1 هي بمثابة المتوسط ​​والانحراف المعياري لعشرة إجراءات مثل الإجراءات الواردة في الجدول 2).
كما أجرينا مقارنة التنبؤية مع شبكة ربف القياسية وكذلك نموذج أريما الإحصائية و غارتش من أجل إظهار قوة التنبؤ لنموذجنا المقترح. ويبين الجدول 4 النتائج النهائية للمقارنة العددية للنماذج المختبرة. وقد وفرت قاعدة البيانات القائمة على النتائج أفضل النتائج عند دمجها مع خوارزميات K - me و باكبروباغاتيون. وكان خطأ التنبؤ في هذه الشبكة أقل قليلا مقارنة بالنموذج الإحصائي؛ ومع ذلك، فإن هذين النموذجين قدم تقريبا نفس النتائج. ومع ذلك، قدم نموذج الشبكة العصبية الهجينة المقترحة توقعات أفضل بكثير مقارنة مع هذين النموذجين. مقارنة الأرقام العددية (انظر الجدول 3) وكذلك النتائج الرسومية (انظر الأرقام و # x200B؛ الأشكال 3 و 3 و & # x200B؛ و 4 و 4 و & # x200B؛ و 5)، 5)، قام الهجين بتحسين قوة التنبؤ من معيار الميزانية العادية بشكل كبير. يمكننا أن نذكر أن تطبيق نموذجنا الجديد للشبكة العصبية الهجينة المقترحة في مجال أسعار الصرف يوفر نتائج أفضل بكثير من الشبكة العصبية ربف القياسية وكذلك النماذج الإحصائية.
6 - الخلاصة.
الأساليب الكمية هي أداة ممتازة في عملية صنع القرار لأنها تعتمد على الحقائق والأرقام، وأساليب رياضية دقيقة ونماذج. النهج الأكثر استخداما، والذي تم استخدامه لسنوات عديدة، هو نهج إحصائي. الطرق الإحصائية هي أساليب التحقق التي تم استخدامها في عملية التنبؤ لسنوات عديدة. أما بالنسبة للحوسبة التكنولوجيات الذكية، فهي تحصل على أكثر وأكثر شعبية في الوقت الحاضر. وتستند الشبكات العصبية التمثيلية الرئيسية على نموذج رياضي من الخلايا العصبية البشرية، وبالتالي فإنه ليس من الضروري أن تفي أي افتراضات أولية مثل النماذج الإحصائية. في هذه الورقة اختبرنا القدرة التنبؤية للشبكات العصبية في مجال أسعار الصرف. واقترحنا نموذجا جديدا للشبكة الهجينة مقترنا بالمتوسطات المتحركة. استخدمنا بيانات أوسد / كاد التي تم تقسيمها لاحقا إلى مجموعة التدريب والتحقق من صحة بسبب فحص النموذج. كما أجرينا الاختبارات مع النموذج الإحصائي. كما استخدمنا خوارزميات أخرى في عملية تدريب الشبكة العصبية. جمعنا ربف مع طريقة التعلم غير الخاضعة للرقابة يسمى K - means و غا في ربف. وكان السبب في دمج خوارزميات أخرى في الشبكة أن بب يعتبر ضعف في ربف. كل من هذه التحسينات أظهرت أن تكون مفيدة في عملية خلق توقعات أفضل، وينبغي أن تستخدم بالتأكيد بدلا من بب القياسية.
من خلال إجراء التجارب يمكننا أن نستنتج أن نماذج آن سريع نسبيا، وأنها قادرة على تعميم، وبالإضافة إلى أنه ليس من الضروري معرفة جميع علاقات النظام. وبفضل ذلك، يتم تمكين النمذجة آن للأشخاص الذين ليسوا قادرين على تحديد العلاقات بين متغيرات النموذج باستخدام بوكس ​​جينكينز، غارتش، أو أي منهجية أخرى. وعلاوة على ذلك، في هذا العمل اقترحنا أيضا نموذج الشبكة العصبية الهجينة الجديدة. والسبب في ذلك هو تحسين دقة التنبؤ من الشبكة العصبية القياسية المخصصة لدينا. أما بالنسبة لنتائج التنبؤ لدينا الهجينة، أجرينا تجارب لمعرفة أن لدينا المقترحة الشبكة ربف-ما الهجين العصبي لديه تفوق تنبؤية كبيرة على النموذج الإحصائي وكذلك نماذج الشبكة العصبية القياسية. في مجموعة التحقق من صحة أثبت النموذج الهجينة اختبار نتائج ممتازة ووفقا لأخطاء مس على مجموعة التحقق من الصحة، كان إلى حد بعيد أفضل نموذج لجميع النماذج اختبارها. في تجاربنا تغلبت خصائصها العددية دائما النماذج الفردية (آن، النموذج الإحصائي). تراوحت التحسينات من حوالي 18 في المائة إلى أكثر من 89 في المائة. Our hybrid neural network model showed to be a great improvement of the standard RBF neural network as we experimentally clearly proved that for the USD/CAD this hybrid model provided significantly better forecasts than the standard model of the RBF neural network and as the statistical model and hence there was a clear benefit of better one-day-ahead forecasts.
