Previsão Previsão é fazer afirmações sobre algo que acontecerá, muitas vezes com base em informações do passado e do estado atual. Todos resolvem o problema da previsão todos os dias com vários graus de sucesso. Por exemplo, o tempo, a colheita, o consumo de energia, os movimentos de divisas (divisas), ou partes de ações, terremotos e muitas outras coisas precisam ser previstos. No domínio técnico, os parâmetros previsíveis de um sistema podem ser frequentemente expressos e avaliados usando equações - a previsão é então simplesmente avaliação ou solução dessas equações. No entanto, praticamente enfrentamos problemas em que tal descrição seria muito complicada ou impossível. Além disso, a solução por este método poderia ser muito complicada computacionalmente, e às vezes nós obteríamos a solução após o evento a ser previsto aconteceu. É possível usar várias aproximações, por exemplo, regressão da dependência da variável prevista em outros eventos que são então extrapolados para o futuro. Encontrar essa aproximação também pode ser difícil. Esta abordagem geralmente significa criar o modelo do evento previsto. As redes neurais podem ser usadas para predição com vários níveis de sucesso. A vantagem de, em seguida, inclui a aprendizagem automática de dependências apenas a partir de dados medidos sem necessidade de adicionar informações adicionais (como tipo de dependência, como a regressão). A rede neural é treinada a partir dos dados históricos, com a esperança de que descobrirá dependências ocultas e que poderá utilizá-las para prever o futuro. Em outras palavras, a rede neural não é representada por um modelo explicitamente dado. É mais uma caixa preta que é capaz de aprender algo. É possível prever vários tipos de dados, no entanto, no resto deste texto, vamos nos concentrar na previsão de séries temporais (veja a figura 1). A série temporal mostra o desenvolvimento de um valor no tempo. Claro, o valor pode ser influenciado por outros fatores além do tempo. A série temporal representa histórico discreto de um valor e, a partir de uma função contínua, pode ser obtida usando amostragem. Figura 1 - Exemplo de séries temporais Os gráficos Trader e NeuroShell Day Trader do NeuroShell podem conter várias páginas de gráfico, cada uma das quais faz referência a uma segurança diferente. As páginas de gráfico permitem que você visualize e comercialize seus sistemas de negociação em vários títulos ao mesmo tempo. Os indicadores, as estratégias de negociação e as previsões da rede neural adicionados ao gráfico são testados individualmente, otimizados e aplicados em todos os títulos ao mesmo tempo. 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