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Titolo: Reti neurali intelligenza artificiale

Sono dei programmi basati su neuroni con sistema fuzzy.Utilizzati nel 1965
per la prima volta in borsa per prevedere segnali bay o sell.Purtroppo con
scarso successo venne abbandonato.
Ultimamente ci sono dei programmi sempre a neuroni piu  perfezionati.
Per chi volesse usarli consiglio delle reti neurali con piu di 800 neuroni,
meno potrebbe dare dei falsi segnali e scarsa affidibilita`.Tenendo conto
anche degli storici piu dati si immettono e piu preciso sara` il segnale
Notare bene che bisogna avera filling nell uso del programma un po come le
medie mobili sui grafici intradey e mettere sempre lo stop loss.

 ha scritto nel messaggio
news:3d4c...@news.vsnet.ch...

--->quindi e' possibile prevedere il futuro guardando al passato?!
Sembrerebbe essere solo una questione di numero di neuroni...
Chimoffafa'

 Per chi volesse usarli consiglio delle reti neurali con piu di 800
neuroni,
Però, più dei neuroni che usano la maggior parte dei frequentatori di IEB.
:-))
Eddy

sinceramente li ho usati due volte e mi e andata male,preferisto i grafici
in real time e qualche indicatore.Pero` non sono da dimenticare `forse un
giorno funzionernno bene.

 >
--
Anna "ballanelvento"
"Nessuno ha mai commesso un errore piů grande di colui che non ha fatto
nulla solo perchč poteva fare troppo poco" Edmund Burke (1729-1797)
www.speedoflife.org

 segnali bay o sell.> > medie mobili sui grafici intradey 
ihh ohhh ihhh ohhhh ihhhh ohhhh ihhhhh ohhhhhhh
-- 
questo articolo e` stato inviato via web dal servizio gratuito 
http://www.newsland.it/news
 segnala gli abusi ad 
ab...@newsland.it

 notizie negative sull azzione in questione >  emette un segnale bay
 una buona performans.
ihhh ohhhh ihhhh ohhhh ihhhh ohhhhh


 ha scritto nel messaggio
news:3d4c...@news.vsnet.ch...