Despite the fact that neural networks and soft computing techniques are a minor approach used in decision process of business forecasting, it is definitely an attractive alternative to traditional statistical models. Moreover, following from our empirical findings for out-of-sample one-step-ahead forecasts, we believe that our suggested hybrid model has also a great potential in the whole domain of financial forecasting as well as other areas of continuous forecasting.
Acknowledgments.
This paper has been written with the support of European Social Fund, project Quality Education with support of Innovative Forms of High Quality Research and International Cooperation, a successful graduate for needs of practice, ITMS Code 26110230090, and project Innovation and Internationalization of Education, instruments to increase the quality of the University of Žilina in the European educational area, ITMS Code 26110230079. Modern Education for the Knowledge Society/Project is funded by EU. This paper has been supported by VEGA Grant Project 1/0942/14: Dynamic Modeling and Soft Techniques in Prediction of Economic Variables. This work has been partially supported by the European Regional Development Fund in the IT4 Innovations Centre of Excellence Project (CZ.1.05/1.1.00/02.0070).
Box-Jenkins Statistical Modeling.
The empirical Box-Jenkins analysis [37] focuses on the original and differentiated series of daily observations of USD/CAD currency pair covering a historical period from October 31, 2008, to October 31, 2018. The reason for this particular study was to perform a comparison between our tested model and the standard statistical model. The data, as stated above, was downloaded from the following website: global-view/forex-trading-tools/forex-history/, and the statistical characteristics are in Figure 6 .
As stated in the previous part of this paper, data was divided into two parts‘the training part and validation part. As the validation part was used for model checking, we only used observations from training set for statistical modeling. For statistical modeling which included model identification, model quantification, and model validation, the Eviews software was used. Some of the advantages of this software include simplicity, user friendliness, or detailed outputs. In addition to that, it also has various versions of GARCH model implemented.
Unit root tests results [39‘42] presented in Table 5 show that this series is not stationary as it is characterized by a unit root. In order to stationarize the series, it was differentiated. As seen from Table 5 , unit root tests confirmed that the differentiated series was stationary which is a necessary condition in Box-Jenkins modeling.
By analyzing autocorrelation (ACF) and partial autocorrelation function (PACF) of the differentiated series of USD/CAD (see Figure 8 ), there were no significant correlation coefficients, so one could deduce that first differences of the original series formed a white noise process. In that case, the original series would have formed random walk process (RWP) as RWP was I (1) process. Assuming the returns of the original series formed a random walk process, we selected AR(0) as the basic level model. Ljung-Box Q - statistics confirmed this assumption and the applicability of AR(0) process as the correlations were statistically not significant.
However, the assumption of normality of residuals of AR(0) returns was rejected (see Table 6 ). Moreover, the observed asymmetry might have indicated the presence of nonlinearities in the evolution process of returns. This nonlinearity was confirmed by graphical quantiles comparison (versus normal distribution) and a scatter plot of the series which did not appear to be in the form of a regular ellipsoid (see Figures ​ Figures9 9 and ​ and10). 10 ). In addition, BDS test rejected the random walk hypothesis (see Table 7 ) as the BDS statistic is greater than the critical value at 5%. Therefore, other tests had to be performed in order to correctly model this series.
We noted that the residuals ( Figure 11 ) were not characterized by a Gaussian distribution (see Table 6 ). The asymmetry might have indicated nonlinearities in the residuals. When looking at the graph of residuals ( Figure 11 ) one could observe that the variability of these residuals could be caused by a nonconstant variance. Residual with small value follows another residual with a small value. On the other hand, residual with a large value usually follows a residual with another large value. However, this was not typical for a white noise process. This assumption leads us to think about stochastic model for volatility. The suitability for using stochastic volatility model was also accepted by performing heteroskedasticity test. ARCH test (see Table 6 ) confirmed that the series was heteroskedastic since the null hypothesis of homoscedasticity was rejected at 5% and so the residuals were characterized by the presence of ARCH effect which is quite a frequent phenomenon at financial time series. Therefore, we applied a stochastic volatility model into the basic model.
