Forex dimensioni dei lotti e rischi Qual è la dimensione del lotto e che cosa è il rischio Forex per principianti valute nel Forex sono negoziate in un sacco. Una dimensione lotto standard è di 100 000 unità. Le unità si riferiscono alla valuta di base oggetto di scambio. Ad esempio, con USDCHF la valuta di base è dollaro, quindi, se il commercio 1 lotto standard di USDCHF varrebbe la pena di 100 000 Un altro esempio: GBPUSD, qui la valuta di base è Sterlina britannica (GBP), un lotto standard per la coppia GBPUSD varrà 100 000. ci sono tre tipi di lotti (per dimensione): lotti standard 100 000 unità mini lotti 10 000 unità e micro lotti di 1000 unità. Mini e micro lotti sono offerti ai commercianti che aprono conti mini (in media da 200 a 1000). lotti standard possono essere scambiati con i conti più grandi solo (i requisiti per una dimensione di account standard variano da broker a broker). Minore è la dimensione lotti scambiato, minore sarà profitti, ma anche minore sarà perdite. Quando i commercianti parlano di perdite, usano anche rischi a lungo termine. Perché il commercio in Forex è tanto di perdere soldi come fare soldi. Rischi nel Forex si riferiscono alla possibilità di perdere intero investimento durante la negoziazione. Forex trading è conosciuto come uno dei più rischiosi investimenti di capitale. Tornando indietro a lotti: Con ogni lotto standard scambiati (100 000 unità) i rischi di un commerciante di perdere (o sembra per vincere) 10 per pip. Dove Pip è il più piccolo incremento di prezzo in ultima cifra del tasso (ad esempio, il più piccolo prezzo changemove). Con ogni mini lotto scambiato (10 000 unità) i rischi di un commerciante di perdere (o sembra per vincere) 1 per pip. Con ogni micro lotto (1000 unità) - 0,10 per pip. Nel Forex traders cercare sempre i modi più efficaci per limitare i rischi, o almeno diminuire gli effetti di rischio. A questo scopo vengono create diverse strategie di gestione dei rischi e di gestione del denaro. E 'impossibile evitare i rischi nel commercio di Forex. Al fine di limitare i rischi commercianti utilizzano metodi di impostazione stop protettivi, trailing stop utilizzano tecniche di copertura, le strategie di scalping di studio, cercare le migliori offerte spread tra i mediatori ecc commercianti con la migliore strategia di gestione del rischio guadagnano più grandi profitti nel Forex. Vuoi aggiungere il tuo parere o chiedere un'altra domanda discussioni accelerare l'apprendimento. Parliamo. Inserito da principiante Trader il Ven, 04092010 - 18:11. Inserito da principiante Trader il Ven, 07222011 - 07:02. Mentre cambiare la dimensione del lotto regola il valore del pip, regolando il tuo stop loss e target price colpisce anche il rischio complessivo di quel particolare il commercio. In sostanza, senza uno stop loss, si sta rischiando l'intero account. Maggiore è la dimensione del lotto, il più veloce youll soffiare l'account in su, o più velocemente youll doppio. Ancora cercando di trovare buoni strumenti per il calcolo del rischio in MetaTrader4, ma di partenza per ottenere una sensazione di esso. Inserito da principiante Trader il Ven, 09092011 - 17:49. Per chi commercia conti micro utilizzando la MetaTrader 4 o 5 vi spiegherò come la dimensione del lotto va. Si vedrebbe un formato di 0,01 sotto dimensione del lotto (alcuni broker utilizzano questo formato) che cosa questo significa in realtà è che si sono negoziazione a 1000 unità, che le permetterà 0,10 per pip. Un pip è un movimento di prezzo da un prezzo ad un altro modo, se il prezzo del EURUSD era 1.4600 e si è trasferita 5 pips verso l'alto il nuovo prezzo dovrebbe essere 1,4605, se si muove 5 pips verso il basso dovrebbe 1,4595. I prezzi si muovono su una scala verticale (su o giù) e quindi tutto si riduce a uno l'acquisto della valuta o venderlo, puro e semplice. Ecco un'ulteriore ripartizione della dimensione del lotto, le unità scambiate e la quantità rischiato 0,02 - 2000 unità - 0,20 ,03-3.000 unità - 0,30 ,04-4.000 unità - 0,40 0,05-5000 unità - 0,50 1,00-10.000 unità - 1 2,00-20.000 unità - 2 3.00 - 30000 unità - 3 Inserito da principiante Trader il gio, 10.062.011 - 17:30. Vedo questo un vecchio post, ma io sono sicuro che altri nuovi operatori entreranno in questo modo ho pensato di scrivere questo per cercare di aiutare circa il rischio Fondamentalmente 1 lotto di 100.000 dollari o sterline a seconda di ciò che la valuta di base è. Se il commercio un lotto 100.000 si rischia di perdere o di profitto 10 per pip. Se il commercio un mini molto 10.000 si rischia di perdere o di profitto 1 per pip se si scambi una micro lot 1000 si rischia di perdere o di profitto 0,10 per pip Una buona regola è di non rischiare più di 2 della vostra equità nella vostra accounton uno qualsiasi commercio. Se si dispone di un acoount con 10.ooo e il commercio un lotto che non vorresti rischiare di più di 2 200 che dollers in modo che ti dà una perdita di 20 pip o profitto a 1: 100 levarage Quindi, se si dispone di un conto mini e hanno 1000 dollers si avrebbe solo 20 dollers a rischiare così con un sacco pieno che è di due pips. Basta non farlo si perde il denaro in poco tempo a meno che non si vince ogni commercio che non succederà. È necessario operare 1 mini lotto che si può rischiare di 20 e hanno uno spread di 20 pips. e vincere o perdere 1 doller un pip. non è unuasal per un buon commerciante paziente a fare 200 pips una settimana ad un ritmo costante. Quello è un ritorno 20 sul vostro conto che è superiore rispetto alla maggior parte gestori di hedge fund. obviosly hanno a che fare in milioni, ma la morale è tutta una questione di ritorno percantage del capitale totale. buoni semi fortuna. Se si desidera che un buon broker e sei nel Regno Unito. Barx fx diretta. Deposito minimo 5000 sterline o FxPro piattaforma ECN 1000 libbre Deposito minimo. tenere a questa startergy ubtil siete in continuios profitto e costruire il vostro account. Inserito da principiante Trader il Mar, 10.112.011-03: 17.How determinare formato del lotto per la dimensione Day Trading Il commercio è un importante fattore di gestione dei rischi più grandi lotti aumentare i profitti e le perdite per pip Utilizzare la gestione del rischio App per semplificare i calcoli Uno dei passi importanti quando giorno di negoziazione, è decidere quanto grande la vostra posizione dovrebbe essere. dimensioni posizione è una funzione di leva e mentre commercio una grande posizione può moltiplicare una vittoria, può aumentare esponenzialmente il valore di una perdita potenziale. Questo è il motivo per cui gli operatori devono sempre considerare le dimensioni posizione nel commercio. Se troppo leva è incorporato in una data posizione, ci potrebbero essere inutilmente devastanti effetti di onersquos saldo del conto. Per aiutare, oggi rivedremo come determinare la dimensione del lotto corretta per il tuo trading. Determinare il vostro rischio Prima di poter selezionare una dimensione molto appropriato, è necessario determinare il rischio in termini di percentuali. Normalmente, si suggerisce che gli operatori usano il 1 regola. Ciò significa, in caso di un commercio è chiuso per una perdita, non più di 1 del saldo conto totale dovrebbe essere a rischio. Ad esempio, se il saldo del conto è pari a 10.000, non si dovrebbe mai rischiare di perdere più di 100 in qualsiasi posizione. La matematica è abbastanza auto-esplicativo, e troverete l'equazione di base utilizzato al di sotto. Una volta che hai una percentuale di rischio in mente, si può passare alla fase successiva nel determinare una dimensione posizione appropriata. Come per ogni posizione aperta, una tappa dovrebbe essere impostato per determinare dove un commerciante vuole uscire da un commercio nel caso in cui il mercato si muove contro di loro. Ci sono praticamente innumerevoli modi fermate può essere collocato. commercianti normalmente si userà le linee principali di supporto e resistenza per i tirocini di ordine. Gli operatori possono usare l'azione dei prezzi, perni, Fibonacci, o altri metodi per la ricerca di questi valori. L'idea è con qualsiasi metodo che si decide, contare il numero di pips dal prezzo di apertura per l'ordine di arresto. Mantenere questo valore a mente mentre ci muoviamo per l'ultima fase del processo. Pip Costo amp formato del lotto L'ultimo passo per determinare la dimensione del lotto, è quello di determinare il costo pip per il vostro commercio. costo Pip è quanto si otterrà, o perdere per pip. Man mano che aumenta dimensione del lotto, così fa il costo pip. Al contrario, se si scambi una dimensione molto più piccolo, il profitto o la perdita per pip diminuiranno pure. Che lascia la domanda finale, quanto grande deve essere la dimensione del commercio primo luogo, prendere il rischio del commercio totale (1 il saldo del conto), e quindi dividere il valore calcolato dal numero di pips si sta rischiando al vostro ordine di arresto. Il totale a questo punto è l'importo per pip si dovrebbe rischiare. Nel precedente esempio, se si sta ponendo un commercio su un conto di 10.000 si dovrebbe rischiare solo circa 100. Su una fermata 10 pip, ciò equivale a un rischio di 10 pip. Sulla coppia come l'EURUSD. questo significa che la negoziazione di una 100k molto --- Scritto da Walker England, Trading istruttore per Ricevi analisi Walkersrsquo direttamente via e-mail, si prega di registrarsi qui Interessato a saperne di più su Forex trading e strategia di sviluppo Registrati per una serie di liberi guide ldquoAdvanced Tradingrdquo, per aiutare si arriva fino a velocità su una varietà di argomenti commerciali. Registrati qui per continuare il tuo apprendimento Forex ora DailyFX fornisce forex notizie e analisi tecnica sulle tendenze che influenzano il markets. Position valuta Size Calculator globale La forma non calcola dimensione della posizione per il petrolio, l'oro (XAUUSD), argento (XAGUSD), e altri materie prime come le loro specifiche contrattuali (vale a dire, di dimensioni molto) molto diversi tra broker. Si prega di utilizzare un indicatore MetaTrader rilevante per valutare i volumi di posizione per tali attività (vedi sotto). Calcolare l'importo si può rischiare è molto importante se si seguono con attenzione una strategia di gestione del denaro. Mi consiglia di farlo ogni volta che si apre manualmente una nuova posizione Forex. Ci vorrà un minuto del vostro tempo, ma vi farà risparmiare da perdere denaro non si vuole perdere. calcolo della dimensione di posizione è anche un primo passo per il Forex trading organizzata, che a sua volta è una struttura definita di commercianti di Forex professionali. Considerare l'utilizzo di mediatori con micro o minore dimensione minima posizione. In caso contrario, si potrebbe trovare difficile utilizzare il valore calcolato in ordini di negoziazione reale. L'importanza di un processo di calcolo dimensione posizione approfondita è stressato in molti libri Forex influenti. Dimensionamento posizione dovrebbe essere fatto in linea con l'impostazione della destra stop-loss e livelli di take-profit. Sarà difficile perdere tutti i soldi account39s se controlli il rischio e la dimensione della posizione ogni volta che si colpisce un affare nel mercato dei cambi. Questa calcolatrice è disponibile come indicatore MetaTrader scaricabile anche. I vantaggi della versione MetaTrader: calcolo molto veloce (una volta impostati). interfaccia drag-and-drop di facile da usare, con un pannello grafico. dimensioni posizione calcolata nello stesso software che viene utilizzato per la negoziazione. Lavorerà per voi, anche quando si è offline. Calcolare la dimensione posizione anche se EarnForex è temporaneamente offline. Commercio in base alla dimensione della posizione calcolata utilizzando un semplice script. Gli svantaggi di versione MetaTrader: Richiede MetaTrader (4 o 5) di installazione. Richiede scaricare e installare l'indicatore. Non è intuitivo come questo semplice calcolatrice dimensione del lotto. Si potrebbe anche trovare il nostro pip valore calcolatrice utile. Può aiutare a trovare il valore del pip per le varie coppie di valute e per le valute di conto non standard. Interessato a spread betting Vedere la calcolatrice dimensione scommessa se è necessario per ottenere la giusta quantità per punto per la vostra posizione spread betting.
