NNSTP

신경망은 인간이 알 성공적으로 미래의 추세를 예측할 수있는 데이터에서 패턴을 발견 할 수 있습니다. Addaptron 소프트웨어는 짧은 기간을 위해 주가를 예측 주식 거래자 도움 NNSTP-2, 신경망 컴퓨터 도구를 개발했다. NNSTP-2 퍼지 신경 네트워크 (FNN)를 사용하여 (설정 메뉴에서 선택할 수 있습니다) 미래의 주가 또는 비율의 변화를 예측하고있다. 새로운 입력 벡터를 분류하기를 교육, 매핑, FNN 생성시 자동으로 동작한다.

권장 예측 수평선은 1-60 무역 일입니다. 이 소프트웨어는 종가 또는 가중 하나 (설정 메뉴에서 선택 될 수있다)를 예측한다. 입력 데이터는 콘텐츠의 종가를 가중 및 볼륨 상장. 입력 데이터는 훈련 이전 FNN 특성 행렬로 변환. 예측 다시 시험하여 각각의 정확도를 정의하기 위해 다른 입력주기를 자동으로 검사에 기초한다. 그런 다음 최종 예측은 모든 예측의 가중 평균에 내장되어 있습니다. 각각의 중량을 특정 입력 기간 예측의 정밀도에 비례한다.

NNSTP-2는 사용자 친화적 사용하기 쉬운 인터페이스를 갖는다. 이 소프트웨어는 재고 분석에 대한 기본 지식과 상인을위한 것입니다.

버전 2.0은 미래의 주가 또는 비율의 변경이 퍼지 신경망 (FNN)를 사용하여 (설정 메뉴에서 선택할 수 있습니다) 예측한다. 새로운 입력 벡터를 분류하기를 교육, 매핑, FNN 생성시 자동으로 동작한다. 권장 예측 수평선은 1-60 무역 일입니다. 예측은 다시 시험을 통해 각각의 정확성을 정의하는 다른 입력 기간의 자동 스캔을 기반으로

이 릴리스의 새로운 기능 : 있습니다.

버전 2.0은 미래의 주가 또는 비율을 예측 변경 (설정 메뉴에서 선택 될 수있다) 퍼지 신경망 (FNN)를 사용. 새로운 입력 벡터를 분류하기를 교육, 매핑, FNN 생성시 자동으로 동작한다. 권장 예측 수평선은 1-60 무역 일입니다. 예측이 다시 테스트하여 각각의 정확성을 정의하는 다른 입력 기간의 자동 스캔을 기반으로

제한 사항 : 있습니다.

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