Come Funziona

Il sistema è un algoritmo predittivo per i mercati finanziari basato sull’intelligenza artificiale e l’auto apprendimento che incorporando elementi di reti neurali artificiali e algoritmi genetici e basandosi su 15 anni di dati storici genera previsioni per i cambiamenti di valore di azioni, valute, materie prime, ETF e altri strumenti finanziari.

Il Sistema

Il nostro algoritmo stabilisce collegamenti tra i oltre 3000 asset e indici seguiti creando un complesso modello delle interdipendenze tra i mercati finanziari globali il quale è utilizzato per generare le previsioni. Queste relazioni sono determinate attraverso le regolarità statistiche individuate nei dati storici.

Basandosi su 15 anni di dati storici aggiornati ad oggi, l’algoritmo aggiorna giornalmente le relazioni fra gli investimenti adattandosi costantemente e velocemente alle nuove situazioni del mercato.

Algorithm

Le Previsioni

Il sistema predittivo di I Know First modellizza e predice il flusso di denaro attraverso i mercati. Esso separa la parte prevedibile da quella stocastica (casuale). Successivamente crea un modello che proietta la futura traiettoria del mercato dato in uno spazio multidimensionale di altri mercati.

Il sistema restituisce l’andamento previsto come un numero, positivo o negativo, insieme con il grafico che predice come i rialzi o ribassi si sovrapporranno alla previsione. Questo aiuta il trader a decidere in quale direzione investire, quando comprare e quando vendere.

Il modello è 100% empirico, ciò significa che è basato sui dati storici e non è basato su alcuna assunzione umana. Il fattore umano è solamente coinvolto nella costruzione dei riferimenti matematici e inizialmente presentando al sistema le impostazioni di input e output. Da questo momento in avanti, prende piede l’algoritmo del computer; proponendo costantemente le teorie e testandole automaticamente nell’arco di anni di dati storici, validandoli poi con i dati più recenti, tutto ciò per prevenire il sovradimensionamento. Alcuni input vengono rifiutati, ciò significa che non migliorerebbero il modello, dopodiché un altro input è pronto per essere sostituito.

L’Auto-Apprendimento

Questo sistema di avvio automatico apprende da solo e perciò vive e la formula che ne risulta è in continua evoluzione e non appena vengono aggiunte nuove informazioni, una migliore teoria meccanicistica viene trovata.

Alcune azioni fanno parte di diversi moduli separati. In questo modo si possono ottenere molteplici previsioni, basate su differenti gruppi di informazioni. Inoltre ogni modulo è composto da un numero di  sotto-moduli, fornendo ognuno una differente interpretazione. Se i sotto-moduli dovessero restituire previsioni contraddittorie, questo si identificherebbe come un segno di monito per il sistema e per concludere verranno impiegati sei differenti tipi di filtri al fine di affinare le previsioni.

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