Tuesday 31 October 2017
Forex Mercato Ore Chart
Ore Forex di mercato Il mercato Forex Ore Converter assume orari di negoziazione orologio da parete locali di 8:00-04:00 in ogni mercato Forex. Festivi esclusi. Non destinato all'uso come fonte di tempo esatto. Se avete bisogno di tempo preciso, vedere time. gov. Si prega di inviare domande, commenti o suggerimenti per webmastertimezoneconverter. Come utilizzare il mercato Forex Time Converter Il mercato forex è disponibile per il trading 24 ore al giorno, cinque e mezzo giorni alla settimana. I display mercato Forex Time Converter aperto o chiuso nella colonna di stato per indicare lo stato corrente di ciascun Centro di mercato globale. Tuttavia, solo perché è possibile barattare il mercato in qualsiasi momento del giorno o della notte doesnt necessariamente significa che si dovrebbe. La maggior parte dei commercianti di giorno di successo capire che mestieri più hanno successo se condotto quando l'attività di mercato è alta e che è meglio evitare momenti in cui il commercio è la luce. Ecco alcuni suggerimenti per l'utilizzo del convertitore Forex Tempo di mercato: Concentrate la vostra attività di trading durante gli orari di negoziazione per i tre maggiori centri di mercato: Londra, NewYork, e Tokyo. La maggior parte attività di mercato si verificherà quando uno di questi tre mercati aperti. Alcuni dei momenti più attive del mercato si verifica quando due o più centri di mercato sono aperte contemporaneamente. Il mercato Forex Time Converter deve indicare chiaramente quando due o più mercati sono aperti per la visualizzazione di più indicatori aperte verdi in stato Ore column. Forex mercato Data la natura globale del commercio di valuta, il mercato è aperto per il commercio tutto il giorno, 24 ore giorno. E 'importante per il commerciante di conoscere i tempi in cui i mercati principali sono attivi e come questo può essere implementato in loro trading. Come regola generale, una valuta specifica di solito è più attivo quando quel particolare mercato è aperto. Ad esempio, il GBP e le sue coppie correlate, mentre attivi e commerciabili 24 ore al giorno, tende essere più attivo e ampiamente scambiati durante le ore in cui il mercato di Londra è aperto. Nel frattempo, il JPY e le sue coppie correlate verranno più ampiamente scambiati durante la giornata lavorativa di Tokyo. Le ore di mercato per i principali mercati FX sono i seguenti: Londra ndash mezzogiorno 03:00 a 12 ora della costa orientale (35 del volume totale FX) New York ndash 08:00 attraverso 17:00 ora della costa orientale (20 del volume totale FX) Sydney ndash 05:00 attraverso 02:00 ora della costa orientale (4 del volume totale FX) Tokyo ndash 19:00 attraverso 04:00 ora della costa orientale (6 del volume totale FX) Le informazioni di cui sopra può essere utilizzato in diversi modi. I mestieri più che vengono eseguite in un determinato tempo (a parità di), il più stretto gli spread BidAsk saranno. risultati di liquidità più grande in uno spread più stretto. Inoltre, vediamo che, tra le ore 08:00 e 11:00 ora della costa orientale degli Stati Uniti, i due più grandi mercati (Londra e New York) si sovrappongono l'un l'altro per circa 3 ore. Ciò rappresenta un intervallo di tempo di trading fondamentale per molti commercianti. Tenete a mente che ogni giorno di negoziazione sarà diverso da tutti gli altri e non ci sono garanzie che questo lasso di tempo genererà commerci incredibili su base regolare. Tuttavia, con i mercati di Londra e New York Aperto e commerciale allo stesso tempo, maggiori opportunità di trading spesso si presentano. Mentre vediamo una sovrapposizione tra gli orari di negoziazione dei mercati di Tokyo e Sydney, non è così importante come la sovrapposizione di Londra e New York a causa del volume di scambi complessivo significativamente più basso. Mentre il mercato FX tecnicamente non chiude mai, praticamente tutte le principali banche ed enti commerciali si chiudono per il fine settimana. Il volume durante il fine settimana è così piccolo che non tende ad offrire molte opportunità di trading per i commercianti. Mentre alcune attività può verificarsi a seconda notizie fondamentali che possono verificarsi durante il fine settimana, in generale, qualsiasi movimento nelle coppie di valute è trascurabile, e liquidità degli scambi è estremamente sottile, rendendo l'esecuzione del commercio difficile e si diffonde molto ampia. Date le differenze esistenti tra i professionisti, alcuni non mancherà di tenere le posizioni aperte durante il weekend, mentre altri si chiuderanno tutte le posizioni aperte prima del 4 PM Eastern il Venerdì. Si dovrebbe ora avere le informazioni che avete bisogno di capire orari di negoziazione nel mercato di valuta. DailyFX fornisce forex notizie e analisi tecnica sulle tendenze che influenzano la moneta globale markets. OANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 biscotto, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 biscotto 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 biscotto 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 biscotto, 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 biscotto 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090 ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 Width1 ALTEZZA1 frameborder0 styledisplay: nessuno mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt 1063107210891099 109010861088107510861074 10851072 10881099108510821077 106010861088107710821089 Fish Time: 10871088108610891084108610901088 10951072108910861074 109010861088107510861074 1080 108910861089109010861103108510801103 10841080108810861074108610751086 10881099108510821072 106010861088107710821089 105410791085107210821086108411001090107710891100 1089 109510721089107210841080 109010861088107510861074 1080 1090107710821091109710801084 1089108610891090108611031085108010771084 1084108010881086107410991093 10741072108311021090108510991093 108810991085108210861074. 10591095108010901099107410721102109010891103 108510771088107210731086109510801077 107610851080 108510721094108010861085107210831100108510991093 107310721085108210861074 1080 10741099109310861076108510991077. 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10481088108310721085107610801103. 105010861085109010881072108210901099 10851072 1088107210791085108010941091, 1092109110851082109410801080 109310771076107810801088108610741072108510801103 105210584 1080 108210881077107610801090108510861077 10871083107710951086 10891074109910961077 50: 1 1085107710761086108910901091108710851099 107610831103 1088107710791080107610771085109010861074 10571086107710761080108510771085108510991093 106410901072109010861074 1040108410771088108010821080. 1048108510921086108810841072109410801103 10851072 1101109010861084 10891072108110901077 10851077 1087108810771076108510721079108510721095107710851072 107610831103 1078108010901077108310771081 10891090108810721085, 1074 1082108610901086108810991093 10771077 108810721089108710881086108910901088107210851077108510801077 108010831080 1080108910871086108311001079108610741072108510801077 10831102107310991084 10831080109410861084 108710881086109010801074108610881077109510801090 1084107710891090108510991084 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OANDA Japan Co. Ltd. 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto locale Bureau finanziaria (Kin-sho), 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.
Sunday 29 October 2017
Opzione Trading Perdite
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E quando hai finito il modulo youll avere una comprensione completa di come fare soldi con le opzioni di trading. Spiegare Option Trading - Il concetto di acquisto e vendita di contratti per un profitto Ai fini di questa lezione, sarò riferisco solo alle opzioni di stock trading, anche se le opzioni possono essere negoziati in altri titoli come materie prime. Una stock option non è una cosa fisica come possedere azioni di una società. Invece, è un contratto tra due parti. Quando si possiede azioni (o azioni), è in realtà proprio un pezzo della società. Quando il valore companys sale così fa prezzo vostre azioni e quindi si ha la possibilità di vendere le vostre quote azionarie ad un prezzo superiore. Tuttavia, una stock option è un accordo o un contratto, in cui una parte si impegna a consegnare qualcosa (stock azioni) ad un altro partito entro un determinato periodo di tempo e per un prezzo specifico. Quindi stock option trading è essenzialmente l'attività di contratti di acquisto e vendita (contratti di opzione). investitori immobiliari acquistare e vendere case Stock Traders acquistare e vendere azioni di commercianti di stock option comprare e vendere contratti Contratto: un accordo stipulato tra due o più parti. Non è diverso da quello del contratto si firma per comprare una casa o un contratto che hai con un avvocato o un musicista. Il suo solo un contratto. Come i commercianti di opzione fanno i loro soldi è lo stesso modo in cui operatori di borsa fanno i loro soldi. Commercianti di riserva fanno i loro soldi quando il bene hanno comprato (quote azionarie) va in prezzo. Una volta che accade vendono le loro azioni per un profitto. Opzioni commercianti fanno i loro soldi quando il bene hanno comprato (contratto di opzione) aumenta di prezzo. Hanno poi vendere loro contratto ad un prezzo superiore, allora quello che hanno pagato. NOTA: mi riferisco solo al lato di acquisto di opzioni di trading. C'è un modo per fare soldi da stock option puramente vendere, ma questo tutorial copre solo l'acquisto di opzioni. Se le cose sono ancora sfocata nessuna preoccupazione, Ill spiegare trading delle opzioni un po '. La prossima lezione (trading stock options) vi darà esempio di come si fanno i soldi acquisto e contratti di vendita. Che vi aiuterà a ottenere una migliore comprensione di come i contratti possono essere scambiati per denaro. Prodotti creati da Trader Travis Trading Opzioni Made Simple Corso gratuita Opzioni corso di formazione a tutti i moduli della negoziazione di opzioni e le informazioni di analisi tecnica in questo sito è esclusivamente a scopo didattico. Mentre si ritiene accurate, non deve essere considerata esclusivamente affidabili per l'uso nel prendere decisioni effettive di investimento. Copyright 2009 - Presente. Il Trading Group Opzioni, Inc. Tutti i diritti riservati. Le opzioni non sono adatti a tutti gli investitori, come i rischi particolari inerenti alla negoziazione di opzioni possono esporre gli investitori a perdite potenzialmente rapidi e sostanziali. Si prega di leggere: caratteristiche e rischi opzioni standardizzate prima di investire in opzioni. 613 Bryden Ave. Suite C 157, Lewiston ID 83501Option Trading truffe opzione di abbonamento Services per evitare Anche se la sua tentazione di elencare specifici servizi di abbonamento opzione che ritengo negoziazione truffe, Ive ha scelto invece di fornire una lista di cosa evitare quando si considera la sottoscrizione di un servizio. Che mi tiene fuori di acqua calda legale e vi permette di applicare i criteri elencati di seguito per ogni sei servizi di trading considerare l'uso. Trading truffe è un termine soggettivo comunque. servizi di trading Opzione non hanno di impegnarsi in frode reale per me classificarli come truffe. Devono solo avere la capacità (o la probabilità) per perdere i loro abbonati un sacco di soldi. Ricordate le 3 domande cruciali chiedo di un servizio di negoziazione di opzioni valide. Beh, prendere in considerazione la lista di controllo sottostante per essere l'equivalente inversa. Qui ci sono 6 segnali di allarme che un servizio di trading è più probabile una truffa commerciale: 1 - Le rivendicazioni sono troppo bello per essere vero suo un vecchio adagio, ma un affidabile uno - se sembra troppo bello per essere vero, probabilmente lo è. Se un servizio sinistri (di solito solo suggerire o sottintendere per evitare la propria acqua calda legale) che si può prendere una piccola somma come 1000 e trasformarlo in 100.000 o, meglio ancora, un flusso automatizzato di reddito mensile che vi permetterà di lasciare il tuo lavoro e vivere vicino a un corpo di acqua calda, è probabile che la sua una truffa commerciale. 2 - Ogni menzione di strategie segrete o riferimenti alle strategie che gli operatori o mediatori professionali non voglio che tu sappia riguardo ci sono strategie segrete o segreti opzione di negoziazione, anche se ci possono essere le strategie di sei non hanno familiarità con. E quei grandi cattivi professionisti Hanno veramente couldnt cura meno quali strategie si impiegano. Come ha detto Ive altrove su questo sito, negoziazione di opzioni è essenzialmente il commercio di rischio. Alcune strategie sono più complicati di altri e alcuni possono avere un profilo di rischio-rendimento più attraente in base alla propria personalità tradinginvesting, ma capire questo denominatore comune: più alto è il rendimento che si cercano, il più youre rischio andando ad avere per assumere per realizzarla . Credo che per fare 100 un anno è possibile (Full Disclosure: nel mio anno migliore, le mie dichiarazioni erano 61.92). Se siete disposti a rischiare il vostro intero portafoglio, in teoria si può fare molto di più di 100 all'anno. Ma cosa pensa le quote saranno che il youll hanno nulla lasciato al commercio con in 5-10 anni 3 - Chiamate a lunga o lunghe mette solo Attenzione qualsiasi servizio di trading opzione che fornisce (in loco o tramite e-mail) l'elenco delle chiamate o mette in di acquistare in modo semplice e poi basta aspettare che raddoppiare o triplicare di valore. Questi possono essere semplici mestieri a posto, e si possono occasionalmente colpire uno fuori del parco per una grande profitto a tre cifre, ma si sta andando a colpire molto di più. E colpisce nel mercato delle opzioni significa di più che semplicemente camminando di nuovo alla panchina e in attesa per il vostro prossimo a pipistrello - significa perdere una notevole quantità di denaro. Mettiamola più chiaramente: pagare qualcuno per darvi una lista delle chiamate o mette a comprare è, per me, lo stesso che qualcuno pagare per darvi un elenco di numeri della lotteria da giocare. In generale, è sufficiente l'acquisto di chiamate a lunga o mette come parte di una strategia di trading di routine è un approccio piuttosto scadente. Ci può essere un posto per la strategia in situazioni particolari in cui si dispone di un elevato grado di certezza che un titolo farà una grande mossa nel prossimo periodo (e finché quello non è vista già scontato in opzioni), anche se ci sono strategie probabilmente meglio anche lì, come il straddle o strangolamento. Ma la premessa di questo approccio - che si può ben limitare le perdite, mentre lasciando i tuoi grandi vincitori correre su enormi profitti che sarà più che compensato le perdite - è estremamente difficile da tirare fuori. Qualsiasi servizio che promuove questa idea, a mio parere, è solo in cerca di afferrare voi per un mese o due fino a quando si saggia up (un conto di intermediazione contrazione di solito ha questo effetto sulle persone). 