We estimated several models of ARCH [43] and GARCH [1], respectively. We estimated several stochastic models; except for the basic GARCH model we estimated GARCH extensions too. For modelling the ARCH model we used the information from the correlogram of squared residuals ( Figure 12 ). For each model we calculated Akaike [44], Schwarz [45] information criteria, and log-likelihood function. It is important to remember that the estimation of different models was only based on 912 in-sample observations, in order to make ex-ante predictions with remaining 132 observations. We used Marquardt optimization procedure for finding the optimal values of GARCH parameters; initial values of parameters were counted using Ordinary Least Squares (OLS) method and then these values by iterative process consisted of 500 iterations. Convergence rate was set to 0.0001.
In view of Table 8 , we find that the information criteria are minimum for GARCH(1,1) model with GED error distribution. It showed that GARCH(1,1) is very well applied for this type of time series as well as other financial time series. Regarding the fact that we applied the models on exchange rate data, it was no surprise that the asymmetrical effect was not present. The residuals of the models were characterized by the absence of conditional heteroskedasticity: the ARCH-LM statistics are strictly less than the critical value at 5%. In addition, the standardized residuals tested with Ljung-Box Q test confirmed that there were no significant coefficients in residuals of these models. Figure 13 states these results for GARCH(1,1) GED model.
To compare the forecasting performance of the tested models two criteria were used: the mean squared error (MSE) and the mean absolute percentage error (MAPE). We primarily tested the forecasting accuracy on the validation set, that is, out-of-sample predictions, and we used one-step-ahead predictions.
The best results for out-of-sample prediction were achieved with EGARCH(1,1, 1) model with Gaussian error distribution ( Table 9 ). Therefore, this model will be later compared with the neural network models and our suggested model. This volatility is defined as follows:
Conflict of Interests.
The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this paper.

Jh forex

Use the Fx special effects image operator to apply a mathematical expression to an image or image channels. Use Fx to:
create canvases, gradients, mathematical colormaps move color values between images and channels translate, flip, mirror, rotate, scale, shear and generally distort images merge or composite multiple images together convolve or merge neighboring pixels together generate image metrics or 'fingerprints'
The expression can be simple:
Here, we convert a black to a navy blue image:
Or the expression can be complex:
This expression results in a high contrast version of the image:
The expression can include variable assignments. Assignments, in most cases, reduce the complexity of an expression and permit some operations that might not be possible any other way. For example, lets create a radial gradient:
The command above returns this image:
This FX expression adds random noise to an image:
The next section discusses the Fx expression language.
The Anatomy of an Fx Expression.
The Fx Expression Language.
The formal Fx expression language is defined here:
numbers: integer, floating point, scientific notation (+/- required, e. g. 3.81469e-06), International System number postfixes (.e. g KB, Mib, GB, etc.) constants: E (Euler's number), Epsilon, QuantumRange, QuantumScale, Opaque, Phi (golden ratio), Pi, Transparent Fx operators (in order of precedence): ^ (power), unary -, *, /, % (modulo), +, -, <<, >>, <, <=, >, >=, ==, !=, & (bitwise AND), | (bitwise OR), && (logical AND), || (logical OR),
(logical NOT), ?: (ternary conditional) math functions: abs(), acos(), acosh(), airy(), alt(), asin(), asinh(), atan(), atanh(), atan2(), ceil(), clamp(), cos(), cosh(), debug(), drc(), erf(), exp(), floor(), gauss(), gcd(), hypot(), int(), isnan(), j0(), j1(), jinc(), ln(), log(), logtwo(), max(), min(), mod(), not(), pow(), rand(), round(), sign(), sin(), sinc(), sinh(), sqrt(), squish(), tan(), tanh(), trunc() channel functions: channel(r, g,b, a), channel(c, m,y, k,a) color names: red, cyan, black, etc. color functions: srgb(), srgba(), rgb(), rgba(), cmyk(), cmyka(), hsl(), hsla(), etc. color hex values: #ccc, #cbfed0, #b9e1cc00, etc. symbols: u => first image in list v => second image in list s => current image in list (for %[fx:] otherwise = u) t => index of current image (s) in list n => number of images in list i => column offset j => row offset p => pixel to use (absolute or relative to current pixel) w => width of this image h => height of this image z => channel depth r => red value (from RGBA), of a specific or current pixel g => green b => blue a => alpha o => opacity c => cyan value of CMYK color of pixel y => yellow m => magenta k => black intensity => pixel intensity hue => pixel hue saturation => pixel saturation lightness => pixel lightness luma => pixel luma page. width => page width page. height => page height page. x => page x offset page. y => page y offset resolution. x => x resolution resolution. y => y resolution depth => image depth minima => image minima maxima => image maxima mean => image mean standard_deviation => image standard deviation kurtosis => image kurtosis skewness => image skewness (add a channel specifier to compute a statistic for that channel, e. g. depth. r) iterators: while()
The Fx Expression.
