|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
Exemple
de prévisions : Le CAC 40
|
|
| Les
prévisions avec les réseaux de neurones et l'intelligence
artificielle |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Cette exemple à été réalisé
à partir du logiciel Trader NeurOne, les paramètres
utilisés sont ceux proposés par défaut..
|
|
|
Prévision
faite le 30 avril 2004.
Trader
Workstation prévoit un cours de clotûre du CAC 40
au 14 mai 2004 à 3540.
|
|
|
|
Paramètres
utilisés :
Période
d'apprentissage 1 an
Date de début : 01/05/2004 , 2005
Date de Fin : 30/04/2004
Nombres de neurones intermédiaire : 15
Taux de résultat minimum : 70
Tolérance d'erreur : 15
|
|
|
|
|
|
L'apprentisage
et ses paramètres ? |
|
|
L'apprentissage
est la phase la plus importante pour modéliser un système
performant.
Cette phase se fait généralement sur une période
d'un an.
Si l'ensemble des données n'est pas significatif, le système
vous redemande alors
de faire un apprentissage sur une période plus longue voir
de changer votre tolérance d'erreur. |
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
De
trés bonne performance à court terme |
|
|
Si
maintenant on demande des prédictions à ce modèle
sur des prévisions à court termes, on constate que
le réseau de neurones prédit correctement si l'action
sera haussière ou baissière dans 75à 80% des
cas. Il s'agit ici de ce que l'on appelle segmentation ou classification.
|
|
|
Notre
sélection de livres sur l'intelligence artificielle |
|
|
|
Les
livres sur les réseaux de neurones sont disponibles dans
notre boutique |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
 |
Réseaux
de neurones |
|
|
Les
réseaux de neurones constituent aujourd'hui une technique
de traitement de données bien comprise et maîtrisée,
qui devrait faire partie de la boîte à outils de
tout ingénieur soucieux de tirer le maximum d'informations
pertinentes des données dont il dispose : effectuer des
prévisions, de la fouille de données, élaborer
des modèles, reconnaître des formes ou des signaux,
etc |
|
|
 |
Apprentissage
artificiel |
|
|
Les
programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables
de reconnaître des commandes vocales, d'analyser
automatiquement des photos satellites, d'assister des experts
pour prendre des décisions dans des environnements
complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers,
diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de
données hétérogènes, telles les innombrables
pages du Web.. |
|
|
 |
La
complexité organisée |
|
|
Pour
définir la complexité d'un phénomène,
il est nécessaire de s'éloigner du simple constat
de complication et traiter une question de fond : comment la
nature a-t-elle pu engendrer la complexité et l'augmenter
systématiquement dans tout le vivant ? |
|
|
|
|
La bourse de A à Z :
123 Trading 