4 - Siti o e-mail promozionali che elencano solo servizi di abbonamento recenti vincitori Non è che Im in discussione la validità di un servizio trade vincenti. Dopo tutto, opzioni di trading può portare a guadagni mostruosi su base percentuale. Ma il mio radar truffe commerciali si accende davvero quando ricevo una e-mail messa in vendita di cinque o più mestieri recenti in cui avrei potuto guadagnato enormi rendimenti a due e tripla cifra nel giro di pochi giorni o settimane. Che cosa avrei trovato immensamente più prezioso è ciò che la posta elettronica non riesce sempre a comprendere - un elenco dei servizi perdenti recenti. E vi posso garantire, che la lista sarebbe molto più interessante e molto più a lungo rispetto alla lista dei vincitori. 5 - Mancanza di trasparenza Qualsiasi servizio opzione di trading che è neanche una truffa commerciale fornirà una sorta di trasparenza dei risultati o l'accesso sul funzionamento dei servizi. Trasparenza doesnt sempre deve significare record di prestazioni e di pista verificabili. Dopo tutto, alcuni servizi opzionali non forniscono actualy picconi o raccomandazioni di trading. Alcuni servizi semplicemente forniscono strumenti che sono stati progettati (e di commercializzazione) per farvi un trader migliore. Quindi, la trasparenza può coinvolgere altri criteri, come la quantità di contenuti aggiuntivi di istruzione, le risorse, le newsletter, blog, ecc non il servizio altrimenti fornire Si può imparare molto su servizi on-line o siti o organizzazioni (e quanto serio e legittimo sono) per valutare la quantità e la qualità dei materiali gratuiti che forniscono. 6 - Cercasi: truffe pigri investitori di trading sono noti per l'offerta di fuori di questo mondo torna per praticamente nessuno sforzo da parte vostra. Ora, Non sono mai stato un fan di puritani, o la loro etica del lavoro. Credo nel lavoro più intelligente, non di più. Ma ancora, io credo nel lavoro. Quello che non credete a è arricchirsi rapidamente hype di marketing. Non avete bisogno di una mentalità giorno di negoziazione o di devozione a ogni scarabocchio in tempo reale su un grafico azionario al fine di fare un buon prezzo con le opzioni. Ma il commerciante opzione realistica è disposto a mettere in tempo e lo sforzo di imparare in realtà come il commercio con profitto necessario. E, dispiace di dover essere il portatore di cattive notizie, ma la sua probabilmente andando a prendere più di venti minuti al mese. Finali servizi di trading I pensieri di opzione sono come qualsiasi altro tipo di servizio. Alcuni forniscono valore e un po 'Dont. Quelli che lo fanno forniscono bastone reale valore intorno e di ottenere una reputazione credibile e fedele seguito. E quelli che dont poi andare via. Purtroppo, essi continuano a tornare sotto diverse forme. Il trucco è capire che è che in anticipo. Quanto sopra è il mio tentativo di aiutare voi come si fa a fare le proprie valutazioni e confronti.
Forex Previsione Svm
Prezzo corrente: 1,0739 Di seguito sono ultimi 10 predicazioni sulla base di SVM: 1 Previsione segnale: SELLPrice quando previsto: 1,0739 2 Previsione segnale: SELLPrice quando predisse: 1,0739 3 Previsione segnale: SELLPrice quando predisse: 1,0739 4 Previsione segnale: SELLPrice quando predisse: 1,0739 5 previsione del segnale: SELLPrice quando predisse: 1,0739 6 previsione segnale: SELLPrice quando predisse: 1,0739 7 previsione segnale: SELLPrice quando predisse: 1,0739 8 previsione segnale: SELLPrice quando predisse: 1,0739 9 previsione segnale: SELLPrice quando predisse: 1,0739 10 previsione segnale: SELLPrice quando predetto: 1,0739 (Current Prediction) predicazione corrente per AUDUSD nei prossimi 15 minuti è Predizione segnale: SELLPrice quando previsto: 1,0739 predicazione corrente Precisione: 100Support Vector Machines: Applicazioni finanziarie elencati in ordine di citazioni all'anno, il più alto nella parte superiore. Ultimo aggiornamento settembre 2006. Pang, Bo, Lillian Lee e Shivakumar VAITHYANATHAN, 2002. Thumbs up Classificazione Sentiment utilizzando tecniche di machine learning. In: EMNLP 02: Atti del Convegno ACL-02 su metodi empirici in Natural Language Processing - Volume 10. pagine 79--86. Citato da 154 (36,66 anni) Abstract: Consideriamo il problema della classificazione dei documenti, non per argomento, ma dal sentimento generale, ad esempio determinare se una recensione è positivo o negativo. Utilizzando recensioni di film come dati, si scopre che tecniche di apprendimento automatico standard di sovraperformare definitivamente linee di base prodotti dall'uomo. Tuttavia, i tre metodi di apprendimento automatico che abbiamo impiegato (macchine Naive Bayes, classificazione massima entropia, e support vector) non effettuano e sulla classificazione sentimento come il tradizionale categorizzazione tema-based. Concludiamo esaminando fattori che rendono il problema di classificazione sentimento più impegnativo. ha scoperto che, utilizzando rassegne cinematografiche come dati, tecniche di apprendimento automatico standard di definitivamente sovraperformato linee di base prodotti dall'uomo. Tuttavia, hanno anche scoperto che i tre metodi di apprendimento automatico che impiegati (Naive Bayes, la massima classificazione entropia, e support vector machines) non hanno effettuano e sulla classificazione sentimento come il tradizionale categorizzazione tema-based. Van Gestel, Tony, et al. . 2001. Previsione Financial Time Series Utilizzando Least Squares Support Vector Machines All'interno del quadro Evidence. IEEE Transactions on reti neurali. Volume 12, Numero 4, luglio 2001 pagine 809-821. Citato da 77 (14,82 anni) Abstract: Il quadro prove Bayesiano viene applicata in questo lavoro di minimi quadrati supportare Vector Machine (LS-SVM) di regressione al fine di dedurre modelli non lineari per la previsione di una serie finanziarie e la relativa volatilità. Al primo livello di inferenza, un quadro statistico è correlata alla formulazione LS-SVM che permette di includere la volatilità variabile nel tempo del mercato con una scelta opportuna dei diversi iper-parametri. L'iper-parametri del modello sono desunti al secondo livello di inferenza. L'iper-parametri dedotto, legate alla volatilità, sono usati per costruire un modello di volatilità nel quadro prove. Confronto modello viene eseguita sul terzo livello di inferenza per sintonizzare automaticamente i parametri della funzione kernel e per selezionare i relativi ingressi. La formulazione LS-SVM permette di derivare le espressioni analitiche nello spazio di funzioni e le espressioni pratiche sono ottenuti in spazio duale sostituendo il prodotto interno dalla funzione del kernel correlate con Mercers teorema. Le prestazioni di previsione un passo avanti ottenuti in previsione della 90 giorni di tasso di T-bill settimanali ei prezzi di chiusura giornalieri DAX30 mostrano che significativo fuori dal campione previsioni segno può essere fatto per quanto riguarda la prova di Pesaran-Timmerman statisticapplied quadro prove Bayesiano a minimi quadrati supportare Vector machine (LS-SVM) di regressione per predire il tasso di 90 giorni T-bill settimanale ed i prezzi di chiusura giornalieri DAX30. Tay, Francis E. H. e Lijuan CAO, 2001. Applicazione di support vector machines in previsione di serie storiche finanziarie. Omega: L'International Journal of Management Science. Volume 29, Issue 4, agosto 2001 pagine 309-317. Citato da 67 (12,89 anni) Abstract: Questo lavoro con l'applicazione di una tecnica innovativa rete neurale, sostenere Vector Machine (SVM), in previsione di serie storiche finanziarie. L'obiettivo di questo lavoro è quello di esaminare la fattibilità di SVM in previsione di serie storiche finanziarie confrontandolo con una rete neurale multistrato back-propagazione (BP). Cinque contratti future reali che vengono raccolti dal Mercantile mercato di Chicago vengono utilizzati come i set di dati. L'esperimento dimostra che SVM supera la rete BP neurali rispondono a questi criteri di normalizzato errore quadratico medio (NMSE), errore medio assoluto (MAE), la simmetria direzionale (DS) e la simmetria direzionale ponderata (WDS). Poiché non vi è alcun modo strutturato per scegliere i parametri liberi di SVM, la variabilità di prestazioni rispetto ai parametri liberi viene indagato in questo studio. Analisi dei risultati sperimentali ha dimostrato che è vantaggioso applicare SVM per prevedere il tempo finanziario series. found che un SVM ha superato un multi-strato di back-propagazione (BP) rete neurale su cinque contratti future reali dalla Mercantile mercato di Chicago. Tay, Francis E. H. e L. J. CAO, 2002. Modificato support vector machines in previsione di serie storiche finanziarie. Neurocomputing. Volume 48, Issues 1-4, Ottobre 2002, pagine 847-861. Citato da 54 (12,86 anni) Abstract: Il presente documento propone una versione modificata di support vector machines, chiamato C - ascending supporto Vector Machine, per modellare non stazionaria serie finanziarie. I support vector machines C - ascending si ottengono con una semplice modifica della funzione rischio regolarizzato in support vector machines, per cui i recenti errori 949-insensitive sono penalizzate più pesantemente rispetto ai lontani errori 949-insensibili. Questa procedura si basa sulla conoscenza preventiva che nella serie finanziarie non stazionaria la dipendenza tra variabili di input e variabili di uscita cambia gradualmente nel tempo, in particolare, i dati recenti ultimi potrebbero fornire informazioni più importanti dei dati passati lontani. Nell'esperimento, C - ascending support vector machines sono utilizzate tre futuri reali raccolti dal Mercantile mercato di Chicago. E 'dimostrato che il C - ascending support vector machines con i dati di esempio in realtà ordinato costantemente previsione migliore delle support vector machines standard, con la peggiore performance quando si utilizzano i dati di esempio inverso ordinati. Inoltre, i C - ascending support vector machines utilizzare un minor numero di vettori di supporto rispetto a quelli delle macchine support vector serie, risultando in una rappresentazione rada di solution. developed C - ascending support vector machines, che penalizzano recenti errori 949-insensitive sono più pesantemente di quanto lontana errori 949-insensitive, e ha scoperto che prevedono meglio di SVM standard su tre futuri reali raccolti dal Mercantile mercato di Chicago. HUANG, Zan, et al. . 2004. Analisi rating del credito, support vector machines e le reti neurali: un mercato studio comparativo. Sistema di Supporto Decisionale . Volume 37, Issue 4 (settembre 2004), pagine 543-558. Citato da 21 (9,55 anni) Abstract: Corporate analisi di rating ha attirato un sacco di interessi di ricerca in letteratura. Recenti studi hanno dimostrato che l'Intelligenza Artificiale (AI) metodi raggiunti prestazioni migliori rispetto ai metodi statistici tradizionali. Questo articolo introduce una tecnica relativamente nuova apprendimento automatico, Support Vector Machines (SVM), al problema nel tentativo di fornire un modello con una migliore potere esplicativo. Abbiamo usato backpropagation rete neurale (BNN) come parametro di riferimento e ottenuto la precisione di previsione circa l'80 per entrambi i metodi BNN e SVM per i mercati degli Stati Uniti e Taiwan. Tuttavia, è stato osservato solo lieve miglioramento della SVM. Un'altra direzione di ricerca è di migliorare l'interpretabilità dei modelli AI-based. Abbiamo applicato recenti risultati della ricerca in neurale interpretazione modello di rete e ottenuto importanza relativa delle variabili finanziarie di input dai modelli di reti neurali. Sulla base di questi risultati, abbiamo condotto un mercato un'analisi comparativa sulle differenze di fattori determinanti negli Stati Uniti e Taiwan markets. applied BackPropagation reti neurali e SVM per aziendale previsione di rating per i mercati degli Stati Uniti e Taiwan e abbiamo trovato che i risultati erano comparabili (entrambi erano superiori alle regressione logistica), con la SVM leggermente migliore. CAO, Lijuan, 2003. Support Vector Machines esperti per la previsione di serie storiche. Neurocomputing. Volume 51, Aprile 2003, pagine 321-339. Citato da 29 (9,08 anni) Abstract: Il presente documento propone utilizzando le support vector machines (SVM) esperti per la previsione di serie storiche. Gli esperti SVM generalizzate hanno un'architettura rete neurale a due stadi. Nella prima fase, l'auto-organizzazione caratteristica della mappa (SOM) è usato come un algoritmo di clustering per partizionare l'intero spazio di ingresso in diverse regioni disgiunte. Un'architettura con struttura ad albero è adottato nella partizione per evitare il problema di predeterminare il numero di regioni partizionati. Poi, nella seconda fase, più SVM, chiamati anche gli esperti SVM, che le regioni meglio si adattano partizionati sono costruiti trovando la funzione del kernel più appropriato ed i parametri liberi ottimali di SVM. I dati macchie solari, i dati Santa Fe insiemi A, C e D, e le due serie di dati costruzione vengono valutati nell'esperimento. La simulazione mostra che gli esperti SVMs miglioramento significativo delle prestazioni generalizzazione rispetto ai