An Fx expression may include any combination of the following:
x ^ y exponentiation ( x y ) ( . ) grouping x * y multiplication (the asterisk * is optional, for example, 2u or 2(x+y) are acceptable) x / y division x % y modulo x + y addition x - y subtraction x << y left shift x >> y right shift x < y boolean relation, return value 1.0 if x < y , otherwise 0.0 x <= y boolean relation, return value 1.0 if x <= y , otherwise 0.0 x > y boolean relation, return value 1.0 if x > y , otherwise 0.0 x >= y boolean relation, return value 1.0 if x >= y , otherwise 0.0 x == y boolean relation, return value 1.0 if x == y , otherwise 0.0 x != y boolean relation, return value 1.0 if x != y , otherwise 0.0 x & y binary AND x | y binary OR x && y logical AND connective, return value 1.0 if x > 0 and y > 0, otherwise 0.0 x || y logical OR connective (inclusive), return value 1.0 if x > 0 or y > 0 (or both), otherwise 0.0.
x logical NOT operator, return value 1.0 if not x > 0, otherwise 0.0 + x unary plus, return 1.0*value - x unary minus, return -1.0*value x ? y : z ternary conditional expression, return value y if x != 0, otherwise z ; only one ternary conditional permitted per statement x = y assignment; assignment variables are restricted to letter combinations only (e. g. Xi not X1) x ; y statement separator phi constant (1.618034. ) pi constant (3.14159265359. ) e constant (2.71828. ) QuantumRange constant maximum pixel value (255 for Q8, 65535 for Q16) QuantumScale constant 1.0/ QuantumRange intensity pixel intensity whose value respects the - intensity option. hue pixel hue saturation pixel saturation lightness pixel lightness; equivalent to 0.5*max(red, green, blue) + 0.5*min(red, green, blue) luminance pixel luminance; equivalent to 0.212656*red + 0.715158*green + 0.072186*blue red, green, blue , etc. color names #ccc, #cbfed0, #b9e1cc00 , etc. color hex values rgb(), rgba(), cmyk(), cmyka(), hsl(), hsla() color functions s, t, u, v, n, i, j, w, h, z, r, g, b, a, o, c, y, m, k symbols abs( x ) absolute value function acos( x ) arc cosine function acosh( x ) inverse hyperbolic cosine function airy( x ) Airy function (max=1, min=0); airy( x )=[jinc( x )] 2 =[2*j1( pi*x )/( pi*x )] 2 alt( x ) sign alternation function (return 1.0 if int( x ) is even, -1.0 if int( x ) is odd) asin( x ) arc sine function asinh( x ) inverse hyperbolic sine function atan( x ) arc tangent function atanh( x ) inverse hyperbolic tangent function atan2( x , y ) arc tangent function of two variables ceil( x ) smallest integral value not less than argument channel( r , g , b , a ) select numeric argument based on current channel channel( c , m , y , k , a ) select numeric argument based on current channel clamp( x ) clamp value cos( x ) cosine function cosh( x ) hyperbolic cosine function debug( x ) print x (useful for debugging your expression) drc( x , y ) dynamic range compression (knee curve); drc( x , y )=( x )/( y *( x -1)+1); -1< y <1 erf( x ) error function exp( x ) natural exponential function ( e x ) floor( x ) largest integral value not greater than argument gauss( x ) gaussian function; gauss( x )=exp( - x*x/2 )/sqrt(2*pi) gcd( x , y ) greatest common denominator hypot( x , y ) the square root of x 2 +y 2 int( x ) greatest integer function (return greatest integer less than or equal to x ) isnan( x ) return 1.0 if x is NAN, 0.0 otherwise j0( x ) Bessel functions of x of the first kind of order 0 j1( x ) Bessel functions of x of the first kind of order 1 jinc( x ) jinc function (max=1, min=-0.1323); jinc( x )=2*j1(pi* x )/(pi* *x ) ln( x ) natural logarithm function log( x ) logarithm base 10 logtwo( x ) logarithm base 2 ln( x ) natural logarithm max( x , y ) maximum of x and y min( x , y ) minimum of x and y mod( x , y ) floating-point remainder function not( x ) return 1.0 if x is zero, 0.0 otherwise pow( x , y ) power function ( x y ) rand() value uniformly distributed over the interval [0.0, 1.0) with a 2 to the 128th-1 period round() round to integral value, regardless of rounding direction sign( x ) return -1.0 if x is less than 0.0 otherwise 1.0 sin( x ) sine function sinc( x ) sinc function (max=1, min=-0.21); sinc( x )=sin( pi*x )/( pi*x ) squish( x ) squish function; squish( x )=1.0/(1.0+exp( - x )) sinh( x ) hyperbolic sine function sqrt( x ) square root function tan( x ) tangent function tanh( x ) hyperbolic tangent function trunc( x ) round to integer, towards zero while( condition , expression ) iterate while the condition is not equal to 0.