Tanta cavolate tutte insieme non le avevo mai lette.
Allora, per essere precisi, le reti neurali NON sono programmi, ma sono
delle reti composte da neuroni artificiali.
Riporto un post fatto da me su ICA
Un contributo fisico-elettronico. Mi sono occupato di reti neurali o
neuronali.
Esiste la possibilità di progettare e costruire neuroni artificiali, che
hanno la stessa funzionalità del neurone bioligico, cioè possono essere
inibiti ad eccitati da altri neuroni e loro volta contribuiscono a inibire
od eccitare altri neuroni.
Una rete su cui sto lavorando è fatta di 512 neuroni input (recettori) due
strati di neuroni intermedi e 256 di uscita (attuatori).
E' da precisare che la rete "deve" essere addestrata, in modo molto
semplice, questo vuol dire che si presentano certi modelli in ingresso, si
vedono le uscite, si fanno opportune modifiche ai coefficenti (diciamo che
si rimodellano i collegamenti assonici e dendridici), finchè la risposta si
avvicina a quella voluta.
Una volta addestrata, la rete riesce a risolvere problemi appartenenti ad
una classe, "anche" se quel problema non è stato mai previsto.
E' stato verificato che nelle reti neurali si vengono a localizzare delle
zone dedicate a particolari funzioni.
Bisogna fare una precisazione per i non specialisti.
Per far funzionare un computer  è necessario un "programma" che indichi
passo-passo le istruzuini da eseguire.
Nulla può uscire dal computer che non sia stato già previsto.
Nella rete neurale il funzionamento è diverso. Il programma non esiste, così
come i dati, questi sono "stratificati" nelle varie connessioni neurali.
Per semplicità un neurone è definito come un qualcosa che si accende quando
la somma algebrica di tutte le sue connessioni in ingresso è maggiore di una
certa soglia (o coefficente da definire).
 L'uscita di questo neurone sarà collegata ad altri neuroni, e contribuirà
insieme alle uscite di altri neuroni, ad inibire od eccitare altri neuroni.
 E chiaro quindi che il valore della soglia di eccitazione per ogni neurone
è importante, perchè determina, insieme a tutte le connessioni di ingresso,
quali e quanti devono essere i neuroni che lo eccitano.
Il determinare questi valori per "ogni" neurone è il cosidetto processo di
apprendimento.
Tralascio il fatto che un neurone può essere collegato a se stesso
(auto-eccitante o auto-inibente) o in una catena di retroazione
(controllando catene di neuroni che a loro volta controllano il
controllante).
Essendo molto difficile calcolare e/o simulare il valore di tutti questi
coefficenti, si usano vari metodi di apprendimento, che sostenzialmente sono
riducibili a: dato un input, osservare l'output, variare alcuni
coefficenti,o (un pò più complicato), cambiare i collegamenti tra neurone e
neurone,  ripetere l'operazione finchè l'output non si avvicina a quello
desiderato.
Alla fine dell'apprendimento, la rete avrà "appreso"  il procedimento.
Esempio semplice: insegnare a fare la moltiplicazione: si dà in ingresso du
numeri, si vede l'uscita, si variano i coefficenti (le soglie)e si continua
finchè l'uscita non dà il valore giusto.
E' interessante la differenza calcolatore "sequenziale" che segue un
algoritmo e calcolatore neurale, che "pensa" la soluzione.
Nel caso del sequenziale, la moltiplicazione è essenzialmente un
"algoritmo", cioè una serie di istruzioni che lo portano a calcolare il
risultato.
Una volta provato il risultato per una coppia di numeri, si è sicuri del
risultato per qualciasi altra coppia.
Nel caso della rete neurale, la moltiplicazione non è eseguita, ma è già
presente nella "stratificazione" neurale.
Per far ciò non "bisogna" scrivere un algoritmo, ma bisogna "insegnare"
dicendo  quali sono le risposte giuste.
 Dopo un certo numero di prove, la rete, che apprende sempre più
velocemente, raggiunge una "saturazione", cioè non apprende più, o per lo
meno, per farla apprendere ancora, bisogna aumentare il numero di
connessioni, badando bene che, quasi sempre, bisogna ri-iniziare
l'apprendimento.
 E' come se per la rete, date delle coppie di numeri, divida il mondo dei
numeri in due classi, quelle che fanno parte del prodotto e tutti gli altri.
Altra cosa interessante è che a volte, i risultati sono "approssimati", così
come se qualcuno ci chiedesse quanto fa 3212 * 2456 si potrebbe rispondere
al volo "circa 9.000.000" (logica fuzzy).
Va da se il fatto che se si tolgono alcuni collegamenti neurali (simuliamo
una malformazione), la rete continua a funzionare, non benissimo, ma
funziona.
Paragone con la mente umana. E' sicuramente difficile, anche perchè le reti
artificiali più complesse non vanno oltre i 300.000-500.000 neuroni, mentre
nel cervello ci sono qualcosa coma 10-100 miliardi di neuroni.
 In più, nelle reti artificiali difficilmente un neurone non controlla più
di 200 neuroni, mentre i collegamenti per ogni neurone biologico sono
dell'ordine di 10.000, il che dà un'idea della complessità.
Con particolari programmi si possono simulare reti neurali, specialmente per
l'uso nella borsa, io lo uso normalmente nel Foreign Exchange, per darmi i
segnali di acquisto/vendita di valute.
E' necessario però addestrare la rete, non solo, ma anche fare correlazioni
che possano aiutare l'apprendimento.
Lo stesso risultato però lo si può ottenere con dei programmi di
correlazione, utilizzando per esempio ritardi specifici tra un titolo o
l'altro.
Aggiungo questo post fatto su ISM
Io lo faccio normalmente come calcolo di correlazione tra l'andamento di un
titolo ed un altro.
Ti spiego semplicemnete:
Prendi i 30 titoli principali del Mib30, in un arco di tempo, decidi tu
quanto, 15 gg, 30 gg, etc.
Fatti la FFT (meglio la DCT perchè elimi i termini di fase, assumendo le
funzioni simmetriche) del grafico dei titoli, questo ti permette di trovare
i coefficenti delle armoniche, cioè i coefficenti delle oscillazioni
temporali, a 2T, 3T, nT.
Questo già ti dà una informazione sulla caratteristicha di quel titolo,
componente della frequenza a 1h, 2h, 4h se fai un intraday, oppure
componenti a 1g, 2g, etc. se fai a medio termine.
A questo punto poi fare due cose.
Senza correlzazione:
 Se hai fatto una FFT a 512 step, per esempio, trova l'elemento n+1 che
minimizza l'errore della nuova FFT calcolata con i 511 step precedenti più
il nuovo che devi predirre.
Quindi., supponendo che l'intervallo temporale scelto sia una
"caratteristica" della curva, il prossimo campione più probabile è quello
che minimizza la FFT(t)-FFT(t-1)  calcolata sui nuovi campioni.
Con correlazione.
Cerca il titlo o la serie di titoli che spostati di n-1 passi, diano una
correlazione massima. Es. Se fai caso, il DAX è ssempre anticipato di circa
1 minuto rispetto all'andamento del Mib30, allora devi trovare quei titoli
che ti anticipino (matematicamente) l'andamento di un'altro titolo.
Ti assicuro che correlazioni ce ne sono e molte e molti titoli sono
"abbastanza predittivi".
Per far questo è molto utile usare una rete neurale.
Ora ti ho detto anche abbastanza, non voglio fare come quelli che vendono i
numeri al lotto, se li avessi me li terrei per me, come mi tengo questo mio
sistema :-)
Spero sia uno spunto di riflessione
Saluti campionati
Forex