singoli modelli SVM. Inoltre, gli esperti SVM anche convergono più veloce e usano meno il supporto vectors. showed che il loro metodo di esperti SVM ottenuto un miglioramento significativo sopra singoli modelli SVM quando apllied ai Santa Fe insieme di dati C (tassi di cambio ad alta frequenza tra il franco svizzero e il Dollaro Americano). KIM, Kyoung-jae, 2003. previsione di serie storiche finanziarie utilizzando support vector machines. Neurocomputing. Volume 55, Issues 1-2 (settembre 2003), pagine 307-319. Citato da 28 (8,76 anni) Abstract: Support Vector Machines (SVM) sono metodi promettenti per la predizione di serie temporali finanziarie perché usano una funzione di rischio consistente l'errore empirico e un termine regolarizzato che deriva dal principio di minimizzazione del rischio strutturale . Questo studio si applica SVM per prevedere l'indice di prezzo delle azioni. Inoltre, questo studio esamina la fattibilità di applicare SVM nelle previsioni finanziarie attraverso il confronto con le reti neurali di back-propagazione e ragionamenti basati caso. I risultati sperimentali mostrano che SVM fornisce una promettente alternativa al mercato azionario prediction. found che SVM superato back-propagazione reti neurali e case-based reasoning quando viene utilizzato per prevedere la Corea indice composito di prezzo delle azioni al giorno (KOSPI). SHIN Kyung-Shik, Taik Soo Lee e Hyun-Jung Kim, 2005. Una domanda di support vector machines nel modello di fallimento di previsione. Sistemi Esperti con le applicazioni. Volume 28, Issue 1, Gennaio 2005, pagine 127-135. Citato da 8 (6,67 anni) Abstract: Questo studio indaga l'efficacia dell'applicazione di support vector machines (SVM) per problemi fallimento previsione. Anche se è un fatto ben noto che la rete neurale back-propagation (BPN) comporta bene in compiti di pattern recognition, il metodo ha alcune limitazioni in quanto è un'arte di trovare una struttura modello appropriato e la soluzione ottimale. Inoltre, caricando il maggior numero di training set possibile nella rete è necessario per cercare i pesi della rete. D'altra parte, poiché SVM cattura caratteristiche geometriche dello spazio caratteristica senza derivante pesi delle reti dai dati di addestramento, è in grado di estrarre la soluzione ottimale con le piccole dimensioni training set. In questo studio, abbiamo dimostrato che il classificatore proposta di approccio SVM supera BPN al problema della previsione fallimento aziendale. I risultati dimostrano che la precisione e generalizzazione prestazioni di SVM è migliore di quella di BPN come la dimensione training set diventa più piccolo. Esaminiamo anche l'effetto della variabilità di prestazioni rispetto a diversi valori di parametri SVM. Inoltre, indaghiamo e riassumere i diversi punti superiori dell'algoritmo SVM rispetto a BPN. demonstrated che SVM un rendimento migliore rispetto alle reti neurali back-propagazione quando applicato alla previsione fallimento aziendale. CAO, L. J. e E. Francis H. Tay, 2003. Support Vector Machine Con Adaptive parametri in tempo Financial Series Forecasting. IEEE Transactions on reti neurali. Volume 14, Numero 6, Novembre 2003, Pages 1506-1518. Citato da 20 (6,25 anni) Abstract: un nuovo tipo di macchina di apprendimento chiamato macchina Support Vector (SVM) ha ricevuto un interesse crescente in settori che vanno dalla sua applicazione originale in pattern recognition ad altre applicazioni come ad esempio la stima di regressione a causa della sua prestazione notevole generalizzazione . Questo documento si occupa con l'applicazione di SVM in previsione di serie storiche finanziarie. La possibilità di applicare SVM in previsione finanziaria è esaminato in primo luogo attraverso il confronto con il multistrato di back-propagazione (BP) rete neurale e regolarizzata rete neurale funzione base radiale (RBF). La variabilità nelle prestazioni di SVM rispetto ai parametri liberi è indagato sperimentalmente. parametri Adaptive vengono poi proposti incorporando la non stazionarietà delle serie storiche finanziarie in SVM. Cinque reali contratti futures raccolti dalla Mercantile mercato di Chicago vengono utilizzati come i set di dati. La simulazione mostra che tra i tre metodi, SVM supera la rete neurale BP in previsione finanziaria, e ci sono prestazioni generalizzazione comparabili tra SVM e la rete neurale RBF regolarizzata. Inoltre, i parametri liberi di SVM hanno un grande effetto sulle prestazioni di generalizzazione. SVM con parametri adattivi in grado di raggiungere prestazioni sia generalizzazione superiore e utilizzare un minor numero vettori di supporto rispetto allo standard SVM in finanziaria forecasting. used un SVM, un multistrato di back-propagazione (BP) rete neurale e una funzione di base radiale regolarizzata (RBF) rete neurale per predire cinque contratti reali future raccolti dalla Mercantile mercato di Chicago. I risultati hanno mostrato che la SVM e la rete neurale RBF regolarizzato erano comparabili ed entrambi hanno superato la rete neurale BP. CAO, Lijuan e Francis E. H. Tay, 2001. Previsione finanziaria utilizzando Support Vector Machines. Neural Computing Applications amplificatore. Volume 10, Number 2 (maggio 2001), pagine 184-192. Citato da 26 (5,00 anni) Abstract: L'uso di Support Vector Machines (SVM) è studiata in previsione finanziaria confrontandolo con un perceptron multistrato addestrato dall'algoritmo Back Propagation (BP). SVM meteo meglio di BP in base ai criteri di errore normalizzato Mean Square (NMSE), errore medio assoluto (MAE), Indicatore di simmetria (DS), corretta tendenza Up (CP) e correggere Down (CD) tendenza. SampP 500 indice dei prezzi al giorno viene utilizzato come set di dati. Poiché non vi è alcun modo strutturato per scegliere i parametri liberi di SVM, l'errore di generalizzazione rispetto ai parametri liberi di SVM è indagato in questo esperimento. Come illustrato in questo esperimento, hanno un impatto sulla soluzione. Analisi dei risultati sperimentali dimostra che è vantaggioso applicare SVM per prevedere il tempo series. found finanziaria che prevedono la SVM SampP 500 indice dei prezzi al giorno meglio di un percettrone multistrato addestrato dall'algoritmo Back Propagation (BP). MIN, Jae H. e Young-Chan LEE, 2005. Fallimento previsione utilizzando il supporto Vector Machine con la scelta ottimale dei parametri di funzionamento del kernel. Sistemi Esperti con le applicazioni. Volume 28, Issue 4, maggio 2005, pagine 603-614. Citato da 6 (5,00 anni) Abstract: Fallimento previsione ha attirato un sacco di interessi di ricerca nella letteratura precedente, e recenti studi hanno dimostrato che le prestazioni migliori tecniche di apprendimento automatico raggiunto rispetto a quelli statistici tradizionali. Questo documento si applica support vector machines (SVM) al problema fallimento previsione, nel tentativo di suggerire un nuovo modello con una migliore potere esplicativo e stabilità. Per raggiungere questo scopo, si usa una tecnica di grid-ricerca con 5 volte convalida incrociata per scoprire i valori dei parametri ottimali di funzionamento del kernel di SVM. Inoltre, per valutare l'accuratezza previsione di SVM, confrontiamo le sue prestazioni con quelle di molteplici analisi discriminante (MDA), l'analisi di regressione logistica (logit), e tre strati completamente connessa reti di back-propagazione neurali (BPNs). I risultati dell'esperimento dimostrano che SVM supera l'altra methods. found che, se applicato al fallimento previsione, SVM sovraperformato analisi multiple discriminante (MDA), l'analisi di regressione logistica (logit) e tre strati completamente connesse reti neurali retro-propagazione (BPNs). ABRAHAM, Ajith, Ninan Sajith Filippo e P. SARATCHANDRAN, 2003. Modeling comportamento caotico di indici azionari che utilizzano paradigmi intelligenti. Neurali, amplificatore parallelo calcoli scientifici. Volume 11, pagine 143-160. Citato da 10 (4,55 anni) Abstract: L'uso di sistemi intelligenti per le previsioni del mercato azionario è stato ampiamente stabilita. In questo lavoro, indaghiamo come il comportamento apparentemente caotica dei mercati azionari potrebbe essere ben rappresentata con diversi paradigmi connessioniste e tecniche di soft computing. Per dimostrare le diverse tecniche, abbiamo preso in considerazione l'indice Nasdaq-100 del Nasdaq Stock Market SM e l'indice azionario SP CNX NIFTY. Abbiamo analizzato 7 year8217s Nasdaq 100 hanno valori di indice principale e 4 year8217s valori di indice NIFTY. Questo documento analizza lo sviluppo di una tecnica affidabile ed efficiente per modellare il comportamento apparentemente caotica dei mercati azionari. Abbiamo preso in considerazione una rete neurale artificiale addestrata utilizzando l'algoritmo di Levenberg-Marquardt, Support Vector Machine (SVM), il modello neurofuzzy Takagi-Sugeno e una differenza amplificazione Neural Network (DBNN). Questo documento spiega brevemente come i diversi paradigmi connessionisti potrebbero essere formulate utilizzando diversi metodi di apprendimento e quindi indaga se possono fornire il livello richiesto di prestazioni, che sono sufficientemente buona e robusta in modo da fornire un modello di previsione affidabile per gli indici del mercato azionario. risultati dell'esperimento rivelano che tutti i paradigmi connessionisti considerate potrebbe rappresentare il comportamento indici azionari molto accurately. applied quattro tecniche diverse, una rete neurale artificiale addestrata utilizzando l'algoritmo di Levenberg-Marquardt, una macchina vettore di supporto, una differenza aumentando rete neurale e un Takagi-Sugeno sistema fuzzy appreso utilizzando un algoritmo di rete neurale (modello neuro-fuzzy) per la previsione dell'indice Nasdaq-100 del Nasdaq Stock Market e l'indice azionario SP CNX NIFTY. Nessuno tecnica era chiaramente superiore, ma per assurdo, che tenta di prevedere il valore assoluto degli indici, piuttosto che ritorni uso log. YANG, Haiqin, Laiwan Chan e Irwin RE, 2002. Support Vector Machine di regressione per volatile previsione del mercato azionario. In: Intelligent Data Ingegneria e automatizzato Learning: IDEAL del 2002. modificato da Hujun Yin, et al. . pagine 391--396, Springer. Citato da 19 (4,52 anni) Abstract: Recentemente, Support Vector regressione (SVR) è stata introdotta per risolvere i problemi di regressione e previsione. In questo articolo, si applica SVR a compiti di previsione finanziaria. In particolare, i dati finanziari sono solitamente rumoroso e il rischio associato è variabile nel tempo. Pertanto, il nostro modello SVR è un'estensione dello standard SVR che incorpora margini adattamento. Variando i margini del SVR, potremmo riflettere il cambiamento della volatilità dei dati finanziari. Inoltre, abbiamo analizzato l'effetto dei margini asimmetriche in modo da consentire la riduzione del rischio di ribasso. I nostri risultati sperimentali dimostrano che l'uso di deviazione standard per calcolare un margine variabile dà un buon risultato predittivo nella previsione di Hang Seng Index. tryed variando i margini in SVM regressione al fine di riflettere il cambiamento della volatilità dei dati finanziari e anche analizzato il effetto di margini asimmetriche in modo da consentire la riduzione del rischio di ribasso. Il primo approccio ha prodotto l'errore totale più basso quando la previsione del prezzo di chiusura giornaliero di Hong Kongs Hang Seng Index (HSI). Huang, W. Y. Nakamori e S. Y. Wang, 2005. Previsione borsa direzione del movimento con la macchina supporto vettoriale. Computer Ricerca Operativa. Volume 32, Issue 10, Pages 2513-2522. (Ottobre 2005) Citato da 5 (4,18 anni) Abstract: Macchina Support Vector (SVM) è un tipo molto specifico di algoritmi di apprendimento caratterizzati dal controllo capacità della funzione di decisione, l'uso delle funzioni del kernel e la scarsità della soluzione. In questo lavoro, si indaga la prevedibilità della direzione del movimento finanziario con SVM prevedendo la direzione del movimento settimanale di Nikkei 225 Index. Per valutare la capacità di previsione di SVM, confrontiamo le sue prestazioni con quelle di Analisi Discriminante Lineare, quadratica Analisi Discriminante e Elman backpropagation reti neurali. I risultati dell'esperimento dimostrano che SVM supera gli altri metodi di classificazione. Inoltre, proponiamo un modello che combina integrando SVM con gli altri metodi di classificazione. Il modello che combina le migliori prestazioni tra tutti la previsione methodspared la capacità di SVM, Analisi Discriminante Lineare, quadratica Analisi Discriminante e Elman backpropagation reti neurali per prevedere la direzione del movimento settimanale dell'indice Nikkei 225 e ha scoperto che il SVM ha superato tutti gli altri metodi di classificazione . Meglio ancora era una combinazione ponderata dei modelli. TRAFALIS, Theodore B. e Huseyin INCE, 2000. Support Vector Machine per la regressione e applicazioni di previsioni finanziarie. In: IJCNN 2000: Atti della Conferenza internazionale congiunta IEEE-INNS-Enns Reti Neurali: Volume 6 a cura di Shun-Ichi Amari, et al. . Pagina 6348, IEEE Computer Society. Citato da 19 (3,06 anni) Abstract: Lo scopo principale di questo lavoro è quello di confrontare la macchina Support Vector (SVM) sviluppato da Vapnik con altre tecniche come Backpropagation e Funzione a base radiale (RBF) Reti per applicazioni di previsioni finanziarie. La teoria dell'algoritmo SVM si basa sulla teoria statistica. La formazione di SVM porta ad un problema di programmazione quadratica (QP). risultati computazionali preliminari per la previsione del prezzo delle azioni sono anche presentedpared SVM con funzione di Backpropagation e Radial Basis (RBF) Reti da prevedere IBM, Yahoo e prezzi quotidiana azionari America Online. Stranamente, usando l'SVM per la regressione che forwent un insieme di validazione, impostare epsilon a zero, fisso C e ripetuto l'esperimento per diverse impostazioni fisse del parametro del kernel, sigma, dando luogo a diversi risultati. CAO, Lijuan e Qingming GU, 2002. support vector machines dinamici per la previsione di serie temporali non stazionarie. Analisi dei dati intelligente. Volume 6, Numero 1, pagine 67-83. Citato da 12 (2,86 anni) Abstract: Il presente documento propone una versione modificata di support vector machines (SVM), chiamato support vector machines dinamici (DSVMs), per modellare serie temporali non stazionarie. I DSVMs si ottengono incorporando il dominio di conoscenza problema - non stazionarietà delle serie temporali in SVM. A differenza delle SVM standard che utilizzano valori fissi della costante regolarizzazione e le dimensioni del tubo in tutti i punti dei dati di allenamento, i DSVMs utilizzano un costante regolarizzazione aumento esponenziale e una dimensione del tubo in modo esponenziale diminuzione a che fare con cambiamenti strutturali nei dati. La costante regolarizzazione ed il tubo dimensione dinamica si basa sulla conoscenza preventiva che nelle serie temporali non stazionarie ultimi punti di dati in grado di fornire informazioni più importanti di punti dati a distanza. Nell'esperimento, i DSVMs vengono valutati utilizzando entrambi i set di dati simulati e reali. La simulazione dimostra che i DSVMs generalizzano meglio dei SVM standard, in previsione di serie temporali non stazionarie. Un altro vantaggio di questa modifica è che i DSVMs utilizzare un minor numero di vettori di supporto, con conseguente una rappresentazione rada del solution. incorporate la conoscenza a priori che le serie storiche finanziarie sono non stazionaria nelle loro support vector machines dinamiche (DSVMs) e utilizzare una costante regolarizzazione aumento esponenziale e una dimensione del tubo in modo esponenziale in diminuzione per affrontare cambiamenti strutturali nei dati sul presupposto che questi ultimi punti di dati in grado di fornire informazioni più importanti di punti dati a distanza. Essi concludono che DSVMs generalizzare meglio di SVM standard, in previsione di serie temporali non stazionarie, mentre usano anche un minor numero di vettori di supporto, con conseguente una rappresentazione rada della soluzione. Tay, Francis E. H. e L. J. CAO, 2002. 