The expression semantics include these rules:
symbols are case insensitive only one ternary conditional (e. g. x ? y : z) per statement statements are assignments or the final expression to return an assignment starts a statement, it is not an operator assignments to built-ins do not throw an exception and have no effect; مثلا r=3.0; r returns the pixel red color value, not 3.0 Unary operators have a lower priority than binary operators, that is, the unary minus (negation) has lower precedence than exponentiation, so -3^2 is interpreted as -(3^2) = -9. Use parentheses to clarify your intent (e. g. (-3)^2 = 9). Similarly, care must be exercised when using the slash ('/') symbol. The string of characters 1/2x is interpreted as (1/2)x. The contrary interpretation should be written explicitly as 1/(2x). Again, the use of parentheses helps clarify the meaning and should be used whenever there is any chance of misinterpretation.
Source Images.
The symbols u and v refer to the first and second images, respectively, in the current image sequence. Refer to a particular image in a sequence by appending its index to any image reference (usually u ), with a zero index for the beginning of the sequence. A negative index counts from the end. For example, u[0] is the first image in the sequence, u[2] is the third, u[-1] is the last image, and u[t] is the current image. The current image can also be referenced by s . If the sequence number exceeds the length of the sequence, the count is wrapped. Thus in a 3-image sequence, u[-1] , u[2] , and u[5] all refer to the same (third) image.
As an example, we form an image by averaging the first image and third images (the second (index 1) image is ignored and just junked):
By default, the image to which p , r , g , b , a , etc., are applied is the current image s in the image list. This is equivalent to u except when used in an escape sequence %[fx. ].
It is important to note the special role played by the first image. This is the only image in the image sequence that is modified, other images are used only for their data. As an illustrative example, consider the following, and note that the setting - channel red instructs - fx to modify only the red channel; nothing in the green or blue channels will change. It is instructive to ponder why the result is not symmetric.
Accessing Pixels.
All color values are normalized to the range of 0.0 to 1.0. The alpha channel ranges from 0.0 (fully transparent) to 1.0 (fully opaque).
The pixels are processed one at a time, but a different pixel of an image can be specified using a pixel index represented by p . For example,
To specify an absolute position, use braces, rather than brackets.
Integer values of the position retrieve the color of the pixel referenced, while non-integer position values return a blended color according to the current - interpolate setting.
A position outside the boundary of the image retrieves a value dictated by the - virtual-pixel option setting.
Apply an Expression to Select Image Channels.
Use the - channel setting to specify the output channel of the result. If no output channel is given, the result is set over all channels except the opacity channel. For example, to replace the red channel of alpha. png with the average of the green channels from the images alpha. png and beta. png , use:
The - fx operator evaluates the given expression for each channel (set by - channel) of each pixel in the first image ( u ) in the sequence. The computed values are temporarily stored in a copy (clone) of that first image until all the pixels have been processed, after which this single new image replaces the list of images in the current image sequence. As such, in the previous example the updated version of alpha. png replaces both of the original images, alpha. png and beta. png , before being saved as gamma. png .
The current image s is set to the first image in the sequence ( u ), and t to its index, 0. The symbols i and j reference the current pixel being processed.
For use with - format, the value-escape %[fx:] is evaluated just once for each image in the current image sequence. As each image in the sequence is being evaluated, s and t successively refer to the current image and its index, while i and j are set to zero, and the current channel set to red (-channel is ignored). An example:
Here we use the image indexes to rotate each image differently, and use - set with the image index to set a different pause delay on the first image in the animation:
The color-escape %[pixel:] or %[hex:] is evaluated once per image and per color channel in that image (-channel is ignored), The values generated are then converted into a color string (a named color or hex color value). The symbols i and j are set to zero, and s and t refer to each successively current image and index.