949-Discendente Support Vector Machines per Financial Time Series Forecasting. Neurali Processing Letters 15 (2): 179-195. Citato da 11 (2,62 anni) Abstract: Il presente documento propone una versione modificata di support vector machines (SVM), chiamato 949-discendente support vector machines (949-DSVMs), per modellare non stazionario serie finanziarie. I 949-DSVMs si ottengono incorporando la conoscenza di dominio problema 8211 non stazionarietà delle serie storiche finanziarie in SVM. A differenza delle SVM standard che utilizzano un tubo costante in tutti i punti dei dati di allenamento, i 949-DSVMs utilizzare un tubo di adattamento per affrontare i cambiamenti della struttura nell'esperimento data. The mostra che i 949-DSVMs generalizzare meglio delle SVM standard in previsione non stazionario serie finanziarie. Un altro vantaggio di questa modifica è che i 949-DSVMs convergono a meno vettori di supporto, con conseguente rappresentazione rada del solution. incorporated conoscenze dominio del problema della non-stazionarietà serie finanziarie in SVM utilizzando un tubo adattativo nel loro cosiddetto support vector machines epsilon-decrescente (epsilon-DSVMs). Esperimento ha dimostrato che epsilon-DSVMs generalizzano meglio SVM standard, in previsione non stazionaria serie finanziarie e convergono anche meno vettori di supporto, con conseguente rappresentazione rada della soluzione. Debnath, Sandip e C. Lee Giles, 2005. Un modello di apprendimento basato Motto Estrazione di News Articoli per trovare frasi esplicative per Eventi. In: K-CAP 821.705: Atti della 3 ° conferenza internazionale sulla cattura della conoscenza. Pagine 189--190. Citato da 2 (1,67 anni) Abstract: le informazioni dei metadati gioca un ruolo cruciale nel documento aumentare l'efficienza e l'organizzazione archiviabilità. metadati Notizie include DateLine. Sottotitolo. Titolo e molti altri. Abbiamo scoperto che le informazioni titolo è utile per indovinare il tema di questo articolo notizia. In particolare per gli articoli di notizie finanziarie, abbiamo scoperto che titolo può quindi essere particolarmente utile per individuare frasi esplicative per eventuali avvenimenti importanti quali i cambiamenti significativi dei prezzi delle azioni. In questo articolo esploriamo un approccio Support Vector based learning per estrarre automaticamente i metadati del titolo. Troviamo che la precisione di classificazione di trovare il titolo s migliora se DateLine s sono identificate prima. Abbiamo poi utilizzato il titolo s estratto per avviare un pattern matching di parole chiave per trovare le frasi responsabili per il tema storia. L'utilizzo di questo tema e un modello linguaggio semplice, è possibile individuare eventuali frasi esplicative per qualsiasi prezzo significativo change. devised un nuovo approccio di estrazione di titoli delle notizie di metadati utilizzando SVM e li utilizzano per trovare temi di storia per ottenere una spiegazione frase-based per uno stock variazione di prezzo. Van Gestel, Tony, et al. . 2003. Un supporto approccio Vector Machine di credit scoring. Banca en Financiewezen. Volume 2, marzo, pagine 73-82. Citato da 5 (1,56 anni) Abstract: Spinto dalla necessità di allocare il capitale in modo proficuo e dal recentemente suggerito normative di Basilea II, le istituzioni finanziarie stanno essendo sempre più obbligati a costruire modelli di credit scoring che valutano il rischio di default dei loro clienti . Molte tecniche sono state proposte per affrontare questo problema. Support Vector Machines (SVM) è una tecnica nuova promettente che ha recentemente emanato da diversi settori come le statistiche applicate, reti neurali e apprendimento automatico. In questo lavoro, sperimentiamo con i minimi quadrati Support Vector Machines (LS-SVM), una versione recentemente modificata di SVM, e della relazione significativamente migliore risultato se confrontato con i classici techniquespared quattro metodologie, Ordinary Least Squares (OLS), ordinale regressione logistica ( OLR), il Perceptron a più strati (MLP) e minimi quadrati Support Vector Machines (LS-SVM), quando applicato al credit scoring. La metodologia SVM ha dato risultati significativamente e costantemente migliori rispetto ai metodi di rating lineari classici. FAN, Alan e Marimuthu Palaniswami, 2000. Selezione fallimento predittori Utilizzando un Support Vector Machine Approach. IJCNN 2000: Atti della Conferenza internazionale congiunta IEEE-INNS-Enns Reti Neurali, Volume 6. a cura di Shun-Ichi Amari et al. . Pagina 6354. Citato da 9 (1,45 anni) Abstract: approccio convenzionale Neural Network è stato trovato utile nel predire la difficoltà aziendale da bilancio. In questo lavoro, abbiamo adottato un Support Vector Machine approccio al problema. Un nuovo modo di selezionare i predittori di fallimento è mostrato, utilizzando il criterio basato distanza euclidea calcolata all'interno del kernel SVM. Uno studio comparativo è fornito con tre modelli di soccorso aziendale classici e un modello alternativo basato sulle SVM SVM approach. use per selezionare i predittori di fallimento, e di fornire uno studio comparativo. Tay, Francesco Eng Hock e Li Juan CAO, 2001. Migliorata la previsione di serie storiche finanziarie combinando Support Vector Machines con l'auto-organizzazione map funzione. Analisi dei dati intelligente. Volume 5, numero 4, pagine 339-354. Citato da 7 (1,35 anni) Abstract: Un'architettura rete neurale a due stadi costruiti combinando Support Vector Machines (SVM) con auto-organizzante caratteristica della mappa (SOM) è proposto per la previsione serie finanziarie. Nella prima fase, SOM è usato come un algoritmo di clustering di partizionare l'intero spazio di ingresso in diverse regioni disgiunte. Un'architettura con struttura ad albero è adottato nella partizione per evitare il problema di predeterminare il numero di regioni partizionati. Poi, nella seconda fase, più SVM, chiamati anche gli esperti SVM, che meglio si adattano ogni regione partizionato sono costruiti trovando la funzione del kernel più appropriato e dei parametri di apprendimento ottimali di SVM. Il tasso di cambio Santa Fe e cinque contratti future reali sono utilizzati nell'esperimento. E 'dimostrato che il metodo proposto raggiunge sia significativamente più alta prestazioni previsione e la velocità di convergenza più rapida in confronto con un unico SVM modelbined SVM con una funzione di mappa auto-organizzante (SOM) e testato il modello sul tasso di cambio di Santa Fe e cinque contratti future reali . Essi hanno dimostrato che il metodo proposto raggiunge sia significativamente superiore previsione delle prestazioni e la velocità di convergenza più rapida in confronto con un unico modello SVM. SANSOM, D. C. T. DOWNS and T. K. SAHA, 2003. Evaluation of support vector machine based forecasting tool in electricity price forecasting for Australian national electricity market participants. Journal of Electrical Electronics Engineering, Australia . Vol 22, No. 3, Pages 227-234. Cited by 5 (1.19year) Abstract: In this paper we present an analysis of the results of a study into wholesale (spot) electricity price forecasting utilising Neural Networks (NNs) and Support Vector Machines (SVM). Frequent regulatory changes in electricity markets and the quickly evolving market participant pricing (bidding) strategies cause efficient retraining to be crucial in maintaining the accuracy of electricity price forecasting models. The efficiency of NN and SVM retraining for price forecasting was evaluated using Australian National Electricity Market (NEM), New South Wales regional data over the period from September 1998 to December 1998. The analysis of the results showed that SVMs with one unique solution, produce more consistent forecasting accuracies and so require less time to optimally train than NNs which can result in a solution at any of a large number of local minima. The SVM and NN forecasting accuracies were found to be very similar. evaluated utilising Neural Networks (NNs) and Support Vector Machines (SVM) for wholesale (spot) electricity price forecasting. The SVM required less time to optimally train than the NN, whilst the SVM and NN forecasting accuracies were found to be very similar. ABRAHAM, Ajith and Andy AUYEUNG, 2003. Integrating Ensemble of Intelligent Systems for Modeling Stock Indices. In: Proceedings of 7th International Work Conference on Artificial and Natural Neural Networks, Part II . Lecture Notes in Computer Science, Volume 2687, Jose Mira and Jose R. Alverez (Eds.), Springer Verlag, Germany, pp. 774-781, 2003. Cited by 3 (0.94year) Abstract: The use of intelligent systems for stock market predictions has been widely established. In this paper, we investigate how the seemingly chaotic behavior of stock markets could be well-represented using ensemble of intelligent paradigms. To demonstrate the proposed technique, we considered Nasdaq-100 index of Nasdaq Stock Market SM and the SampP CNX NIFTY stock index. The intelligent paradigms considered were an artificial neural network trained using Levenberg-Marquardt algorithm, support vector machine, Takagi-Sugeno neuro-fuzzy model and a difference boosting neural network. The different paradigms were combined using two different ensemble approaches so as to optimize the performance by reducing the different error measures. The first approach is based on a direct error measure and the second method is based on an evolutionary algorithm to search the optimal linear combination of the different intelligent paradigms. Experimental results reveal that the ensemble techniques performed better than the individual methods and the direct ensemble approach seems to work well for the problem considered. considered an artificial neural network trained using Levenberg-Marquardt algorithm, a support vector machine, a Takagi-Sugeno neuro-fuzzy model and a difference boosting neural network for predicting the NASDAQ-100 Index of The Nasdaq Stock Market and the SP CNX NIFTY stock index. They concluded that an ensemble of the intelligent paradigms performed better than the individual methods. YANG, Haiqin, et al. . 2004. Financial Time Series Prediction Using Non-fixed and Asymmetrical Margin Setting with Momentum in Support Vector Regression. In: Neural Information Processing: Research and Development . edited by Jagath Chandana Rajapakse and Lipo Wang, Springer-Verlag. Cited by 2 (0.91year) Abstract: Recently, Support Vector Regression (SVR) has been applied to financial time series prediction. The financial time series usually contains the characteristics of small sample size, high noise and non-stationary. Especially the volatility of the time series is time-varying and embeds some valuable information about the series. Previously, we had proposed to use the volatility in the data to adaptively change the width of the margin in SVR. We have noticed that up margin and down margin would not necessary be the same, and we also observed that their choice would affect the upside risk, downside risk and as well as the overall prediction performance. In this work, we introduce a novel approach to adopt the momentum in the asymmetrical margins setting. We applied and compared this method to predict the Hang Seng Index and Dow Jones Industrial Average. used SVMs for regression with non-fixed and asymmetrical margin settings, this time with momentum, to predict the Hang Seng Index and Dow Jones Industrial Average. PAI, Ping-Feng and Chih-Sheng LIN, 2005. A hybrid ARIMA and support vector machines model in stock price forecasting. Omega . Volume 33, Issue 6, December 2005, Pages 497-505. Cited by 1 (0.84year) Abstract: Traditionally, the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model has been one of the most widely used linear models in time series forecasting. However, the ARIMA model cannot easily capture the nonlinear patterns. Support vector machines (SVMs), a novel neural network technique, have been successfully applied in solving nonlinear regression estimation problems. Therefore, this investigation proposes a hybrid methodology that exploits the unique strength of the ARIMA model and the SVMs model in forecasting stock prices problems. Real data sets of stock prices were used to examine the forecasting accuracy of the proposed model. The results of computational tests are very promising. proposed a hybrid ARIMA and support vector machine model for stock price forecasting, and results looked very promising. ABRAHAM, Ajith, et al. . 2002. Performance Analysis of Connectionist Paradigms for Modeling Chaotic Behavior of Stock Indices. In: Second international workshop on Intelligent systems design and application . edited by Ajith Abraham, et al. . pages 181--186. Cited by 3 (0.71year) Abstract: The use of intelligent systems for stock market predictions has been widely established. In this paper, we investigate how the seemingly chaotic behavior of stock markets could be well represented using several connectionist paradigms and soft computing techniques. To demonstrate the different techniques, we considered Nasdaq-100 index of Nasdaq Stock MarketTM and the SP CNX NIFTY stock index. We analyzed 7 years Nasdaq 100 main index values and 4 years NIFTY index values. This paper investigates the development of a reliable and efficient technique to model the seemingly chaotic behavior of stock markets. We considered an artificial neural network trained using Levenberg-Marquardt algorithm, Support Vector Machine (SVM), Takagi-Sugeno neuro-fuzzy model and a Difference Boosting Neural Network (DBNN). This paper briefly explains how the different connectionist paradigms could be formulated using different learning methods and then investigates whether they can provide the required level of performance, which are sufficiently good and robust so as to provide a reliable forecast model for stock market indices. Experiment results reveal that all the connectionist paradigms considered could represent the stock indices behavior very accurately. analysed the performance of an artificial neural network trained using Levenberg-Marquardt algorithm, Support Vector Machine (SVM), Takagi-Sugeno neuro-fuzzy model and a Difference Boosting Neural Network (DBNN) when predicting the NASDAQ-100 Index of The Nasdaq Stock Market and the SP CNX NIFTY stock index. YANG, Haiqin, I. KING and Laiwan CHAN, 2002. Non-fixed and asymmetrical margin approach to stock market prediction using Support Vector Regression. In: ICONIP 02. Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing. Volume 3 . edited by Lipo Wang, et al. . pages 1398--1402. Cited by 3 (0.71year) Abstract: Recently, support vector regression (SVR) has been applied to financial time series prediction. Typical characteristics of financial time series are non-stationary and noisy in nature. The volatility, usually time-varying, of the time series is therefore some valuable information about the series. Previously, we had proposed to use the volatility to adaptively change the width of the margin of SVR. We have noticed that upside margin and downside margin do not necessary be the same, and we have observed that their choice would affect the upside risk, downside risk and as well as the overall prediction result. In this paper, we introduce a novel approach to adapt the asymmetrical margins using momentum. We applied and compared this method to predict the Hang Seng Index and Dow Jones Industrial Average. used SVM regression with a non-fixed and asymmetrical margin, this time adapting the asymmetrical margins using momentum, and applied it to predicting the Hang Seng Index and the Dow Jones Industrial Average. GAVRISHCHAKA, Valeriy V. and Supriya B. GANGULI, 2003. Volatility forecasting from multiscale and high-dimensional market data. Neurocomputing . Volume 55, Issues 1-2 (September 2003), Pages 285-305. Cited by 2 (0.63year) Abstract: Advantages and limitations of the existing volatility models for forecasting foreign-exchange and stock market volatility from multiscale and high-dimensional data have been identified. Support vector machines (SVM) have been proposed as a complimentary volatility model that is capable of effectively extracting information from multiscale and high-dimensional market data. SVM-based models can handle both long memory and multiscale effects of inhomogeneous markets without restrictive assumptions and approximations required by other models. Preliminary results with foreign-exchange data suggest that SVM can effectively work with high-dimensional inputs to account for volatility long-memory and multiscale effects. Advantages of the SVM-based models are expected to be of the utmost importance in the emerging field of high-frequency finance and in multivariate models for portfolio risk management. used SVMs for forecasting the volatility of foreign-exchange data. Their preliminary benchmark tests indicated that SVMs can perform significantly better than or comparable to both naive and GARCH(1,1) models. P201REZ-CRUZ, Fernando, Julio A. AFONSO-RODR205GUEZ and Javier GINER, 2003. Estimating GARCH models using support vector machines. Quantitative Finance . Volume 3, Number 3 (June 2003), Pages 163-172. Cited by 2 (0.63year) Abstract: Support vector machines (SVMs) are a new nonparametric tool for regression estimation. We will use this tool to estimate the parameters of a GARCH model for predicting the conditional volatility of stock market returns. GARCH models are usually estimated using maximum likelihood (ML) procedures, assuming that the data are normally distributed. In this paper, we will show that GARCH models can be estimated using SVMs and that such estimates have a higher predicting ability than those obtained via common ML methods. used SVMs for regression to estimate the parameters of a GARCH model for predicting the conditional volatility of stock market returns and showed that such estimates have a higher predicting ability than those obtained via common maximum likelihood (ML) methods. Van GESTEL, T. et al. . 2003. Bankruptcy prediction with least squares support vector machine classifiers. In: 2003 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering: Proceedings . pages 1-8. Cited by 2 (0.63year) Abstract: Classification algorithms like linear discriminant analysis and logistic regression are popular linear techniques for modelling and predicting corporate distress. These techniques aim at finding an optimal linear combination of explanatory input variables, such as, e. g. solvency and liquidity ratios, in order to analyse, model and predict corporate default risk. Recently, performant kernel based nonlinear classification techniques, like support vector machines, least squares support vector machines and kernel fisher discriminant analysis, have been developed. Basically, these methods map the inputs first in a nonlinear way to a high dimensional kernel-induced feature space, in which a linear classifier is constructed in the second step. Practical expressions are obtained in the so-called dual space by application of Mercers theorem. In this paper, we explain the relations between linear and nonlinear kernel based classification and illustrate their performance on predicting bankruptcy of mid-cap firms in Belgium and the Netherlands. used least squares support vector machine classifiers for predicting bankruptcy of mid-cap firms in Belgium and the Netherlands. CAO, L. J. and W. K. CHONG, 2002. Feature extraction in support vector machine: a comparison of PCA, XPCA and ICA. ICONIP 02: Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing, Volume 2 . edited by Lipo Wang, et al. . pages 1001-1005. Cited by 2 (0.48year) Abstract: Recently, support vector machine (SVM) has become a popular tool in time series forecasting. In developing a successful SVM forecaster, feature extraction is the first important step. This paper proposes the applications of principal component analysis (PCA), kernel principal component analysis (KPCA) and independent component analysis (ICA) to SVM for feature extraction. PCA linearly transforms the original inputs into uncorrelated features. KPCA is a nonlinear PCA developed by using the kernel method. In ICA, the original inputs are linearly transformed into statistically independent features. By examining the sunspot data and one real futures contract, the experiment shows that SVM by feature extraction using PCA, KPCA or ICA can perform better than that without feature extraction. Furthermore, there is better generalization performance in KPCA and ICA feature extraction than PCA feature extraction. considered the application of principal component analysis (PCA), kernel principal component analysis (KPCA) and independent component analysis (ICA) to SVMs for feature extraction. By examining the sunspot data and one real futures contract, they showed that SVM by feature extraction using PCA, KPCA or ICA can perform better than that without feature extraction. Furthermore, they found that there is better generalization performance in KPCA and ICA feature extraction than PCA feature extraction. CAO, L. J. and Francis E. H. TAY, 2000. Feature Selection for Support Vector Machines in Financial Time Series Forecasting. In: Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2000: Data Mining, Financial Engineering, and Intelligent Agents . edited by Kwong Sak Leung, Lai-Wan Chan and Helen Meng, pages 268-273. Cited by 3 (0.48year) Abstract: This paper deals with the application of saliency analysis to Support Vector Machines (SVMs) for feature selection. The importance of feature is ranked by evaluating the sensitivity of the network output to the feature input in terms of the partial derivative. A systematic approach to remove irrelevant features based on the sensitivity is developed. Five futures contracts are examined in the experiment. Based on the Simulation results, it is shown that that saliency analysis is effective in SVMs for identifying important features. dealt with the application of saliency analysis to feature selection for SVMs. Five futures contracts were examined and they concluded that saliency analysis is effective in SVMs for identifying important features. ZHOU, Dianmin, Feng GAO and Xiaohong GUAN, 2004. Application of accurate online support vector regression in energy price forecast. WCICA 2004: Fifth World Congress on Intelligent Control and Automation, Volume 2 . pages 1838-1842. Cited by 1 (0.45year) Abstract: Energy price is the most important indicator in electricity markets and its characteristics are related to the market mechanism and the change versus the behaviors of market participants. It is necessary to build a real-time price forecasting model with adaptive capability. In this paper, an accurate online support vector regression (AOSVR) method is applied to update the price forecasting model. Numerical testing results show that the method is effective in forecasting the prices of the electric-power markets. applied an accurate online support vector regression (AOSVR) to forecasting the prices of the electric-power markets, results showed that it was effective. FAN, A. and M. PALANISWAMI, 2001. Stock selection using support vector machines. IJCNN01: International Joint Conference on Neural Networks, Volume 3 . Pages 1793-1798. Cited by 2 (0.38year) Abstract: We used the support vector machines (SVM) in a classification approach to beat the market. Given the fundamental accounting and price information of stocks trading on the Australian Stock Exchange, we attempt to use SVM to identify stocks that are likely to outperform the market by having exceptional returns. The equally weighted portfolio formed by the stocks selected by SVM has a total return of 208 over a five years period, significantly outperformed the benchmark of 71. We also give a new perspective with a class sensitivity tradeoff, whereby the output of SVM is interpreted as a probability measure and ranked, such that the stocks selected can be fixed to the top 25used SVMs for classification for stock selection on the Australian Stock Exchange and significantly outperformed the benchmark. Van GESTEL, Tony, et al. . 2000. Volatility Tube Support Vector Machines. Neural Network World . vol. 10, number 1, pp. 287-297. Cited by 2 (0.32year) Abstract: In Support Vector Machines (SVM8217s), a non-linear model is estimated based on solving a Quadratic Programming (QP) problem. The quadratic cost function consists of a maximum likelihood cost term with constant variance and a regularization term. By specifying a difference inclusion on the noise variance model, the maximum likelihood term is adopted for the case of heteroskedastic noise, which arises in financial time series. The resulting Volatility Tube SVM8217s are applied on the 1-day ahead prediction of the DAX30 stock index. The influence of todays closing prices of the New York Stock Exchange on the prediction of tomorrow8217s DAX30 closing price is analyzed. developed the Volatility Tube SVM and applied it to 1-day ahead prediction of the DAX30 stock index, and significant positive out-of-sample results were obtained. CAO, Li Juan, Kok Seng CHUA and Lim Kian GUAN, 2003. Combining KPCA with support vector machine for time series forecasting. In: 2003 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering . pages 325-329. Cited by 1 (0.31year) Abstract: Recently, support vector machine (SVM) has become a popular tool in time series forecasting. In developing a successful SVM forecaster, the first important step is feature extraction. This paper applies kernel principal component analysis (KPCA) to SVM for feature extraction. KPCA is a nonlinear PCA developed by using the kernel method. It firstly transforms the original inputs into a high dimensional feature space and then calculates PCA in the high dimensional feature space. By examining the sunspot data and one real futures contract, the experiment shows that SVM by feature forms much better than that extraction using KPCA per without feature extraction. In comparison with PCA, there is also superior performance in KPCA. applied kernel principal component analysis (KPCA) to SVM for feature extraction. The authors examined sunspot data and one real futures contract, and found such feature extraction enhanced performance and also that KPCA was superior to PCA. YANG, Haiqin, 2003. Margin Variations in Support Vector Regression for the Stock Market Prediction. Degree of Master of Philosophy Thesis, Department of Computer Science Engineering, The Chinese University of Hong Kong, June 2003. Cited by 1 (0.31year) Abstract: Support Vector Regression (SVR) has been applied successfully to financial time series prediction recently. In SVR, the 949-insensitive loss function is usually used to measure the empirical risk. The margin in this loss function is fixed and symmetrical. Typically, researchers have used methods such as crossvalidation or random selection to select a suitable 949 for that particular data set. In addition, financial time series are usually embedded with noise and the associated risk varies with time. Using a fixed and symmetrical margin may have more risk inducing bad results and may lack the ability to capture the information of stock market promptly. In order to improve the prediction accuracy and to consider reducing the downside risk, we extend the standard SVR by varying the margin. By varying the width of the margin, we can reflect the change of volatility in the financial data by controlling the symmetry of margins, we are able to reduce the downside risk. Therefore, we focus on the study of setting the width of the margin and also the study of its symmetry property. For setting the width of margin, the Momentum (also including asymmetrical margin control) and Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) models are considered. Experiments are performed on two indices: Hang Seng Index (HSI) and Dow Jones Industrial Average (DJIA) for the Momentum method and three indices: Nikkei225, DJIA and FTSE100, for GARCH models, respectively. The experimental results indicate that these methods improve the predictive performance comparing with the standard SVR and benchmark model. On the study of the symmetry property, we give a sufficient condition to prove that the predicted value is monotone decreasing to the increase of the up margin. Therefore, we can reduce the predictive downside risk, or keep it zero, by increasing the up margin. An algorithm is also proposed to test the validity of this condition, such that we may know the changing trend of predictive downside risk by only running this algorithm on the training data set without performing actual prediction procedure. Experimental results also validate our analysis. employs SVMs for regression and varys the width of the margin to reflect the change of volatility and controls the symmetry of margins to reduce the downside risk. Results were positive. CALVO, Rafael A. and Ken WILLIAMS, 2002. Automatic Categorization of Announcements on the Australian Stock Exchange. Cited by 1 (0.24year) Abstract: This paper compares the performance of several machine learning algorithms for the automatic categorization of corporate announcements in the Australian Stock Exchange (ASX) Signal G data stream. The article also describes some of the applications that the categorization of corporate announcements may enable. We have performed tests on two categorization tasks: market sensitivity, which indicates whether an announcement will have an impact on the market, and report type, which classifies each announcement into one of the report categories defined by the ASX. We have tried Neural Networks, a Na239ve Bayes classifier, and Support Vector Machines and achieved good resultspared the performance of neural networks, a na ve bayes classifier, and SVMs for the automatic categorization of corporate announcements in the Australian Stock Exchange (ASX) Signal G data stream. The results were all good, but with the SVM underperforming the other two models. AHMED, A. H.M. T. 2000. Forecasting of foreign exchange rate time series using support vector regression. 3rd year project. Computer Science Department, University of Manchester. Cited by 1 (0.16year)used support vector regression for forecasting a foreign exchange rate time series. GUESDE, Bazile, 2000. Predicting foreign exchange rates with support vector regression machines. MSc thesis. Computer Science Department, University of Manchester. Cited by 1 (0.16year) Abstract: This thesis investigates how Support Vector Regression can be applied to forecasting foreign exchange rates. At first we introduce the reader to this non linear kernel based regression and demonstrate how it can be used for time series prediction. Then we define a predictive framework and apply it to the Canadian exchange rates. But the non-stationarity in the data, which we here define as a drift in the map of the dynamics, forces us to present and use the typical learning processes for catching different dynamics. Our implementation of these solutions include Clusters of Volatility and competing experts. Finally those experts are used in a financial vote trading system and substantial profits are achieved. Through out the thesis we hope the reader will be intrigued by the results of our analysis and be encouraged in other dircetions for further research. used SVMs for regression to predict the Canadian exchange rate, wisely recognised the problem of nonstationarity, dealt with it using experts and claimed that substantial profits were achieved. BAO, Yu-Kun, et al. . 2005. Forecasting Stock Composite Index by Fuzzy Support Vector Machines Regression. Proceedings of 2005 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Volume 6 . pages 3535-3540. not cited (0year) Abstract: Financial time series forecasting methods such as exponential smoothing are commonly used for prediction on stock composition index (SCI) and have made great contribution in practice, but efforts on looking for superior forecasting method are still made by practitioners and academia. This paper deals with the application of a novel neural network technique, fuzzy support vector machines regression (FSVMR), in SCI forecasting. The objective of this paper is not only to examine the feasibility of FSVMR in SCI forecasting but presents our efforts on improving the accuracy of FSVMR in terms of data pre-processing, kernel function selection and parameters selection. A data set from Shanghai Stock Exchange is used for the experiment to test the validity of FSVMR. The experiment shows FSVMR a better method in SCI forecasting. used fuzzy support vector machines regression (FSVMR) to forecast a data set from the Shanghai Stock Exchange with positive results. CHEN, Kuan-Yu and Chia-Hui HO, 2005. An Improved Support Vector Regression Modeling for Taiwan Stock Exchange Market Weighted Index Forecasting. ICNNB 05: International Conference on Neural Networks and Brain, 2005, Volume 3 not cited (0year) Abstract: This study applies a novel neural network technique, Support Vector Regression (SVR), to Taiwan Stock Exchange Market Weighted Index (TAIEX) forecasting. To build an effective SVR model, SVRs parameters must be set carefully. This study proposes a novel approach, known as GA-SVR, which searches for SVRs optimal parameters using real value genetic algorithms. The experimental results demonstrate that SVR outperforms the ANN and RW models based on the Normalized Mean Square Error (NMSE), Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Moreover, in order to test the importance and understand the features of SVR model, this study examines the effects of the number of input node. used an SVM for regression for forecasting the Taiwan Stock Exchange Market Weighted Index (TAIEX). The results demonstrated that the SVR outperformed the ANN and RW models. CHEN, Wun-Hwa and Jen-Ying SHIH, 2006. A study of Taiwan39s issuer credit rating systems using support vector machines. Expert Systems with Applications . Volume 30, Issue 3, April 2006, Pages 427-435. not cited (0year) By providing credit risk information, credit rating systems benefit most participants in financial markets, including issuers, investors, market regulators and intermediaries. In this paper, we propose an automatic classification model for issuer credit ratings, a type of fundamental credit rating information, by applying the support vector machine (SVM) method. This is a novel classification algorithm that is famous for dealing with high dimension classifications. We also use three new variables: stock market information, financial support by the government, and financial support by major shareholders to enhance the effectiveness of the classification. Previous research has seldom considered these variables. The data period of the input variables used in this study covers three years, while most previous research has only considered one year. We compare our SVM model with the back propagation neural network (BP), a well-known credit rating classification method. Our experiment results show that the SVM classification model performs better than the BP model. The accuracy rate (84.62) is also higher than previous research. used an SVM to classify Taiwans issuer credit ratings and found that it performed better than the back propagation neural network (BP) model. CHEN, Wun-Hua, Jen-Ying SHIH and Soushan WU, 2006. Comparison of support-vector machines and back propagation neural networks in forecasting the six major Asian stock markets. International Journal of Electronic Finance . Volume, Issue 1, pages 49-67. not cited (0year) Abstract: Recently, applying the novel data mining techniques for financial time-series forecasting has received much research attention. However, most researches are for the US and European markets, with only a few for Asian markets. This research applies Support-Vector Machines (SVMs) and Back Propagation (BP) neural networks for six Asian stock markets and our experimental results showed the superiority of both models, compared to the early researchespared SVMs and back propagation (BP) neural networks when forecasting the six major Asian stock markets. Both models perform better than the benchmark AR (1) model in the deviation measurement criteria, whilst SVMs performed better than the BP model in four out of six markets. GAVRISHCHAKA, Valeriy V. and Supriya BANERJEE, 2006. Support Vector Machine as an Efficient Framework for Stock Market Volatility Forecasting. Computational Management Science . Volume 3, Number 2 (April 2006), Pages 147-160. not cited (0year) Abstract: Advantages and limitations of the existing models for practical forecasting of stock market volatility have been identified. Support vector machine (SVM) have been proposed as a complimentary volatility model that is capable to extract information from multiscale and high-dimensional market data. Presented results for SP500 index suggest that SVM can efficiently work with high-dimensional inputs to account for volatility long-memory and multiscale effects and is often superior to the main-stream volatility models. SVM-based framework for volatility forecasting is expected to be important in the development of the novel strategies for volatility trading, advanced risk management systems, and other applications dealing with multi-scale and high-dimensional market data. used SVMs for forecasting stock market volatility with positive results. HOVSEPIAN, K. and P. ANSELMO, 2005. Heuristic Solutions to Technical Issues Associated with Clustered Volatility Prediction using Support Vector Machines. ICNNampB3905: International Conference on Neural Networks and Brain, 2005, Volume 3 . Pages 1656-1660. not cited (0year) Abstract: We outline technological issues and our fimdings for the problem of prediction of relative volatility bursts in dynamic time-series utilizing support vector classifiers (SVC). The core approach used for prediction has been applied successfully to detection of relative volatility clusters. In applying it to prediction, the main issue is the selection of the SVC trainingtesting set. We describe three selection schemes and experimentally compare their performances in order to propose a method for training the SVC for the prediction problem. In addition to performing cross-validation experiments, we propose an improved variation to sliding window experiments utilizing the output from SVCs decision function. Together with these experiments, we show that accurate and robust prediction of volatile bursts can be achieved with our approach. used SVMs for classification to predict relative volatility clusters and achieved accurate and robust results. INCE, H. and T. B. TRAFALIS, 2004. Kernel principal component analysis and support vector machines for stock price prediction. Proceedings of the 2004 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, Volume 3 . pages 2053-2058. not cited (0year) Abstract: Financial time series are complex, non-stationary and deterministically chaotic. Technical indicators are used with principal component analysis (PCA) in order to identify the most influential inputs in the context of the forecasting model. Neural networks (NN) and support vector regression (SVR) are used with different inputs. Our assumption is that the future value of a stock price depends on the financial indicators although there is no parametric model to explain this relationship. This relationship comes from technical analysis. Comparison shows that SVR and MLP networks require different inputs. The MLP networks outperform the SVR technique. found that MLP neural networks outperform support vector regression when applied to stock price prediction. KAMRUZZAMAN, Joarder, Ruhul A SARKER and Iftekhar AHMAD, 2003. SVM Based Models for Predicting Foreign Currency Exchange Rates. Proceedings of the Third IEEE International Conference on Data Mining (ICDM03) . Pages 557-560. not cited (0year) Abstract: Support vector machine (SVM) has appeared as a powerful tool for forecasting forex market and demonstrated better performance over other methods, e. g. neural network or ARIMA based model. SVM-based forecasting model necessitates the selection of appropriate kernel function and values of free parameters: regularization parameter and varepsilon - insensitive loss function. In this paper, we investigate the effect of different kernel functions, namely, linear, polynomial, radial basis and spline on prediction error measured by several widely used performance metrics. The effect of regularization parameter is also studied. The prediction of six different foreign currency exchange rates against Australian dollar has been performed and analyzed. Some interesting results are presented. investigated the effect of different kernel functions and the regularization parameter when using SVMs to predict six different foreign currency exchange rates against the Australian dollar. investigated comprehensible credit scoring models using rule extraction from SVMs. NALBANTOV, Georgi, Rob BAUER and Ida SPRINKHUIZEN-KUYPER, 2006. Equity Style Timing Using Support Vector Regressions. to appear in Applied Financial Economics . not cited (0year) Abstract: The disappointing performance of value and small cap strategies shows that style consistency may not provide the long-term benefits often assumed in the literature. In this study we examine whether the short-term variation in the U. S. size and value premium is predictable. We document style-timing strategies based on technical and (macro-)economic predictors using a recently developed artificial intelligence tool called Support Vector Regressions (SVR). SVR are known for their ability to tackle the standard problem of overfitting, especially in multivariate settings. Our findings indicate that both premiums are predictable under fair levels of transaction costs and various forecasting horizons. used SVMs for regression for equity style timing with positive results. ONGSRITRAKUL, P. and N. SOONTHORNPHISAJ, 2003. Apply decision tree and support vector regression to predict the gold price. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2003, Volume 4 . Pages 2488-2492. not cited (0year) Abstract: Recently, support vector regression (SVR) was proposed to resolve time series prediction and regression problems. In this paper, we demonstrate the use of SVR techniques for predicting the cost of gold by using factors that have an effect on gold to estimate its price. We apply a decision tree algorithm for the feature selection task and then perform the regression process using forecasted indexes. Our experimental results show that the combination of the decision tree and SVR leads to a better performance. applied a decision tree algorithm for feature selection and then performed support vector regression to predict the gold price, their results were positive. Van GESTEL, Tony, et al. . 2005. Linear and non-linear credit scoring by combining logistic regression and support vector machines, Journal of Credit Risk . Vol. 1, No. 4, Fall 2005, Pages 31-60. not cited (0year) Abstract: The Basel II capital accord encourages banks to develop internal rating models that are financially intuitive, easily interpretable and optimally predictive for default. Standard linear logistic models are very easily readable but have limited model flexibility. Advanced neural network and support vector machine models (SVMs) are less straightforward to interpret but can capture more complex multivariate non-linear relations. A gradual approach that balances the interpretability and predictability requirements is applied here to rate banks. First, a linear model is estimated it is then improved by identifying univariate non-linear ratio transformations that emphasize distressed conditions and finally SVMs are added to capture remaining multivariate non-linear relations. apply linear and non-linear credit scoring by combining logistic regression and SVMs. YANG, Haiqin, et al. . 2004. Outliers Treatment in Support Vector Regression for Financial Time Series Prediction. Neural Information Processing: 11th International Conference, ICONIP 2004, Calcutta, India, November 2004, Proceedings not cited (0year) Abstract: Recently, the Support Vector Regression (SVR) has been applied in the financial time series prediction. The financial data are usually highly noisy and contain outliers. Detecting outliers and deflating their influence are important but hard problems. In this paper, we propose a novel 8220two-phase8221 SVR training algorithm to detect outliers and reduce their negative impact. Our experimental results on three indices: Hang Seng Index, NASDAQ, and FSTE 100 index show that the proposed 8220two-phase8221 algorithm has improvement on the prediction. proposed a novel two-phase SVR training procedure to detect and deflate the influence of outliers. The method was tested on the Hang Seng Index, NASDAQ and FSTE 100 index and results were positive. However, its not clear why the significance of outliers (such as market crashes) should be understated. YU, Lean, Shouyang WANG and Kin Keung LAI, 2005. Mining Stock Market Tendency Using GA-Based Support Vector Machines. Internet and Network Economics: First International Workshop, WINE 2005, Hong Kong, China, December 15-17, 2005, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science) edited by Xiaotie Deng and Yinyu Ye, pages 336-345. not cited (0year) Abstract: In this study, a hybrid intelligent data mining methodology, genetic algorithm based support vector machine (GASVM) model, is proposed to explore stock market tendency. In this hybrid data mining approach, GA is used for variable selection in order to reduce the model complexity of SVM and improve the speed of SVM, and then the SVM is used to identify stock market movement direction based on the historical data. To evaluate the forecasting ability of GASVM, we compare its performance with that of conventional methods (e. g. statistical models and time series models) and neural network models. The empirical results reveal that GASVM outperforms other forecasting models, implying that the proposed approach is a promising alternative to stock market tendency exploration. applied a random walk (RW) model, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, an individual back-propagation neural network (BPNN) model, an individual SVM model and a genetic algorithm-based SVM (GASVM) to the task of predicting the direction of change in the daily SP500 stock price index and found that their proposed GASVM model performed the best. HARLAND, Zac, 2002. Using Support Vector Machines to Trade Aluminium on the LME.. Proceedings of the Ninth International Conference, Forecasting Financial Markets: Advances For Exchange Rates, Interest Rates and Asset Management . edited by C. Dunis and M. Dempster. not listed Abstract: This paper describes and evaluates the use of support vector regression to trade the three month Aluminium futures contract on the London Metal Exchange, over the period June 1987 to November 1999. The Support Vector Machine is a machine learning method for classification and regression and is fast replacing neural networks as the tool of choice for prediction and pattern recognition tasks, primarily due to their ability to generalise well on unseen data. The algorithm is founded on ideas derived from statistical learning theory and can be understood intuitively within a geometric framework. In this paper we use support vector regression to develop a number of trading submodels that when combined, result in a final model that exhibits above-average returns on out of sample data, thus providing some evidence that the aluminium futures price is less than efficient. Whether these inefficiencies will continue into the future is unknown. used an ensemble of SVMs for regression to trade the three month Aluminium futures contract on the London Metal Exchange with positive results. Van GESTEL, T. et al. . 2005. Credit rating systems by combining linear ordinal logistic regression and fixed-size least squares support vector machines, Workshop on Machine Learning in Finance, NIPS 2005 Conference, Whistler (British Columbia, Canada), Dec. 9.not listeddeveloped credit rating systems by combining linear ordinal logistic regression and fixed-size least squares SVMs. Taking a big step in machine learning: Profitable historical results across multiple Forex pairs In the past I have been able to use machine learning to create profitable trading systems successfully, this includes my Neural Network implementations (which generated the Sunqu, Tapuy and Paqarin strategies, later building the AsirikuyBrain) as well as my attempts at linear classification and other types of algorithms. However, one of the things that all of these developments have in common is that they have traded on EURUSD daily data and have failed to generate decent results across other pairs andor time frames. This means that although I have tackled this particular pairtimeframe successfully (several of these systems have been traded live with profitable outcomes) I still hadn8217t been able to develop anything for other instruments. On today8217s post I am going to talk about one of my latest developments (in big part due to an Asirikuy member I will be mentioning later on) which has allowed me to achieve profitable machine learning results across other pairs besides the EURUSD. Note that all back-testing results showed are non-compound (so that they can be easily judged by linearity). The fact that machine learning techniques seem to be so 8220easy8221 to develop on the EURUSD daily, yet so hard to develop on other pairs on the same timeframe has always bugged me. Why is the EURUSD daily so special, that previous data seems to easily predict future daily bar outcomes while in other pairs this simply does not work The answer seems to be this exact same point of view 8212 what I am trying to predict. Fabio 8211 a member of our community 8211 pointed to me that it would be interesting to attempt to classify whether a certain trade outcome would be successful, rather than trying to classify simply whether the next bar would be 8220bullish or bearish8221. Predicting whether a certain trade entry would be successful is an interesting route, because you8217re trying to predict whether your actual trade within some exit boundaries will reach a profit or loss, rather than whether the overall directionality will be for or against you. When implementing the above idea in F4, I saw that not all trade outcome predictions were equally successful, while predicting big edges didn8217t work at all (for example attempting to predict where a 1:2 risk to reward trade would be successful), predicting smaller edges worked much better. Different algorithms also gave markedly different results, while linear classifiers were extremely dependent on the feed data (changed significantly between my two FX data sets), Support Vector Machines (SVM) gave me the best overall results with reduced feed dependency and improved profit to drawdown characteristics. Simple mean keltner clustering techniques also gave interesting results, although the profitability was reduced compared with the SVM. As in all my machine learning implementations, training is done on each new daily bar using the past X bars and therefore the machine learning technique constantly retrains through the whole back-testing period . 8211 8211 Interestingly this technique achieves profitable results (25 year back-tests) across all 4 Forex majors (same settings), with particularly good results on the EURUSD and GBPUSD and worse but still profitable results on the USDCHF and the USDJPY. The ability to predict outcomes seems to be lost most significantly on the USDJPY, where there is a significantly long period (about 10 years) where the strategy is unable to achieve any significant level of success. I would also like to point out that the current machine learning test uses just a single machine learning instance and I haven8217t attempted to increase profitability by building committees or such other 8220tricks8221 that might help improve and smooth results when using machine learning techniques. In this case trying different trade range predictions within a committee or even only putting SVM and mean Keltner techniques to work together might significantly improve the results. For me the fact that this technique has finally 8220broken the multi-pair barrier8221 has been quite significant as it reveals something fundamental about using machine learning which, up until now, I seem to have missed. This also reinforces the fact that output selections are absolutely critical when developing machine learning strategies as attempting to predict the wrong outputs can easily lead to unprofitable techniques (as it happened to me when attempting to create ML strategies on other symbols). Choosing outputs that are meaningful for trading but still predictable within a good accuracy, leads to the development of more successful machine learning strategies. In this case in particular, changing the focus to a prediction that had direct implications in trade profitability had a good impact. 8211 8211 Although the results up until now are quantitatively nothing to 8220party about8221, the fact that there is now a road open towards developing profitable ML strategies that might work across the board (not just only on one pair) gives me confidence in the fact that I am walking the correct path (thanks to Fabio for his suggestions). After reaching this milestone my goal now is to polish and study this machine learning implementations to find better predictors and improve the results on non-EURUSD pairs, my end-goal would be to have a machine learning strategy that can deliver highly linear historical results (alike the AsirikuyBrain) across at least the 4 majors (hopefully even more pairs) so that I can have a source of diversification that is constantly being adapted to new market conditions. If you would like to learn more about machine learning strategies and how you too can easily build linear classifiers, random forests, keltner mean clustering, neural network and SVM strategies in F4 please consider joining Asirikuy, a website filled with educational videos, trading systems, development and a sound, honest and transparent approach towards automated trading in general. I hope you enjoyed this article. o)